KI beim IT-Dienstleister verändert den Einkauf

Warum Personentage als Einkaufsmaßstab an Grenzen kommen

Viele Unternehmen kaufen Entwicklungsleistungen noch immer so ein, wie sie es seit Jahren gewohnt sind: nach Rollenprofilen, Tagessätzen und geplanten Personentagen. Im Angebot stehen dann beispielsweise Entwickler, Architekt, Tester und Projektleitung mit einer bestimmten Anzahl an Tagen. Dieses Modell ist nicht falsch. Es ist einfach, vergleichbar und in vielen Einkaufsprozessen etabliert.

Mit dem produktiven Einsatz von KI bei IT-Dienstleistern gerät dieser Maßstab jedoch unter Druck. Wenn Code-Vorschläge, Testfälle, Dokumentation, Fehleranalysen oder Schnittstellenbeschreibungen teilweise durch KI unterstützt werden, verändert sich die tatsächliche Leistungserbringung. Die Frage ist dann nicht, ob der Dienstleister moderne Werkzeuge nutzt. Das sollte er sogar. Die wichtigere Frage lautet, ob der Kunde weiterhin dieselbe Logik einkauft wie vorher.

Denn ein Angebot über 30 Entwicklertage sagt wenig darüber aus, welche Wirkung beim Kunden ankommt. Wenn KI die Arbeit beschleunigt, kann sich das in kürzeren Lieferzeiten, besseren Tests, umfangreicherer Dokumentation oder einem anderen Preis niederschlagen. Es kann auch sein, dass die Zeitersparnis vollständig beim Dienstleister verbleibt, während der Kunde unverändert Personentage bezahlt. Genau hier entsteht ein Steuerungsproblem für Einkauf, IT und Finance.

Effizienz muss nicht automatisch Rabatt bedeuten

Es wäre zu kurz gedacht, jede KI-Nutzung beim Dienstleister sofort in einen Preisabschlag übersetzen zu wollen. Auch der Dienstleister investiert in Tools, Schulung, Governance, Sicherheit und Qualitätssicherung. Zudem bleibt die Verantwortung für Architektur, Fachverständnis, Integration und Abnahme weiterhin menschlich und fachlich anspruchsvoll.

Trotzdem sollte die Effizienz nicht unsichtbar bleiben. Wenn KI eingesetzt wird, muss vor Auftragserteilung geklärt werden, worin der Kundennutzen besteht. Ein niedrigerer Preis ist nur eine Möglichkeit. Ebenso denkbar sind ein verbindlicher früherer Liefertermin, ein größerer Leistungsumfang, eine bessere Testabdeckung, eine sauberere technische Dokumentation oder eine intensivere Übergabe an die interne IT.

Gerade Finance und IT-Controlling sollten hier nicht ausschließlich auf Tagessätze schauen. Ein günstiger Tagessatz kann teuer werden, wenn am Ende unklare Schnittstellen, unvollständige Tests oder schwer wartbarer Code entstehen. Umgekehrt kann ein höherer Tagessatz wirtschaftlich sinnvoll sein, wenn das Ergebnis belastbar, dokumentiert und langfristig wartbar ist. Entscheidend ist deshalb nicht nur der Input, sondern die kaufmännisch und technisch bewertbare Wirkung.

In der Praxis bedeutet das: Der Einkauf sollte nicht fragen, ob KI verwendet wird, sondern welche Konsequenzen daraus für die Leistung entstehen. Wird schneller geliefert? Wird mehr Qualität abgesichert? Werden zusätzliche Tests erstellt? Wird die Dokumentation verbessert? Wird die interne IT so befähigt, dass spätere Abhängigkeiten sinken? Erst wenn diese Fragen beantwortet sind, wird die KI-Nutzung zu einem steuerbaren Bestandteil des Angebots.

Was künftig konkret im Angebot stehen sollte

Bei Entwicklungsleistungen reicht es nicht mehr aus, nur Rollen, Tage und Stundensätze zu beschreiben. Ein gutes Angebot sollte klarer benennen, welches Ergebnis geliefert wird. Dazu gehören lauffähiger Code, definierte Funktionalitäten, dokumentierte Schnittstellen, nachvollziehbare Tests, abgestimmte Qualitätskriterien und eine Übergabe, mit der die interne Organisation tatsächlich weiterarbeiten kann.

Besonders wichtig ist die Trennung zwischen Tätigkeit und Ergebnis. Ein Dienstleister kann viele Tage gearbeitet haben, ohne dass das Ergebnis für den Kunden ausreichend nutzbar ist. Umgekehrt kann ein KI-gestütztes Team schneller zu einem guten Ergebnis kommen. Für die wirtschaftliche Bewertung ist daher nicht die Zahl der Tastaturanschläge relevant, sondern die Qualität des Outputs.

In Angeboten sollte deshalb beschrieben werden, welche Artefakte entstehen. Dazu zählen etwa technische Dokumentationen, Architekturentscheidungen, Testprotokolle, Übergabeunterlagen, Betriebsdokumentation oder eine Beschreibung bekannter Restrisiken. Auch die Frage der Wartbarkeit gehört in die Leistungsbeschreibung. Code, der kurzfristig funktioniert, aber später nur mit hohem Aufwand verstanden und angepasst werden kann, verursacht Folgekosten.

Ein weiterer Punkt ist die Qualitätssicherung. Wenn KI bei Code oder Tests unterstützt, muss geregelt sein, wie Ergebnisse geprüft werden. KI kann Vorschläge machen, aber sie ersetzt nicht die fachliche Verantwortung. Unternehmen sollten daher darauf achten, dass Reviews, Sicherheitsprüfungen, Testlogik und Abnahmeprozesse verbindlich geregelt sind. Andernfalls besteht das Risiko, dass Effizienz vorn gewonnen und später durch Nacharbeit wieder verloren wird.

Die neue Rolle von Einkauf, IT und Finance

Der Einkauf allein kann diese Fragen selten vollständig bewerten. IT-Dienstleistungen berühren technische Architektur, Betrieb, Sicherheit, Fachprozesse und Budgetsteuerung. Deshalb sollten Einkauf, IT und Finance enger zusammenarbeiten, wenn KI-gestützte Leistungen beauftragt werden.

Die IT muss beurteilen, ob die zugesagten Ergebnisse fachlich und technisch belastbar sind. Sie kann einschätzen, ob Dokumentation, Testtiefe, Integrationsfähigkeit und Wartbarkeit ausreichen. Der Einkauf sorgt für klare Vertragslogik, Vergleichbarkeit und Verbindlichkeit. Finance und Controlling bringen die Perspektive der Wirtschaftlichkeit ein: Welche Kosten entstehen nicht nur im Projekt, sondern auch im späteren Betrieb? Welche Abhängigkeiten werden aufgebaut? Welche Risiken können zu Nachträgen oder Zusatzaufwand führen?

Gerade bei größeren IT-Programmen oder SAP-nahen Transformationsvorhaben zeigt sich häufig, dass unklare Leistungsbeschreibungen später teuer werden. Wenn nur Aufwände eingekauft werden, bleibt die Verantwortung für das Ergebnis oft diffus. Dann wird im Projekt nachverhandelt, ergänzt, erklärt und korrigiert. Das belastet Budgets, Termine und interne Ressourcen.

Eine bessere Steuerung beginnt daher bereits vor der Beauftragung. Unternehmen sollten definieren, welche Ergebnisdimensionen relevant sind: Funktionalität, Qualität, Zeit, Kosten, Sicherheit, Dokumentation, Übergabe und Betriebsfähigkeit. KI-Nutzung beim Dienstleister ist dann kein separates Modethema, sondern ein Faktor innerhalb eines professionellen IT Financial Managements.

Vom Tagessatz zur Wirkungsvereinbarung

Die zentrale Veränderung liegt im Einkaufsmaßstab. Wenn KI die Leistungserbringung verändert, sollte auch die Beauftragung stärker auf Wirkung ausgerichtet werden. Das bedeutet nicht, dass klassische Time-and-Material-Modelle verschwinden müssen. In vielen Situationen bleiben sie sinnvoll, etwa bei explorativen Aufgaben, komplexen Programmen oder laufender Unterstützung.

Aber selbst dort lassen sich bessere Leitplanken setzen. Neben Tagessätzen können Lieferobjekte, Qualitätskriterien, Review-Punkte, Abnahmelogiken und Dokumentationspflichten vereinbart werden. Bei klar abgrenzbaren Aufgaben können Festpreisbestandteile, Meilensteine oder ergebnisorientierte Komponenten hinzukommen. Entscheidend ist, dass die erwartete Wirkung der KI-Nutzung nicht unausgesprochen bleibt.

Für CFOs und kaufmännische Entscheider ist dies mehr als eine Einkaufsfrage. Es geht um Kostentransparenz, Steuerbarkeit und Governance. Wenn IT-Leistungen weiterhin nur als Kapazität eingekauft werden, bleibt ein Teil der Wertschöpfung intransparent. Wenn hingegen Ergebnis, Qualität und Folgekosten systematisch betrachtet werden, wird IT besser steuerbar.

KI beim IT-Dienstleister ist daher kein Problem. Sie ist ein Produktivitätshebel. Aber Produktivität sollte nicht nur auf der Seite des Anbieters sichtbar werden. Unternehmen sollten vor Auftragserteilung klären, welche Wirkung sie konkret einkaufen: schnellere Lieferung, bessere Qualität, mehr Umfang, geringeres Risiko oder geringere Kosten. Erst dann wird aus KI-Nutzung ein messbarer Bestandteil professioneller IT-Steuerung.