Die KI-Vendor-Evaluations-Checkliste: 12 Fragen, bevor Sie unterschreiben

KI-Vendoren demonstrieren gut – das ist Absicht. Diese Checkliste trennt Produkte, die den Kontakt mit Ihren Daten überleben, von Produkten, die nur die Demo überleben.

Marco Reyes·Head of GEO & Growth, Aiporate··6 Min. Lesezeit·Share on XLinkedIn

Das Wichtigste in Kürze

  • Bewerten Sie vier Bereiche: Datenverarbeitung, Produktsubstanz, Qualitätsmessung, Exit-Kosten.
  • Pilotieren Sie immer auf Ihren eigenen, unordentlichen Daten – urteilen Sie nie auf Basis der Demo-Daten des Vendors.
  • Fragen Sie, wie Qualität gemessen wird; Vendoren ohne Evals können sich nicht verlässlich verbessern.
  • Kalkulieren Sie den Exit vor der Unterschrift: Datenexport, Vertragsbedingungen, Wechselaufwand.
  • Bevorzugen Sie Vendoren, die Sie dort, wo es zählt, Ihr eigenes Modell oder Gateway mitbringen lassen.

Die Bewertung eines KI-Vendors läuft auf zwölf Fragen in vier Bereichen hinaus: was mit Ihren Daten passiert, was das Produkt unter der Demo tatsächlich ist, wie Qualität gemessen wird und was der Ausstieg kostet. Ein Vendor mit guten Antworten in allen vier Bereichen ist selten – genau deshalb lohnt sich das Fragen.

Die 12 Fragen

BereichFrageAlarmsignal als Antwort
DatenWerden unsere Daten zum Training Ihrer Modelle verwendet?Vage oder „nur zur Verbesserung des Services“
DatenWo werden Daten verarbeitet und gespeichert?Kann weder Regionen noch Subprozessoren nennen
DatenKönnen wir unsere Daten löschen und das verifizieren?Löschung „auf Anfrage“ ohne SLA
ProduktWas bricht, wenn Ihr Modellanbieter die Bedingungen ändert?Keine Antwort; eine einzige harte Abhängigkeit
ProduktWas ist proprietär jenseits der Prompt-Schicht?Demo-Ware: dünner Wrapper, keine Workflow-Tiefe
ProduktKönnen wir auf unseren eigenen Daten pilotieren?Nur Demo, oder der Pilot verlangt den vollen Vertrag
QualitätWie messen Sie die Output-Qualität?Kein Eval-Prozess, nur Testimonials
QualitätWie gehen Sie mit halluziniertem Output um?„Unser Modell halluziniert nicht“
QualitätWelche Human-Review-Kontrollen gibt es?Alles-oder-nichts-Automatisierung
ExitWas umfasst der Datenexport?Nur Rohdaten, keine Konfigurationen oder Historie
ExitWas sind die Vertragsbedingungen, wenn die Qualität nachlässt?Überhaupt keine Qualitätszusagen
ExitWas kostet der Wechsel tatsächlich?Sie können kein Offboarding beschreiben
KI-Vendor-Evaluations-Checkliste

Wie Sie den Pilot durchführen

  • Nutzen Sie Ihre echten, unordentlichen Daten – die Demo-Daten sind per Definition kuratiert.
  • Definieren Sie Pass/Fail, bevor der Pilot startet, nicht nachdem Sie Ergebnisse gesehen haben.
  • Nehmen Sie Ihre 20 härtesten Fälle auf – bei den Edge Cases unterscheiden sich Vendoren.
  • Lassen Sie die Leute testen, die täglich damit arbeiten werden, nicht das Einkaufskomitee.

Häufige Fragen

Was ist die wichtigste einzelne Frage?

Ob Sie auf Ihren eigenen Daten pilotieren können, mit vorab definierten Pass/Fail-Kriterien. Das verwandelt die gesamte Evaluation von Marketing-Behauptungen in beobachtetes Verhalten.

Sollten wir uns sorgen, dass Vendoren „nur ein Wrapper“ sind?

Dünnheit ist nur ein Problem, wenn Workflow-Tiefe oder Datenvorteil fehlen. Fragen Sie, was bricht, wenn der Modellanbieter die Bedingungen ändert – und was das Produkt leistet, das eine Woche interner Arbeit nicht leisten würde.

Wie lange sollte eine KI-Vendor-Evaluation dauern?

Zwei bis vier Wochen inklusive Pilot. Länger heißt meist, dass die Pass/Fail-Kriterien nie definiert wurden; kürzer heißt meist, dass Sie die Demo beurteilt haben.

Marco Reyes

Head of GEO & Growth, Aiporate

Marco verantwortet Generative Engine Optimization und organisches Wachstum bei Aiporate. Er hat Such- und Content-Strategie durch den Wandel von zehn blauen Links zu KI-Antworten geführt und hilft SaaS-Marken, dort sichtbar zu bleiben, wo Käufer heute entscheiden, in den Modellen.

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