Make-or-Buy & digitale Souveränität im Zeitalter von KI

KI ist in vielen Unternehmen längst angekommen, oft über die Anbieter, oft über existierende Rahmenverträge. Ausgewählt wird nach Verfügbarkeit statt nach Eignung. Doch der Lock in folgt einem bekannten Drehbuch, und diesmal betrifft es jede Abteilung.

Der Vortrag zeigt anhand aktueller Fälle, welche Risiken dabei entstehen: steigende Kosten durch nutzungsbasierte Abrechnung, private KI Konten, Datenschutz, Modelle, die die Arbeit verweigern, Anbieterwechsel, Abschaltungen und Ausfälle. Als Werkzeug nutzen wir eine einfache Risikosicht auf die Eintrittswahrscheinlichkeit und die Auswirkung auf das Unternehmen.

Der KI Strategie nähern wir uns in fünf Etappen, von der Bestandsaufnahme bis zum produktiven Betrieb, und beantworten die Frage, wie sich ein Unternehmen in dieser hochvolatilen Zeit ideal auf die Zukunft einstellt.

Transcript

1. Executive Track AI Factory Austria (AI:AT) 05.11.2026 Make-or-Buy & digitale Souveränität im Zeitalter von KI Hannes Bösch, CEO
2. Do it RIGHT. “Run, don’t walk.” Jensen Huang, Abschlussrede NTU, 2023 Microsoft IBM “Nobody ever got fired for buying IBM.” Redewendung der IT, 1970er Jahre OpenAI Copilot Open Weight Quellen [1 bis 3] EU Anbieter Eigene Plattform Spezialisierte Tools z. B. Zeichnungen lesen, Kalkulation, Qualität 2
3. Do it RIGHT. Alle rennen, wenige sind angekommen. >40 % der Agentenprojekte bis 2027 abgebrochen Quellen [4] [5] 17 % haben KI Agenten im Einsatz 3
4. Do it RIGHT. Produktionsreife Software ist das eigentliche Projekt. P R O D U KT I O N Serienprodukt mit CE Kennzeichnung 8 von 8 Anforderungen Jemand, der um 3 Uhr früh zuständig ist DEMO Ein Laptop, ein Agent, ein Nachmittag. Prototyp in der Werkstatt DSGVO, CRA, Betriebsrat Kostenkontrolle ≈ 8 Monate weniger als die Hälfte kommt an Gartner, Umfrage 2024 · [6] Monitoring Evaluierung Secrets und Netzwerkgrenzen Zugriff auf die richtigen Daten Identität und Rechte Die Hürde und Komplexität, AI Software in Produktion zu bringen, verleitet viele, die sofort loslegen wollen, auf Plattformen auszuweichen. Quellen [6] [7] Demo Produktion Fazit 4
5. Do it RIGHT. Ein unabhängiger Betrieb eigener Software braucht ein solides Grundgerüst. Wer kümmert sich darum? Identität Daten Secrets Evaluierung Monitoring Kosten Compliance Betrieb WEG 1 WEG 2 Etablierte IT Aufbau der Basis (CapEx) Es existiert bereits Softwareentwicklung und IT-Betrieb Plattform, Team und Prozesse müssen erst geschaffen werden Plattform und Identität vorhanden Betriebsteam mit Rufbereitschaft Eingespielte Freigaben und Compliance Der Sprung zum eigenen Betrieb von Agenten ist geringer. ODER Entwicklung von Plattform und Betrieb Neues Personal Monate Vorlaufzeit Erst zahlen, dann nutzen. → Alles vom Anbieter: sofort nutzbar, laufende Kosten statt Investition (OpEx). E I N S C H ÄT Z U N G Frage Reife IT CapEx Anbieter 5
6. Do it RIGHT. Mit einer Bestellung kommt ein ganzes Ökosystem. Quellen [8] 6
7. Do it RIGHT. Verfügbarkeit schlägt Fähigkeit und Preis. S O S O L LT E G E WÄ H LT W E R D E N S O W I R D G E WÄ H LT Fähigkeit für die Aufgabe Fähigkeit für die Aufgabe Preis und Kosten Preis und Kosten Datenschutz und Rechtsraum Datenschutz und Rechtsraum Ausstiegskosten Ausstiegskosten Verfügbarkeit Verfügbarkeit E I N S C H ÄT Z U N G S AT I S F I C I N G in Organisationen suchen nicht die beste Lösung, sondern nehmen die gut genug Menschen erste, die gut genug ist. sinngemäß nach Herbert A. Simon, 1956 · Nobelpreis 1978 · [9], [10] Quellen [9] [10] Soll Ist Fazit 7
8. Do it RIGHT. Seat, Credits, Tokens und die Preistransparenz. WA S KO S T E T E I N E A N T WO R T ? S E AT Seat ca. 26 € je Nutzer und Monat (Enterprise) Credits Listenwerte: 2 je Antwort, +10 mit Tenant Grounding, 5 je Aktion „Fair Use Policy“, Limits sind nicht öffentlich im Seat ohne Aufpreis (Fair Use), sonst ca. 1 Cent je Credit Auto GPT Sonnet Reasoning 10 Credits je 1.000 Tokens API Claude Opus 5.5: 4 $ input, 20 $ output rechnerisch ca. 90 € je 1 Mio. Tokens, zusätzlich USD Listenpreis je 1 Mio. Tokens · [18] Drei Währungen, kein Wechselkurs. PL AT TFORM Quellen [11 bis 18] Listenpreise Enterprise, ca., netto · Microsoft Learn, 30.10.2026 · [17], [12] Seat Credits Modelle Plattform Vergleich 8
9. Do it RIGHT. Den Film kennen wir schon. B I L D G E N E R I E RT M I T N A N O B A N A N A PR O 9
10. Do it RIGHT. Drei Folgen, ein Drehbuch. KI-Anbieter folgen dem gleichen Drehbuch. Diesmal hängt nicht nur die IT dran, sondern jede Abteilung. Quellen [19] Die Festung Das Ökosystem Der Köder 10
11. Do it RIGHT. Muss ich jetzt alles ändern? ? €€ Aufpreis der Alternative Quellen [20] Kosten der Abhängigkeit B I L D G E N E R I E RT M I T N A N O B A N A N A PR O 11
12. Do it RIGHT. Ein risikobasierter Ansatz zur Bewertung der Abhängigkeit. ISMS QMS CRA Informationssicherheit Qualitätsmanagement Cyber Resilience Act und weitere ISO 27001 ISO 9001 Meldepflichten seit 9/2026 NIS2, DORA, AI Act … Wahrscheinlichkeit × Auswirkung = Risiko Quellen [21] [22] 12
13. Kostenexplosion Risiko 1
14. Do it RIGHT. Risiko 1: Billigere Tokens, größere Rechnung. Jevons Paradox Kosten je Token Beispiel: Vercel AI Gateway, alle Modelle Index Dezember 2025 = 100 · Vercel, [23] € „Die Pizza wird billiger, die Party wird größer.“ 100 TOKENS JE AUFGABE 50 53 × 750 Gesamtausgaben rund 13x laut Vercel, Kurve illustrativ 0 Dez Jän Feb Mär OpenAI Luna Apr Mai Jun Jul Aug Sep 2 02 6 Chatfrage ≈ 2.000 Agentenlauf Fictional Company 1,5 Mio. I L LU ST R AT IV, F L ÄC H E M A S S STÄ B L I C H Quellen [23 bis 25] Kurven Jevons Warum 14
15. Do it RIGHT. Wachstum vor Gewinn: Darum sind die Preise so niedrig. OPENAI · INTERNER PLAN, SUMME 2026 BIS 2030 Geplante Einnahmen ≈ 840 Mrd. $ ≈ 856 Mrd. $ Geplante Ausgaben für Rechenleistung Einnahmen von 36 auf 350 Mrd. $ pro Jahr. Schon die Rechenleistung kostet mehr als alle Einnahmen, Personal und alles andere kommen dazu: −278 Mrd. $ freier Cashflow, Summe Bloomberg, 18.9.2026, nach Financial Times · [26] A N T H R O P I C · B Ö R S E N P R O S P E KT, 3 . Q U A R TA L 2 0 2 6 17,0 Mrd. $ Umsatz (Q2: 11,6) +6,6 Mrd. $ operativer Cashflow, 9 Monate −0,57 Mrd. $ operatives Ergebnis (Q2: +0,97) 58 % des Umsatzes gehen an Rechenleistung (Q2: 48 %), davon 5 Mrd. $ kurzfristig zugekauft. 1 2 3 4 Wachstum kaufen Investorengeld deckt die Rechenzentren Preise senken, bündeln Token billiger, Lizenz „eh schon da“ Auf die Plattform holen Agenten, Memory, Workflows beim Anbieter Später verdienen über Preise, Credits und Bedingungen Der aktuelle Preis ist ein Lockangebot, kein Zukunftsversprechen. “…currently costs significantly more than comparable compute procured under our multi-year commitments.” Anthropic, Formular S 1/A bei der SEC, 2.11.2026 · [27], [28] Quellen [26 bis 28] · Stand 3.11.2026 OpenAI Anthropic Logik Risiko 15
16. Do it RIGHT. Die Tokenpocalypse hat schon begonnen. VO R H E R JETZT SEIT GitHub Copilot Seat mit Kontingent, Preis pro Anfrage statt pro Token bleibt 19 $, enthält nur noch → Seat Tokens im selben Wert 1.6.2026 Claude Enterprise Seat bis 200 $ mit vergünstigten Tokens → Seat 20 $ plus Nutzung zum API Preis April 2026 ChatGPT Seat mit Nutzungslimits dem Limit Credits, Codex nach → Über Verbrauch April 2026 Business, Enterprise Business, Enterprise [29], [30] berichtet · [31], [32] [33], [34] C L A U D E T E A M , P R E M I U M S E AT A U S G E R E I Z T, A L S A P I G E R E C H N E T FÄ L LT D E R P L A N W E G je Monat, noch ein Abo mit Kontingent · [32] je Monat, Erfahrungswert von Vielnutzern · [39] Kosten je Entwickler laut Erfahrungswert, oder Stillstand 100 $ bis 1.500 $ bis 15 × Wer sein Geschäft von der Entwicklung der Abokosten abhängig macht, trägt kein Preisrisiko, sondern ein Existenzrisiko. Quellen [29 bis 39] GitHub Alle Auswirkung Team Pläne Fazit 16
17. Das falsche Produkt mit Vertragsbindung Risiko 2
18. Do it RIGHT. Risiko 2: Gekauft ist nicht genutzt. W E N N M I TA R B E I T E N D E B E I D E H A B E N , N U T Z E N S I E WA S D A R A U S F O L G T 70 % ChatGPT 1 Gekauft, weil verfügbar 18 % Gemini 2 Passt nicht zur Arbeit 8% Copilot 3 Privates Konto daneben 4 Schatten IT: Daten draußen Recon Analytics 2026, USA, Beschäftigte mit bezahlten KI Abos · [40] Bain 16.000 nutzen ChatGPT, 2.000 Copilot Amgen 20.000 Copilot Lizenzen, genutzt wird ChatGPT berichtet · Bloomberg, Juni 2025 · [41] Wer nach Bequemlichkeit statt Eignung wählt, riskiert Schatten IT. Quellen [40] [41] Nutzung Folge 18
19. Do it RIGHT. Und es passiert überall. ✓ Freigegebenes Tool vorhanden privat Firmen KI privat Log sichtbar privat 2 / 10 Senkt Wahrscheinlichkeit und Auswirkung. Null wird es nicht. I L LU ST R AT IV Google Suche „please improve my email“, 1.11.2026 · [43] Quellen [42] [43] 19
20. Mangelnde Transparenz beim Umgang mit Daten Risiko 3
21. Do it RIGHT. Risiko 3: Der Vertrag allein ist kein ausreichender Schutz. Weniger Stationen. Der Rechtsraum des Anbieters bleibt. Vertrag (AVV) Mitarbeiterin Prompt mit Kundendaten Quellen [44 bis 47] API Schlüssel mit AVV US Recht: Herausgabe möglich CLOUD Act 2018 · [47] Anbieter Training meist aus Menschliche Prüfung meist nicht Aufbewahrung kurz nur Missbrauchskontrolle typische Muster, je Anbieter prüfen · [46] Privat Business API 21
22. Das Modell verweigert Risiko 4
23. Do it RIGHT. Risiko 4: Das Modell verweigert den Dienst. P R AX I S D O K U M E N TAT I O N , N A C H G E S T E L LT Fasse die Sitzung zusammen: Klientin berichtet über belastende Gedanken in der letzten Woche, Thema Selbstgefährdung … K E I N E I N Z E L FA L L Therapie Preprint prüft, ob Moderationsfilter Inhalte echter Therapiesitzungen als unzulässig einstufen Kim et al., Preprint Mai 2026 · [48] Dabei kann ich nicht helfen. Wenn Sie in einer Krise sind, wenden Sie sich bitte an … Abbruch Sicherheitstraining lässt Modelle Krisenhinweise einfügen und die Aufgabe abbrechen Preprint April 2026, simulierte Fälle · [49] 45 % Ablehnung bei Code Anfragen mit Falun Gong Bezug, DeepSeek R1 CrowdStrike, Stefan Stein, November 2025 · [50] Das Modell läuft, aber es verweigert die Arbeit VE R E I N FAC H T, A N O NYM I S I E RT Code Claude verweigert Nachbauten bestehender Spiele, Nutzer melden auch blockiertes harmloses Reverse Engineering Tom’s Hardware, 31. Oktober 2026 · [51] Mit eigenen Fachdaten testen, bevor Sie auswählen. Pro Modell und pro Zugang. Quellen [48 bis 51] Praxis Studien Regeln 23
24. Anbieterwechsel Risiko 5
25. Do it RIGHT. Risiko 5: Anbieter und Verträge ändern sich. PLEITE ÜBERNOMMEN A B G E S C H A LT E T V E R H A LT E N G E Ä N D E R T Builder.ai Cursor Humane AI Pin GPT 4 Mai 2025 August 2026 Februar 2025 März bis Juni 2023 KI Einhorn mit Microsoft als Investor. Insolvenzverfahren. SpaceX kauft Cursor für 60 Mrd. Dollar. Grok 4.6 wird erstes gemeinsames Modell, OpenAI zieht seine Modelle ab. Verkauf an HP, 10 Tage später gehen die Geräte nicht mehr. Daten gelöscht. Gleicher Name, anderes Verhalten. Statt nur Code kommt plötzlich Text dazu. Automatische Abläufe brechen. berichtet · [52] berichtet · [53 bis 56] berichtet · [57], [58] Studie Stanford und Berkeley · [59] Services können verschwinden und Verträge können sich ändern. Quellen [52 bis 59] Pleite Übernommen Abgeschaltet Verhalten geändert 25
26. Abschaltung Risiko 6
27. Do it RIGHT. Risiko 6: Ein Modell kann über Nacht verschwinden. 9.6. 1.7. Fable 5 und Mythos 5 erscheinen 12.6. US Exportkontrolle zu ausländischen Staatsangehörigen. Gesperrt für alle Kunden. 30.6. Auflagen aufgehoben Fable 5 wieder da. Mythos 5 nur für geprüfte US O i ti Direkte API an AU S an Amazon Bedrock an AU S an Google Vertex AI an AU S an Microsoft Foundry an AU S an [60] [62] berichtet · [61] berichtet · [61] Juni 2026 Juli Auch das Hosting bei Hyperscalern schützt nicht davor. Quellen [60 bis 62] D AT U M 27
28. Ausfallsicherheit Risiko 7
29. Do it RIGHT. Risiko 7: Fällt der Dienst aus, steht die Arbeit. → 51 GITHUB K I P L AT T F O R M E N ANTHROPIC im April 2026, laut GitHub selbst Störungstage, Q1 2025 zu Q1 2026 fielen am 28. April 2026 gemeinsam aus 10 Vorfälle Commits 2,7x in einem Jahr: 12,9 auf 34,3 Mrd. GitHub nennt KI Agenten als Treiber und erweitert die Kapazität. GitHub Availability Report April 2026, Octoverse 2026 · [63], [64], [65] 6 Tage mit über 10x so vielen Störungsmeldungen wie normal (USA). Davon 39 bei Claude, 7 Gemini, 3 Copilot, 2 ChatGPT. Ookla, Luke Kehoe, Juni 2026 · [66] 6 Dienste 78 Minuten: claude.ai, Console, API, Claude Code, Cowork, Gov. Am 16. August fiel die Anmeldung bei claude.ai, Claude Code und Cowork aus. Anthropic Statusseite · [67], [68] Ausfälle gab es immer. Neu ist: Hängen Code, Mail und Agenten am selben Dienst, steht bald der ganze Betrieb. Quellen [63 bis 68] GitHub KI Plattformen Anthropic 29
30. Do it RIGHT. Ihre Risikolandkarte. 5 EHCAS ERHI · GNUKRIWSUA 4 3 2 7 8 4 3 8 2 Tools und Agenten werden angegriffen 8 3 Anbieterwechsel und Lock in 6 4 Keine Transparenz beim Datenumgang 6 5 Dienst fällt aus, Arbeit steht 6 6 Kostenexplosion 5 2 7 Ein Modell wird abgeschaltet 4 3 5 8 Modell verweigert in unserer Domäne 4 6 2 Gekauft, nicht genutzt: private KI Konten 1 1 1 1 4 S U M M E 47 akzeptieren beobachten senken handeln 5 WA H R S C H E I N L I C H K E I T · U N S E R E S I C H T Ihr Risikoappetit bestimmt das akzeptable Restrisiko. F I KT IVE S B E I S PI E L , K E I N E A L LG E M E I N E B EWE RTU N G Heute Mit Maßnahmen 30
31. Do it RIGHT. Wo fange ich an? Fünf Etappen bis zum Gipfel. 3 2 1 5 Gipfel: Betrieb 4 Implementierung Planung und Auswahl Use Cases Basislager: Bestand 31
32. Do it RIGHT. Etappe 1: Was haben wir, und wer nutzt was? Was haben wir? Wer nutzt was? Tools, Lizenzen, Defaults ohne Entscheidung Privat, Business, API, Build Time, Runtime M E S S E N S TAT T VERBIETEN Schatten KI Welche Daten? Bestand, Qualität, Zugriff. Datenklassen: was darf wohin Was kostet der Ausstieg? grob schätzen, pro Dienst Quellen [20] Daten Was wird gewünscht? Anfragen, Wünsche, Umwege Formate Integrationen Parallelbetrieb Schulung Bestand Verträge Schatten KI Daten Ausstieg 32
33. Do it RIGHT. Etappe 2: Ihre Use Cases sind die Anforderungen. 35 Use Cases, 7 Branchen EXECUTIVE TRACK, 12. OKTOBER 2026 Wissen Bericht Öffentlicher Sektor Rechts und Fachrecherche mit Quellen Digitale Medien Kalkulation, Angebote, Pitches Vertrieb und CRM Pflege Gesundheit und Life Sciences Einsatz und Dienstplanung Dokumentation und Abrechnung IT und Software Software Assets und Lizenzen Entwürfe für Berichte und Bescheide Verwaltungsprozesse automatisieren Produktion und Postproduktion Rechte, Verträge, Abrechnung Angebot Eingang Bericht Bericht Meetings und Workshops konsolidieren Angebot Beratung und Dienstleistungen Produktion und Industrie FICTIONAL COMPANY Handel und Konsumgüter Akquise und Angebotserstellung Projektdoku und Reporting Qualität und Prozessstabilität Produktdaten und Shop Content Kundenservice Eingang Eingang mit Freigabe 10 Quellen [69] · Executive Track 12.10.2026 Eingang Kunden, Spender und Kursservice Wissen Wissensassistent mit Compliance Prüfung Wissen Wissenssuche in Standards und Doku Eingang IT Betrieb und Service Wissen Wissen aus Altprojekten Bericht Recherche und Trendmonitoring Eingang Anfrage, Machbarkeit, Kalkulation, Angebot Wissensassistent mit Fundstellen 5 Eingang Bericht Angebot Wissen Eingang Änderungen und Fristen überwachen Angebot Bericht Recherche, Content, Reporting Bericht Leads, Content und Reporting Angebot Entwürfe, Synopsen, Ausschreibungen Eingang Dokumente, Rechnungen, Feedback prüfen Wissen Produktions und Kapazitätsplanung Eingang Kommunikation und Lehrmaterial Eingang Bestellungen und Liefertermine Angebote und Kalkulation 5 Bericht Auftragsabwicklung und Nachkalkulation Wissenssicherung Eingang Angebot Reklamationsmanagement Angebote und Preislisten Berichte aus verstreuten Quellen 7 Z U O R D N U N G : E I N S C H ÄT Z U N G 33
34. Do it RIGHT. Build time oder Laufzeit: Wo arbeitet die KI? Die Use Cases aus dem Workshop fallen auf zwei Kategorien. Build time: KI hilft beim Erstellen Was KI schreibt Code, Workflows, Template und Tests. Das Ergebnis läuft danach ohne KI. Beispiele Schnittstelle zum ERP, Kalkulationsregeln als Code, Berichtsvorlagen Abhängigkeit gering: Das Tool ist, wenn sauber aufgesetzt, in der Regel austauschbar. Runtime: KI arbeitet als Teil des Geschäftsprozesses Was Im operativen Betrieb wird für jeden Vorgang ein Modell aufgerufen. Beispiele Wissensassistent, Angebot aus der Anfrage, Anfragen mit Freigabe (Großteil der Workshop Anwendungsfälle) Abhängigkeit hoch: Kosten je Vorgang, Verfügbarkeit, Datenfluss und Betrieb. KI für Build time ist ein Werkzeug. Zur Laufzeit ist es der Betrieb und dort entsteht die größte Abhängigkeit. 34
35. Do it RIGHT. Der Use Case: ein Angebot von der Anfrage bis zur Freigabe. Heute: Altaufträge von Hand suchen, Kalkulation in Excel mit Makros, Wissen in wenigen Köpfen. Erst nach der Freigabe wird etwas geschrieben. F I KT IV NUR LESEND Anfrage per Mail mit PDFs und Zeichnungen Agent liest kleines Modell sortiert, starkes Modell liest Ähnliche Altaufträge Index mit Fundstellen Code rechnet Entwurf Freigabe Kapazität nicht das Modell: Kalkulations Skill Angebot mit Fundstellen durch den Vertriebsingenieur Planungsmodul Erst dann schreiben in ERP und CRM Material und Preise ERP Einkauf Ablauf Freigabe 35
36. Do it RIGHT. Wo Know how und Design drinstecken. 1 Anfrage kommt an ANBINDUNG Jede Anfrage nachvollziehbar, das Team arbeitet, wo es schon arbeitet 2 Sortieren ENTSCHEIDUNG Anfrage ja oder nein, Produktgruppe, Dringlichkeit: eine Entscheidung mit Wahrscheinlichkeit, kein Text 3 Zeichnungen lesen STARKES MODELL Nur für die Zeichnungen Teuer nur dort, wo es die Aufgabe verlangt 4 Nachschlagen ANBINDUNG Altaufträge, Kapazität, Preise aus SAP, mit den Rechten des Nutzers 5 Kalkulieren CODE 6 Freigeben MENSCH 7 Schreiben ANBINDUNG Verdrahtet, nicht verbaut I L LU ST R AT IV Quellen [70] [71] Ticket im bestehenden System Entscheidungsmodell, z. B. Jev oder Clef Index und lesende Connectoren Preise werden gerechnet, nicht erfunden Code, kein Modell Vertriebsingenieur im Ticket Erst dann in ERP und CRM Gateway wählt das Modell Entwurf mit Fundstellen, der Mensch entscheidet Schreibrechte nur nach Freigabe MCP: Mail, Ticket, SAP, CRM Jeder Teil austauschbar Eingang Daten Freigabe Verdrahtung 36
37. Do it RIGHT. Etappe 3: Zuerst planen, was schwer umkehrbar ist. zuerst entscheiden Einzelne Piloten Modell leicht zu wechseln Daten und Connectoren Agentenplattform Prompts Wo Agenten laufen Gewohnheiten Identität Verträge schwer zu wechseln 37
38. Do it RIGHT. Das Modell ist eine Chat Blackbox mit Text Interface. I N P U T T E XT "Fasse die Anfrage von Kunde 4711 zusammen." → M O D E L L , A U S TA U S C H B A R Claude GPT Gemini Mistral → O U T P U T T E XT "Kunde will 40 Pumpen bis KW 12." OpenAI kompatibel Open Responses MCP A2A Modell aufrufen Aufruf für Agenten Tools und Daten anbinden Agent spricht mit Agent Verbreitete Konvention, auch bei EU Anbietern · [72] Offene Spezifikation, Linux Foundation seit 22.10.2026 · [73] Agentic AI Foundation seit 9.12.2025 · [74] Agentic AI Foundation, offenes Protokoll · [75] Platin Mitglieder der Agentic AI Foundation u. a. AWS, Anthropic, Google, Microsoft, OpenAI · [74] RICHTIG EINGESETZT HEISST Gateway davor · eigene Prompts, Skills, Testset · keine proprietären Plattformobjekte Fällt ein Plan weg, wechseln Sie das Modell, nicht die Plattform. Das ganze Ökosystem baut auf offenen Schnittstellen und Standards. Nutzen Sie sie. Quellen [72 bis 75] String Standards Fazit 38
39. Do it RIGHT. Die eigentliche Arbeit passiert im Harness Denn hier liegen Secrets und Zugriffsrechte auf Daten und Systeme. F I KT IV · E I N S C H ÄT Z U N G Tool Wunsch: erp.lesen(4711) Hier schützen IHR TENANT · EU REGION 9 Harness Chat Mail KO N T EXT 1 2 RECHTE Systemprompt Identität AGENTS.md Freigabe Gate Skills Secrets Memory ✓ erp.lesen ✗ mail.senden Verlauf CPU · wenig RAM 3 Sandbox CPU · kurzlebig Code und Dateien, kein Internet 4 Mail Datenbank Dateien ERP Open Weight auf eigener GPU GPU viel Speicher N U R T EXT, I N a n d O UT → Kontext und Frage EIGENES RECHENZENTRUM Datenbank Kleines Modell EU Anbieter 7 VPN TU N N E L A N G R I F F S PU N KT E Quellen [76] 5 6 MCP Connectoren normale VM ERP Frontier Modell API beim Anbieter Routing, Budgets, Fallback, Logs IDE 1 Prompt Injection Web, Mail, PDF 2 Poisoned memory and skills 3 Zu viele Rechte 4 Secrets im Klartext 5 Ausbruch aus der Sandbox 6 Fremde Connectoren, Pakete 7 Tunnel ins Rechenzentrum 8 Daten fließen zum Anbieter 9 Endlosschleife, offene Kosten 8 Gateway und Router Agent Loop: planen, Tool aufrufen, prüfen N UT Z E R MODELLE Fileserver Agent ← Antwort, Plan, Tools Planung Kontext Tools Eine Sprache für alle: OpenAI kompatibel Routing Modell sagt Angriffe Schutz 39
40. Do it RIGHT. Welche Harness? Bequemlichkeit gegen Autonomie. BEQUEMLICHKEIT AUTO N O M I E Einloggen und los Hersteller CLI Abo, Hersteller betreibt A Offen, konfigurieren Abo oder Key, ein Haus Selbst betreiben jedes Modell, Ihre Keys Eigene Plattform mehr Arbeit, mehr Kontrolle Sandboxen, Infrastruktur GitHub Copilot A K C L Claude Code A K C L OpenCode A K C L goose A K C L OpenHands A K C L Cursor A K C L Codex CLI A K C L Cline A K C L Aider A K C L Strands SDK A K C L Antigravity CLI A K C L Gemini CLI A K C L Qwen Code A K C L Pi A K C L Devin Desktop A ? ? ? Kilo Code A K C L Crush A K C L OpenClaw A K C L Kiro K C L Amp A K C L Hermes Agent A K C L Warp A K C ? Abo Login A K Eigener API Key (Firmenschlüssel) C Cloud Plattform L Lokale Modelle · eingeschränkt EINGESTELLT Roo Code 15.5.2026 Continue nur lesend [92], [97] ZUM SELBSTBAUEN Bedrock AgentCore AWS · verwalteter Dienst [106] AU F WA N D VO R A B There is no free lunch: Autonomie bedeutet mehr initialen Aufwand. Quellen [29] [77 bis 116] Alle Abo Login Eigener API Key Cloud Plattform Lokale Modelle AU F WA N D 40
41. Do it RIGHT. Welches Modell? Nach Aufgabe wählen, selbst prüfen. MODELLKLASSEN NACH AUFGABE P R Ü F E N S TAT T G L A U B E N Flaggschiff Schwierigstes Denken, selten €€€€ Stark Zeichnungen lesen, Entwürfe €€€€ Klein und schnell Zusammenfassen, Extrahieren €€€€ Entscheidungsmodell Sortieren, Routing, z. B. Jev, Clef €€€€ Open Weight Selbst betreiben, sensible Daten €€€€ Spezialisiert Suche, Bild, Sprache 1 Vorauswahl mit Ranglisten, z. B. BenchLM Gesamt Agenten Coding Wissen Über ein Drittel der Benchmarks ist gesättigt (35 %), die Ränge sind Schätzungen. BenchLM Statistik und Methodik, 9. November 2026 · [117], [118] 2 Entscheiden mit eigenen Testfällen Fictional Company: 30 alte Anfragen mit bekanntem Ergebnis. Jedes neue Modell muss dagegen antreten. €€€€ Ranglisten für die Vorauswahl, eigene Testfälle für die Entscheidung. Quellen [70] [71] [117] [118] Klassen Rangliste Eigene Tests 41
42. Do it RIGHT. Das passende Modell, nicht das beste. Flaggschiff Fable 5.1 · 20 $ 10 $ Planung und Review Klasse 4 $ bis 20 $ Stark, oberes Ende Opus 5.5 · 8 $ Stark Sonnet 5.5 · 4 $ Coding Alltagsaufgaben Klasse 4 $ bis 8 $ 1$ Open Weight GLM 5.2 · 2,15 $ Klasse 0,26 $ bis 2,15 $ Klein und schnell Haiku 5.5 · 0,20 $ 0,10 $ Anfrage sortieren Klasse 0,20 $ bis 1,50 $ B I L D G E N E R I E RT M I T N A N O B A N A N A PR O J E M I O. TO K E N S , LO G Kalkulation: Code, kein Modell Entscheidungen: Spezialmodell, z. B. Jev Mischpreis bei 75 % Input, Listenpreise laut Herstellerseiten, Stand 1.11.2026 Quellen [70] [119 bis 123] Preise Aufgaben 42
43. Do it RIGHT. Etappe 4: Make or Buy, Komponente für Komponente. NUTZER UND KANÄLE Mitarbeitende und Kanäle Private Konten (der Trampelpfad) AGENT UND HARNESS Agentenschleife Rechte und Freigaben Memory KONTEXT Systemprompt und Regeln Tool Definitionen Verlauf und Prompt Cache FÄHIGKEITEN Skills MODELLE UND HOSTING MCP Connectoren Sandbox AUSFÜHRUNG MODELLZUGANG AGENTS.md Secrets, Dateien, Netzausgang OpenAI kompatible API Frontier Klein Workflow Tools (n8n) A2A Open Responses Gateway und Router STEUERUNG Identität und Rechte für Agenten Guardrails und Datenklassen Observability und Logs Evaluierungsset Budgets und Kostenzuordnung Gewohnheiten und Schulung Verträge und Zusagen Open Weight offen, neutral verwaltet USB C für Agenten Gateway = Steckdosenleiste OpenAI kompatibel Open Responses MCP Skills AGENTS.md De facto Standard A2A proprietär Funktion, kein Standard Quellen [73] [74] Make or Buy Standards Umkehrkosten Risiken 43
44. Do it RIGHT. Modelle kaufen. Die eigene Schicht besitzen. KA U F E N , M I E T E N , TA U S C H E N ⇄ Frontier Klein O F F E N E S TA N D A R D S OpenAI kompatibel NUTZEN Skills Prompts IHRE SCHICHT BESITZEN Quellen [20] Open Weight Open Responses AGENTS.md Skills Daten und Kontext A2A Evaluierungsset Hosting MCP Zugangsbedingungen lesen Die Lehre aus dem alten Film: Der Lock in steht im Vertrag. Connectoren 44
45. Do it RIGHT. Aufgestiegen. Jetzt beginnt der Betrieb. 3 2 1 5 Gipfel: Betrieb 4 Implementierung Planung und Auswahl Use Cases Basislager: Bestand 45
46. Do it RIGHT. Unabhängig, aber nicht risikofrei. Neu auf der Risikolandkarte 5 EHCAS ERHI · GNUKRIWSUA 4 B A 3 D C 2 7 8 4 1 2 3 5 1 6 1 2 3 4 A Sicherheitslücken in eigenen Komponenten: Workflow Tools, MCP Server, Pakete B Zu viele Rechte für Agenten und Connectoren, falsch konfiguriert C Wissen in wenigen Köpfen: Wer betreibt, wenn die zwei Experten gehen? D Betrieb ohne Bereitschaft: Patches, Updates, Störungen um 3 Uhr 5 WA H R S C H E I N L I C H K E I T · U N S E R E S I C H T Wer selbst betreibt, übernimmt auch mehr vom Risiko. F I KT IVE S B E I S PI E L , K E I N E A L LG E M E I N E B EWE RTU N G Heute Mit Maßnahmen 46
47. Do it RIGHT. Beliebt und gefährlich: Workflow Tools. 1,7 Mio. 1.400+ aktive Builder pro Monat, Mai 2026 rund 210.000 Enterprise Kunden, SAP investiert GitHub Sterne, 9. November 2026 laut n8n, Mai 2026 · [124] · GitHub · [125] Jän 2026 Feb 1 3 5 7 Apr Mai Jun 3 2 1 Mär Jul Aug Sep 5 4 n8n · Jän bis Mär [126] 6 kritische Lücken, höchster Wert 9,9 n8n · 11. Mär [128], [129] Eine Lücke im CISA Katalog, rund 24.700 Instanzen offen n8n · 16. Jun [126] Weiterer Sandbox Ausbruch, Wert 8,5 Okt 7 6 2 4 6 n8n · 4. Feb [126] Ausbruch aus der Python Sandbox, Wert 9,9 Langflow · 25. Mär [130], [131] Codeausführung ohne Login, im CISA Katalog Ein Workflow Tool ist Produktionsinfrastruktur. Code nur in der Sandbox Editor nicht aus dem Internet erreichbar Zugangsdaten mit minimalen Rechten Fester Patch Rhythmus Langflow · 4. Aug [132] Fünfter Langflow Eintrag im CISA Katalog 2026 n8n · 30. Sep [126], [127] 14 Advisories an einem Tag Quellen [124 bis 132] Härtung 47
48. Do it RIGHT. Volle Fahrt, aber durchatmen vor der Produktion. 4 VO N 4 Exit Strategy Durchatmen Planen Prüfen Offene Schnittstellen, freigegebene Tools und Modelle. Prompts, Daten und Testfälle bleiben bei Ihnen. AGENTS.MD · REGEL Nutze nur freigegebene Tools und Modelle, und nur über unser Gateway. Alles andere: nachfragen, nicht ausführen. Exit Strategy A U S AT M E N Vollsprint für Piloten und Experimente. Für die Produktion ein goldener Pfad: Plan und Strategie, für weniger Risiko und mehr Tempo morgen. Quellen [133] Prompt Durchatmen Planen Prüfen Exit Fazit 48
49. Do it RIGHT. „Am teuersten ist die Abhängigkeit, die niemand bewusst gewählt hat.“ „Das Wesen der Strategie ist, zu entscheiden, was man nicht tut.“ Barbara Engels, iX, 2026 Microsoft IBM Michael E. Porter, Harvard Business Review, 1996 OpenAI Copilot Ausgang Open Weight Quellen [20] [134] Ausgang EU Anbieter Ausgang Eigene Plattform Ausgang Spezialisierte Tools z. B. Zeichnungen lesen, Kalkulation, Qualität 49
50. Do it RIGHT. Danke. Hannes Bösch · Posedio Ihr Feedback CONTACT US: Weyringergasse 1-3/DG 1040 Wien Millennium Park 4 6980 Lustenau www.posedio.com office@posedio.com 50
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