Key Takeaways – Executive Summary
- Versteckte Kosten (TCO): Die Initialkosten einer Eigenentwicklung („Build“) repräsentieren oft nur 20 % der Total Cost of Ownership. Langfristige Wartung und technisches Schuldenmanagement fressen Budgets auf.
- Time-to-Market Diskrepanz: Während spezialisierte IDP-Plattformen („Buy“) innerhalb von Tagen produktiv sind, benötigen Inhouse-Lösungen Monate bis zur Marktreife – oft mit geringerer Genauigkeit.
- Das Kernkompetenz-Dilemma: IT-Abteilungen binden wertvolle Ressourcen in der Wartung von Dokumenten-Pipelines, anstatt Innovationen im Kerngeschäft voranzutreiben.
- Die Rolle von LLMs: Generative KI senkt die Einstiegshürde für Prototypen, erhöht aber die Komplexität in der Governance, Validierung und Halluzinations-Kontrolle im Produktionsbetrieb.
Die Illusion der Kontrolle: Der Reiz des Eigenbaus
In vielen Vorstandsetagen und IT-Abteilungen herrscht derzeit Goldgräberstimmung. Getrieben durch die Demokratisierung von Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 oder Llama 3, erscheint die Hürde zur Automatisierung der Dokumentenverarbeitung so niedrig wie nie zuvor. Die Hypothese lautet oft: „Warum Lizenzgebühren zahlen, wenn unsere Entwickler an einem Wochenende einen API-Wrapper bauen können?“
Dieser Gedanke ist verführerisch. Die initiale Kontrolle über den Code, die Unabhängigkeit von Vendoren und die vermeintliche Kostenersparnis sind starke Argumente. In einer Proof-of-Concept (PoC) Phase funktioniert dieser Ansatz meist tadellos. Zehn Rechnungen werden hochgeladen, zehnmal extrahiert die KI die Daten korrekt. Das Projekt erhält grünes Licht. Doch genau hier beginnt das Problem. Ein PoC ist keine Produktion.
Warum Inhouse-Lösungen in der Skalierung scheitern
Sobald die Lösung mit der Realität des Input Managements konfrontiert wird, zeigt sich die Fragilität des „Build“-Ansatzes. Die Realität besteht nicht aus zehn sauberen PDFs, sondern aus Tausenden von Dokumenten mit variabler Qualität, Handschriften, Scans mit Kaffeeflecken und exotischen Layouts.
Das Resultat ist oft ernüchternd:
- Wartungsalbtraum: Jedes neue Dokumentenlayout erfordert Anpassungen am Code oder Prompt-Engineering. Ihre teuren Data Scientists werden zu „Layout-Hausmeistern“.
- Fehlende UI für Human-in-the-Loop: Keine KI erreicht 100 % Genauigkeit. Eine Eigenentwicklung benötigt zwingend ein Frontend für die Validierung durch Sachbearbeiter. Der Bau einer ergonomischen, performanten Validierungs-Oberfläche ist oft teurer als die KI selbst.
- Integrations-Komplexität: Die Anbindung an ERP- oder CRM-Systeme, das Handling von Webhooks und die Gewährleistung von Enterprise-Grade Security (ISO 27001, C5, DSGVO) werden im PoC oft ignoriert.
Der Markt-Shift: Von OCR zu intelligenten Orchestrierungs-Plattformen
Der technologische Wandel hat die Parameter der „Intelligent Document Processing Buy vs Build“ Gleichung verschoben. Früher ging es darum, ob man eine OCR-Engine lizenziert oder Tesseract selbst hostet. Heute geht es um Orchestrierung.
Moderne IDP-Plattformen sind keine reinen Extraktions-Engines mehr. Sie sind Ökosysteme, die verschiedene KI-Modelle (OCR, Layout-Analyse, LLMs) kombinieren und gegen Halluzinationen absichern. Anbieter wie Parashift haben Jahre in den Aufbau einer proprietären Datenbasis („Swarm Learning“) investiert, die es ermöglicht, Dokumententypen „Out of the Box“ zu verstehen, ohne dass der Kunde auch nur eine Zeile Code schreiben muss.
Der Shift ist eindeutig: Die aktuelle Technologie (LLMs) ist zur Commodity geworden. Der Wert liegt nicht mehr im Modell selbst, sondern in der Infrastruktur drumherum, die das Modell produktiv, sicher und überprüfbar macht.
Kosten-Nutzen-Analyse: Buy vs. Build im direkten Vergleich
Für Entscheidungsträger lohnt sich ein Blick auf die harten Fakten. Die folgende Tabelle verdeutlicht die Diskrepanz zwischen wahrgenommenen und tatsächlichen Aufwänden.
| Kriterium | Inhouse-Entwicklung (Build) | IDP-Plattform (Buy, z.B. Parashift) |
| Initialkosten | Mittel (Entwickler-Gehälter, Infrastruktur) | Niedrig (Setup-Gebühr oder Pay-as-you-Go) |
| Time-to-Market | 6–12 Monate bis zur stabilen Produktion | 1–4 Wochen |
| Wartungsaufwand | Extrem Hoch (Updates, Prompt-Drift, Security) | Im Service enthalten (Vendor-Verantwortung) |
| Genauigkeit | Startet hoch, lernt eingeschränkt (hoher Aufwand) | Startet hoch, Möglichkeit einfach zu lernen (vortrainierte globale Modelle) |
| Skalierbarkeit | Linear zum Personalaufwand (DevOps) | Elastisch (Cloud-Native Skalierung) |
| Compliance | Muss selbst gebaut/zertifiziert werden | Zertifiziert (ISO, DSGVO, C5 etc.) |
Das strategische Fazit: Fokus auf Differenzierung
Die entscheidende Frage für Sie als CTO oder IT-Leiter sollte nicht lauten: „Können wir das bauen?“ Die Antwort ist fast immer Ja. Die Frage muss lauten: „Sollten wir das bauen?“
Wenn Dokumentenverarbeitung nicht Ihr Produkt ist, das Sie an Dritte verkaufen, ist es keine Kernkompetenz, die differenziert. Es ist „Plumbing“ – notwendige Infrastruktur. So wie Sie heute keinen eigenen E-Mail-Server mehr programmieren (denn auch das wäre heute durchaus machbar), sondern Exchange oder Gmail nutzen, sollten Sie auch bei der Dokumentenverarbeitung auf spezialisierte Plattformen setzen.
Der Kauf einer Lösung wie Parashift ist keine Kapitulation der eigenen IT, sondern ein Zeichen von Reife. Sie kaufen sich Zeit und Stabilität, um Ihre Ressourcen dort einzusetzen, wo sie echten Mehrwert schaffen: in der Optimierung Ihrer Geschäftsprozesse und der Veredelung der extrahierten Daten. Wer heute noch baut, statt zu kaufen, investiert in technologische Schulden von morgen.
