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KI macht individuelle Softwareentwicklung wieder rentabel. Aber wann lohnt sich Make vs. Buy?

Fachbeitrag

30. Juni 2026

Das Wichtigste im Überblick

Standardsoftware war oft die vernünftige Wahl, nicht die optimale. Kosten, Zeit und Kapazität haben individuelle Softwareentwicklung lange verhindert.
KI verschiebt diese drei Faktoren grundlegend. Eigenentwicklung wird wirtschaftlich wieder konkurrenzfähig – auch für den Mittelstand, nicht nur für Konzerne.
Nicht jede individuelle Software muss selbst entwickelt werden, aber manche muss es. Differenzierung entsteht dort, wo Standardlösungen nicht ausreichen.
Die entscheidende Frage der Make-or-Buy-Entscheidung hat sich verschoben: nicht mehr „Können wir das selbst bauen?“, sondern „Wo schaffen wir uns damit echten Wettbewerbsvorteil?“

Warum Unternehmen bisher auf Buy gesetzt haben

Viele Unternehmen nutzen heute Standardsoftware, die nicht wirklich zu ihnen passt. Die Entscheidung dafür fiel zu einer Zeit, als individuelle Softwareentwicklung einfach keine echte Option war. Zu langsam, zu teuer, zu riskant.

KI verändert genau diese Ausgangslage. Entwicklung wird schneller, günstiger und für kleinere Teams skalierbar. Was bisher als zu aufwendig galt, wird zunehmend realistisch – auch für Unternehmen im Mittelstand.

Aber wirtschaftliche Machbarkeit allein ist kein Argument für Make. Die eigentliche Frage ist eine strategische: Welche Systeme bilden Kernprozesse ab, die kein Anbieter kennt, und die deshalb selbst entwickelt werden müssen?

Die Make-or-Buy-Entscheidung: Vernünftig war nicht unbedingt richtig

Über zwei Jahrzehnte dominierte eine klare Präferenz: kaufen, was sich kaufen lässt. Standardsoftware, SaaS-Plattformen, Best-of-Breed-Tools. Individuelle Software für Unternehmen galt als Ausnahme, weil sie ressourcenintensiv, schwer skalierbar und oft riskanter war als der Nutzen rechtfertigte.

Buy war unter diesen Bedingungen die vernünftige Antwort, aber keine strategische. Viele Unternehmen haben sich an Standardprozesse angepasst, die eigentlich nicht zu ihrem Geschäft passten.

Eigenentwicklung wird wieder rentabel

KI verschiebt drei zentrale Faktoren, die Make früher unrealistisch gemacht haben:

Kosten: Entwicklung wird günstiger
Geschwindigkeit: Was früher Monate brauchte, entsteht heute in Wochen
Skalierbarkeit: Auch kleine Teams können liefern, nicht nur große Konzerne

Eine GitHub-Studie zur Entwicklerproduktivität zeigt:

55 % schnellere Code-Erstellung
87 % weniger mentaler Aufwand bei Routineaufgaben

Wie viel von diesem Potenzial sich in der Praxis realisieren lässt, hängt vom Reifegrad der Organisation ab, von der Architektur, der Datenstrategie und von der Erfahrung der Entwickler*innen.

Dabei verändert sich nicht nur die Technologie, auch die Rolle der Entwickler*innen selbst verschiebt sich. Wir sprechen heute von Forward Deployed Engineers oder Embedded Engineers: Softwareentwickler*innen, die direkt im Business sitzen, verteilt arbeiten – dort, wo Wertschöpfung entsteht. Diese Nähe zum Geschäftsprozess ist eine der Voraussetzungen dafür, dass individuelle Softwareentwicklung echten Wettbewerbsvorteil schafft und nicht nur funktioniert.

Was früher mehrere Entwickler*innen über Monate gebaut haben, lässt sich heute in Wochen umsetzen. Die wirtschaftliche Grundlage der Buy-Präferenz stimmt damit nicht mehr – nicht für alle Systeme, aber für mehr, als viele Unternehmen im Mittelstand heute einkalkulieren.

Vorteile von Individualsoftware: Wenn Standard nicht reicht

Doch wirtschaftliche Machbarkeit allein rechtfertigt Make nicht. Entscheidend ist ein anderes Kriterium: Welche Systeme bilden Geschäftsprozesse ab, die ein Unternehmen vom Wettbewerb unterscheiden und für die es keine Standardlösung gibt?

Standardsoftware setzt Standardprozesse voraus. Wer sich daran anpasst, gewinnt Effizienz, gibt aber strategische Kontrolle ab. Die Vorteile von Individualsoftware zeigen sich dort, wo Software die eigenen Geschäftsprozesse abbildet, die in keinem Standardprodukt enthalten ist. Das ist der Hauptunterschied zwischen Individualsoftware und Standardsoftware.

Make ist deshalb keine generelle Präferenz. Es ist eine gezielte Entscheidung für Bereiche, in denen individuelle Software den Unterschied macht und Abhängigkeit von einem Anbieter zu teuer wird.

Wann scheitert Eigenentwicklung? Nicht am Code

Wer individuelle Softwareentwicklung heute ernsthaft in Betracht zieht, stößt schnell auf die eigentliche Hürde. Sie liegt selten in der Technologie, sondern im Fundament.

Make scheitert dort, wo das Fundament fehlt:

Engineering-Plattform
Klare Architektur
Belastbare Datenstrategie
Governance

Fehlt eines dieser Elemente, entsteht Komplexität, die den Nutzen der Entwicklung individueller Software übersteigt. KI beschleunigt in diesem Umfeld nicht die Wertschöpfung – sie beschleunigt das Chaos.

Wer Make als strategische Option ernst nimmt, muss deshalb zuerst eine andere Frage beantworten: Trägt das Fundament? Ist die eigene Organisation bereits in der Lage, KI-gestützte Softwareentwicklung zu betreiben oder wird noch auf Basis von „Prompt & Pray“ gearbeitet? Die Plattform ist Voraussetzung der Make-or-Buy-Entscheidung, nicht ihre Folge.

(Wer sich fragt, wie dieses Fundament konkret aussieht, das haben wir in diesem Beitrag eingeordnet.)

Make-or-Buy-Strategie: Die Frage hat sich verschoben

Die klassische Make-or-Buy-Diskussion drehte sich lange um Machbarkeit: Können wir das selbst bauen? Haben wir die Kapazität? Ist es wirtschaftlich?

Diese Fragen sind nicht falsch. Aber sie sind nicht mehr die entscheidenden.

Mit KI verschiebt sich die Make-or-Buy-Strategie von Machbarkeit zu Strategie: nicht mehr „Können wir das selbst entwickeln?“, sondern „Wo entscheidet eigene Software über unseren Wettbewerbsvorteil?“ Welche Systeme gehören zur eigenen Wertschöpfung und welche sind Infrastruktur, die andere besser betreiben?

Ein Unternehmen mit besonderen Anforderungen an ein CRM-System könnte beispielsweise anstatt eine SaaS-Lösung stark zu individualisieren den Make-Weg wählen und eine Lösung mit Agentic Engineering selbst umsetzen. An anderer Stelle ist eine standardisierte SaaS-Lösung genau das Richtige. Natürlich werden auch gute SaaS-Anbieter durch KI-Transformation besser. Nichts desto trotz verschieben sich bisherige Entscheidungsgrundlagen und müssen neu geprüft werden.

Make-or-Buy ist damit keine IT-Frage mehr, sondern eine strategische. Wer sie heute bewusst stellt, investiert gezielt und gibt Kontrolle nur dort ab, wo es sinnvoll ist.

Individuelle Softwareentwicklung im Mittelstand: Wie Dataciders unterstützt

Die Make-or-Buy-Entscheidung neu zu stellen ist ein strategischer Prozess, kein Tool-Upgrade. Als Data & AI Beratung begleiten wir Unternehmen dabei, die KI-Transformation anzugehen, Reifegrad und Potenziale zu bewerten, die richtigen Systeme zu identifizieren und individuelle Softwareentwicklung strukturiert aufzusetzen – von der Befähigung der eigenen Entwickler*innen bis zur skalierbaren agentischen Umsetzung.

Mehr Einblicke finden Sie auf unserer Themenseite zu KI in der Softwareentwicklung – oder sprechen Sie uns direkt an.

FAQ: Individuelle Softwareentwicklung und Make-or-Buy

Lohnt sich individuelle Softwareentwicklung im Mittelstand?

Sie lohnt sich dort, wo Software differenzierende Prozesse abbildet und kein Standard tragfähig ist. KI macht das auch für Budgets möglich, die früher nicht ausgereicht hätten.

Wann ist Standardsoftware die bessere Wahl?

Bei weitgehend standardisierten Prozessen und verlässlichen Anbieter-Roadmaps. Buy bleibt eine valide Option für Infrastruktur und unkritische Bereiche.

Welche Rolle spielt KI bei der Make-or-Buy-Entscheidung?

KI senkt Aufwand, Zeit und Komplexität von Eigenentwicklung erheblich: durch schnellere Code-Erstellung und weniger manuellen Aufwand bei Routineaufgaben. Dadurch wird Make in mehr Bereichen wirtschaftlich darstellbar als zuvor.

Was ist die häufigste Hürde bei Eigenentwicklung?

Selten der Code. Häufig ein unklares Fundament aus Plattform, Datenstrategie und Governance.

Wie startet eine fundierte Make-or-Buy-Bewertung?

Mit einer ehrlichen Einordnung des eigenen Reifegrads und einer klaren Sicht auf die eigene Wertschöpfung. Erst danach folgen Architektur- und Anbieterentscheidungen.

Über den Autor

Christopher Klewes begleitet als Partner bei Dataciders Unternehmen dabei, Softwareentwicklung und Datenplattformen so aufzustellen, dass KI produktiv skaliert werden kann. Sein Fokus liegt auf der Verzahnung von Architektur, Plattform und Engineering-Prozessen, um KI nicht als Tool, sondern als steuerbaren Treiber für das Geschäftsmodell zu etablieren.