Woran erkennt man eine unseriöse KI-Agentur?

Eine unseriöse KI-Agentur erkennen Sie selten an einem einzelnen Merkmal. Professionelle Websites, technische Begriffe und beeindruckende Demonstrationen lassen sich heute schnell erstellen. Entscheidend ist, ob der Anbieter ein konkretes Geschäftsproblem fachlich versteht, die geplante Lösung nachvollziehbar erklären kann und Risiken, Folgekosten sowie Systemgrenzen offenlegt.

Warum KI-Agenturen besonders schwer zu beurteilen sind

Der Markt für KI-Beratung und KI-Automatisierung ist jung und unübersichtlich. Neben erfahrenen Softwareentwicklern, Prozessberatern und Datenspezialisten treten zahlreiche Anbieter auf, die erst seit kurzer Zeit KI-Leistungen anbieten.

Das ist nicht automatisch problematisch. Neue Anbieter können fachlich kompetent und auf aktuelle Technologien spezialisiert sein. Gleichzeitig war es noch nie so einfach, vorhandene KI-Tools, Standard-Workflows und vorgefertigte Automationen als vermeintlich individuelle Lösung zu verkaufen.

Für Auftraggeber entsteht dadurch eine erhebliche Informationsasymmetrie. Die KI-Agentur bestimmt häufig:

• welches Problem mit KI gelöst werden soll,

• welche Technologie eingesetzt wird,

• wie hoch der Entwicklungsaufwand ist,

• welche laufenden Kosten entstehen,

• welche Ergebnisse realistisch sind,

• welche technischen Risiken akzeptiert werden müssen.

Unternehmen können diese Aussagen ohne eigenes Fachwissen nur schwer überprüfen. Allgemeine Kriterien zur Auswahl eines Dienstleisters finden Sie auch im Beitrag darüber, wie Sie eine seriöse Agentur erkennen. Bei KI-Projekten kommen jedoch zusätzliche technische, wirtschaftliche und datenschutzbezogene Risiken hinzu.

Eine KI-Agentur ist nicht automatisch unseriös, weil sie Standardtools verwendet

Seriosität darf nicht mit technischer Komplexität verwechselt werden. Eine KI-Agentur muss keine eigenen Sprachmodelle entwickeln, um einen wirtschaftlichen Nutzen zu schaffen.

Auch der Einsatz von ChatGPT, Claude, Gemini, Make, n8n oder anderen Standardlösungen ist kein Warnzeichen. Im Gegenteil: Eine vorhandene und erprobte Technologie kann wirtschaftlicher sein als eine unnötige Individualentwicklung.

Ebenso sind No-Code- und Low-Code-Lösungen nicht grundsätzlich minderwertig. Für klar definierte, wenig kritische Prozesse können sie vollkommen ausreichen.

Problematisch wird es erst, wenn die Agentur:

• vorhandene Templates als individuelle Entwicklung ausgibt,

• den tatsächlichen technischen Aufwand verschleiert,

• Einschränkungen der eingesetzten Tools nicht erklärt,

• Eigentums- und Zugriffsverhältnisse offenlässt,

• für einfache Konfigurationen unverhältnismäßige Entwicklungskosten berechnet,

• eine Standardlösung verkauft, obwohl sie nicht zum Prozess passt.

Die richtige Frage lautet deshalb nicht, ob eine Agentur Standardsoftware verwendet. Entscheidend ist, ob sie transparent erklärt, welche Eigenleistung sie erbringt und warum die gewählte Lösung für das Unternehmen geeignet ist.

Zwölf Warnzeichen für eine unseriöse KI-Agentur

Nicht jedes Warnzeichen beweist für sich allein ein unseriöses Geschäftsmodell. Treten mehrere Merkmale gleichzeitig auf, sollten Unternehmen das Angebot und den Anbieter jedoch genauer prüfen.

1. Die Agentur garantiert Ergebnisse, die sie nicht kontrollieren kann

Aussagen wie diese sollten kritisch hinterfragt werden:

• „Wir automatisieren Ihren Vertrieb vollständig.“

• „Unsere KI senkt Ihre Personalkosten garantiert um 40 Prozent.“

• „Sie benötigen anschließend keine manuelle Kontrolle mehr.“

• „Das System arbeitet fehlerfrei.“

• „Wir garantieren Ihnen Sichtbarkeit in ChatGPT.“

• „Die Investition amortisiert sich innerhalb weniger Wochen.“

Eine Agentur kann die ordnungsgemäße Entwicklung einer definierten Funktion zusagen. Sie kann jedoch keine wirtschaftlichen Ergebnisse garantieren, die zusätzlich von Datenqualität, Mitarbeitern, Nachfrage, internen Prozessen und externen Plattformen abhängen.

Seriöse Anbieter unterscheiden deshalb zwischen:

• technisch beeinflussbaren Leistungen,

• erwartbaren Effekten,

• Annahmen,

• Risiken,

• nicht kontrollierbaren Ergebnissen.

Je absoluter ein Versprechen formuliert ist, desto wichtiger ist die Frage, auf welchen überprüfbaren Voraussetzungen es beruht.

2. Das Verkaufsgespräch beginnt mit einem Tool statt mit Ihrem Problem

Eine KI-Agentur sollte zunächst verstehen, welcher Prozess verbessert werden soll. Dazu gehören der aktuelle Ablauf, vorhandene Systeme, Bearbeitungsmengen, Fehlerquellen, Daten, Zuständigkeiten und wirtschaftliche Ziele.

Unseriös oder zumindest fachlich schwach wirkt ein Anbieter, der bereits vor dieser Analyse festlegt:

• welches Sprachmodell eingesetzt wird,

• welches Automatisierungswerkzeug erforderlich ist,

• dass ein KI-Agent gebaut werden muss,

• wie viele Arbeitsplätze eingespart werden können,

• welches monatliche Paket das Unternehmen benötigt.

Ein Werkzeug ist noch keine Lösung. In manchen Fällen ist eine klassische Automatisierung, eine bessere Schnittstelle oder eine organisatorische Änderung geeigneter als künstliche Intelligenz.

Eine kompetente KI-Agentur muss daher auch erklären können, warum KI notwendig ist und welche einfacheren Alternativen geprüft wurden.

3. Möglichst jeder Prozess soll automatisiert werden

Nicht jede Aufgabe sollte automatisiert werden. Prozesse mit seltenen Sonderfällen, unstrukturierten Eingaben, hohen Haftungsrisiken oder notwendigen Ermessensentscheidungen können durch eine KI-Lösung sogar aufwendiger werden.

Eine seriöse Agentur prüft deshalb:

• Wie häufig tritt der Prozess auf?

• Wie einheitlich sind die Eingaben?

• Welche Fehler wären tolerierbar?

• Welche Entscheidungen benötigen menschliche Kontrolle?

• Wie viel Nacharbeit entsteht?

• Ist der technische Aufwand wirtschaftlich gerechtfertigt?

• Was passiert bei Ausnahmefällen?

Unseriöse Anbieter behandeln Automatisierung dagegen als Selbstzweck. Sie rechnen theoretische Zeitersparnisse hoch, ohne zu prüfen, ob diese im Unternehmensalltag tatsächlich realisiert werden können.

4. Standard-Workflows werden als individuelle KI-Entwicklung verkauft

Viele typische KI-Anwendungen lassen sich heute mit vorhandenen Komponenten aufbauen. Dazu gehören beispielsweise:

• Zusammenfassungen von Dokumenten,

• Vorsortierung eingehender Anfragen,

• Entwürfe für E-Mails,

• Übertragung von Daten zwischen Systemen,

• einfache Chatbots,

• Content-Entwürfe,

• standardisierte Auswertungen.

Auch solche Lösungen können wertvoll sein. Der Preis muss jedoch zum tatsächlichen Aufwand passen.

Ein Warnzeichen ist es, wenn die Agentur von einer proprietären KI-Plattform oder hochkomplexen Eigenentwicklung spricht, aber tatsächlich nur vorhandene APIs und Standard-Templates miteinander verbindet.

Lassen Sie sich deshalb konkret zeigen:

• welche Bestandteile individuell entwickelt werden,

• welche Komponenten von Drittanbietern stammen,

• welche Vorlagen eingesetzt werden,

• welche Arbeiten nach der Einrichtung weiterhin notwendig sind,

• welche Teile des Systems ohne die Agentur nutzbar bleiben.

5. Die technische Architektur bleibt eine Blackbox

Eine KI-Agentur muss die geplante Lösung so erklären können, dass auch ein fachfremder Entscheider die wesentlichen Zusammenhänge versteht.

Dazu gehören mindestens:

• verwendete Modelle und Plattformen,

• Schnittstellen zu vorhandenen Systemen,

• Datenquellen,

• Speicherorte,

• Benutzer- und Zugriffsrechte,

• automatisierte Aktionen,

• Kontroll- und Freigabeschritte,

• Protokollierung,

• Verhalten bei Fehlern oder Ausfällen.

Aussagen wie „Das ist unsere eigene Technologie“ oder „Die technischen Details müssen Sie nicht verstehen“ reichen bei einer relevanten Unternehmensinvestition nicht aus.

Technisches Fachwissen zeigt sich nicht durch möglichst komplizierte Begriffe. Es zeigt sich darin, dass die Agentur eine komplexe Lösung klar, vollständig und ohne Ausweichbewegungen erklären kann.

6. Datenschutz wird mit einer pauschalen Zusicherung erledigt

Ein Satz wie „Unsere Lösung ist DSGVO-konform“ ersetzt keine nachvollziehbare Prüfung.

Unternehmen sollten vorab erfahren:

• welche Daten verarbeitet werden,

• ob personenbezogene oder vertrauliche Informationen betroffen sind,

• an welche Anbieter Daten übermittelt werden,

• wo die Verarbeitung stattfindet,

• welche Unterauftragnehmer beteiligt sind,

• wie lange Daten gespeichert werden,

• wer Zugriff erhält,

• wie Daten gelöscht werden,

• ob Eingaben zum Training externer Modelle verwendet werden können,

• welche vertraglichen Grundlagen bestehen.

Die Agentur muss nicht sämtliche rechtliche Verantwortung des Auftraggebers übernehmen. Sie muss aber technisch belastbare Informationen bereitstellen, damit Datenschutzbeauftragte oder juristische Berater die Lösung prüfen können.

Weicht ein Anbieter konkreten Fragen zur Datenverarbeitung aus, sollte das Projekt nicht allein auf Basis einer mündlichen Zusicherung freigegeben werden.

7. Halluzinationen und Fehlerquoten werden verschwiegen

Generative KI liefert keine in jedem Fall verlässlichen Ergebnisse. Ausgaben können sachlich falsch, unvollständig oder unpassend sein. Bei automatisierten Systemen können solche Fehler anschließend weitere Prozesse beeinflussen.

Eine seriöse KI-Agentur spricht deshalb nicht nur über Möglichkeiten, sondern auch über:

• typische Fehlerbilder,

• erwartbare Genauigkeit,

• Testverfahren,

• erforderliche Freigaben,

• Grenzwerte,

• Kontrollmechanismen,

• Rückfallprozesse,

• Protokollierung fehlerhafter Ergebnisse.

Besonders kritisch sind Systeme, die ohne menschliche Prüfung:

• Angebote versenden,

• Verträge bewerten,

• Kundendaten verändern,

• Zahlungen auslösen,

• externe Nachrichten veröffentlichen,

• Bewerber oder Mitarbeiter beurteilen,

• verbindliche Entscheidungen vorbereiten.

Je größer die mögliche Auswirkung eines Fehlers ist, desto belastbarer müssen Kontrolle und Dokumentation sein.

8. Es gibt keine nachprüfbaren Projektnachweise

Logos auf einer Website beweisen nicht, welche Leistung tatsächlich erbracht wurde. Auch allgemeine Fallstudien mit Aussagen wie „Prozesse optimiert“ oder „Effizienz deutlich gesteigert“ sind kaum überprüfbar.

Belastbare Referenzen sollten erkennen lassen:

• welche Ausgangssituation bestand,

• welchen Prozess die Agentur bearbeitet hat,

• welche Technologie eingesetzt wurde,

• welche Rolle der Anbieter übernommen hat,

• wie lange die Einführung dauerte,

• welche messbaren Veränderungen erreicht wurden,

• ob die Lösung weiterhin produktiv genutzt wird.

Nicht jede Agentur darf Kundennamen veröffentlichen. Vertraulichkeit ist gerade bei internen KI-Projekten nachvollziehbar. Der Anbieter sollte dennoch anonymisierte Projektdetails, technische Beispiele oder überprüfbare Arbeitsproben vorlegen können.

Eine vollständige Anbieterbewertung sollte außerdem klären, ob Team, Erfahrung und wirtschaftliche Substanz zur versprochenen Projektgröße passen. AVERVO bietet hierfür eine spezialisierte Möglichkeit, eine KI-Agentur prüfen zu lassen.

9. Die Wirtschaftlichkeitsrechnung basiert auf theoretischen Einsparungen

KI-Angebote werden häufig mit eingesparten Arbeitsstunden begründet. Dabei wird beispielsweise angenommen, dass 20 Mitarbeiter täglich jeweils 30 Minuten sparen und diese Zeit vollständig als Kostensenkung wirksam wird.

Diese Rechnung kann irreführend sein.

Zeitersparnis ist nicht automatisch eine realisierte Personalkosteneinsparung. Mitarbeiter werden möglicherweise nicht weniger bezahlt, sondern können lediglich andere Aufgaben übernehmen. Zusätzlich entstehen Aufwände für:

• Kontrolle der Ergebnisse,

• Nachbearbeitung,

• Schulung,

• Systempflege,

• Fehlerbehebung,

• interne Abstimmung,

• Datenschutz und Freigaben.

Eine seriöse Wirtschaftlichkeitsrechnung unterscheidet daher zwischen:

• theoretisch eingesparter Bearbeitungszeit,

• tatsächlich nutzbarer Kapazität,

• vermiedenen Fremd- oder Personalkosten,

• zusätzlichen Betriebs- und Kontrollkosten,

• qualitativen Vorteilen,

• Investitions- und Einführungsrisiken.

Je höher die behauptete Einsparung, desto genauer sollten die zugrunde liegenden Annahmen geprüft werden.

10. Laufende Kosten werden im Angebot nicht vollständig ausgewiesen

Der einmalige Einrichtungspreis bildet häufig nur einen Teil der Gesamtinvestition ab.

Je nach Lösung können dauerhaft Kosten entstehen für:

• API-Nutzung,

• Sprachmodelle,

• Automatisierungsplattformen,

• Datenbanken,

• Hosting,

• Benutzerlizenzen,

• Monitoring,

• Wartung,

• Support,

• Weiterentwicklung,

• Sicherheitsprüfungen,

• Modellwechsel,

• zusätzliche Datenmengen.

Insbesondere verbrauchsabhängige Kosten können mit steigender Nutzung erheblich wachsen. Ein funktionierender Pilotversuch sagt deshalb noch nichts darüber aus, ob die Lösung bei zehnfacher Datenmenge wirtschaftlich bleibt.

Vor der Beauftragung sollte das Angebot verschiedene Nutzungsszenarien darstellen:

• erwartbarer Normalbetrieb,

• höhere Auslastung,

• zusätzliche Benutzer,

• wachsendes Datenvolumen,

• notwendige Weiterentwicklung.

Für einen allgemeinen Preisvergleich sollten außerdem die üblichen Agenturkosten und Abrechnungsmodelle berücksichtigt werden. Bei KI-Projekten müssen zusätzlich technologie- und nutzungsabhängige Betriebskosten einbezogen werden.

11. Das Unternehmen gerät in eine vermeidbare Anbieterabhängigkeit

Eine gewisse Bindung an Softwareanbieter lässt sich bei KI-Projekten nicht vollständig vermeiden. Problematisch ist jedoch eine Abhängigkeit, die weder technisch erforderlich noch transparent vereinbart wurde.

Warnzeichen sind:

• Konten werden ausschließlich durch die Agentur angelegt,

• der Auftraggeber erhält keine administrativen Zugänge,

• Workflows und Prompts werden nicht dokumentiert,

• Quellcode oder Konfigurationen bleiben unzugänglich,

• Daten können nicht vollständig exportiert werden,

• der Betrieb ist nur über eine proprietäre Zwischenplattform möglich,

• eine Übergabe an andere Anbieter ist ausgeschlossen,

• bei einer Kündigung fällt das gesamte System aus.

Vendor Lock-in gehört 2026 zu den zentralen Auswahlrisiken bei KI-Plattformen. Fachveröffentlichungen empfehlen daher unter anderem übertragbare Daten, dokumentierte Schnittstellen und eine Architektur, die einen späteren Anbieterwechsel zumindest ermöglicht.

Vor Vertragsabschluss sollte deshalb feststehen:

• Wem gehören Konten und Daten?

• Wer besitzt die Nutzungsrechte an individuellen Entwicklungen?

• Welche Unterlagen werden übergeben?

• Wie kann das System exportiert oder migriert werden?

• Welche Unterstützung erfolgt bei Vertragsende?

• Welche Bestandteile funktionieren anschließend weiter?

12. Die Agentur erzeugt künstlichen Zeitdruck

Der KI-Markt entwickelt sich schnell. Daraus folgt jedoch nicht, dass Unternehmen komplexe Projekte ohne Prüfung beauftragen sollten.

Typische Druckmittel sind:

• angeblich nur noch wenige verfügbare Projektplätze,

• kurzfristig auslaufende Sonderpreise,

• die Behauptung, Wettbewerber seien bereits uneinholbar,

• die Warnung, das Unternehmen müsse sofort „KI-ready“ werden,

• ein kostenloser Workshop, der nur bei sofortiger Beauftragung verfügbar ist.

Zeitdruck erschwert die Prüfung von Leistungsumfang, Datenschutz, Wirtschaftlichkeit und Vertragsrisiken. Gerade bei langfristigen oder tief in Unternehmensprozesse integrierten Lösungen ist eine vorschnelle Beauftragung gefährlicher als ein späterer Projektstart.

Welche Fragen muss eine seriöse KI-Agentur beantworten können?

Ein strukturiertes Erstgespräch zeigt häufig schneller als jede Imagebroschüre, wie belastbar ein Anbieter arbeitet.

Stellen Sie insbesondere diese Fragen:

Welches konkrete Geschäftsproblem wird gelöst?

Die Antwort sollte sich auf einen nachvollziehbaren Prozess, eine erkennbare Schwachstelle oder ein messbares Ziel beziehen. Allgemeine Aussagen über digitale Transformation reichen nicht aus.

Warum wird dafür künstliche Intelligenz benötigt?

Die Agentur sollte erklären, warum eine herkömmliche Automatisierung, vorhandene Software oder eine organisatorische Anpassung nicht ausreicht.

Welche Daten benötigt die Lösung?

Es muss klar sein, welche Datenquellen erforderlich sind, wie gut die Daten strukturiert sind und ob ihre Qualität für den geplanten Zweck genügt.

Welche Modelle und Systeme werden eingesetzt?

Die Antwort sollte externe Plattformen, APIs, Automatisierungswerkzeuge, Datenbanken und individuell entwickelte Komponenten unterscheiden.

Welche Fehler können auftreten?

Ein seriöser Anbieter kann typische Fehlerfälle benennen und erklären, wie diese erkannt, begrenzt und bearbeitet werden.

Welche menschliche Kontrolle bleibt notwendig?

Vollständige Automatisierung ist nicht bei jedem Prozess sinnvoll. Die Agentur sollte klare Freigabe- und Eskalationsstufen definieren.

Welche Kosten entstehen nach der Einführung?

Neben Wartung und Support gehören auch Lizenzen, APIs, Hosting, Datenvolumen und notwendige Weiterentwicklungen in die Antwort.

Was geschieht bei einem Ausfall?

Es braucht einen Rückfallprozess. Mitarbeiter müssen wissen, wie der Vorgang ohne KI fortgeführt oder gestoppt werden kann.

Wem gehören Konten, Daten und Workflows?

Eigentums-, Zugriffs- und Nutzungsrechte sollten nicht erst bei Vertragsende geklärt werden.

Wie wird der Projekterfolg gemessen?

Geeignete Kennzahlen können Bearbeitungsdauer, Fehlerquote, Durchsatz, Kosten pro Vorgang oder Qualität der Ergebnisse sein. Allgemeine Aussagen über Produktivität reichen nicht aus.

Warum eine beeindruckende KI-Demo wenig beweist

Demos werden üblicherweise unter kontrollierten Bedingungen durchgeführt. Die Daten sind vorbereitet, typische Sonderfälle ausgeschlossen und Eingaben auf die Funktionsweise des Systems abgestimmt.

Im Unternehmensalltag sieht die Situation anders aus:

• Dokumente sind unvollständig,

• Bezeichnungen sind uneinheitlich,

• Daten fehlen,

• Benutzer machen Eingabefehler,

• Systeme sind zeitweise nicht erreichbar,

• Berechtigungen unterscheiden sich,

• Prozesse enthalten Ausnahmen,

• externe Anbieter verändern ihre Schnittstellen.

Eine Demo beweist daher lediglich, dass ein bestimmter Ablauf unter vorbereiteten Bedingungen funktioniert.

Aussagekräftiger ist ein begrenztes Pilotprojekt mit:

• realen Daten,

• repräsentativen Sonderfällen,

• definierten Qualitätsanforderungen,

• dokumentierten Fehlern,

• festen Abnahmekriterien,

• begrenztem Budget,

• klarer Entscheidung über Fortführung oder Abbruch.

Ein Proof of Concept sollte nicht nur zeigen, dass etwas grundsätzlich funktioniert, sondern ob es zuverlässig, sicher und wirtschaftlich in die bestehende Organisation integriert werden kann.

Wann eine günstige KI-Agentur besonders teuer werden kann

Ein niedriger Einstiegspreis ist kein Beleg für ein gutes Angebot. Die größten Kosten entstehen häufig erst, wenn eine ungeeignete Lösung ersetzt oder nachträglich stabilisiert werden muss.

Mögliche Folgekosten sind:

• vollständige Neuimplementierung,

• manuelle Korrektur fehlerhaft verarbeiteter Daten,

• Wechsel auf andere Systeme,

• Nachdokumentation,

• Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen,

• zusätzliche Schnittstellen,

• Schulung eines neuen Anbieters,

• Ausfall produktiver Prozesse,

• Verlust von Daten oder Konfigurationen.

Besonders kritisch sind günstige Pilotprojekte, die nur auf der Infrastruktur der Agentur funktionieren. Nach erfolgreicher Präsentation folgen dann hohe monatliche Gebühren oder zusätzliche Entwicklungskosten, die im ursprünglichen Angebot nicht erkennbar waren.

Ein günstiges Angebot sollte deshalb genauso gründlich geprüft werden wie ein auffällig teures.

So prüfen Unternehmen eine KI-Agentur vor der Beauftragung

Eine belastbare Anbieterprüfung lässt sich in acht Schritten strukturieren.

1. Anbieter und Team prüfen

Prüfen Sie Handelsregisterdaten, verantwortliche Personen, Qualifikationen, Projekterfahrung und wirtschaftliche Substanz. Entscheidend ist nicht nur die Unternehmensdarstellung, sondern wer das Projekt tatsächlich bearbeitet.

2. Referenzen verifizieren

Fordern Sie konkrete Informationen zur Aufgabe, Technologie und Wirkung früherer Projekte an. Reine Kundenlogos oder nicht überprüfbare Erfolgsaussagen reichen nicht aus.

3. Lösungskonzept fachlich zerlegen

Trennen Sie Standardsoftware, Drittanbieterkomponenten, Konfiguration und tatsächliche Eigenentwicklung. Lassen Sie sich erklären, warum jede Komponente benötigt wird.

4. Daten- und Systemarchitektur prüfen

Dokumentieren Sie Datenquellen, Speicherorte, Schnittstellen, Berechtigungen, externe Anbieter und automatisierte Aktionen.

5. Gesamtkosten erfassen

Berücksichtigen Sie nicht nur die Implementierung, sondern auch Betrieb, Lizenzen, APIs, Wartung, Support, Skalierung und spätere Anpassungen.

6. Verantwortlichkeiten vertraglich regeln

Leistungsumfang, Abnahmekriterien, Mitwirkungspflichten, Nutzungsrechte, Datenschutz, Haftung und Übergabe müssen zur geplanten Lösung passen.

Eine Prüfung des Agenturvertrags und des KI-Angebots kann Unklarheiten bei Honoraren, Leistungsgrenzen, Zugriffsrechten und Anbieterabhängigkeiten vor der Unterschrift sichtbar machen.

7. Pilotprojekt definieren

Begrenzen Sie Laufzeit, Budget und Anwendungsfall. Legen Sie vorab messbare Qualitäts- und Wirtschaftlichkeitskriterien fest.

8. Exit und Übergabe vorbereiten

Vereinbaren Sie, welche Konten, Daten, Dokumentationen und technischen Bestandteile bei Projektende übergeben werden. Ein Anbieterwechsel darf nicht erst geplant werden, wenn die Zusammenarbeit bereits gescheitert ist.

Wann ist eine unabhängige Prüfung sinnvoll?

Eine unabhängige Prüfung ist besonders sinnvoll, wenn:

• das KI-Projekt tief in bestehende Prozesse eingreift,

• sensible Unternehmens- oder Kundendaten verarbeitet werden,

• ein hoher einmaliger Entwicklungsaufwand vorgesehen ist,

• langfristige Lizenz- und Betreuungskosten entstehen,

• mehrere technisch unterschiedliche Angebote vorliegen,

• der Anbieter wirtschaftliche Einsparungen verspricht,

• intern keine ausreichende KI- oder Softwarekompetenz vorhanden ist,

• eine langfristige Abhängigkeit entstehen könnte.

AVERVO führt eine unabhängige Anbieterprüfung durch und bewertet dabei nicht die Wirkung einer Verkaufspräsentation, sondern Substanz, Kompetenz und Eignung des Dienstleisters.

Liegt bereits ein konkretes Angebot vor, sollten zusätzlich Architektur, Leistungsumfang, Kostenannahmen und Vertragsbedingungen geprüft werden. Das gilt insbesondere dann, wenn Standardkomponenten als Individualentwicklung angeboten werden oder die laufenden Kosten nicht zuverlässig kalkulierbar sind.

Bei einem bereits umgesetzten Projekt kann eine Prüfung der laufenden Agenturleistung klären, ob die implementierte KI-Lösung funktioniert, wirtschaftlich genutzt wird und den vereinbarten Zielen entspricht. Wenn eine Agentur dauerhaft keine belastbaren Resultate liefert, hilft außerdem die Einordnung, was zu tun ist, wenn eine Agentur keine Ergebnisse liefert.

Fachliche Substanz ist wichtiger als eine perfekte KI-Präsentation

Eine seriöse KI-Agentur muss nicht jede Technologie selbst entwickelt haben und darf mit Standardtools arbeiten. Sie muss aber offenlegen, wie die Lösung aufgebaut ist, welchen eigenen Beitrag sie erbringt und welche Grenzen bestehen.

Warnzeichen sind vor allem absolute Erfolgsversprechen, fehlende technische Erklärungen, theoretische Wirtschaftlichkeitsrechnungen, unklare Datenverarbeitung und eine vermeidbare Abhängigkeit vom Anbieter.

Unternehmen sollten eine KI-Agentur deshalb nicht danach auswählen, wie modern ihre Website wirkt oder wie überzeugend eine Demo ausfällt. Entscheidend ist, ob Problemverständnis, Architektur, Kosten, Risiken und Verantwortlichkeiten auch einer fachlichen Prüfung standhalten.