Ignite Your GTM With AI, Kapitel 4: Warum „Build vs. Buy“ der teuerste Fehler ist, den Sie machen werden
Wenn Sie unsere Aufschlüsselung von Kapitel 1 gelesen haben, wissen Sie, dass sich die Landschaft verschoben hat. Sie verstehen, dass wir uns von einer Welt der Tools hin zu einer Welt der Architektur bewegen. Doch wenn GTM-Führungskräfte und Ingenieure sich hinsetzen, um diese neue Realität umzusetzen, stoßen sie fast sofort auf eine Mauer.
Sie manifestiert sich in einer einzigen Frage, die jedes Führungskräfte-Meeting, jeden Slack-Kanal und jede Budgetüberprüfung dominiert:
„Sollen wir unsere eigene KI-Lösung bauen oder sollen wir eine kaufen?“
Oberflächlich betrachtet scheint dies eine praktische Beschaffungsfrage zu sein. Sie vergleichen die Kosten einer Anbieterlizenz mit den Gehältern Ihres Ingenieurteams. Sie schauen sich Feature-Listen an. Sie schätzen die Time-to-Value (Zeit bis zum Nutzen).
Aber in Kapitel 4, „Selbst entwickeln vs. Kaufen (Build vs. Buy): Die große Debatte für GTM-Ingenieure“, enthüllen wir, dass diese binäre Betrachtungsweise der schnellste Weg ist, massive technische Schulden in Ihre Organisation einzuführen.
Mit Erkenntnissen von Brendan Short (Gründer von The Signal) und Elio Narciso (Mitbegründer & CEO bei ScaleStack) zerlegt dieses Kapitel die traditionelle Beschaffungsdenkweise.
Die Führungskräfte, die 2025 gewinnen, entscheiden sich nicht zwischen Bauen und Kaufen. Sie tun etwas völlig anderes. Sie behandeln KI-Fähigkeiten nicht als isolierte Softwarekäufe, sondern als Komponenten einer lebendigen „Intelligenz-Architektur“.
Der Instinkt, selbst zu bauen, ist stark, besonders bei technischen Teams. „Wir haben die Ingenieure“, denken Sie. „Wir können einfach die OpenAI-API nehmen, unsere CRM-Daten einspeisen und in ein paar Wochen ein benutzerdefiniertes Lead-Scoring-Modell erstellen.“
Das klingt effizient. Es klingt so, als würden Sie die Kontrolle behalten.
Aber wie Kapitel 4 detailliert beschreibt, macht das Schreiben der ersten Codezeile für ein KI-System vielleicht 5 % des gesamten erforderlichen Aufwands aus.
Die versteckte Komplexität liegt in dem, was danach kommt. Wenn Sie ein internes KI-Tool bauen, schreiben Sie nicht nur ein Skript. Sie gebären ein Produkt.
Dieses interne Lead-Scoring-Modell ist nun ein Produkt, das einen Produktmanager benötigt. Es erfordert Benutzerunterstützung, wenn Vertriebsmitarbeiter die Ausgabe nicht verstehen. Es erfordert Bewertungsrahmen, um sicherzustellen, dass es nicht halluziniert. Am kritischsten ist jedoch, dass es eine ständige Wartung erfordert, da sich die zugrunde liegenden Modelle ändern.
Wir befinden uns in einer Ära, in der sich die Fähigkeiten der Modelle monatlich ändern. Das Prompt Engineering, das für GPT-4 funktionierte, könnte für GPT-5 (oder Claude 3.5 Sonnet) veraltet oder ineffizient sein. Wenn Sie intern bauen, ist Ihr Team dafür verantwortlich, Ihren gesamten Stack jedes Mal neu zu optimieren, wenn die Anbieter der Basismodelle ein Update veröffentlichen.
Wie Brendan Short es ausdrückt: „Es ist nicht so, dass Ihr Team diese Dinge nicht bauen kann. Es ist nur die Frage, ob das die beste Nutzung ihrer Zeit ist.“
Die Kosten sind nicht nur die Gehälter; es sind die Opportunitätskosten. Jede Stunde, die Ihre besten Ingenieure damit verbringen, ein internes Orchestrierungstool zu flicken, ist eine Stunde, in der sie keine zentrale Produktdifferenzierung aufbauen.
Also ist die Antwort zu kaufen, richtig? Lassen Sie die Anbieter die Komplexität handhaben.
Nicht ganz. Kaufen ist genauso tückisch geworden.
Traditionelle Anbieterbeziehungen basieren auf stabiler Software mit vorhersehbaren Roadmaps. Sie kaufen ein CRM, Sie wissen, was es heute tut, und Sie wissen, was es in drei Jahren tun wird.
KI-Fähigkeiten sind anders. Sie sind fließend. Eine Anbieterlösung, die heute perfekt für Ihren spezifischen Anwendungsfall funktioniert, könnte in sechs Monaten veraltet sein, wenn der Anbieter nicht mit den neuesten Modellfähigkeiten Schritt hält. Oder, genauso wahrscheinlich, könnte der Anbieter seine Strategie ändern, um einen breiteren Markt zu verfolgen, und Ihren spezifischen Kontext zurücklassen.
Darüber hinaus zwingen Sie traditionelle SaaS-Anbieter oft in ihren Arbeitsablauf. Sie haben starre Vorstellungen davon, wie Daten fließen sollten und wie Entscheidungen getroffen werden sollten. In der Ära der Intelligenz-Architektur, in der Differenzierung durch einzigartige Orchestrierung von Daten und Logik entsteht, ist ein starres Anbieter-Tool eine Zwangsjacke.
Elio Narciso weist auf das Risiko der Fehlausrichtung von Anbietern hin: „Sie brauchen Anbieter, die bereit sind, mit dem Unternehmen zusammenzuarbeiten, um den Kontext und die anderen Arbeitsabläufe zu verstehen, denn sonst wird es scheitern.“
Wenn Sie eine „Black Box“-Lösung kaufen, geben Sie die Kontrolle über Ihre Intelligenz auf. Sie erhalten einen Score oder eine Empfehlung, aber Sie wissen nicht warum. Sie können es nicht abstimmen. Sie können es nicht prüfen. Sie sind von einem Dritten abhängig für Ihre Wettbewerbsintelligenz.
Wenn das Bauen einen Wartungsalbtraum schafft und das Kaufen eine Abhängigkeitsfalle schafft, was ist die Alternative?
Kapitel 4 führt eine neue Linse ein: Intelligenz-Architektur.
Dieser Ansatz lehnt die binäre Wahl ab. Stattdessen fragt er: „Wie wird sich diese Fähigkeit in unser Gesamtsystem integrieren, und welcher Ansatz ermöglicht diese Integration?“
Erfolgreiche Organisationen übernehmen ein hybrides Muster. Sie entwerfen Systeme, die Best-in-Class-Anbieterlösungen (für grundlegende Fähigkeiten wie Datenanreicherung oder Transkription) mit interner Logik (für strategische Entscheidungsfindung und Differenzierung) kombinieren.
Sie kaufen keine „Lösungen“; sie kaufen „Fähigkeiten“, die sie orchestrieren können. Sie bauen keine „Plattformen“; sie bauen den „Klebstoff“, der das System zusammenhält.
Um dies zu navigieren, skizziert das Kapitel vier kritische Dimensionen, die Sie bewerten müssen, bevor Sie eine Entscheidung treffen.
Die Grundlage jeder KI-Entscheidung muss Ihre Datenrealität sein.
Elio erzählt eine Geschichte über die Arbeit mit Redis. Sie hatten 270.000 Konten in ihrem CRM, aber 40 % davon hatten Probleme mit der Datenhygiene. In einer Stichprobe von 10 Konten hatten 6 falsche Attribute.
Wenn Sie einen „gekauften“ KI-Anbieter auf dieses Chaos loslassen, erhalten Sie nur schnellere, automatisierte Fehlentscheidungen. Wenn Sie ein Modell auf diesem Chaos „bauen“, verbringen Sie Monate damit zu debuggen, warum Ihre Vorhersagen falsch sind.
Die architektonische Frage lautet: Kann diese Lösung die Datenhygiene und das Kontext-Engineering unterstützen, die wir benötigen?
Der Gewinner ist meist ein Hybrid: Nutzen Sie einen Anbieter, um die Daten zu bereinigen und anzureichern (Context Engineering), aber nutzen Sie Ihre interne Architektur, um zu entscheiden, wie diese Daten interpretiert werden.
Wir haben in früheren Kapiteln festgestellt, dass das Ziel nicht vollständige Automatisierung ist, sondern „Mensch-KI-Orchestrierung“. Sie wollen, dass KI die Plackerei (Recherche, Kategorisierung) übernimmt und Menschen das Urteilsvermögen (Strategie, Beziehungen).
Bei der Bewertung von „Build vs. Buy“ müssen Sie fragen: Erlaubt diese Lösung komplexe Übergaben?
Die meisten „gekauften“ Tools haben eine einfache Weiterleitung: „Wenn Deal-Größe > 10k $, weise Mensch zu.“
Aber Ihre Geschäftslogik ist wahrscheinlich komplexer. Sie möchten vielleicht basierend auf der Beziehungsstärke, der Historie früherer Interaktionen oder aktuellen Nachrichtensignalen weiterleiten.
Brendan Short merkt an: „Ich glaube nicht, dass die letzte Meile vollständig automatisiert sein muss... Aber für Deals mit hohem Auftragswert (ACV) macht es Sinn, nicht vollständig zu automatisieren, sondern diese Logik in diese Arbeitsabläufe einzubauen.“
Wenn ein Anbieter-Tool eine binäre Entscheidung „vollständig automatisiert“ oder „vollständig manuell“ erzwingt, bricht es Ihre Orchestrierung. Sie benötigen eine Architektur, die es Ihnen ermöglicht, menschliches Urteilsvermögen genau dort einzufügen, wo es darauf ankommt.
Marketing-Automatisierung der alten Schule verfolgt statische Ereignisse: E-Mail-Öffnungen, Seitenklicks, Formularausfüllungen. Intelligenz-Architektur verfolgt Signale: Verhaltensmuster, die Ergebnisse vorhersagen.
Ein „Signal“ könnte sein: Ein Stakeholder eines Zielkontos besuchte Ihre technischen Dokumente, während eine Finanz-Persona desselben Kontos am selben Tag Ihre Preisseite ansah.
Das ist ein komplexes Signal, das darauf hindeutet, dass sich ein Einkaufsgremium bildet.
Sie sollten die Fähigkeiten kaufen (die LLMs, die Datenanreicherung, die Transkription). Dies sind Rohstoffe, die billiger und besser werden. Sie sollten die Geschäftslogik besitzen (die Prompts, die Routing-Regeln, die Signaldefinitionen). Das ist Ihre Differenzierung.
Das bringt uns zur Rolle von Momentum.
Wenn Sie sich die Erkenntnisse aus Kapitel 4 ansehen, erkennen Sie, dass dem Markt eine Ebene fehlt.
Unternehmen haben viele „Fähigkeiten“ (Salesforce, OpenAI, Clay, Gong). Unternehmen haben viel „Geschäftslogik“ (ihren einzigartigen Verkaufsprozess, ihre ICP-Definitionen).
Was ihnen fehlt, ist die Infrastruktur, um sie zu verbinden, ohne benutzerdefinierten Code zu schreiben.
Momentum ist diese Infrastruktur. Wir sind die Lösung für die „Build vs. Buy“-Debatte, weil wir es Ihnen ermöglichen, beides gleichzeitig zu tun.
Wir lösen die Wartungsfalle. Mit Momentum „bauen“ Sie Ihre Workflows und KI-Agenten mithilfe von No-Code/Low-Code-Architektur. Sie definieren die Logik: „Wenn ein Signal von Gong kommt UND ein Signal vom Produkt, DANN löse diesen KI-Agenten aus.“ Da es auf Momentum aufgebaut ist, müssen Sie die API-Verbindungen nicht warten. Wir kümmern uns um die „Klempnerarbeiten“-Updates. Sie brauchen keinen Produktmanager für Ihr internes Tool; Sie brauchen nur einen Operations-Leader, der das Geschäft versteht.
Wir lösen die Anbieterabhängigkeitsfalle. Momentum sitzt über Ihrem Stack. Wir integrieren uns in Salesforce, HubSpot, Slack, Gong, OpenAI, Anthropic und Dutzende andere. Wenn Sie Ihren Datenanreicherungsanbieter von Clearbit zu ZoomInfo wechseln wollen? Sie ändern einen Knoten in Momentum. Sie müssen nicht Ihr gesamtes System neu aufbauen. Wenn Sie Ihr zugrunde liegendes Modell von GPT-4 auf Claude umstellen wollen? Sie aktualisieren einfach die Prompt-Konfiguration in Momentum.
Wir ermöglichen architektonische Montage. Genau wie Brendan Short beschreibt, ermöglicht Momentum Ihnen, Best-in-Class-Komponenten zusammenzusetzen. Sie können Daten aus Ihrem Warehouse ziehen, sie mit einem LLM verarbeiten und das Ergebnis an Slack pushen – alles orchestriert von Momentum. Sie besitzen die Logik (der „Build“-Vorteil), nutzen aber externe Kraft (der „Buy“-Vorteil).
Wir gewährleisten Transparente Begründung. Jede Aktion, die von einem Momentum-Workflow durchgeführt wird, wird protokolliert und ist prüfbar. Sie können genau sehen, warum ein Lead weitergeleitet wurde, welche Daten verwendet wurden, um ihn zu bewerten, und wie die KI-Ausgabe aussah, bevor sie gesendet wurde.
Die Führungskräfte, die die nächsten Jahre dominieren werden, sind nicht diejenigen, die den besten internen Chatbot gebaut haben, noch [diejenigen, die einfach das teuerste Tool gekauft haben].
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