Build, Buy, Borrow: KI-Entscheidungen mit einem externen CTO treffen

Sep 30 2025

Build, Buy, Borrow: KI-Entscheidungen mit einem externen CTO treffen

Philipp Deutscher

KI ist nicht die Frage. Die falsche Integrationsstrategie ist die teure Antwort.

Warum KI-Entscheidungen heute so gefährlich sind

Kaum ein Vorstand, der nicht über Künstliche Intelligenz spricht. Doch was als strategisches Zukunftsthema verkauft wird, endet oft als kostspieliges Experiment oder totes PoC. Der Grund: KI-Entscheidungen werden in der Regel isoliert in der IT getroffen, ohne dass jemand die Brücke zwischen Business-Zielen, Tech-Möglichkeiten und operativer Lieferfähigkeit schlägt.

Genau hier kommt ein externer CTO ins Spiel: nicht als Ersatz für die interne IT, sondern als neutraler Architekt zwischen Ambition und Realität.

1. Build, Buy, Borrow – der strategische Rahmen

Bevor über Frameworks, Modelle oder Budgets diskutiert wird, muss eine Frage klar sein: bauen, einkaufen oder ausleihen?

Build (bauen): Eigenentwicklung von KI-Systemen macht Sinn, wenn KI ein strategischer Kern der Wertschöpfung ist. Beispiel: Recommendation-Engine bei einem E-Commerce-Riesen.
Buy (einkaufen): Standardlösungen einsetzen, wenn KI eher ein Enabler ist. Beispiel: AI-gestützte Buchhaltungssoftware.
Borrow (ausleihen): Temporär externe Tools oder Services nutzen, um schnell zu lernen und internes Know-how aufzubauen.

Ein externer CTO sorgt dafür, dass diese Entscheidung nicht aus Bauchgefühl getroffen wird, sondern entlang von ROI, Risiko und Relevanz.

2. Capability-Map statt Hype-Fokus

Die meisten Unternehmen starten mit „wir brauchen ChatGPT“ und ignorieren, wo KI tatsächlich Nutzen stiftet.

Eine Capability-Map macht sichtbar:

Welche Prozesse können durch KI beschleunigt werden (z. B. Support, Dokumentation)?
Wo entstehen Wettbewerbsvorteile (z. B. Datenanalyse, Prognosen)?
Welche Teile sind regulatorisch oder reputationskritisch (z. B. HR, Legal)?

Erst wenn klar ist, welche Fähigkeiten strategisch relevant sind, lassen sich richtige Entscheidungen treffen.

3. ROI-Leiter & Risiko-Balancing

KI-Investitionen skalieren nicht linear. Ein Pilotprojekt für 50.000 € kann scheitern, ohne dass es schlimm ist. Ein Rollout für 5 Mio. € darf nicht scheitern.

Der externe CTO stellt sicher:

ROI-Leiter: kleine, messbare Quick-Wins, die Vertrauen schaffen.
Abbruchkriterien: jedes Projekt hat klare Stop-Signale, um kein „Zombie-Projekt“ zu werden.
Risiko-Portfolio: operative Risiken (Bias, Drift, Security) werden aktiv gemanagt.

So wird KI von einer Wette zur kalkulierbaren Investition.

4. Lock-in-Resistenz: Jetzt nutzen, morgen wechseln

Viele KI-Projekte enden im Vendor-Lock-in: Man ist abhängig von einem Anbieter, ohne rauszukommen. Ein externer CTO baut von Beginn an Abstraktionsschichten und Datenportabilität ein.

Beispiele:

Nutzung von Open-Source-Modellen als Fallback.
API-Layer zwischen eigener Anwendung und externem Service.
Datenhaltung in eigener Infrastruktur, nicht beim Anbieter.

Damit bleibt die Organisation unabhängig, auch wenn sich Markt und Anbieter ändern.

5. Operating Model: KI ist kein Tool, sondern ein Team

KI funktioniert nicht als Plug-and-Play. Es braucht ein schlankes, aber klares Operating Model:

AI Product Owner: übersetzt Business-Ziele in Use-Cases.
Data Steward: sorgt für Datenqualität und Compliance.
Platform Ops: stellt sicher, dass Modelle laufen, skaliert werden und sicher bleiben.

Ergänzt durch externe Expertise kann so in 30 Tagen ein Pilot starten und in 90 Tagen eine erste Produktivnutzung stehen.

Fazit: Warum ein externer CTO den Unterschied macht

KI ist kein Tech-Projekt. Es ist ein Transformationsprojekt. Ein externer CTO sorgt dafür, dass aus Hype echte Ergebnisse werden, mit klarer Entscheidungslogik, messbaren Erfolgen und strategischer Resilienz.

Wenn Sie vor der Entscheidung stehen, wie KI in Ihre Organisation passt: Ein externer CTO liefert Ihnen den neutralen Blick und die Architektur, die Sie brauchen. Lassen Sie uns sprechen.