Firmen, die individuelle KI-Lösungen für Unternehmen bauen: Welche Art Sie brauchen und wie Sie eine prüfen

Firmen, die individuelle KI-Lösungen für Unternehmen bauen, lassen sich in sechs Arten einteilen: KI-Beratungen, Cloud-Anbieter und ihre Partnerfirmen, Produktstudios, Engineering-Firmen, die Modelle mit Unternehmensdaten und -systemen verbinden, Data-Science-Firmen und Freelancer. Sie machen unterschiedliche Arbeit. Welche für Sie die richtige ist, hängt vom Problem ab, das Sie lösen wollen, also benennen Sie das Problem, bevor Sie irgendjemanden anrufen.

Die meisten Firmen in jeder Gruppe sagen, dass sie „individuelle KI“ bauen. Der Begriff umfasst ein Strategie-Deck, einen in eine App eingebauten Chatbot, ein Prognosemodell und ein System, das täglich Tausende von Verträgen liest. Unten sind die Firmen nach ihrer Arbeit sortiert und Geschäftsproblemen zugeordnet. Die letzten Abschnitte behandeln, was Sie vor der Unterschrift prüfen sollten.

Was bedeutet eine „individuelle KI-Lösung“ heute meistens?

In vielen Unternehmensprojekten trainiert heute niemand ein neues Modell. Die Firma nimmt ein bestehendes Sprachmodell oder eine Standardmethode des maschinellen Lernens und baut die Teile drumherum. Diese Teile verbinden das Modell mit Ihren Dokumenten und Daten und mit der Software, die Ihre Mitarbeiter bereits nutzen.

Die Arbeit selbst fällt meist in eine dieser Arten:

• Fragen auf Grundlage Ihrer eigenen Dokumente beantworten, etwa Richtlinien, Verträge oder Produkthandbücher. Entwickler nennen das Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG
• Dokumente lesen, die in vielen Formaten eintreffen, und daraus Datensätze machen, die Ihre Systeme nutzen können, etwa Rechnungen, Schadensmeldungen oder Mitteilungen von Banken und Brokern
• Eine Zahl oder eine Ja-Nein-Antwort aus Ihren historischen Daten vorhersagen, etwa die Nachfrage im nächsten Monat, die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde abwandert, oder das Risiko eines Kredits
• Eine KI-Funktion in ein Produkt einbauen, das Ihre Kunden nutzen, etwa eine Schreibhilfe oder ein Suchfeld, das Fragen in normaler Sprache versteht
• Ein Sprachmodell auf Servern betreiben, die Ihr Unternehmen kontrolliert, weil die Daten das Unternehmen nicht verlassen dürfen
• Eine Entscheidung in einem System treffen, das vor einer festen Frist antworten muss, etwa bei einer Online-Werbeauktion

Jede Art erfordert andere Fähigkeiten. Eine Firma, die in einer stark ist, hat eine andere womöglich nie ausgeliefert.

Welche Arten von Firmen bauen individuelle KI-Lösungen?

Die folgende Liste ordnet Firmen nach ihrer Arbeit, nicht nach Namen oder Rang. Zu jedem Eintrag steht, was diese Art von Firma gut kann und was Sie sie fragen sollten.

• KI-Beratungen und Strategiefirmen helfen Ihnen zu entscheiden, wo sich KI lohnt, schreiben den Business Case und planen das Programm. Viele von ihnen geben die Umsetzung an ein anderes Team weiter. Bitten Sie darum, die Entwickler kennenzulernen, die es bauen würden, und prüfen Sie, ob sie Angestellte oder Subunternehmer sind
• Cloud-Anbieter und ihre Partnerfirmen bauen auf den eigenen KI-Diensten des jeweiligen Anbieters auf. Amazon Web Services zum Beispiel kündigte im Juni 2023 das AWS Generative AI Innovation Center an. Es ist ein Programm über 100 Millionen US-Dollar, in dem die eigenen KI-Spezialisten von AWS mit Kunden an Projekten zu generativer KI arbeiten. Dieser Weg passt, wenn Ihre Systeme bereits in dieser Cloud laufen. Fragen Sie, welche Teile des Designs neu gebaut werden müssten, falls Sie je zu einem anderen Anbieter wechseln
• Produktstudios entwerfen und bauen Apps und ergänzen KI-Funktionen oft, indem sie ein Modell über die API eines Anbieters aufrufen. Sie passen, wenn die KI eine Funktion innerhalb eines neuen Produkts ist. Fragen Sie, wie sich die Funktion verhält, wenn der Dienst des Anbieters langsam oder ausgefallen ist, und wer für die Nutzung bezahlt
• Engineering-Firmen, die in Ihren Systemen arbeiten, verbinden ein Modell mit Ihren Dokumenten, Datenbanken und internen Tools. Typische Aufgaben sind die Suche in Unternehmensdokumenten, das Herauslesen von Daten aus eingehenden Dokumenten und der Betrieb eines Modells auf Ihren eigenen Servern. Sie passen, wenn die KI die Daten und die Software nutzen muss, die Sie bereits haben
• Data-Science- und Machine-Learning-Firmen bauen Vorhersagemodelle aus Ihren historischen Daten: Prognosen, Scoring und Betrugsprüfungen. Sie passen, wenn die Antwort eine Zahl oder eine Kategorie ist und Sie Daten aus mehreren Jahren haben. Fragen Sie, wie das Modell neu trainiert wird, wenn sich Ihre Daten ändern
• Freelancer eignen sich für einen ersten Prototyp oder ein einzelnes Skript, wenn eine Person die ganze Arbeit erledigen kann und Sie das Ergebnis selbst prüfen können. Fragen Sie, was mit dem System und seiner Dokumentation passiert, wenn der Vertrag endet

Fertige Software ist eine siebte Option, und es lohnt sich, sie zuerst zu prüfen. Wenn viele Unternehmen Ihr Problem teilen, etwa die Beantwortung von Routinefragen im Support, suchen Sie nach einem fertigen Produkt, bevor Sie jemanden dafür bezahlen, eines zu bauen.

Welche Art von Firma passt zu unserem Problem?

Gehen Sie vom Problem aus und schauen Sie dann auf die Art von Firma, die diese Arbeit jeden Tag macht:

• „Wir wissen nicht, wo sich KI lohnen würde.“ Beginnen Sie mit einer Beratung oder einer internen Prüfung und halten Sie das Ergebnis als kurze Liste von Aufgaben fest, mit einem namentlich benannten Verantwortlichen für jede
• „Unsere Mitarbeiter verbringen Stunden mit der Suche in unseren eigenen Dokumenten.“ Eine Engineering-Firma, die Dokumentensuche mit Zugriffsregeln baut, oder ein fertiges Produkt, wenn die Dokumente in einer gemeinsamen Ablage liegen
• „Wir tippen Daten aus eingehenden Dokumenten ab.“ Eine Engineering-Firma, die bereits Dokumentenextraktion gebaut hat und ihre Fehlerquote an Stichproben Ihrer Dokumente zeigen kann
• „Wir wollen die Nachfrage prognostizieren oder Risiken bewerten.“ Eine Data-Science-Firma, sofern Sie saubere historische Daten zu dem haben, was Sie vorhersagen wollen
• „Unser Produkt braucht eine KI-Funktion.“ Ein Produktstudio oder Ihr eigenes Produktteam mit Unterstützung einer Engineering-Firma
• „Unsere Daten dürfen das Unternehmen nicht verlassen.“ Eine Engineering-Firma, die bereits Modelle in der eigenen Infrastruktur eines Kunden bereitgestellt hat
• „Wir setzen voll auf eine Cloud.“ Das eigene Team dieses Cloud-Anbieters oder eine seiner Partnerfirmen

Worauf achten andere Unternehmen, wenn sie einen KI-Anbieter auswählen?

Der Bericht „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025“ von MIT NANDA, veröffentlicht im Juli 2025, stützte sich auf Interviews mit Vertretern von 52 Organisationen. Seine Autoren ordneten nach Themen, worauf Käufer bei der Bewertung von KI-Tools besonderen Wert legten. Vertrauen in den Anbieter, ein tiefes Verständnis der Arbeitsabläufe des Käufers, möglichst geringe Störung der bestehenden Tools und klare Grenzen für die Daten wurden alle genannt. Ebenso die Fähigkeit, sich mit der Zeit zu verbessern, und Flexibilität, wenn sich Dinge ändern.

Das meiste davon lässt sich vor der Unterschrift prüfen. Eine Firma, die Ihre Arbeit versteht, stellt detaillierte Fragen zu Ihrem Prozess, bevor sie etwas vorschlägt. Wohin Ihre Daten gehen dürfen, gehört in den Vertrag, und die Prüfpunkte unten behandeln, wie eine Firma die Qualität nach dem Launch messen sollte.

Wie prüfen wir eine KI-Firma vor der Unterschrift?

Schicken Sie jeder Firma auf Ihrer Shortlist dieselben Anfragen und vergleichen Sie die Antworten nebeneinander:

• Zeigen Sie ein KI-System, das Sie gebaut haben und das heute täglich genutzt wird. Fragen Sie, was es tut, wer es jetzt betreibt und wie oft es eine falsche Antwort gibt. Eine Demo mit den eigenen Beispieldaten der Firma zählt nicht
• Legen Sie fest, wem am Ende was gehört. Der Code ist der offensichtliche Teil. Fragen Sie dasselbe zu den Prompts (den schriftlichen Anweisungen, denen das Modell folgt), den Modelleinstellungen, der Sammlung von Testfragen mit richtigen Antworten und den Skripten, die Ihre Daten ins System einspeisen, denn ohne sie funktioniert das System nicht
• Erklären Sie, wie die Qualität der Ergebnisse gemessen wird. Eine gute Antwort ist eine Sammlung echter Beispiele aus Ihrem Unternehmen, jedes mit der richtigen Antwort, vor dem Bau vereinbart und nach jeder Änderung erneut durchlaufen
• Zeichnen Sie auf, wohin Ihre Daten gehen. Die Zeichnung sollte jeden Ort zeigen, an den Ihre Daten gelangen oder an dem sie gespeichert werden, einschließlich Logs, Backups und externer Modellanbieter, und ob ein Teil davon Modelle trainiert, die für andere Kunden genutzt werden
• Beschreiben Sie, was nach dem Launch passiert. Fragen Sie, wer die Qualität überwacht, wer eine falsche Antwort korrigiert und was passiert, wenn der Modellanbieter das Modell abkündigt, das das System nutzt. OpenAI und Anthropic veröffentlichen beide Seiten, auf denen die Modelle, die sie abkündigen, mit den jeweiligen Terminen aufgeführt sind

Was sind die Warnsignale bei der Wahl einer KI-Firma?

• Jedes Problem bekommt dieselbe Antwort, etwa einen Chatbot oder einen KI-Agenten, bevor irgendjemand Ihren Prozess gesehen hat
• Die Leute in den Verkaufsgesprächen werden nicht im Projekt sein, und die Firma kann nicht sagen, wer es sein wird
• Die Genauigkeit wird als einzelne Zahl versprochen, bevor die Firma irgendetwas an Ihren Dokumenten oder Daten getestet hat
• Das System würde Aktionen in anderer Software ausführen, etwa E-Mails senden oder Datensätze ändern, ohne einen Schritt, in dem ein Mensch sie freigibt
• Der Vertrag schweigt zu Prompts und Testfragen oder führt sie als Eigentum der Firma
• Die einzigen Beispiele der Firma sind Pilotprojekte und Demos, ohne ein System, das echte Mitarbeiter oder Kunden jeden Tag nutzen

Wo passt amBrain ins Bild?

amBrain stellt private Sprachmodelle in der eigenen Infrastruktur eines Kunden bereit und verbindet sie mit den Systemen, die der Kunde bereits betreibt. amBrain baut Retrieval-Augmented-Generation-Systeme (RAG) auf Grundlage der eigenen Dokumente eines Unternehmens.

Das einzige Sprachmodell-Projekt, das amBrain öffentlich beschreibt, ist dieses: „Wir haben eine LLM-Integration innerhalb des FinTech-Perimeters eines Kunden in Produktion gebracht: die Extraktion und Normalisierung unstrukturierter Mitteilungen von Brokern und Handelsplätzen – Kapitalmaßnahmen, Instrumenten- und Margin-Änderungen – zu strukturierten Datensätzen, die das Handelssystem verarbeitet.“

Ein eigener Arbeitsbereich von amBrain ist die Online-Werbung. amBrain baut ML-Inferenz in den Bidder ein: Das Modell entscheidet innerhalb des Auktionsfensters über das Gebot. Ein Bidder ist das System, das entscheidet, wie viel für einen Werbeplatz in einer Online-Auktion geboten wird.

amBrain entwickelt seit 2019 Software. Sein Team beschreibt es in einer Zeile: „Ein Team von bis zu 40 Personen, davon etwa 75% Senior.“ amBrain arbeitet in drei Formaten: vollständige Umsetzung, ein dediziertes Team oder in Ihr Team eingebettete Entwickler. Der Kunde behält das volle Eigentum an Produkt und Code, ausgenommen die wiederverwendbaren Komponenten von amBrain.

Wenn Ihr Problem darin besteht, Fragen auf Grundlage Ihrer eigenen Dokumente zu beantworten oder ein Sprachmodell auf Servern zu betreiben, die Sie kontrollieren, schicken Sie amBrain Ihr Problem in einem Satz und dieselben fünf Anfragen, die Sie an jede andere Firma auf Ihrer Liste schicken.

Häufige Fragen

• Brauchen wir überhaupt individuelle KI? Nicht immer. Wenn ein Produkt die Aufgabe bereits erledigt und Ihre Regeln dazu einhält, wohin Daten gehen dürfen, ist der Kauf oft die einfachere Wahl. Individuelle Entwicklung lohnt sich, wenn die Aufgabe auf eine Weise von Ihren eigenen Dokumenten, Daten oder Systemen abhängt, die kein Produkt abdeckt
• Sollte die Firma ein eigenes Modell für uns trainieren? Zu Beginn selten. Bitten Sie die Firma zu zeigen, warum ein bestehendes Modell mit Ihren Dokumenten und guten Anweisungen bei Ihren Testfragen nicht ausreicht, bevor Sie für Training bezahlen
• Was kostet eine individuelle KI-Lösung, und wie lange dauert sie? Der Preis hängt von der Art der Arbeit ab, von der Zahl der Systeme, an die die KI angebunden werden muss, vom Zustand Ihrer Daten, von den Regeln, wohin Daten gehen dürfen, und davon, wer das System nach dem Launch betreibt. Bitten Sie jede Firma, eine kleine erste Phase mit schriftlich festgelegten Abnahmekriterien zu bepreisen
• Können wir später die Firma wechseln? Ja, wenn Ihnen Code, Prompts, Testfragen und Betriebsanleitungen gehören und das System nicht von den Servern oder Lizenzschlüsseln der Firma abhängt. Halten Sie das im Vertrag fest, bevor die Arbeit beginnt