Rechnen Sie, bevor Sie bauen

Die Gehälter sind der sichtbare Teil. Der Simulator rechnet zusätzlich Cloud und GPU für die Inferenz, die Tokens der LLM-APIs, die Vektordatenbank, Observability und CI/CD sowie das Wartungsteam ab Jahr 2 mit ein. Im Mid-Market-Profil kommen so rund 36 k€ pro Jahr zusammen, bevor überhaupt jemand am Modell gearbeitet hat.

Am häufigsten vergessen wird die Wartung. LLM-Modelle entwickeln sich alle 3 bis 6 Monate weiter, die Arbeit endet also nicht mit dem Go-live: Monitoring, Nachtraining, Migrationen und Sicherheitsupdates laufen weiter, solange der Assistent im Einsatz ist.

Der Simulator geht von 6 Monaten für einen Mid-Market-Build aus und von 9 Monaten im Enterprise-Umfeld, inklusive Recruiting, Architektur, MVP, Tests und Rollout. Allein das Recruiting dauert bei diesen Profilen 45 bis 60 Tage. Mit iAdvize erfolgt der Go-live in 15 Tagen.

Diese Differenz ist nicht neutral. Jeder Monat ohne den Assistenten ist ein Monat inkrementelle Marge, die Sie nicht abschöpfen, und genau das zeigt der Simulator als Opportunitätskosten. Bei den voreingestellten Mid-Market-Annahmen ist das nach dem Entwicklungsteam selbst die größte Position im Vergleich.

Hier gehen die beiden Szenarien am weitesten auseinander. Bei einer Eigenentwicklung müssen Sie ein Mobile SDK schreiben und die native UX anpassen (3 bis 6 Monate), die Infrastruktur je Region anpassen, Datenhaltung eingeschlossen (1 bis 2 Monate), und pro zusätzlichem Use Case ein neues Modul bauen (2 bis 4 Monate).

Bei iAdvize sind diese Erweiterungen Teil des Abonnements. Das Mobile SDK ist fertig zur Integration, ein neuer Markt geht in wenigen Stunden live, und neue Use Cases kommen über die Produkt-Roadmap. Über 3 Jahre macht das auf der Build-Seite 180 bis 420 k€ aus.

Die Entwicklungskosten beruhen auf marktüblichen Vollkosten für Senior-KI-/ML-Profile, 90 bis 150 k€ pro Jahr (talent.io, 2024). Das Umsetzungsrisiko greift den Befund von MIT / Fortune 2025 auf: 95 % der Pilotprojekte mit generativer KI scheitern in Unternehmen. Die Uplift-Annahmen stammen aus A/B-Tests bei iAdvize-Kunden: +5 % auf die Konversion im Schnitt und +3 % auf den Bestellwert, bei Spitzenwerten von +11 % und +10 %.

Alle Eingaben sind änderbar. Wenn Ihre Gehaltsbänder, Ihr Traffic oder Ihre Marge abweichen, passen Sie sie an und die Analyse rechnet sich vollständig neu. Das Modell ist auf der Build-Seite bewusst vorsichtig gerechnet.

Nein, und an diesem Punkt ist der Vergleich sogar nützlicher, weil Sie mit echten Zahlen statt mit Schätzungen arbeiten. Tragen Sie die verbleibende Entwicklungsdauer ein statt der des gesamten Projekts, und setzen Sie die tatsächlichen Kosten Ihres Teams an. Bereits investierter Aufwand gehört nicht in die Entscheidung: entscheidend ist, was Fertigstellung und Wartung kosten, gemessen an den Kosten eines Wechsels.

Build bleibt in einem konkreten Fall die richtige Wahl: ein bereits bestehendes, eigenes KI-Team und technische Anforderungen, die die Plattform tatsächlich nicht abdeckt.