Best Practices zur Vermeidung einer KI-Anbieterabhängigkeit

Wie der Vendor Lock-in im KI-Bereich aussieht

Eine KI-Anbieterabhängigkeit ist die unerwünschte Abhängigkeit eines Unternehmens von der Infrastruktur, den Modellen, den Daten oder den Tools eines bestimmten Anbieters. Diese Abhängigkeit entsteht, weil die Angebote verschiedener Anbieter in der Regel nicht austauschbar sind. Ein Unternehmen kann zwar frei mit verschiedenen Anbietern experimentieren, um das für seine KI-Projektanforderungen am besten geeignete Angebot zu finden, doch die Implementierung des Angebots eines bestimmten Anbieters erfordert in der Regel ein gewisses Maß an Bindung – beispielsweise die Nutzung seiner spezifischen API oder seiner Modelle.

Eine KI-Anbieterabhängigkeit tritt hauptsächlich in zwei Fällen auf:

• Ein Anbieter ist die einzige Quelle für wichtige Infrastruktur, Modelle, Daten oder Tools, die ein Unternehmen benötigt. Es gibt schlichtweg keine anderen Optionen, sodass das Unternehmen mit der Abhängigkeit leben muss.
• Der Wechsel zu einem alternativen Anbieter erfordert kostspielige und zeitaufwendige Neuprogrammierung, Umschulung und Betriebsunterbrechungen für das Unternehmen oder dessen KI-Plattform. Der Aufwand für einen Wechsel des KI-Anbieters ist oft größer als der Verbleib beim aktuellen Anbieter.

Diese Abhängigkeit ist oft beabsichtigt. Führende Technologien wie KI unterliegen einem erbitterten Wettbewerb. In einer Branche, in der Differenzierung oft der Schlüssel zum Überleben eines Anbieters ist, gibt es kaum strategische Anreize für verschiedene KI-Anbieter, bei Standardisierungen zusammenzuarbeiten, die ihre Konkurrenten effektiv zugänglicher machen würden. Standardisierung findet erst nach der Kommodifizierung statt, wenn die Angebote der Anbieter kein strategisches Unterscheidungsmerkmal mehr sind.

Die Bindung an einen KI-Anbieter kann ein Unternehmen in einen strategischen Nachteil bringen. Beispielsweise kann sich ein Unternehmen dafür entscheiden, ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM) eines Drittanbieters zu nutzen, um eine KI-Kundenserviceplattform aufzubauen. Die daraus resultierende KI-Plattform kann jedoch nur so gut sein wie das LLM des Drittanbieters. Wenn das LLM nicht so trainiert, abgestimmt und aktualisiert wird, dass es den Anwendungsfall des Unternehmens optimiert, kann die Genauigkeit und Leistung der KI darunter leiden. Ebenso können die Betriebszeit und Verfügbarkeit dieses LLM die davon abhängige KI-Plattform direkt beeinträchtigen.

Arten der KI-Anbieterabhängigkeit

Wo tritt also KI-Anbieterabhängigkeit auf? Mehrere Punkte können ein Unternehmen in die Falle locken, darunter die folgenden:

• Infrastruktur. Modelle des maschinellen Lernens (ML) erfordern eine umfangreiche IT-Infrastruktur – oft weit mehr, als ein typisches Unternehmen bereitstellen und warten kann. Allein dieser Umfang kann zu einer Bindung an Public-Cloud-Anbieter führen. Eine zusätzliche Bindung kann bei spezialisierten Rechenplattformen wie fortschrittlichen GPUs, TPUs oder NPUs auftreten, die bei anderen Anbietern möglicherweise teurer oder weniger verfügbar sind.
• APIs. Eine API ermöglicht den Austausch von Daten und Befehlen zwischen zwei Systemen sowie die Interoperabilität zwischen einem Nutzer und einem Anbieter. Da jeder Anbieter seinen eigenen proprietären API-Satz entwickelt und betreibt, müssen Unternehmen ihre Software so programmieren, dass sie die beabsichtigte API effektiv nutzen können, wodurch sie an die API dieses Anbieters gebunden werden. Ein Wechsel zu einem anderen Anbieter und die Nutzung dessen anderer API erfordern eine Neuprogrammierung des KI-Systems.
• Modelle. Wenn ML-Modelle Fachwissen und Ressourcen erfordern, die ein Unternehmen nicht bereitstellen kann, entscheidet sich das Unternehmen möglicherweise dafür, für ein kommerziell verfügbares ML-Modell zu bezahlen. Die Verwendung eines Modells eines Drittanbieters schafft eine Abhängigkeit von diesem Modell, und jede Unterbrechung des Zugriffs darauf wirkt sich negativ auf das KI-System des Unternehmens aus.
• Datenquellen. Modelle erfordern riesige Datensätze, über die ein Unternehmen intern möglicherweise nicht verfügt. Open-Source-Daten können manchmal von anerkannten Quellen bezogen werden. In anderen Fällen können synthetische Daten auf Anfrage von Anbietern wie Gretel.ai, Mostly AI, Syntho und K2View bezogen werden. Branchenspezifische oder begrenzte Daten können jedoch mit hohen Kosten und einschneidenden Beschränkungen des geistigen Eigentums in der Nutzungsvereinbarung verbunden sein.
• Datenspeicherung. Cloud-Anbieter erheben seit langem Gebühren für den Datenexport, wenn Daten aus ihrer Cloud-Infrastruktur übertragen werden. Diese Gebühren können bei großen ML-Datensätzen enorm sein. Ebenso verwenden manche Datenspeichersysteme proprietäre Formate, die nicht ohne Weiteres aus der Umgebung des Anbieters exportiert werden können.
• Tools. KI-Anbieter bieten routinemäßig Tools an, die beim Aufbau, Training, Testen und Überwachen von Ressourcen helfen, wie beispielsweise Vektordatenbanken oder Logging Tools. Diese Tools sind in der Regel an die Umgebung des Anbieters gebunden und können so tief in den Geschäftsabläufen verankert sein, dass ein Wechsel zu neuen oder anderen Tools abschreckend wirken kann.
• Vertragliche Verpflichtungen. KI-Anbieter legen häufig Verträge fest, die mehrjährige Verpflichtungen, gestaffelte Preisstrukturen und Verlängerungsbedingungen enthalten können, was für Unternehmen, die den Anbieter wechseln möchten, eine finanzielle Belastung darstellen kann. Es ist wichtig, Verträge sorgfältig zu prüfen und Bedingungen auszuhandeln, die mit den Zielen des Unternehmens im Einklang stehen.

Nachteile der KI-Anbieterabhängigkeit

Ein gewisses Maß an Anbieterabhängigkeit ist in der Technologiebranche weit verbreitet und kann bei hochentwickelten, sich schnell weiterentwickelnden Technologien wie KI unvermeidbar sein. Es ist jedoch wichtig, einige der spezifischen Nachteile der KI-Anbieterabhängigkeit zu verstehen, darunter die folgenden:

• Geringere Innovation. Ein Unternehmen ist auf die Funktionen und Fähigkeiten der Lösungen des Anbieters beschränkt. Ist das Angebot eines Anbieters weniger wettbewerbsfähig, kann die daraus resultierende KI-Leistung ebenfalls weniger wettbewerbsfähig sein, und Änderungen oder Updates können unter Umständen seltener erfolgen. Vergleichen Sie ähnliche Angebote und berücksichtigen Sie die Roadmaps der Anbieter für zukünftige Angebote.
• Regulatorisches Risiko. KI unterliegt zunehmend regulatorischen Anforderungen, die Transparenz hinsichtlich der KI-Komponenten verlangen. Ein proprietärer Drittanbieter von KI wird diese Einblicke wahrscheinlich nicht gewähren, wodurch das Unternehmen aufgrund des Black-Box-Verhaltens der KI dem Risiko von Compliance-Verstößen ausgesetzt ist. Stellen Sie sicher, dass vertragliche Vereinbarungen mit KI-Anbietern die erforderliche Transparenz und Erklärbarkeit gewährleisten.
• Herausforderungen bei der Datenmigration. Verschiedene KI-Anbieter verwenden möglicherweise eigene Datenformate. Diese proprietäre Umgebung – und die dafür entwickelten Tools – können Daten an einen Anbieter binden und die Migration zu einem anderen KI-Anbieter erschweren oder manchmal sogar unmöglich machen. Achten Sie auf offene Datenformate, Open Source Tools und anbieterunabhängige APIs, um Datenbindungen zu minimieren.
• Geschäftsunterbrechungen. Dienstausfälle können sich direkt auf den Umsatz und den Ruf eines Unternehmens auswirken. Ein Anbieter kann sich auch dazu entschließen, bestimmte Dienste zu ändern oder einzustellen, die für das KI-System eines Unternehmens unverzichtbar sind. Die Änderung oder Einstellung einer unverzichtbaren Funktion kann für ein KI-Projekt katastrophal sein – insbesondere, wenn kein alternativer Anbieter ohne Weiteres verfügbar ist. Halten Sie offene Kommunikationskanäle mit dem Anbieter aufrecht und achten Sie auf sich ändernde Trends in dessen Geschäftsbetrieb, die auf Instabilität oder zukünftige Störungen hindeuten könnten.
• Hohe Kosten. Ein gesunder Wettbewerb unter den Anbietern trägt dazu bei, die Kosten niedrig zu halten. Umgebungen, in denen der Wettbewerb gering und eine Bindung an Anbieter üblich ist, führen typischerweise zu Preissteigerungen bei geringer Verhandlungsmacht.

So vermeiden Sie die Bindung an einen KI-Anbieter

Auch wenn eine gewisse Bindung an KI-Anbieter unvermeidbar sein mag, können diese sieben Strategien dazu beitragen, die Gefahren einer solchen Bindung zu mindern und Störungen zu minimieren, wenn Veränderungen erforderlich sind:

1. Abhängigkeiten verstehen

Anbieterabhängigkeit kann schleichend sein und sich im Laufe der Zeit nach und nach festsetzen. Führungskräfte aus Wirtschaft und Technik können Störungen zuvorkommen, indem sie regelmäßige Abhängigkeitsprüfungen durchführen, um festzustellen, welche Komponenten des KI-Systems von Drittanbietern abhängig sind. Das frühzeitige Erkennen dieser Schwachstellen kann zu künftigen Diskussionen über Build versus Buy führen, die darauf abzielen, die Anbieterabhängigkeit zu verringern.

2. Schaffen Sie einen Ausstiegsweg

Warten Sie nicht auf Störungen beim Anbieter oder geschäftliche Probleme, um eine Ausstiegsstrategie zu planen. Prüfen Sie für jede Abhängigkeit verfügbare Alternativen und planen Sie die Migration als Teil des KI-Systemdesigns ein. Experimentieren und testen Sie proaktiv mit alternativen Anbietern und seien Sie bereit, diese zu implementieren, bevor sich die Beziehung zu einem Anbieter verschlechtert. Verhandeln Sie beispielsweise Ausstiegsklauseln in KI-Anbieterverträgen, die die Datenportabilität gewährleisten. Dies verhindert zwar möglicherweise keine Störungen beim Anbieter, kann aber die Auswirkungen minimieren.

3. Modulare Softwarearchitektur nutzen

Entwerfen und entwickeln Sie KI-Systeme unter Verwendung einer modularen Softwarearchitektur, wie zum Beispiel Microservices.

Plattformen wie Docker und Kubernetes erleichtern nicht nur modulare Software, sondern ermöglichen auch das Bündeln von Abhängigkeiten und die Orchestrierung von Container-Operationen über mehrere Infrastrukturen hinweg, wodurch die Abhängigkeit von spezifischen Anbieterumgebungen verringert wird. Modulare KI-Stacks erleichtern zudem den Austausch der Dienste eines Drittanbieters und minimieren gleichzeitig den Aufwand für die Aktualisierung des restlichen KI-Systems.

4. Verwenden Sie Abstraktionsschichten

Vermeiden Sie direkte Verbindungen zwischen der KI-Anwendung und Komponenten von Drittanbietern wie ML-Modellen. Abstrahieren Sie diese Beziehung mithilfe von Mechanismen wie KI-Gateways zur Abstraktion von APIs oder Frameworks wie LangChain. Durch Abstraktion – oder die schichtweise Gestaltung der KI-Plattform – werden direkte Abhängigkeiten aufgebrochen, und Unternehmen können andere Komponenten leichter austauschen, indem sie Konfigurationen anstelle des zugrunde liegenden Codes ändern.

5. Offene Standards einsetzen

Lock-in-Effekte können bei proprietären Infrastrukturen und Plattformen besonders gefährlich sein; erwägen Sie daher, sich auf Open-Source-Modelle und -Frameworks für KI-Komponenten zu konzentrieren. Zu den gängigen Open-Source-Elementen gehören Open Neural Network Exchange (ONNX), Model Context Protocol (MCP), OpenLLM und Hugging Face Transformers. Erwägen Sie zudem die Einführung von Standarddatenformaten, die Datenportabilität gewährleisten sollen, wie Apache Parquet, oder von Open-Source-Observability-Frameworks wie OpenTelemetry. Open-Source-Elemente werden von der Community entwickelt und lassen sich leicht an spezifische Geschäftsanforderungen anpassen.

6. Setzen Sie auf eine Multi-Cloud-Strategie

Cloud-Anbieter sind unverzichtbare Lieferanten von KI-bezogener Infrastruktur und Dienstleistungen. Eine Multi-Cloud-Strategie dient zwei Hauptzielen. Erstens ermöglicht sie Backups oder alternative Cloud-Dienste im Falle von Ausfällen oder Störungen durch den Wechsel zwischen Anbietern. Zweitens ermöglicht sie die Nutzung der besten Infrastruktur und KI-Ressourcen, indem mehrere Anbieter gleichzeitig genutzt werden.

7. Folgen Sie Standardisierungstrends

Die Standardisierung von KI-Technologien und -Diensten erfordert eine enge Zusammenarbeit der führenden Unternehmen der KI-Branche. Erste Kooperationsbemühungen nehmen bereits Gestalt an, beispielsweise durch Branchenverbände wie die Agentic AI Foundation (AAIF). Die AAIF wurde 2025 unter Mitwirkung von OpenAI, Anthropic und Block ins Leben gerufen und bietet eine offene, herstellerneutrale Plattform, die Standards und Protokolle wie MCP vorantreiben kann, um Interoperabilität, offenen Zugang und Freiheit für KI-Entwickler und -Anwender zu gewährleisten.