Build versus Buy
Mit Agenten und Buildern, die aus Instruktionen auf Englisch Software bauen, kann jede:r Software bauen. Kaufen wird dadurch nicht überflüssig. Business-Software enthält Regeln, die die meisten Builder nie sehen. Also kaufen Unternehmen weiter Komponenten, die jetzt Menschen und Agenten gleichermaßen über Protokolle wie MCP steuern sollen.
Verfasst von
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Benedikt Stemmildt Gründer & Co-CEO
Aktualisiert:
Agentic Engineering 5
Unsere Position. Für uns verschiebt KI die Rechnung zwischen Build und Buy (öffnet in einem neuen Tab), weil sie die Kosten des Bauens einbrechen lässt. Gekaufte Standardlösungen bringen vorübergehend Tempo, selbst aufgebaute interne Fähigkeiten einen dauerhaften Vorsprung. Das meiste agentische Tooling, das ein Team kauft, überlebt die nächste Modellgeneration nicht (öffnet in einem neuen Tab).
Das Build-or-Buy-Framework macht daraus einen Test für jeden einzelnen Fall. Baut, was euer Geschäft unterscheidet und was euer Team verstehen und betreiben kann. Business-Software voller Regeln, die im Team niemand kennt, fällt beim zweiten Teil dieses Tests durch.
Lohnt sich der Kauf von Software noch, wenn jede:r selbst bauen kann?
Die Analyse der Silicon Valley Product Group vom 19. August 2025 schränkt unsere Position für Business-Software ein (SVPG - Build vs Buy in the Age of AI (öffnet in einem neuen Tab)). Sie ordnet Builder wie Lovable und Bolt, die mit englischer Sprache arbeiten, in eine lange Ahnenreihe ein. Diese reicht von VisiCalc 1979 über Visual Basic bis zur Low-Code-Welle. Neu ist, dass jetzt auch Menschen ohne technischen Hintergrund bauen können. Den verbreiteten Schluss, alle würden bauen, niemand mehr kaufen und SaaS sei am Ende, hält sie mit ziemlicher Sicherheit für falsch.
Einkauf, Rechnungsstellung, Gehaltsabrechnung und Customer Relationship Management bilden Tausende Regeln ab. Sie betreffen Richtlinien, Compliance, Sicherheit, Recht, Finanzen und Preisgestaltung. Die meisten Menschen ohne technischen Hintergrund, die damit bauen, wissen gar nicht, dass es diese Regeln gibt. Auch Engineers tun sich schwer, denn die Regeln stecken tief im Code, und wer sie festgelegt hat, ist oft weitergezogen. Aus demselben eingebetteten Wissen erklärt sich, warum sich technische Schulden so schwer abbauen lassen. Und deshalb verschwinden starke SaaS-Anbieter auch nicht so bald.
Was sich ändert, ist die Art, wie Unternehmen gekaufte Komponenten nutzen. Anthropic hat MCP am 25. November 2024 vorgestellt (Anthropic - Introducing the Model Context Protocol (öffnet in einem neuen Tab)). Die SVPG-Analyse sieht in MCP das fehlende Protokoll, mit dem Software Business-Services lesen und steuern kann, und nicht mehr allein Menschen. Aus Build versus Buy wird dann “yes to both”. Unternehmen kaufen weiter komplexe Services als Komponenten. Diese Komponenten sind darauf ausgelegt, dass Menschen und KI-Agenten sie gleichermaßen steuern. Dabei spielt es keine Rolle, ob der Anbieter, ein Systemintegrator oder der Kunde den Agenten baut. Die bleibende Lehre aus End-User-Programming lautet: Das Bauen der Lösung ist selten das Schwierige. Schwierig ist herauszufinden, welche Lösung die richtige ist (SVPG - Build vs Buy in the Age of AI (öffnet in einem neuen Tab)).
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Quellen
Artikel
- Build vs Buy in the Age of AI (öffnet in einem neuen Tab) - Artikel der Silicon Valley Product Group. Er argumentiert, dass Business-Software Regeln enthält, die Builder nie sehen, und dass Unternehmen deshalb weiter kaufen, nun Komponenten, die Agenten steuern.
- Introducing the Model Context Protocol (öffnet in einem neuen Tab) - Ankündigung des Model Context Protocol durch Anthropic. Mit diesem offenen Standard kann Software Services lesen und steuern, und nicht mehr allein Menschen.
Posts
- Verschiebt die Rechnung zwischen Build und Buy (öffnet in einem neuen Tab) - LinkedIn-Post mit dem Argument, dass billiges Bauen das vorübergehende Tempo gekaufter Lösungen gegen den dauerhaften Vorsprung interner Fähigkeiten tauscht.
- Überlebt die nächste Modellgeneration nicht (öffnet in einem neuen Tab) - LinkedIn-Post mit dem Argument, dass das meiste agentische Tooling, das ein Team heute kauft, nach der nächsten Modellgeneration überholt ist.