Make, Buy or Partner? KI-Entscheidungen
Wirtschaftlichkeit & ROI von KI

Make, Buy or Partner? KI-Entscheidungen

So triffst Du belastbare Entscheidungen zwischen Eigenentwicklung, Plattform und Dienstleister

2 Tage
Grundlagen

Die wichtigsten Themen

Scorecard für Make/Buy/Partner

Kostenmodell über 24 Monate

Plattformen realistisch bewerten

Dienstleister mit SLAs steuern

EU AI Act in Kriterien übersetzen

Lock-in und Exit sauber planen

Überblick
In diesem Seminar entwickelst Du eine belastbare Entscheidungslogik für KI: Eigenentwicklung (Make), Plattformen und Standardlösungen (Buy) oder Umsetzung mit Dienstleistern und Partnern (Partner). Du arbeitest mit Scorecards, Kosten- und Risikomodellen und übersetzt Anforderungen aus Datenschutz, Security und EU AI Act in klare Entscheidungskriterien. Anhand typischer KI-Use-Cases wie Wissensassistenz, Dokumentenautomatisierung oder Prognosen lernst Du, Architektur- und Betriebsaufwände realistisch zu bewerten, Lock-in zu vermeiden und Verträge sowie SLAs so zu gestalten, dass Qualität messbar wird. Am Ende nimmst Du eine sofort nutzbare Entscheidungsvorlage inklusive Business Case, Governance und Roadmap mit, die Du direkt in Management- und Steering-Gremien verwenden kannst.
Wer hier richtig ist
  • IT- und Digitalverantwortliche, die KI-Programme steuern
  • Produktverantwortliche und Projektleitende für KI-Use-Cases
  • Einkauf, Vendor Management und Sourcing-Verantwortliche
  • Compliance, Datenschutz und Informationssicherheit als Sparringspartner für KI
  • Für alle, die Make/Buy/Partner-Entscheidungen für KI belastbar begründen wollen
Das lernst du
  • Du kannst KI-Use-Cases strukturiert bewerten und die passende Umsetzungsform wählen.
  • Du erstellst eine Scorecard, ein Kosten- und Risikomodell sowie eine Entscheidungsvorlage für Gremien.
  • Du kannst Plattformen und Dienstleister anhand messbarer Kriterien vergleichen und steuern.
  • Du übersetzt EU AI Act, Datenschutz und Security in konkrete Anforderungen und Nachweise.
Die Themen Entscheidungsrahmen für KI-Initiativen Use-Case-Reifegrad: Daten, Prozesse, Nutzen · Build-vs-Buy-vs-Partner als Portfolio-Entscheidung · Entscheidungskriterien: Time-to-Value, Risiko, Lock-in...
  • Entscheidungsrahmen für KI-Initiativen
    • Use-Case-Reifegrad: Daten, Prozesse, Nutzen
    • Build-vs-Buy-vs-Partner als Portfolio-Entscheidung
    • Entscheidungskriterien: Time-to-Value, Risiko, Lock-in
    • Governance: Rollen, Freigaben, Verantwortlichkeiten
  • Eigenentwicklung realistisch planen (Make)
    • Zielarchitektur: Datenpipeline, Feature Store, MLOps
    • Teamzuschnitt: Product, Data, ML, Plattform
    • Betrieb: Monitoring, Drift, Incident-Prozesse
    • Kostenblöcke: Build, Run, Change über 24 Monate
  • Plattformen und Standardlösungen bewerten (Buy)
    • LLM- und AI-Plattformen: Abgrenzung, Stärken, Grenzen
    • Integrationsaufwand: Identity, Datenzugriff, APIs
    • Sicherheit und Compliance: Logging, Datenresidenz
    • Exit-Strategien: Portabilität und Vertragshebel
  • Partner- und Dienstleistermodelle steuern (Partner)
    • Liefermodelle: Projekt, Produktteam, Managed Service
    • RACI, SLAs, KPIs: messbar statt vage
    • IP, Nutzungsrechte, Trainingsdaten, Prompt-Artefakte
    • Qualitätssicherung: Abnahme, Tests, Red-Teaming
  • Risiko, Recht und Regulatorik in Entscheidungen
    • EU AI Act: Risikoklassen und Pflichten ableiten
    • Datenschutz: Zweckbindung, TOMs, Auftragsverarbeitung
    • Security by Design: Secrets, Zugriff, Supply Chain
    • Modellrisiken: Halluzinationen, Bias, Prompt Injection
  • Business Case und Entscheidungsvorlage
    • ROI-Logik: Nutzenarten, Annahmen, Sensitivität
    • Make/Buy/Partner-Scorecard und Gewichtungen
    • Roadmap: Pilot, Skalierung, Betriebsübergabe
    • Vorlage: Entscheidungsvorlage für Steering Committees
So arbeiten wir
  • Kurze Impulse mit konkreten Entscheidungsframeworks
  • Workshops an Fallbeispielen (Make/Buy/Partner)
  • Gruppenarbeit an Scorecard, Business Case und Entscheidungsvorlage
  • Checklisten und Vorlagen zur direkten Nutzung im Alltag
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Grundverständnis von IT-Projekten, Daten und Schnittstellen
  • Hilfreich: erste Berührung mit KI-Use-Cases oder Plattformauswahl
Dein Fahrplan
Use-Case-Typen, Daten- und Prozessreife, Nutzenmessung, Fehlerfolgen und Betriebsanforderungen als Grundlage jeder Make/Buy/Partner-Entscheidung.
Organisatorisches

Lernformate

Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.

Schulungsarten

Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.

Uhrzeiten

9:00-16:00 Uhr

Aktuelle Software

In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.

Deine Vorteile

Zufriedenheitsgarantie

Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.

Inklusivleistungen

Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.

Lernen von Experten

Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.

Keine Vorkasse

Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhälst du erst nach Kursbeginn.

Max. 8 Teilnehmende

Wir setzen auf kleine Gruppen, damit jeder Teilnehmer die Aufmerksamkeit bekommt, die er verdient. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.

Termine & Buchung

Leider haben wir aktuell keine Termine geplant. Es wird wahrscheinlich bei uns etwas schief gelaufen sein - bitte kontaktiere uns und wir finden den passenden Termin.

Der passende Termin ist nicht dabei? Kontaktiere uns - wir finden die passende Lösung

Inhouse-Schulungen & Firmenseminare

Inhouse-Schulungen

Buche diese Schulung als maßgeschneiderte Inhouse-Schulung für dein Unternehmen oder deine Behörde. Unsere Trainer kommen zu dir und führen die Schulung in deinen Räumlichkeiten durch.

Vorteile:

  • Maßgeschneiderte Inhalte für dein Unternehmen
  • Flexible Terminplanung nach euren Bedürfnissen
  • Kosteneffizient bei mehreren Teilnehmern
  • Schulung in vertrauter Umgebung
  • Fokus auf deine spezifischen Anforderungen

Firmen-Seminare

Firmen-Seminare finden an einem unserer Schulungsstandorte statt, sind aber maßgeschneidert für dich und exklusiv für dein Team. Sie können auch online stattfinden.

Ideal für:

  • Geschlossene Gruppen aus einem Unternehmen / Behörde
  • Individuelle Terminplanung für dein Team
  • An unseren Schulungsstandorten oder Online
  • Angepasste Inhalte für deine Anforderungen

Fragen und Antworten zu Make, Buy or Partner? KI-Entscheidungen

Geht es nur um Generative AI und LLMs?
Nein. Du kannst die Entscheidungslogik für Generative AI, klassische Machine-Learning-Use-Cases und Automatisierungsszenarien anwenden. Beispiele werden so gewählt, dass sie auf mehrere KI-Typen übertragbar sind.
Bekomme ich Vorlagen für Scorecard und Entscheidungsvorlage?
Ja. Du arbeitest im Seminar mit praxiserprobten Checklisten und einer Entscheidungsvorlage, die Du nach dem Kurs für Deine Organisation anpassen kannst.
Wie tief geht ihr in Architektur und MLOps?
So tief, dass Du Aufwand, Risiken und Betriebsfähigkeit realistisch bewerten kannst. Es ist kein Implementierungs- oder Programmierkurs.
Brauche ich eigene Hardware, Notebooks oder Lizenzen?
Nein. Geräte, VMs und Software werden den Teilnehmern, falls erforderlich zur Verfügung gestellt, sie brauchen keine Notebooks oder Lizenzen mitzubringen.
Ist EU AI Act wirklich relevant, wenn wir nur intern nutzen?
Oft ja, zumindest indirekt über Risikobewertung, Dokumentation, Lieferantensteuerung und interne Governance. Im Seminar lernst Du, wie Du Pflichten pragmatisch ableitest, ohne Projekte zu blockieren.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .

Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert

Aus der Praxis für die Praxis

Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.

Individuell statt "Schema F"

Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.

Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort

Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.

Mit Zufriedenheitsgarantie

Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.

NOCH FRAGEN?

Rufe mich an oder schreibe mir eine E-Mail.

Michaela Berger

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