KI Vendor-Auswahl ohne Bias
Der KI-Markt ist unübersichtlich. Wir helfen Ihnen, den passenden Anbieter für Ihre Anforderungen zu finden - unabhängig, strukturiert und mit klaren Bewertungskriterien.
Warum scheitern KI-Vendor-Entscheidungen?
Der KI-Markt ist unübersichtlich - ohne klare Methodik drohen teure Fehlentscheidungen.
Marketing vs. Realität
Alle Anbieter versprechen dasselbe - echte Unterschiede sind kaum erkennbar.
Vendor Lock-in Risiko
Abhängigkeit von proprietären Formaten und APIs macht spätere Wechsel extrem teuer.
Versteckte Kosten
Token-Limits, Schulungen, Integrationsaufwand - die wahren Kosten zeigen sich erst später.
Fehlende Vergleichbarkeit
Ohne standardisierte Kriterien werden Entscheidungen aus dem Bauch getroffen.
Strukturierte Vendor-Auswahl
Unabhängige Evaluation mit klaren Bewertungskriterien und dokumentierten Entscheidungen.
Anforderungsanalyse
Strukturierte Erhebung von Must-haves, Nice-to-haves und K.O.-Kriterien für Ihre spezifischen Use Cases.
Mehr erfahrenMarktrecherche
Systematische Erfassung aller relevanten Anbieter - von Hyperscalern bis Spezialisten - für Ihre Long-List.
Use CasesBewertungsmatrix
Objektive Bewertung mit gewichteten Kriterien: Funktionalität, Kosten, Integration, Support, Skalierbarkeit.
BeratungDemo & PoC
Standardisierte Demo-Sessions und Proof-of-Concept-Tests mit Ihren echten Daten für die Shortlist-Kandidaten.
PoC startenFakten zur KI-Vendor-Auswahl
Typische Vendor-Auswahl-Szenarien
Unabhängige Evaluation für verschiedene KI-Anwendungsbereiche.
LLM-Plattform Auswahl
Vergleich von OpenAI, Azure, AWS Bedrock, Google Vertex und Open-Source-Alternativen für Ihre spezifischen Anforderungen.
Dokumenten-KI Evaluation
Bewertung von OCR/IDP-Lösungen wie Azure Document Intelligence, AWS Textract oder spezialisierte Anbieter.
Computer Vision Tools
Vergleich von Bilderkennungs-Plattformen für Qualitätskontrolle, Objekterkennung oder visuelle Inspektion.
Analytics & ML-Plattformen
Evaluation von DataRobot, H2O.ai, Dataiku und Cloud-nativen ML-Diensten für Predictive Analytics.
Unser Vendor-Auswahl-Prozess
In 4 strukturierten Phasen zum optimalen KI-Anbieter.
Anforderungsdefinition
Gemeinsame Erarbeitung von funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen, K.O.-Kriterien und Gewichtung.
Long-/Shortlist
Systematische Marktrecherche, Vorfilterung nach K.O.-Kriterien und Erstellung einer bewertbaren Shortlist.
Evaluation & PoC
Strukturierte Demo-Sessions, Proof-of-Concept mit echten Daten und Bewertung nach Scoring-Matrix.
Entscheidung & Verhandlung
Dokumentierte Entscheidungsempfehlung, Vertragsverhandlung und Onboarding-Begleitung.
Vorteile unabhängiger Vendor-Auswahl
Objektive Entscheidungen statt Marketing-getriebener Auswahl.
Keine Provisionen
Wir erhalten keine Provisionen von Anbietern - 100% neutrale Empfehlung im Kundeninteresse.
Lock-in vermeiden
Bewertung von Portabilität und Exit-Strategien als fester Bestandteil der Evaluation.
TCO-Transparenz
Total Cost of Ownership über 3-5 Jahre statt irreführender Einstiegspreise.
Schnelle Entscheidung
Strukturierter Prozess in 4-8 Wochen statt monatelanger interner Evaluationen.
Stakeholder-Alignment
Dokumentierte Entscheidungsgrundlage für IT, Fachbereich und Management.
Skalierbarkeit
Bewertung der Wachstumsfähigkeit: Kann der Anbieter mit Ihnen skalieren?
Häufige Fragen zur KI-Vendor-Auswahl
Objektiver Vergleich gelingt durch: 1) Strukturierte Anforderungsanalyse mit gewichteten Kriterien, 2) Standardisierte Demo-Szenarien mit Ihren echten Use Cases, 3) PoC-Tests mit eigenen Daten, 4) TCO-Berechnung über 3-5 Jahre inkl. versteckter Kosten, 5) Bewertungsmatrix mit Scoring durch alle Stakeholder.
Eine professionelle Vendor-Auswahl kostet typischerweise 8.000-25.000 EUR je nach Komplexität. Dem gegenüber stehen potenzielle Fehlentscheidungskosten von 100.000-500.000 EUR bei falschem Vendor-Fit. ROI ist bei strukturierter Auswahl praktisch garantiert.
Die Antwort hängt von Ihren Anforderungen ab: Azure OpenAI Service bietet Enterprise-Features (SLA, Compliance, Data Residency), während OpenAI direkt schnellere Modell-Updates liefert. Für regulierte Branchen ist Azure meist die bessere Wahl, für schnelle Innovation OpenAI direkt.
Lock-in-Prävention: 1) Abstraktion Layer zwischen Anwendung und KI-API implementieren, 2) Open-Source-Alternativen parallel evaluieren, 3) Datenformate und Prompts standardisieren, 4) Exit-Klauseln vertraglich sichern, 5) Multi-Vendor-Strategie für kritische Systeme.
Der Markt umfasst: LLM-Anbieter (Anthropic Claude, Google Gemini, Meta Llama), Cloud-Plattformen (Azure AI, AWS Bedrock, Google Vertex), Spezialisten (Cohere für Enterprise, Mistral für EU-Fokus) und branchenspezifische Lösungen. Die Wahl hängt vom Use Case ab.
Typische Zeitrahmen: Express-Auswahl (1 Anbieter, einfacher Use Case): 2-3 Wochen. Standard-Evaluation (3-5 Anbieter, mittlere Komplexität): 4-6 Wochen. Enterprise-Auswahl (umfassend, mit PoC): 8-12 Wochen. Ohne strukturierten Prozess dauert interne Auswahl oft 6-12 Monate.
Kritische Vertragspunkte: 1) Datennutzung (Training mit Ihren Daten?), 2) SLAs und Verfügbarkeitsgarantien, 3) Preismodell und Skalierungskosten, 4) Exit-Klauseln und Datenportabilität, 5) Compliance-Zusicherungen (DSGVO, Branchenregulierung), 6) Support-Level und Reaktionszeiten.
Den richtigen Partner finden
Vermeiden Sie teure Fehlentscheidungen. Wir begleiten Ihre Vendor-Auswahl von A bis Z.