KI-Vendor-Auswahl-Checkliste — 12 Kriterien für den Mittelstand

KI-Vendor-Auswahl-Checkliste — 12 Kriterien für den Mittelstand

Die Wahl des richtigen KI-Anbieters ist eine der wichtigsten Entscheidungen für ein KI-Projekt. Diese Checkliste hilft Ihnen, Anbieter objektiv zu bewerten und Fundeentscheidungen zu treffen.

Die 12 Kriterien im Detail

1. Technologie-Stack

Was prüfen: Welche KI-Modelle werden eingesetzt? Open Source oder Closed Source? Lokale Deployments möglich?

Gute Anzeichen:

• Einsatz von Open-Weight-Modellen (Llama, Qwen, Mistral)
• On-Premise-Deployment-Option
• Modellwechsel ohne Vendor-Lock-in möglich

Rote Fahnen:

• Ausschliesslich Closed-Source-Modelle
• Kein On-Premise-Betrieb möglich
• Model-lock-in (nur ein spezifisches Modell)

2. Datenschutz und Compliance

Was prüfen: Erfüllt der Anbieter DSGVO, ISO 27001 und andere relevante Standards?

Gute Anzeichen:

• DSGVO-konformer Betrieb in der EU
• ISO 27001 Zertifizierung
• Datenverarbeitung ausschliesslich in EU-Rechenzentren
• Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) vorhanden

Rote Fahnen:

• Datenverarbeitung ausserhalb der EU
• Keine DSGVO-Konformität nachweisbar
• Kein AVV möglich

3. Total Cost of Ownership (TCO)

Was prüfen: Nicht nur die Anschaffungskosten, sondern die Gesamtkosten über 3 Jahre.

Berücksichtigen:

• Anschaffungskosten (Hardware, Software-Lizenzen)
• Laufende Kosten (Strom, Wartung, Support)
• Implementierungskosten (Beratung, Schulung, Integration)
• Kosten für Erweiterungen und Skalierung

Faustregel: Die laufenden Kosten betragen über 3 Jahre 40-60% der Totalkosten.

4. Referenzen und Erfahrung

Was prüfen: Hat der Anbieter Erfahrung mit mittelständischen Unternehmen?

Gute Anzeichen:

• Referenzen aus der gleichen Branche
• Case Studies mit messbaren Ergebnissen
• Langjährige Erfahrung (mind. 3 Jahre)

Rote Fahnen:

• Keine Referenzen im Mittelstand
• Nur Start-up-Erfahrung
• Unklare oder fehlende References

5. Support und Wartung

Was prüfen: Welcher Support wird angeboten und wie schnell reagiert der Anbieter?

Gute Anzeichen:

• 24/7-Support oder zumindest Geschäftszeiten-Support
• Klare SLAs (Service Level Agreements)
• Lokaler Support in Deutschland/EU
• Proaktive Wartung und Updates

Rote Fahnen:

• Kein definierter Support
• Reaktive nur auf Anfrage
• Support ausschliesslich ausserhalb der Geschäftszeiten

6. Integration in bestehende Systeme

Was prüfen: Kann der Anbieter nahtlos in Ihre bestehende IT-Landschaft integrieren?

Gute Anzeichen:

• API-Schnittstellen für ERP, CRM, DMS
• Standard-Protokolle (REST, GraphQL, gRPC)
• Erfahrene Integrationspartner
• Dokumentation der Integrationen

Rote Fahnen:

• Keine API-Schnittstellen
• Proprietäre Schnittstellen nur
• Keine Integrations-Erfahrung

7. Sicherheit und Hardening

Was prüfen: Wie sicher ist die KI-Infrastruktur gegen Angriffe?

Gute Anzeichen:

• Verschlüsselung der Daten (in Transit und at Rest)
• Multi-Faktor-Authentifizierung
• Regelmässige Security-Audits
• Penetration-Testing

Rote Fahnen:

• Keine Verschlüsselung
• Einfache Passwort-Authentifizierung
• Keine Sicherheitszertifizierungen

8. Skalierbarkeit

Was prüfen: Kann der Anbieter mit Wachstum Schritt halten?

Gute Anzeichen:

• Horisontale Skalierung (mehr Nodes)
• Modulare Architektur
• Cloud- und On-Premise-Optionen
• Performance-Benchmarks veröffentlicht

Rote Fahnen:

• Monolithische Architektur
• Keine Skalierungsmöglichkeiten
• Performance-Beschränkungen nicht dokumentiert

9. Benutzerfreundlichkeit

Was prüfen: Wie einfach ist die Bedienung für nicht-technische Mitarbeitende?

Gute Anzeichen:

• Intuitive Benutzeroberfläche
• Keine Programmierkenntnisse erforderlich
• Deutschsprachige Oberfläche
• Schulungen und Dokumentation

Rote Fahnen:

• Nur CLI (Command Line Interface)
• Komplexe Konfiguration erforderlich
• Nur englische Oberfläche

10. Modell-Qualität und -Vielfalt

Was prüfen: Welche Modelle werden unterstützt und wie gut sind sie?

Gute Anzeichen:

• Mehrere Modelle verfügbar (Llama, Qwen, Mistral)
• Möglichkeit zum Modellwechsel
• Fine-Tuning auf eigene Daten
• Benchmarks und Evaluierungen

Rote Fahnen:

• Nur ein Modell
• Kein Fine-Tuning möglich
• Keine öffentlichen Benchmarks

11. Community und Ökosystem

Was prüfen: Gibt es eine aktive Community und ein Ökosystem um den Anbieter?

Gute Anzeichen:

• Aktive Community (Slack, Discord, Forum)
• Regelmässige Updates und Releases
• Open-Source-Komponenten
• Partner-Ökosystem

Rote Fahnen:

• Keine Community
• Keine Updates seit Monaten
• Ausschliesslich Closed Source

12. Langfristige Partnerschaft

Was prüfen: Ist der Anbieter ein zuverlässiger Langzeitpartner?

Gute Anzeichen:

• Finanziell stabil (kein Start-up-Risiko)
• Langfristige Produktstrategie veröffentlicht
• Transparente Roadmap
• Langjährige Kundenbindung

Rote Fahnen:

• Start-up ohne Finanzierung
• Keine Produktstrategie
• Häufige Wechsel der Leadership

Die Checkliste als Entscheidungs-Matrix

Bewerten Sie jeden Anbieter mit 1-5 Punkten pro Kriterium:

Fazit: Die richtige Wahl hängt von Ihrem Use-Case ab

Es gibt keinen «besten» KI-Anbieter für alle Fälle. Die Wahl hängt von Ihrem Use-Case, Ihrem Budget, Ihren Compliance-Anforderungen und Ihrer IT-Infrastruktur ab. Nutzen Sie diese Checkliste, um objektiv zu vergleichen.