Build vs. Buy bei KI-Agenten: Eine Entscheidungshilfe
UIPath, LangChain, Custom-Entwicklung oder SaaS? Wie Sie die richtige Plattform-Entscheidung für Ihre KI-Agenten treffen – mit Bewertungsmatrix und Praxisbeispielen.
Die Plattform-Entscheidung für KI-Agenten ist eine der teuersten Weichenstellungen im gesamten Projekt. Falsch entschieden, und Sie stecken in einem Vendor-Lock-in, der Sie über Jahre bindet. Richtig entschieden, und Sie haben eine skalierbare Basis für Ihr gesamtes KI-Agenten-Portfolio.
Die vier Optionen im Überblick
| Option | Beispiele | Stärke | Risiko |
|---|---|---|---|
| RPA + KI | UIPath, Power Automate | Vorhandene Infrastruktur nutzen | Vendor-Lock-in, begrenzte KI-Fähigkeiten |
| LLM-Framework | LangChain, LlamaIndex, CrewAI | Maximale Flexibilität | Hoher Entwicklungsaufwand, Maintenance |
| Enterprise-Plattform | ServiceNow, Salesforce AI | Integration in bestehende Systeme | Teuer, an Ökosystem gebunden |
| Custom | Python + API + eigene Orchestrierung | Volle Kontrolle | Höchster Aufwand, Team muss aufgebaut werden |
Wann welche Option?
RPA + KI: Wenn Sie bereits UIPath oder Power Automate nutzen
Empfohlen wenn:
- Sie haben ein bestehendes RPA-Center-of-Excellence
- Die Use Cases sind prozessnah (Dokumentenverarbeitung, Dateneingabe, Validierung)
- Compliance erfordert eine nachvollziehbare Orchestrierung
Nicht empfohlen wenn:
- Sie komplexe Multi-Agenten-Szenarien planen
- Die KI-Komponente der Kern ist, nicht die Prozessautomatisierung
- Sie unabhängig von einem einzelnen Vendor bleiben wollen
Praxis-Beispiel: In einem GKV-Projekt haben wir UIPath Maestro mit LLM-Anbindung kombiniert. Die RPA-Plattform orchestriert, das LLM klassifiziert und generiert. Vorteil: Die vorhandene UIPath-Infrastruktur und das bestehende Team konnten genutzt werden.
LLM-Framework: Wenn Flexibilität Trumpf ist
Empfohlen wenn:
- Sie ein starkes internes Entwicklungsteam haben
- Die Use Cases sich schnell ändern und anpassen müssen
- Sie Multi-LLM-Strategien fahren wollen (OpenAI + Anthropic + lokale Modelle)
Nicht empfohlen wenn:
- Ihr IT-Team keine Python/ML-Erfahrung hat
- Sie in weniger als 4 Wochen produktiv sein müssen
- Die Organisation keine eigene Wartung stemmen kann
Enterprise-Plattform: Wenn das Ökosystem schon steht
Empfohlen wenn:
- Sie bereits tief in ServiceNow, Salesforce oder Microsoft 365 integriert sind
- Die KI-Agenten primär innerhalb dieses Ökosystems arbeiten sollen
- Budget für Enterprise-Lizenzen vorhanden ist
Nicht empfohlen wenn:
- Sie ökosystem-übergreifend arbeiten müssen
- Die Lizenzkosten das Projekt unwirtschaftlich machen
- Sie langfristige Unabhängigkeit anstreben
Custom: Wenn nichts anderes passt
Empfohlen wenn:
- Ihr Use Case so spezifisch ist, dass keine Plattform ihn abbildet
- Sie ein dediziertes KI-Team aufbauen wollen
- Datenschutz erfordert, dass alles on-premise läuft
Nicht empfohlen wenn:
- Sie in weniger als 3 Monaten Ergebnisse brauchen
- Das Team noch aufgebaut werden muss
- Der Use Case mit einer Standard-Plattform lösbar wäre
Bewertungsmatrix
Bewerten Sie jede Option auf einer Skala von 1-5 für Ihre spezifische Situation:
| Kriterium | Gewichtung | RPA+KI | Framework | Enterprise | Custom |
|---|---|---|---|---|---|
| Time-to-Market | 25% | 4 | 2 | 3 | 1 |
| Flexibilität | 20% | 2 | 5 | 2 | 5 |
| Kosten (3 Jahre) | 20% | 3 | 4 | 2 | 3 |
| Vendor-Unabhängigkeit | 15% | 2 | 5 | 1 | 5 |
| Bestehendes Know-how | 10% | ? | ? | ? | ? |
| Compliance-Fähigkeit | 10% | 4 | 3 | 4 | 4 |
Die ”?”-Felder sind individuell: Wo liegt das Know-how Ihres Teams?
Die häufigsten Fehler
1. Vom Tool her denken, nicht vom Use Case
“Wir haben UIPath, also machen wir alles mit UIPath.” – Das ist keine Strategie, sondern ein Reflex. Starten Sie immer beim Use Case und bewerten Sie dann, welche Plattform am besten passt.
2. Maintenance unterschätzen
Ein LangChain-basierter Agent ist in 2 Wochen gebaut. Aber wer pflegt ihn in 2 Jahren? Wer updated die LLM-Anbindung, wenn sich die API ändert? Wer reagiert auf neue Compliance-Anforderungen?
3. Keine Exit-Strategie
Was passiert, wenn der Vendor die Preise verdoppelt? Wenn das Framework nicht mehr maintained wird? Planen Sie von Anfang an: Wie portabel ist mein Agent?
Empfehlung: Hybride Strategie
In der Praxis sehen wir selten reine Build- oder Buy-Entscheidungen. Die erfolgreichsten Projekte kombinieren:
- Orchestrierung über eine etablierte Plattform (UIPath, Power Automate)
- KI-Komponenten als austauschbare Module (LLM via API, nicht fest verdrahtet)
- Governance unabhängig von der Plattform (eigenes KI-Register, eigene Compliance-Dokumentation)
So behalten Sie Flexibilität, ohne alles selbst bauen zu müssen.
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