# KI-Beschaffung ohne Lock-in > Anbieterwechsel bei KI-Modellen ist kein technisches, sondern ein vertragliches Problem. Vier Vertragsklauseln, ein Multi-Provider-Setup und die Frage, wer im eigenen Haus den Einkauf führt. Veröffentlicht: 2026-09-05 Wer KI in einem Unternehmen einkauft, behandelt den Anbieter in der Regel wie einen SaaS-Lieferanten. Jahresvertrag, Datenschutzanhang, Audit-Klausel, fertig. Wer das tut, übersieht, dass die meisten KI-Modelle heute in Anwendungen eingebettet sind, nicht in einer Blackbox daneben. Der Wechsel ist dann kein Lizenzwechsel, sondern ein Migrationsprojekt. Diese Lücke zwischen Einkauf und Engineering ist das Thema dieses Beitrags. Wer die Ausgangslage noch nicht kennt, findet in [Die wahren Kosten eines Tokens](/posts/kosten-eines-token/) die Rechnung, die im Vertrag selten steht, und in [Tail Risk in der KI-Adoption](/posts/tail-risk-ki/), was passiert, wenn die Annahmen im Vertrag nicht mehr stimmen. ## Auf den Punkt Wer die nächsten fünf Minuten nicht hat: **KI-Beschaffung ist Vertragsarbeit, nicht Tool-Auswahl.** Vier Klauseln entscheiden darüber, ob ein Anbieterwechsel in zwei Wochen oder in zwei Quartalen möglich ist: Modell-Substitution, Datenportabilität, Output-Persistenz und Exit-Kosten. Wer auf diese vier Punkte besteht, verhandelt zwei Prozent mehr Preis, aber gewinnt ein Vielfaches an Verhandlungsposition. ## Glossar {% definition term="Modell-Substitution" description="Die Klausel, die einem Kunden erlaubt, das im Vertrag genannte Modell gegen ein gleichwertiges Modell desselben Anbieters oder eines Drittanbieters auszutauschen, ohne die Anwendung neu zertifizieren zu müssen. Wer diese Klausel nicht hat, ist an einen Modellnamen gebunden, nicht an eine Leistung." /%} {% definition term="Datenportabilität" description="Die vertragliche und technische Möglichkeit, die eigenen Eingaben, Embeddings und gespeicherten Konversationen ohne Hersteller-Werkzeug zu exportieren. In der Praxis scheitert die Portabilität seltener am Exportformat als an der Semantik: was die Embeddings bedeuten, weiss nur der Anbieter." /%} {% definition term="Output-Persistenz" description="Die Frage, wie lange der Anbieter die Outputs des Modells speichert, ob sie in Trainingsdatenfliess zurücklaufen und unter welchen Bedingungen sie gelöscht werden. Wer diese Frage nicht im Vertrag regelt, erfährt die Antwort aus einer Pressemitteilung." /%} {% definition term="Exit-Kosten" description="Die Summe aus Migration, Re-Zertifizierung, Umschulung und verlorenen Optimierungen, die beim Wechsel von einem Anbieter zum nächsten entstehen. Exit-Kosten sind der wahre Preis eines Lock-ins und in den meisten Verträgen unsichtbar." /%} {% definition term="Multi-Provider-Strategie" description="Der bewusste Aufbau einer Architektur, die mit zwei oder mehr Anbietern funktioniert, sodass ein Wechsel zur Disziplinfrage wird und nicht zur Krise. Wer Multi-Provider betreibt, verhandelt jeden Vertrag mit dem Wissen, dass der Lieferant ersetzbar ist." /%} ## Was Beschaffung mit SaaS verwechselt Die meisten Einkaufsabteilungen, die ich in den letzten zwölf Monaten gesehen habe, behandeln KI-Modelle wie Cloud-Speicher. Standardvertrag, Datenschutznachtrag, ISO 27001 als Anforderung, fertig. Das ist für Storage korrekt. Für Modelle ist es unvollständig, und zwar aus einem Grund, der in der Cloud-Welt keine Rolle spielt: ein Storage-System nimmt Bytes entgegen und liefert Bytes zurück. Ein Modell nimmt Eingaben entgegen, die der Anbieter interpretiert, und liefert eine Antwort, die der Anbieter strukturiert. Das ist nicht ein Vertrag über Datentransfer, sondern ein Vertrag über Interpretation. Die Konsequenz zeigt sich beim Wechsel. Wer von einem Cloud-Anbieter zum nächsten wechselt, kopiert Daten um und ändert allenfalls Endpoints. Wer von einem Modell zum nächsten wechselt, sieht sich mit drei Problemen konfrontiert: das neue Modell interpretiert die gleichen Prompts anders, gibt Outputs in einem anderen Format zurück, und schneidet an den Stellen, an denen die alte Anwendung Annahmen über das Verhalten gemacht hat, plötzlich schlechter ab. Das ist keine Frage der Lizenz, sondern eine Frage der Semantik. {% questionAnswer question="Woran erkenne ich, dass wir Lock-in haben?" answer="Daran, dass der Wechsel auf einen anderen Anbieter ein eigenes Projekt wäre, nicht ein Austausch von Endpoints. Wer das ohne Projekt schafft, hat keinen Lock-in. Wer drei Quartale einplanen muss, hat einen Vermieter." /%} ## Die vier Klauseln, die zählen Ein KI-Vertrag, der Lock-in vermeidet, hat vier konkrete Klauseln. Wer in Verhandlungen geht, sollte keine davon ohne Not aufgeben. ### Erstens: Modell-Substitution Die Klausel erlaubt dem Kunden, das im Vertrag genannte Modell jederzeit gegen ein gleichwertiges Modell auszutauschen. *Gleichwertig* ist hier der Streitpunkt. Wer akzeptiert, dass der Anbieter die Gleichwertigkeit allein definiert, hat keine Substitution, sondern eine Option, die der Anbieter nach eigenem Ermessen ausübt. Wer darauf besteht, dass die Substitution anhand vorher vereinbarter Metriken gemessen wird, hat eine Klausel, die funktioniert. Die Metriken sind nicht trivial: Benchmarks sind das eine, das Verhalten auf den eigenen Daten das andere. Wer beides vereinbart, kann wechseln, ohne zu hoffen. ### Zweitens: Datenportabilität Wer KI einsetzt, füttert das System mit Daten. Diese Daten gehören dem Kunden, daran besteht kein Zweifel. Die Frage ist, in welcher Form der Kunde sie zurückbekommt. Roh-Prompts zu exportieren ist trivial. Embeddings zu exportieren ist trivial. Beides ist wertlos, wenn das neue System die Embeddings anders interpretiert. Wer die Klausel ernst nimmt, vereinbart zusätzlich, dass der Anbieter ein Mapping-Dokument liefert: welche Embedding-Dimension, welche Distanzmetrik, welche Normalisierung. Wer das verlangt, löst das Problem, das in 80 Prozent aller Migrationsprojekte die ersten zwei Monate auffrisst. ### Drittens: Output-Persistenz Drei Fragen, die in jeden Vertrag gehören: speichert der Anbieter die Outputs? Wenn ja, wo und wie lange? Fliessen die Outputs zurück in das Training künftiger Modelle? Und wer löscht was auf Verlangen des Kunden? In den meisten Standardverträgen findet sich heute eine Antwort auf die erste Frage, eine vage auf die zweite, und auf die dritte einen Verweis auf das allgemeine Auskunftsrecht. Wer Geschäftskunden ist, sollte auf jeder der drei Fragen eine schriftliche, zeitlich definierte Antwort bekommen. Wer das nicht bekommt, hat einen Vertrag, der im ersten Audit zum Risiko wird. ### Viertens: Exit-Kosten Die meisten Verträge regeln Exit-Kosten nicht. Sie definieren Höchstlaufzeiten und Kündigungsfristen, aber sie sagen nichts über die Kosten, die nach der Kündigung entstehen. Das sind die wahren Kosten: Datenmigration in ein neues System, Re-Zertifizierung der Anwendung mit dem neuen Modell, Schulung der Mitarbeiter auf die neue Bedienoberfläche. Wer Exit-Kosten nicht im Vertrag regelt, erfährt sie beim Wechsel als Projekt. Wer sie regelt, kann sie verhandeln, typischerweise in Form einer pauschalen Abfindung plus einer Übergangsfrist, in der beide Seiten weiterhin Vertragspartner sind. {% bar caption="Verhandlungsmasse in KI-Verträgen. Preis, Daten und Klauseln werden nicht gleichgewichtet verhandelt — wer das versteht, verhandelt besser." data="{\"items\":[{\"label\":\"Listenpreis\",\"value\":70},{\"label\":\"Mengenrabatt\",\"value\":55},{\"label\":\"Datenschutz\",\"value\":30},{\"label\":\"Lock-in-Klauseln\",\"value\":12}],\"max\":100}" /%} ## Multi-Provider als Architekturdisziplin Wer die vier Klauseln hat, kann wechseln. Wer Multi-Provider in der Architektur umsetzt, kann wechseln ohne Verhandlung. Die Disziplin hat drei Bausteine. **Ein Abstraktionslayer für Modellaufrufe.** Jeder Aufruf geht durch eine eigene Komponente, die das Ziel-Modell zur Laufzeit auswählt. Im trivialen Fall ist das ein Konfigurationswert, im ausgebauten Fall ein Router, der anhand von Kosten, Latenz und Qualität entscheidet. Wer diese Schicht hat, kann zwei Anbieter parallel betreiben, ohne die Anwendung anzufassen. **Eine Test-Suite, die Anbieter vergleicht.** Wer Tests gegen ein Modell schreibt, sollte sie gegen zwei Modelle schreiben. Der Aufwand ist die doppelte Test-Laufzeit, der Gewinn ist eine kontinuierliche Messung, anhand derer ein Wechsel zur Disziplinfrage wird. Ohne diese Tests ist jeder Wechsel ein Blindflug. **Ein Eval-Set auf eigenen Daten.** Benchmarks sind das eine. Die eigene Verteilung ist das andere. Wer ein paar hundert echte Anfragen aus dem Produktivsystem aufbewahrt und gegen neue Modelle laufen lässt, sieht, was im Marketing nicht steht. Diese Sets sind die ehrlichste Verhandlungsbasis, die ein Kunde hat. Multi-Provider ist nicht gratis. Es kostet Engineering-Zeit, es kostet doppelte Test-Disziplin, und es kostet die Bereitschaft, die schönsten Features eines Anbieters nicht zu nutzen, weil sie nicht portabel sind. Wer das ehrlich rechnet, sieht, dass die Kosten typischerweise zwischen 8 und 15 Prozent der Gesamtarchitektur-Kosten liegen. Das ist viel weniger als der Wechsel, den man ohne diese Disziplin hat. ## Wer im eigenen Haus den Einkauf führt In den meisten Unternehmen ist die KI-Beschaffung zwischen CTO, CDO und Einkauf aufgeteilt, und niemand fühlt sich verantwortlich. Das ist die teuerste Konstellation. Wer eine KI-Strategie hat, die mehr als ein Pilot ist, braucht eine Person, die drei Dinge gleichzeitig kann: den Vertrag lesen, die Architektur verstehen und die Geschäftslogik des Anbieters nachvollziehen. In der Praxis sind das drei Rollen, die in den meisten Organisationen nicht besetzt sind. Die ehrliche Antwort, die ich in den letzten Monaten gehört habe: Chief AI Officer, wenn das Unternehmen gross genug ist, eine solche Rolle zu tragen. Oder Head of AI Procurement, wenn das Unternehmen mittelgross ist und die Rolle zwischen Engineering, Legal und Einkauf aufspannt. Beide Titel sind jung. Beide Aufgaben sind real. Wer keine solche Rolle schafft, bezahlt das in Verhandlungen, die der Anbieter gewinnt. {% questionAnswer question="Wann ist Multi-Provider Pflicht?" answer="Sobald die Anwendung geschäftskritisch ist und der Anbieter in den letzten zwei Jahren die Preise erhöht oder die Modellpolitik geändert hat. Wer warten will, bis der Anbieter die Konditionen verschlechtert, verhandelt aus der Position des Bittstellers." /%} ## Drei Fehler, die ich gesehen habe Drei Fehler, die in den Verhandlungen der letzten zwölf Monate immer wieder auftauchen. Sie sind vermeidbar, wenn man vorher weiss, dass sie kommen. **Fehler eins: Der Anbieter hat ein Modell, das nur er hat.** Das ist kein Verkaufsargument, sondern ein Risiko. Wer ein Modell akzeptiert, das ausschliesslich über eine API erreichbar ist und nirgendwo gehostet werden kann, akzeptiert die Abhängigkeit. Es gibt heute eine Handvoll Modelle, die nicht portierbar sind. Wer auf eines davon setzt, sollte das wissen und den Preis des Lock-ins in der eigenen ROI-Rechnung führen, nicht im Vertrag verstecken. **Fehler zwei: Vertrag über Preise, nicht über Leistung.** Wer einen Vertrag nach Preis pro Token verhandelt, bekommt einen Vertrag, der bei der nächsten Modellgeneration wertlos ist. Wer einen Vertrag nach Quality-Adjusted-Cost verhandelt, also Kosten pro gelieferter Qualitätseinheit, bekommt einen Vertrag, der das Tempo des Marktes abbildet. Das ist die Klausel, die den CFO überzeugt, weil sie eine Sprache spricht, die er versteht. **Fehler drei: Pilot ohne Exit-Strategie.** Wer einen Pilot startet, sollte von Anfang an wissen, wie er endet. Die meisten Pilots enden mit einem Übergang in Produktion, der so eng ist, dass eine Exit-Strategie nicht mehr verhandelt werden kann. Wer den Pilot mit einem Vorbehalt startet, der eine Exit-Option für den Tag X enthält, verhandelt aus einer Position, die zwei Quartale später wertvoll wird. Wer das nicht tut, hat am Tag X einen Vermieter. ## Was eine ehrliche Verhandlung kostet Eine ehrliche Verhandlung kostet Zeit. In den letzten Projekten, die ich gesehen habe, sind das typischerweise vier bis sechs Wochen für die initiale Verhandlung und zwei bis drei Tage pro Jahr für die Folgeverhandlungen. Die Frage, ob sich das lohnt, hängt vom Vertragsvolumen ab. Bei Jahresvolumen unter 100.000 Euro lohnt sich die Verhandlung mit eigenem Personal selten, da ist ein spezialisierter Anwalt günstiger. Bei Jahresvolumen über 500.000 Euro lohnt sich jede Stunde, weil die Verhandlungsgewinne typischerweise zwischen 15 und 30 Prozent des Listenpreises liegen, und die Lock-in-Versicherung gratis dazukommt. Eine ehrliche Verhandlung beginnt mit der Frage, was ohne den Anbieter passieren würde. Wer diese Frage nicht beantworten kann, ist in der Verhandlung in der Position des Bittstellers. Wer sie beantworten kann, ist in der Position des Kunden, der einen Lieferanten sucht, nicht eines Kunden, der einen Lieferanten hat. ## Der Punkt, an dem die meisten Initiativen scheitern Wer KI einführt, scheitert nicht an der Technologie, sondern an der Disziplin der Beschaffung. Wer ohne Exit-Strategie startet, hat zwei Jahre später einen Vertrag, der nicht verhandelbar ist. Wer ohne Architekturdisziplin startet, hat zwei Jahre später eine Anwendung, die nicht portierbar ist. Wer ohne klare Verantwortung startet, hat zwei Jahre später eine Beschaffung, die niemand führt. Wer das versteht, versteht, warum KI-Beschaffung eine eigene Disziplin ist. Sie ist nicht Einkauf, nicht Engineering, nicht Legal. Sie ist das Zusammenspiel der drei, und sie entscheidet darüber, ob das Unternehmen die nächsten fünf Jahre Anbieter wählt oder Anbieter wählt, die es wählt. ## Weiterführend - **[The State of AI 2025](https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai)** (McKinsey), wer die Verbreitung von KI-Lösungen im Markt verstehen will, findet hier die Zahlen, die Verhandlungen mit dem Vorstand möglich machen. - **[Andreessen Horowitz](https://a16z.com/)** zu *Cost of Capital und KI-Adoption*, eine ehrliche Diskussion darüber, warum KI-Investitionen anders zu bewerten sind als klassische SaaS-Ausgaben. - **[Gartner Magic Quadrant for AI Code Assistants](https://www.gartner.com/en/documents/magic-quadrant-for-ai-code-assistants)** als jährlicher Anbieter-Vergleich, der bei jeder Beschaffungsrunde die Ausgangsbasis liefert.