KI-Entwicklung Vergleich
2026
Das sind die besten 71 Anbieter.
Der Prototyp im Innovationsteam beeindruckt alle, doch nach Monaten läuft er immer noch nicht im Alltag. Fertige KI-Werkzeuge kennen Ihre Daten nicht, und niemand weiß genau, wo die Informationen verarbeitet werden. Viele Unternehmen lassen KI-Lösungen deshalb von einem spezialisierten KI-Dienstleister individuell entwickeln. KI-Entwickler bauen Machine-Learning-Modelle, LLM-Anwendungen mit Wissenssuche auf eigenen Daten, KI-Agenten, Bildverarbeitung und Prognosemodelle und kümmern sich um den Betrieb. Wir haben 71 Anbieter geprüft: KI- und Machine-Learning-Entwicklungsstudios, KI-Agenturen für den Mittelstand, Softwarehäuser mit eigenem KI-Engineering, Data-Science- und MLOps-Dienstleister, Spezialisten für Computer Vision und Industrie-KI sowie Nearshore-Entwickler mit Gesellschaft im deutschsprachigen Raum. Der Ratgeber erklärt, was KI-Entwicklung leistet und worin sie sich von KI-Beratung und fertiger KI-Software unterscheidet, welche Arten von Dienstleistern es gibt, wie ein Projekt abläuft, welche Fehler Sie vermeiden sollten und welche Kostenmodelle üblich sind.
Visium
Sitz in Prilly 
Fokus Life Sciences 
AI & Data Operations KI- und Datenspezialist aus Prilly in der Schweiz (Visium SA) mit Schwerpunkt Life Sciences: maßgeschneiderte KI-Lösungen von Design bis Deployment, AI & Data Operations mit MLOps und Modell-Lifecycle sowie eine Agentic-AI-Plattform, etwa für Medical Writing und Abweichungsmanagement.
visium.com
visium.com Visium ist ein KI- und Datenspezialist mit Sitz in Prilly im Kanton Waadt. Betreiberin ist die Visium SA. Der Schwerpunkt liegt auf Life Sciences, namentlich Biopharma sowie Aromen- und Duftstoffe. Auf AI-&-Data-Plattformen arbeitet Visium mit Paradigma zusammen. Die Website ist englischsprachig.
Unter AI & Data Solutions entwickelt Visium maßgeschneiderte KI-Lösungen von Design und Aufbau bis Deployment. Mit AI & Data Operations gelangen Proof-of-Concepts in die Produktion, mit KI-Infrastruktur, Data Governance, MLOps-Frameworks, Modell-Lifecycle-Management und Monitoring. Die Agentic-AI-Plattform für Life Sciences deckt unter anderem Dokumentenerstellung für Medical und Regulatory Writing, Ursachenanalyse bei Abweichungen und automatisierte Datenworkflows ab. Ergänzend bietet Visium KI-Strategieberatung und Schulungen an.
Preise sind nicht veröffentlicht. Die Zusammenarbeit beginnt mit einem Gespräch über die Kontaktseite, Umfang und Konditionen ergeben sich nach dem Erstgespräch.
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Was ist KI-Entwicklung?
KI-Entwicklung bedeutet, dass ein spezialisierter Dienstleister eine KI-Lösung individuell für Ihr Unternehmen konzipiert, entwickelt, in Ihre Systeme integriert und betreibt. Typische Leistungen sind Machine-Learning-Modelle, LLM-Anwendungen mit Wissenssuche auf eigenen Daten, KI-Agenten, Computer Vision, Dokumentenverarbeitung, Prognosemodelle und der laufende Modellbetrieb.
Ein KI-Entwickler beginnt mit Ihrem Anwendungsfall und Ihren Daten. Das Team prüft, ob die Daten für das Ziel ausreichen, wählt passende Verfahren und Modelle, baut einen Prototyp und entwickelt daraus eine Lösung, die in Ihre bestehenden Systeme eingebunden ist. Dazu gehören Schnittstellen zu ERP, CRM oder Dokumentenablage, ein Rechte- und Rollenkonzept sowie Tests mit echten Fällen aus dem Fachbereich.
Wichtig ist die Abgrenzung zu zwei Nachbarthemen. Eine KI-Beratung hilft vor allem bei Strategie, Auswahl von Anwendungsfällen, Schulung und Organisation, entwickelt aber oft nicht selbst. Fertige KI-Software löst Standardaufgaben wie Texterstellung oder Transkription ohne Anpassung. KI-Entwicklung im hier verglichenen Sinn ist Auftragsentwicklung: Der Dienstleister baut eine Lösung, die auf Ihre Prozesse, Daten und Anforderungen zugeschnitten ist.
Individuelle KI-Entwicklung lohnt sich, wenn Standardprodukte Ihre Daten oder Abläufe nicht abbilden, wenn Sie sensible Informationen nur in der EU oder im eigenen Rechenzentrum verarbeiten dürfen, wenn die Lösung tief in bestehende Systeme greifen muss oder wenn das Ergebnis ein Wettbewerbsvorteil sein soll. Für einfache Aufgaben ist eine fertige Lösung oft schneller und günstiger.
- Klarer Anwendungsfall: Sie kennen ein konkretes Problem, das KI lösen soll.
- Eigene Daten: Die Lösung muss mit Ihren Dokumenten, Bildern oder Messwerten arbeiten.
- Standard passt nicht: Fertige KI-Lösungen bilden Ihre Abläufe nicht ab.
- Sensible Daten: Daten dürfen nur in der EU oder im eigenen Rechenzentrum verarbeitet werden.
- Tiefe Integration: Die KI muss mit ERP, CRM oder Maschinen zusammenarbeiten.
- Kein internes Team: Ihnen fehlen Data Engineers und Machine-Learning-Fachleute.
Treffen zwei oder mehr Punkte zu, lohnt sich ein Blick auf KI-Entwickler. Für Assistenten mit Wissenssuche und Automatisierung passen KI-Agenturen, für anspruchsvolle Modelle spezialisierte Entwicklungsstudios, für Kameras und Maschinen Computer-Vision-Spezialisten. Wer erst Strategie und Anwendungsfälle klären möchte, ist bei einer KI-Beratung besser aufgehoben.
Typische Probleme ohne KI-Entwicklungspartner
Die typischen Probleme ohne KI-Entwicklungspartner sind Prototypen, die nie produktiv gehen, Standardlösungen, die nicht zu den eigenen Daten passen, ungeklärte Fragen zu Datenschutz und Hosting, fehlende Machine-Learning-Kompetenz im Haus, unkontrollierte Schatten-KI und Modelle, die ohne Betrieb veralten.
Viele Unternehmen starten mit einer Demo, die in wenigen Tagen entsteht und gut aussieht. Der Schritt in den produktiven Einsatz scheitert dann an Datenqualität, Schnittstellen, Rechtekonzept oder Sicherheit. Fertige KI-Werkzeuge helfen nur begrenzt, weil sie Ihre Produktdaten, Dokumente oder Fachbegriffe nicht kennen und sich nicht in Ihre Abläufe einfügen.
Ein zweites Feld sind Datenschutz und Recht. Sobald personenbezogene Daten oder Geschäftsgeheimnisse verarbeitet werden, müssen Sie klären, wo die Daten liegen, wer Zugriff hat und ob ein Vertrag zur Auftragsverarbeitung nach Art. 28 DSGVO nötig ist. Ohne klare Vorgaben nutzen Beschäftigte frei verfügbare KI-Dienste auf eigene Faust. Diese Schatten-KI ist schwer zu kontrollieren und kann vertrauliche Inhalte nach außen tragen.
Schließlich fehlt intern oft das Fachwissen. Data Engineers, Machine-Learning-Engineers und Fachleute für den Modellbetrieb sind gefragt und schwer zu finden. Modelle, die einmal trainiert und dann sich selbst überlassen werden, verlieren mit der Zeit an Qualität, weil sich Daten und Rahmenbedingungen ändern. Ohne Überwachung und Nachtraining bemerkt das lange niemand.
Die Demo überzeugt, der Weg in den Alltag gelingt nicht.
Fertige Lösungen kennen Ihre Daten und Abläufe nicht.
Unklar ist, wo Daten verarbeitet werden und wer Zugriff hat.
Data Engineers und Machine-Learning-Engineers sind schwer zu finden.
Beschäftigte nutzen frei verfügbare KI-Dienste ohne Vorgaben.
Ohne Überwachung und Nachtraining sinkt die Qualität unbemerkt.
KI-Versuche laufen neben den Kernsystemen statt mit ihnen.
Welche Arten von KI-Dienstleistern gibt es?
KI-Dienstleister für die Entwicklung lassen sich in sechs Gruppen einteilen: KI- und Machine-Learning-Entwicklungsstudios, KI-Agenturen für den Mittelstand, Softwarehäuser mit eigenem KI-Engineering, Data-Science- und MLOps-Dienstleister, Spezialisten für Computer Vision und Industrie-KI sowie Nearshore-Entwickler mit Gesellschaft im deutschsprachigen Raum.
KI- und Machine-Learning-Entwicklungsstudios sind spezialisierte Teams für Modelle, Sprachmodelle und Bildverarbeitung. Sie passen, wenn Ihr Anwendungsfall fachlich anspruchsvoll ist oder eigene Modelle trainiert werden müssen. KI-Agenturen für den Mittelstand setzen schnell um, etwa Assistenten mit Wissenssuche auf Unternehmensdaten, KI-Agenten und die Automatisierung von Abläufen.
Softwarehäuser mit eigenem KI-Engineering verbinden KI mit klassischer Softwareentwicklung. Sie eignen sich, wenn die KI-Funktion Teil einer größeren Anwendung oder Plattform wird. Data-Science- und MLOps-Dienstleister bauen Datenplattformen auf, bringen Modelle in den Betrieb und überwachen sie dauerhaft. Spezialisten für Computer Vision, Industrie- und Embedded-KI arbeiten mit Kameradaten, Sensoren und Steuerungen direkt an der Maschine.
Nearshore- und Offshore-Entwickler mit Gesellschaft im deutschsprachigen Raum bieten größere Teams und flexible Kapazität. Achten Sie hier besonders auf Vertragspartner, Datenstandort und Ansprechpartner vor Ort. Die Grenzen sind fließend, viele Dienstleister decken mehrere Typen ab. Entscheidend ist der Schwerpunkt, der zu Ihrem Anwendungsfall, Ihren Daten und Ihrer Unternehmensgröße passt.
Spezialisierte Teams für Modelle, Sprachmodelle und Bildverarbeitung.
Schnelle Umsetzung von Assistenten, KI-Agenten und Automatisierung.
KI als Teil größerer Anwendungen und Plattformen.
Datenplattform, Modellbetrieb, Überwachung und Nachtraining.
Bildverarbeitung, Sensorik und KI direkt an der Maschine.
Größere Teams und flexible Kapazität mit Vertragspartner vor Ort.
- Tiefes Wissen in Machine Learning und Sprachmodellen
- Eigene Modelle trainieren und feinjustieren
- Erfahrung mit schwierigen Datenlagen
- Höherer Aufwand und längere Projekte
- Fester Ansprechpartner mit Praxisbezug
- Assistenten und Automatisierung auf Basis bestehender Modelle
- Schneller Einstieg über einen Proof of Concept
- Weniger Tiefe bei eigenen Modellen
2026
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KI-Lösungen entwickeln lassen: Vom Anwendungsfall bis zum Betrieb 2026
Der Leitfaden für Unternehmen, die eine KI-Lösung von einem Dienstleister entwickeln lassen möchten: wie Sie den Anwendungsfall und eine messbare Zielgröße festlegen, Ihre Daten prüfen, einen Proof of Concept sinnvoll begrenzen, Datenschutz und EU AI Act berücksichtigen, Rechte am Code regeln und den Betrieb planen. Mit Checklisten für Auswahl, Projektstart, Datencheck, Vertrag und Betrieb.
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Worauf sollten Sie bei der Auswahl achten?
Einen guten KI-Entwicklungspartner erkennen Sie an Referenzen mit ähnlichen Anwendungsfällen, an technologischer Unabhängigkeit, an Hosting und Datenverarbeitung in der EU, an Erfahrung mit Modellbetrieb, an einem vollständigen Team, an einem klaren Vorgehen mit Proof of Concept, an geregelten Rechten am Code und an Kenntnissen zum EU AI Act.
Prüfen Sie zuerst, ob der Dienstleister Ihren Anwendungsfall schon gelöst hat. Wer Rechnungen automatisch auslesen möchte, braucht Erfahrung mit Dokumentenverarbeitung, wer Qualitätsprüfung in der Fertigung plant, Erfahrung mit Bildverarbeitung. Fragen Sie außerdem, wie der Partner Modelle auswählt. Ein unabhängiger Dienstleister vergleicht offene Modelle mit Modellen großer Anbieter und begründet die Wahl nach Qualität, Kosten, Datenschutz und Abhängigkeit.
Danach zählen Daten, Betrieb und Team. Klären Sie, wo Daten verarbeitet und Modelle betrieben werden, ob ein Betrieb in der EU oder im eigenen Rechenzentrum möglich ist und wie Zugriffe geregelt sind. Eine Lösung muss überwacht, aktualisiert und bei Bedarf neu trainiert werden. Fragen Sie, wer das übernimmt. Ein gutes Team vereint Data Engineers, Machine-Learning-Engineers, Softwareentwickler und eine Projektleitung, die Ihren Fachbereich versteht.
Zum Schluss geht es um Vorgehen, Recht und Konditionen. Ein seriöser Partner startet mit einem klar abgegrenzten Proof of Concept und vereinbart vorab messbare Ziele. Regeln Sie im Vertrag, wem Quellcode, trainierte Modelle und Auswertungen gehören. Der Dienstleister sollte einschätzen können, welche Pflichten der EU AI Act für Ihre Lösung mit sich bringt, und ein nachvollziehbares Angebot mit Aufwand, Meilensteinen und laufenden Kosten vorlegen.
Dokumentenverarbeitung, Wissenssuche, Bildverarbeitung und Prognosen verlangen unterschiedliches Fachwissen. Der Partner sollte vergleichbare Projekte nachweisen können.
Ein unabhängiger Dienstleister vergleicht offene Modelle mit Modellen großer Anbieter und baut die Lösung so, dass Modelle austauschbar bleiben.
Für personenbezogene Daten und Geschäftsgeheimnisse brauchen Sie klare Antworten zu Datenstandort, Zugriffen und Auftragsverarbeitung nach DSGVO.
Eine KI-Lösung muss überwacht, aktualisiert und bei sinkender Qualität nachtrainiert werden. Der Betrieb gehört von Anfang an ins Konzept.
Ein gutes Team vereint Data Engineers, Machine-Learning-Engineers und Softwareentwickler. Ein klarer Proof of Concept mit Zielgröße senkt das Risiko.
Vertraglich sollte feststehen, wem Quellcode, Modelle und Trainingsergebnisse gehören. Der Partner sollte die Pflichten aus dem EU AI Act für Ihre Lösung einordnen können.
Ein gutes Angebot nennt Aufwand, Meilensteine, Team und die laufenden Kosten für Modelle, Rechenleistung und Betrieb.
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So läuft ein KI-Entwicklungsprojekt ab
Ein KI-Entwicklungsprojekt läuft in sieben Schritten ab: Anwendungsfall und Zielmetrik festlegen, Datencheck, Proof of Concept, Pilot oder MVP, Integration in Ihre Systeme, Rollout und dauerhafter Betrieb mit Monitoring.
Am Anfang steht der Anwendungsfall. Sie beschreiben, welches Problem die KI lösen soll, und legen gemeinsam mit dem Dienstleister eine messbare Zielgröße fest, etwa eine Trefferquote, eine Bearbeitungszeit oder einen Anteil automatisch erledigter Vorgänge. Danach folgt der Datencheck. Das Team prüft, welche Daten vorhanden sind, wie gut sie sind, ob sie verwendet werden dürfen und was aufbereitet werden muss.
Im Proof of Concept zeigt sich in wenigen Wochen, ob der Ansatz mit Ihren Daten funktioniert. Erreicht der Prototyp die vereinbarte Zielgröße, entsteht ein Pilot oder MVP für einen begrenzten Nutzerkreis. Jetzt kommen Schnittstellen, Rechtekonzept, Sicherheit und Bedienoberfläche hinzu. Parallel klären Sie Datenschutz, gegebenenfalls eine Datenschutz-Folgenabschätzung nach Art. 35 DSGVO, und ordnen die Lösung im Rahmen des EU AI Act ein.
Danach wird die Lösung in Ihre Systeme integriert und schrittweise ausgerollt. Beschäftigte werden geschult, Rückmeldungen fließen in Verbesserungen ein. Mit dem Rollout beginnt der Betrieb: Das Modell wird überwacht, Qualität und Kosten werden gemessen, und bei sinkender Qualität wird nachtrainiert. Geeignete Kennzahlen sind zum Beispiel Modellgenauigkeit, Antwortzeit, Automatisierungsquote und Nutzungsrate im Fachbereich.
Anwendungsfall und Zielgröße
Sie beschreiben das Problem und legen ein messbares Ziel fest.
Datencheck
Das Team prüft Menge, Qualität und Nutzbarkeit Ihrer Daten.
Proof of Concept
Ein Prototyp zeigt an echten Daten, ob der Ansatz funktioniert.
Pilot oder MVP
Eine erste nutzbare Version geht an einen begrenzten Nutzerkreis.
Integration
Die Lösung wird an Ihre bestehenden Systeme angebunden.
Rollout
Die Lösung wird schrittweise für alle Nutzer freigegeben.
Betrieb und Monitoring
Qualität, Kosten und Nutzung werden laufend überwacht.
Häufige Fehler bei der Beauftragung von KI-Entwicklung
Die häufigsten Fehler bei der Beauftragung von KI-Entwicklung sind ein Start mit der Technologie statt mit dem Problem, eine ungeprüfte Datenlage, kein Plan für den Betrieb, die Abhängigkeit von einem einzigen Modellanbieter, ungeklärte Rechte am Code, ein nicht eingebundener Fachbereich und übersehene Pflichten aus dem EU AI Act.
Viele Projekte beginnen mit dem Satz „Wir brauchen auch etwas mit KI“. Ohne konkretes Problem und messbares Ziel entsteht eine Lösung, die niemand braucht. Ebenso riskant ist es, die Datenlage erst im Projekt zu prüfen. Fehlende, unvollständige oder nicht freigegebene Daten sind einer der häufigsten Gründe, warum KI-Projekte stocken. Ein Datencheck vor dem Proof of Concept spart Zeit und Geld.
Ein zweiter Fehler ist der fehlende Plan für den Betrieb. Wer nur die Entwicklung beauftragt, steht nach dem Go-live ohne Überwachung, Aktualisierung und Ansprechpartner da. Dazu kommt die Abhängigkeit von einem einzigen Modellanbieter. Wird die Lösung fest an ein Modell gebunden, sind Preisänderungen oder eingestellte Modellversionen schwer abzufangen. Eine Architektur mit austauschbaren Modellen schafft Spielraum.
Schließlich unterschätzen viele Unternehmen Recht und Organisation. Klären Sie vertraglich, wem Quellcode, Modelle und Trainingsergebnisse gehören. Binden Sie den Fachbereich von Anfang an ein, denn die Menschen, die täglich mit der Lösung arbeiten, wissen am besten, was sie leisten muss. Und prüfen Sie früh, welche Pflichten der EU AI Act für Ihren Einsatz vorsieht, etwa Transparenz gegenüber Nutzern oder Anforderungen an Hochrisiko-Systeme.
Ohne konkretes Ziel entsteht eine Lösung, die niemand braucht.
Fehlende oder schlechte Daten bremsen das Projekt mitten im Lauf.
Nach dem Go-live fehlen Überwachung und Ansprechpartner.
Preisänderungen oder eingestellte Modelle treffen Sie unvorbereitet.
Code und Modelle gehören am Ende nicht Ihnen.
Die Lösung geht an den echten Abläufen vorbei.
Transparenz- oder Hochrisiko-Pflichten fallen erst spät auf.
Was kostet KI-Entwicklung?
Die Kosten der KI-Entwicklung hängen vom Abrechnungsmodell, von Komplexität und Datenlage, von der Integration und vom Betrieb ab. Üblich sind Tagessätze nach Aufwand, Festpreise für einen Proof of Concept, Projektfestpreise, Retainer für den Betrieb und laufende Kosten für Modelle und Infrastruktur. Förderprogramme können einen Teil abdecken.
Viele KI-Dienstleister rechnen nach Aufwand ab, also nach Tagessatz oder Time and Material. Die Höhe richtet sich nach Rolle und Erfahrung der Fachleute. Für einen klar abgegrenzten Proof of Concept bieten viele Anbieter einen Festpreis an, damit Sie das Risiko eines ersten Versuchs begrenzen können. Für die Umsetzung bis zum produktiven Einsatz sind Projektfestpreise mit definiertem Umfang oder agile Modelle mit festen Sprints verbreitet.
Nach dem Go-live entstehen laufende Kosten. Dazu gehören ein Retainer für Betrieb, Überwachung und Weiterentwicklung sowie Kosten für Rechenleistung, Hosting und die Nutzung von Sprachmodellen, die oft nach verarbeiteten Token oder genutzter Grafikprozessor-Zeit abgerechnet werden. Kostentreiber sind vor allem Datenaufbereitung, fachliche Komplexität, Zahl der Schnittstellen und Anforderungen an Hosting und Sicherheit.
Für kleine und mittlere Unternehmen gibt es Förderprogramme der Länder zur Digitalisierung, und Forschungs- und Entwicklungsvorhaben können unter Umständen über die steuerliche Forschungszulage gefördert werden. Verfügbarkeit und Konditionen ändern sich, prüfen Sie diese tagesaktuell. Vergleichen Sie Angebote nach Leistungsumfang, Team, Betriebskonzept und laufenden Kosten. Die konkreten Preismodelle der geprüften Anbieter finden Sie in den Anbieterkarten.
Verbreitetes Modell, Höhe nach Rolle und Erfahrung der Fachleute.
Begrenzter erster Versuch an echten Daten mit vereinbarter Zielgröße.
Entwicklung bis zum produktiven Einsatz mit definiertem Leistungsumfang.
Überwachung, Nachtraining, Aktualisierung und Weiterentwicklung.
Rechenleistung, Hosting und Sprachmodelle, oft nach Token oder Grafikprozessor-Zeit.
Landesprogramme oder steuerliche Forschungszulage, Konditionen tagesaktuell prüfen.
Die Kosten der KI-Entwicklung richten sich vor allem nach Abrechnungsmodell, Komplexität des Anwendungsfalls, Datenlage und Aufwand für die Datenaufbereitung, Zahl der Schnittstellen, Anforderungen an Hosting und Sicherheit sowie Umfang des Betriebs. Tagessätze nach Aufwand sind verbreitet, Festpreise eignen sich für einen klar abgegrenzten Proof of Concept, Retainer für Betrieb und Weiterentwicklung. Hinzu kommen laufende Kosten für Modelle und Rechenleistung. Förderprogramme der Länder und die steuerliche Forschungszulage können einen Teil der Kosten abdecken, Verfügbarkeit und Konditionen prüfen Sie tagesaktuell.
1 Worin unterscheidet sich KI-Entwicklung von KI-Beratung? Aufklappen ↓
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2 Wofür steht RAG bei Sprachmodellen? Aufklappen ↓
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3 Seit wann ist der EU AI Act in Kraft? Aufklappen ↓
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4 Was ist das Ziel eines Proof of Concept? Aufklappen ↓
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5 Was versteht man unter MLOps? Aufklappen ↓
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Glossar: Begriffe rund um KI-Entwicklung
Die wichtigsten Begriffe rund um KI-Entwicklung, Modelle, Daten, Betrieb und Regulierung, kompakt und anbieterneutral erklärt.
- Machine Learning
Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Modelle aus Beispieldaten Muster lernen, statt fest programmierte Regeln zu befolgen.
- Large Language Model
Großes Sprachmodell, das auf umfangreichen Textmengen trainiert ist und Texte verstehen, zusammenfassen und erzeugen kann, kurz LLM.
- Retrieval Augmented Generation
Verfahren, bei dem ein Sprachmodell vor der Antwort passende Inhalte aus Ihren eigenen Dokumenten erhält, kurz RAG.
- KI-Agent
KI-System, das Aufgaben in mehreren Schritten selbstständig plant und dabei Werkzeuge, Schnittstellen oder andere Systeme nutzt.
- Computer Vision
Bereich der KI, der Bilder und Videos auswertet, etwa für Qualitätsprüfung, Objekterkennung oder das Auslesen von Dokumenten.
- Fine-Tuning
Nachtraining eines vortrainierten Modells mit eigenen Daten, damit es Fachsprache oder bestimmte Aufgaben besser beherrscht.
- Proof of Concept
Zeitlich begrenzter Machbarkeitstest, der an echten Daten prüft, ob ein KI-Ansatz die vereinbarte Zielgröße erreicht.
- MVP
Minimum Viable Product, eine erste nutzbare Version mit den wichtigsten Funktionen für einen begrenzten Nutzerkreis.
- MLOps
Methoden und Werkzeuge für Bereitstellung, Überwachung, Versionierung und Nachtraining von Machine-Learning-Modellen im Betrieb.
- Modelldrift
Nachlassende Qualität eines Modells, weil sich Daten oder Rahmenbedingungen gegenüber dem Training verändert haben.
- Halluzination
Plausibel klingende, aber falsche Ausgabe eines Sprachmodells, die nicht durch Daten oder Quellen gedeckt ist.
- Token
Kleinste Texteinheit, die ein Sprachmodell verarbeitet. Viele Modellanbieter rechnen die Nutzung nach verarbeiteten Token ab.
- On-Premises
Betrieb von Modellen und Anwendungen in der eigenen Infrastruktur des Unternehmens statt bei einem externen Rechenzentrumsanbieter.
- EU AI Act
Verordnung (EU) 2024/1689 über künstliche Intelligenz, in Kraft seit dem 1. August 2024, mit gestaffelt geltenden Pflichten nach Risikoklassen.
- Hochrisiko-KI-System
KI-System, das nach dem EU AI Act wegen seines Einsatzbereichs, etwa Personalauswahl oder Kreditwürdigkeitsprüfung, besonders strengen Anforderungen unterliegt.
Häufige Fragen
Die wichtigsten Fragen rund um KI-Entwicklung, die Abgrenzung zur KI-Beratung, Proof of Concept, Datenschutz, EU AI Act, Rechte am Code, Projektdauer und Kosten, kurz und anbieterneutral beantwortet. Gesetze, Fristen, Förderbedingungen und Konditionen ändern sich, prüfen Sie den aktuellen Stand direkt beim Dienstleister, bei den zuständigen Behörden und bei den Fachverbänden.
Was ist KI-Entwicklung?
KI-Entwicklung bedeutet, dass ein Dienstleister eine KI-Lösung individuell für Ihr Unternehmen konzipiert, entwickelt, integriert und betreibt. Typisch sind Machine-Learning-Modelle, Assistenten mit Wissenssuche auf eigenen Daten, KI-Agenten, Bildverarbeitung, Dokumentenverarbeitung und Prognosemodelle. Gute Dienstleister begleiten auch den Betrieb und messen, ob die Lösung ihr Ziel erreicht.
Was ist der Unterschied zwischen KI-Entwicklung und KI-Beratung?
Eine KI-Beratung klärt Strategie, Anwendungsfälle und Organisation, ein KI-Entwickler setzt die Lösung technisch um. Viele Beratungen entwickeln nicht selbst, viele Entwickler bieten nur eine kurze Vorphase zur Klärung des Anwendungsfalls. Wenn Ihr Anwendungsfall feststeht und Sie eine funktionierende Lösung brauchen, ist ein KI-Entwickler die richtige Adresse.
Wann lohnt sich individuelle KI-Entwicklung statt fertiger KI-Software?
Individuelle KI-Entwicklung lohnt sich, wenn fertige Lösungen Ihre Daten oder Abläufe nicht abbilden, sensible Daten nur in der EU oder im eigenen Rechenzentrum verarbeitet werden dürfen oder die KI tief in bestehende Systeme greifen muss. Für Standardaufgaben wie Transkription oder einfache Texterstellung ist eine fertige Lösung meist schneller und günstiger.
Was ist ein Proof of Concept in der KI-Entwicklung?
Ein Proof of Concept ist ein zeitlich begrenzter Machbarkeitstest, der an Ihren echten Daten prüft, ob ein KI-Ansatz funktioniert. Vorher legen Sie eine messbare Zielgröße fest, etwa eine Trefferquote. Erreicht der Prototyp das Ziel, folgt die Entwicklung bis zum Betrieb, sonst endet das Projekt mit überschaubarem Aufwand.
Was bedeutet der EU AI Act für KI-Projekte?
Der EU AI Act regelt KI-Systeme nach Risikoklassen und gilt auch für Unternehmen, die eine KI-Lösung entwickeln lassen und einsetzen. Die Verordnung (EU) 2024/1689 ist seit dem 1. August 2024 in Kraft, Verbote gelten seit dem 2. Februar 2025, Pflichten für KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck seit dem 2. August 2025, der Großteil der übrigen Pflichten ab dem 2. August 2026. Für Hochrisiko-Systeme wird über den Digital-Omnibus der EU-Kommission eine Verschiebung diskutiert, prüfen Sie den aktuellen Stand.
Kann eine individuelle KI-Lösung DSGVO-konform betrieben werden?
Ja, eine individuelle KI-Lösung lässt sich datenschutzkonform gestalten, wenn Datenstandort, Zugriffe und Verträge sauber geregelt sind. Dazu gehören meist ein Vertrag zur Auftragsverarbeitung nach Art. 28 DSGVO, Verarbeitung in der EU oder im eigenen Rechenzentrum und je nach Risiko eine Datenschutz-Folgenabschätzung. Im Einzelfall hilft Ihr Datenschutzbeauftragter.
Wem gehören Code und Modell nach dem Projekt?
Wem Code und Modell gehören, legt allein der Vertrag fest, eine automatische Regel zu Ihren Gunsten gibt es nicht. Vereinbaren Sie ausdrücklich Eigentums- oder umfassende Nutzungsrechte an Quellcode, trainierten Modellen und Dokumentation sowie deren Übergabe. Klären Sie auch, ob der Dienstleister eigene Bausteine einbringt und welche Lizenzen für offene Modelle gelten.
Wie lange dauert ein KI-Entwicklungsprojekt?
Die Dauer reicht von wenigen Wochen für einen Proof of Concept bis zu mehreren Monaten für eine integrierte Lösung im Betrieb. Datencheck und Prototyp nehmen meist einige Wochen in Anspruch, Pilot, Integration und Rollout oft länger. Der Betrieb mit Überwachung und Nachtraining läuft danach dauerhaft weiter.
Was kostet KI-Entwicklung?
Die Kosten hängen vom Abrechnungsmodell, von Komplexität und Datenlage, von der Integration und vom Betrieb ab. Üblich sind Tagessätze nach Aufwand, Festpreise für einen Proof of Concept, Projektfestpreise und Retainer für den Betrieb, dazu laufende Kosten für Modelle und Rechenleistung. Die konkreten Preismodelle finden Sie in den Anbieterkarten.
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