KI-Kosten im Griff
Wenn Innovation auf Budget trifft
Künstliche Intelligenz gilt immer noch als Innovationsmotor, schnell integrierbar, skalierbar und effizient. Liest man jetzt auch die Beiträge und Artikel von den vielen selbsternannten „KI-Beratern“ geht das alles zum Schnäppchenpreis. Doch diese Rechnung geht, wenn man ehrlich ist, nicht mehr auf. Mit dem Wachstum und der Komplexität von den bekannten Modellen kämpfen die bekannten KI Anbieter wie OpenAI, Google und Anthropic mit explodierenden Rechen- und Energiekosten, die sie natürlich an ihre Unternehmenskunden weitergeben werden, falls noch nicht geschehen. Die Preise allein für die Nutzung werden ziemlich sicher in den nächsten Monaten deutlich ansteigen. Parallel dazu steigen die internen Aufwände für Prompt-Engineering und Datenaufbereitung oder -klassifizierung, was zu versteckten Personalkosten führen kann, die nicht immer sofort auf der Kostenseite zu sehen sind.
Ich möchte nichts schlechtreden, denn die zentrale Frage ist nicht mehr, ob KI genutzt wird, sondern wie sie wirtschaftlich gesteuert werden kann, ohne die bisher erreichte Innovationskraft zu gefährden.
Die wahren Kosten der KI-Nutzung im Unternehmen
Die Kosten für die KI-Nutzung setzen sich aus direkten, variablen Gebühren und schwer messbaren internen Aufwänden zusammen:
- API- und Lizenzkosten: Anbieter erhöhen Preise und schaffen kostenlose oder “Trial”-Pläne ab, während Premium-Features nur noch gegen Aufpreis verfügbar sind.
- Infrastrukturkosten: Die Nutzung von leistungsstarker, spezialisierter Hardware (GPUs) für das Training und die Inferenz, nicht nur im Unternehmen, sondern vor allem bei den Anbietern.
- Versteckte Personalkosten: Aufwände für die Pflege, Überwachung, Datenvorbereitung und Governance der KI-Systeme.
Die Folge ist höhere Kosten sowie eine sinkende Rentabilität, da KI-Projekte nicht immer zeitnah den gewünschten bzw. erwarteten Return on Investment (ROI) liefern.
Transparenz schaffen
Eine effektive Überwachung und Monitoring sollte immer der erste Schritt zur effektiven Kontrolle der Kosten sein. Ohne das Monitoring des tatsächlichen Verbrauchs bleibt jedes vereinbarte Budget nur eine grobe Schätzung, so ein wenig wie Glücksspiel.
Was also machen?
Die Überwachung der Nutzung sowie der resultierenden Kosten muss über die reine Cloud-Rechnung hinausgehen und den konkreten Beitrag der KI-Nutzung an den Gesamtkosten erfassen. Dabei sollten z.B. API-Calls, Nutzerzahlen oder das Output-Volumen systematisch und detailliert erfasst werden. Auch entsprechende KPI wie z.B. Kosten pro generierter Einheit, Zeitersparnis pro Prozess, Anzahl der Agent Anfragen etc. sollten erfasst und im Idealfall grafisch über entsprechende FinOps Tools oder Dashboards zentral sichtbar gemacht werden, sow weiß jeder wo er steht.
Governance und FinOps etablieren
Die effektive Verwaltung von KI-Kosten erfordert die Integration in ein bestehendes Governance und FinOps Framework. Die Wachstumsphase der KI ist vorbei, nun beginnt die Phase, in der alles wirtschaftlich auf professionelle Beine gestellt werden muss.
Alle bisher ermittelten KI-Kosten müssen nun unbedingt sichtbar gemacht werden und mit einem FinOps-Framework des Unternehmens verwaltet werden. Das macht die KI-Nutzung von einem “Experiment” zu einem klar steuerbaren IT-Produkt mit einem definierten ROI-Ziel.
Weisen Sie jedem KI-Projekt oder -Service entsprechende Kostenstellen und Verantwortlichkeiten zu und etablieren sie ein interne Verrechnung. Bestimmen Sie auch Budgets z.B. pro Abteilung oder Projekt. Mit den zuvor ermittelten Kosten können Sie eine faire interne Verrechnung der genutzten Ressourcen vornehmen. Das waren übrigens auch schon gute Ratschläge bei der Cloud Nutzung, sie erinnern sich?
Zu einer fairen Verrechnung gehören aber auch regelmäßige Audits der angefallenen Kosten und Forecasts, um frühzeitig gegensteuern zu können. Es kann in diesem Zusammenhang auch sinnvoll werden, ein entsprechendes Governance-Board zu benennen, das neue KI-Initiativen prüft und bewertet. Damit vermeiden sie gleich zu Beginn einen Wildwuchs von KI-Projekten.
Kosteneinsparpotenzial und Strategien
Das größte Kosteneinsparpotenzial bei der Verwendung von KI liegt in der Reduzierung von Abhängigkeiten und der Nutzung alternativer Modelle. Setzen Sie nicht auf einen einzigen Anbieter. Fahren sie Mehrgleisig, dass schafft Wettbewerbsspielräume und sichert ihnen auch digitale Souveränität.
Interessant dafür sind unter anderem die Open-Source-Alternativen wie Mistral, Aleph Alpha, Llama 3 oder Cohere. Viele dieser Modelle können über standardisierte APIs angebunden und teils sogar lokal (On-Premise) betrieben werden, was die Abhängigkeit von Preiserhöhungen für Cloudmodelle reduziert.
Strategischer Ausblick
Sobald Unternehmen ihre FinOps-Kompetenzen erweitern und KI-Kosten als festen Budgetposten betrachten, sichern sie sich doppelt ab. Sie bleiben innovationsfähig und vermeiden unkontrollierte Ausgaben. KI darf kein Fass ohne Boden werden, sie muss kontrolliert eingesetzt werden und bleibt nur so ein wertvolles Investment in die Zukunft.
Wie auch bei der Einführung der vielen „as-a-Service“ Clouddiensten vor einigen Jahren, müssen wir die unbegrenzten KI-Experimente und den Wildwuchs stoppen. Der Schlüssel, um die steigenden Kosten zu beherrschen und gleichzeitig wettbewerbsfähig zu bleiben, liegt in Transparenz, Vielfalt sowie entsprechender Governance. Wer heute verantwortungsvoll mit seinen Ressourcen umgeht, gewinnt morgen.
Wenn der Return on Invest Ihrer derzeitigen KI-Initiativen sinkt und die API-Preise weiter steigen, werden Sie als Unternehmen weiterhin blind die teuersten Modelle nutzen, nur weil sie bekannter sind. Oder möchten Sie lernen, mit einem “manchmal ist ausreichend gut genug”-Modell Geld zu sparen?