AI-Implementierungsstrategie
Make or Buy? Die richtige AI-Entscheidung für Ihr Unternehmen.
- Warum die meisten Unternehmen beim Selberbauen Zeit und Budget verlieren — und wie Sie das vermeiden
- Warum DSGVO und EU AI Act kein Argument mehr sind, alles von Grund auf selbst zu entwickeln
- Wie Sprint 0 Ihnen hilft, in wenigen Wochen eine entscheidungsreife Make-or-Buy-Empfehlung zu erhalten
Unternehmen, die uns bereits vertrauen:
42 % aller AI-Projekte werden abgebrochen. Meistens weil Unternehmen zu früh zu viel selbst bauen.
Eigene Infrastruktur, eigene Modelle, eigene Datenarchitektur — das klingt nach Kontrolle. In der Praxis bedeutet es: Monate bis zum ersten Ergebnis, explodierende Kosten und ein Team, das mit Technologie beschäftigt ist statt mit dem eigentlichen Business-Problem. Der Fehler passiert nicht aus Unwissenheit — sondern aus dem Reflex, Unabhängigkeit mit Selbstentwicklung gleichzusetzen. Das sind zwei verschiedene Dinge.
Buy first — Build only when needed
Warum der richtige Einstieg fast immer "Buy" ist.
Bestehende AI-Tools und Plattformen lösen in der Regel 80 % aller Anforderungen — und das aus gutem Grund: jahrelange Entwicklung, milliardenschwere Investitionen, tausende Enterprise-Kunden als Qualitätsfilter. Wenn Sie heute mit AI starten, kaufen Sie nicht nur Software. Sie kaufen Zeit.
Eine Studie des MIT Sloan Management Review zeigt: Unternehmen, die auf etablierte Vendor-Lösungen setzen, haben eine dreifach höhere Erfolgsrate als jene, die eigene Modelle und Infrastrukturen aufbauen. Der Grund liegt nicht in der technischen Qualität der Eigenentwicklung — sondern in der Geschwindigkeit bis zum ersten validierten Ergebnis. Wer schnell lernt, gewinnt.
- Sofortiger Zugang zu gereifter Technologie — ohne Monate Entwicklungszeit
- Geringes Vorabinvestment — erste Ergebnisse in Wochen, nicht Quartalen
- Volle Konzentration auf den Business-Prozess, nicht auf die Technologie dahinter
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aller AI-Projekte werden laut S&P Global vorzeitig abgebrochen — häufigster Grund: unterschätzte Komplexität der Eigenentwicklung
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höhere Erfolgsrate bei Unternehmen, die auf etablierte Vendor-Lösungen setzen, gegenüber reinen Eigenentwicklungen (MIT Sloan Management Review)
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schnellerer ROI durch einen gestaffelten Buy-first-Ansatz gegenüber Greenfield-Entwicklungen — laut Forrester Research
Unser empfohlener erster Schritt
AI Sprint 0: Von der Idee zur Entscheidungsvorlage.
Bevor Sie in eine große Lösung investieren, brauchen Sie Klarheit: Was ist für Ihre Organisation der richtige Einstieg, welche Use Cases haben echten Impact — und was kostet das realistisch? Im Sprint 0 analysieren wir Ihren spezifischen Use Case auf drei Dimensionen: Machbarkeit, Wirtschaftlichkeit und Effizienz — und liefern Ihnen eine klare Make-or-Buy-Empfehlung, die Sie direkt als Entscheidungsvorlage für Ihr Board nutzen können.
- Strukturiertes AI-Audit Ihrer Marketing-Organisation — Bestandsaufnahme, Potenziale und technische Rahmenbedingungen
- Priorisierte Roadmap mit Use Cases und Kostenrahmen als Entscheidungsvorlage für Sie und Ihr Board
- Hands-on-Workshop mit Ihrem Führungsteam — vor Ort oder als Video-Call, 4–6 Stunden
- Systematische Make-or-Buy-Analyse entlang der drei Dimensionen Machbarkeit, Wirtschaftlichkeit und Effizienz
- Klare Empfehlung: Welche Tools Sie kaufen sollten, was Sie selbst bauen können — und womit Sie anfangen
Compliance ist kein Argument mehr
DSGVO und EU AI Act: Starke Argumente — für "Buy".
Ob Mittelstand in Bayern oder Konzern in Frankfurt: Die Sorge vor Datenschutz und regulatorischen Anforderungen ist real. Aber sie führt oft zu falschen Schlüssen. Wer glaubt, nur durch Eigenentwicklung DSGVO-konform zu sein, unterschätzt den Compliance-Aufwand erheblich.
Das European Data Protection Board hat klargestellt: Enterprise-Lösungen führender Anbieter bieten heute isolierte Instanzen, No-Training-Policies und dokumentierte Compliance-Zertifizierungen. Das selbst zu bauen — und zu zertifizieren — ist kein Vorteil, es ist eine zusätzliche Bürde. Den Compliance-Nachweis kaufen Sie heute einfach mit.
- Isolierte Cloud-Instanzen mit dokumentierter DSGVO-Konformität — direkt verfügbar
- EU AI Act-konforme Enterprise-Tools — kein regulatorisches Neuland mehr
- No-Training-Policy als Standard bei allen führenden Enterprise-Anbietern
superspring selbst setzt auf eine isolierte Microsoft Azure Instanz. Keine Kundendaten werden für AI-Training genutzt.
Wann "Make" Sinn macht
Drei Bedingungen, unter denen Eigenentwicklung die richtige Wahl ist.
Es gibt Szenarien, in denen "Build" die bessere Entscheidung ist. Sie sind seltener als gedacht — aber sie existieren.
Forrester Research identifiziert drei Haupttreiber für sinnvolle Eigenentwicklung: proprietäre Datenlage, die kein Anbieter verarbeiten kann. Wettbewerbsrelevante IP, die nicht in fremde Hände gehört. Und Prozesse, für die kein etabliertes Tool passt — auch nicht mit Konfiguration. Außerhalb dieser drei Bedingungen ist "Make" meist teurer, langsamer und riskanter als der Buy-Pfad. Der Fehler liegt nicht im Bauen selbst — sondern im Bauen, bevor man genau weiß, was man eigentlich braucht.
- Proprietäre Daten, die kein externer Anbieter verarbeiten darf
- Wettbewerbskritische IP, die als eigene Infrastruktur geschützt werden muss
- Prozesse, für die kein konfiguriertes Vendor-Tool einen validen Fit bietet
Fundierte Entscheidung statt Bauchgefühl
Die Make-or-Buy-Analyse: Drei Dimensionen, eine klare Empfehlung.
Machbarkeit, Wirtschaftlichkeit, Effizienz — das sind die drei Achsen, auf denen superspring jeden Use Case bewertet. Machbarkeit: Kann das gewünschte Ergebnis mit vorhandenen Tools und Daten erreicht werden? Wirtschaftlichkeit: Was kostet der Buy-Pfad, was der Build-Pfad — im ersten Jahr, in drei Jahren? Effizienz: Wie schnell kommt der erste validierte Output?
Die Antworten auf diese drei Fragen ergeben eine klare Empfehlung — keine Theorie, sondern eine Entscheidungsvorlage, die Sie Ihrem Board vorlegen können.
- Machbarkeit: Technische Realisierbarkeit mit vorhandenen Daten und Tools
- Wirtschaftlichkeit: Kostenvergleich Buy vs. Build über einen 3-Jahres-Horizont
- Effizienz: Time-to-first-Result als zentrales Entscheidungskriterium
Das Ergebnis: Eine priorisierte Empfehlung mit Aufwandsschätzung — entscheidungsreif für Ihr Board.
Von der Frage zur Entscheidungsvorlage. In wenigen Wochen.
Sprint 0 ist kein Jahresprojekt. Jeder Schritt hat ein klares Ergebnis — und ein Datum.
Was klären wir zuerst?
0 Tag
Kick-off: Scope, Ziele und Bewertungsdimensionen definiert.
- Use Case präzise beschrieben und abgegrenzt•
- Die drei Bewertungsachsen (Machbarkeit, Wirtschaftlichkeit, Effizienz) auf Ihren Fall zugeschnitten•
- Erwartungen beider Seiten geklärt — kein Interpretationsspielraum•
Was klären wir zuerst?
0 Tag
Kick-off: Scope, Ziele und Bewertungsdimensionen definiert.
- •Use Case präzise beschrieben und abgegrenzt
- •Die drei Bewertungsachsen (Machbarkeit, Wirtschaftlichkeit, Effizienz) auf Ihren Fall zugeschnitten
- •Erwartungen beider Seiten geklärt — kein Interpretationsspielraum
Was haben wir analysiert?
0 Tage
Technische & regulatorische Analyse abgeschlossen.
- •Datenlage und technische Rahmenbedingungen geprüft
- •Vendor-Lösungen auf Fit bewertet — mit und ohne Konfiguration
- •DSGVO- und EU AI Act-Anforderungen für Ihren Fall dokumentiert
Was kostet es wirklich?
0 Tage
Wirtschaftlichkeitsvergleich Buy vs. Build fertig.
- Kostenmodell für Buy-Pfad: Lizenz, Implementierung, Betrieb über 3 Jahre•
- Kostenmodell für Build-Pfad: Entwicklung, Wartung, Infrastruktur über 3 Jahre•
- Break-even-Analyse und Risikoeinschätzung für beide Pfade•
Was kostet es wirklich?
0 Tage
Wirtschaftlichkeitsvergleich Buy vs. Build fertig.
- •Kostenmodell für Buy-Pfad: Lizenz, Implementierung, Betrieb über 3 Jahre
- •Kostenmodell für Build-Pfad: Entwicklung, Wartung, Infrastruktur über 3 Jahre
- •Break-even-Analyse und Risikoeinschätzung für beide Pfade
Was haben wir beschlossen?
0 Tage
Hands-on Workshop mit Ihrem Führungsteam durchgeführt.
- •Analyseergebnisse gemeinsam validiert und Szenarien durchgespielt
- •Make-or-Buy-Empfehlung auf Basis aller drei Dimensionen konsolidiert
- •Nächster Schritt und Verantwortlichkeiten intern geklärt
Was haben Sie in der Hand?
0 Tage
Board-Entscheidungsvorlage: Make-or-Buy-Empfehlung, Roadmap, Aufwandsschätzung.
- Vollständige Make-or-Buy-Empfehlung mit Begründung entlang aller drei Dimensionen•
- Priorisierte Use Cases mit realistischer Aufwandsschätzung•
- Direkt einsetzbares Board-Dokument — kein weiterer Aufbereitungsaufwand•
Was haben Sie in der Hand?
0 Tage
Board-Entscheidungsvorlage: Make-or-Buy-Empfehlung, Roadmap, Aufwandsschätzung.
- •Vollständige Make-or-Buy-Empfehlung mit Begründung entlang aller drei Dimensionen
- •Priorisierte Use Cases mit realistischer Aufwandsschätzung
- •Direkt einsetzbares Board-Dokument — kein weiterer Aufbereitungsaufwand
Kein Versprechen. Leistungen mit Datum.
Das Team hinter superspring
Die AI-first Marketingberatung
Wir verbinden kreative AI-Prozesserfahrung mit strategischem Denken und kreativer Exzellenz. Das alles immer mit einem Ziel: Um Organisationen auf die Überholspur zu bringen.
Unser Ziel: Die Kraft der AI für Marken und Teams sofort nutzbar machen. Nicht als jahrelanger Implementierungsplan, sondern als Hebel für modernes Marketing heute.
Dafür bringen wir das Beste aus zwei Welten zusammen: Einerseits jahrzehntelange Erfahrung in Markenführung, digitaler Transformation und strategischer Kommunikation. Andererseits mit Top-Erfahrung in generativer AI, Automatisierung und organisationaler Veränderung im Rahmen von AI-First Prozessen.
Wir denken in Sprüngen, nicht in Schritten. Lassen Sie uns kennenlernen und uns austauschen, wie wir Ihren nächsten großen Schritt nach vorne umsetzen können.
Zertifizierter AI Officer (BVDW)
Feedback
Das sagen die, die mit uns gearbeitet haben:
Dr. Roger Guthmann,
Gründer und CEO, Taxdoo
„Supereffizient, zielführend, mit spürbarem Impact. Als Startup schätzen wir Partner auf unserem Tempo. superspring arbeitet genau so."
Jens Peter Peuckert,
Director Marketing, Gebr. Heinemann
„superspring passt sich den einzigartigen Bedingungen in unseren Märkten an und arbeitet mit uns zusammen, um unser Geschäft strategisch und taktisch voranzubringen."
Claas Zobel,
Global Brand Portfolio Management, Mast-Jägermeister SE
„Innovation liegt in der DNA von Jägermeister, und superspring hat uns geholfen, dies noch weiter voranzutreiben und ehrgeizige Ideen in greifbare, marktreife Konzepte zu verwandeln."
In 25 Minuten klären wir, ob "Make" oder "Buy" für Sie die richtige Antwort ist.
Darum mit superspring
Warum Unternehmen mit superspring starten.
Von Marketing-Expert:innen, für Marketing-Expert:innen
Wir sprechen Ihre Sprache. Keine Technologie-Demos, sondern strategisch fundierte Empfehlungen, die sofort in Ihrer Organisation anwendbar sind.
Festpreis. Keine Überraschungen.
Wir arbeiten nach transparentem Festpreismodell und tragen das Risiko mit ein. Kein Stundensatz, keine unerwarteten Kostensteigerungen.
DSGVO- und AI-Act-konform
Alle Lösungen werden von BVDW-zertifizierten AI Officers entwickelt. Isolierte Microsoft Azure Instanz. No-Training Policy für alle Kundendaten.
Erster MVP in 100 Tagen
Kein Jahresprojekt. Vom Sprint 0 bis zum ersten produktiven Einsatz in einem klaren, agilen Rahmen — mit messbaren Ergebnissen.
Ihre IP bleibt Ihre IP
Alle entwickelten Frameworks, Prompts und Workflows gehen vollständig in Ihren Besitz über. Keine Software-Lizenz, keine Abhängigkeit von superspring.
Erprobt bei namhaften Marken
Jägermeister, Beiersdorf, Ferrero, Gebr. Heinemann — Marken, die echte strategische Arbeit erfordern. Kein Pitch. Echte Ergebnisse.