KI-Kostenmanagement: Steigende Ausgaben steuern, ohne die Einführung auszubremsen

KI-Kostensteuerung als gemeinsame Verantwortung verankern

Eine wirksame Steuerung der KI-Kosten erfordert funktionsübergreifende Zusammenarbeit, denn kein einzelnes Team verfügt über sämtliche Informationen und Fähigkeiten, die dafür nötig sind.

Die Finanzabteilung bringt die Perspektive der Budgetierung und Prognose ein, IT und Entwicklung kennen die technischen Verbrauchstreiber, die Fachbereiche verstehen Anwendungsfälle und Ergebnisse, und der Einkauf verfügt über kommerzielle Kompetenz und Lieferantenexpertise.

Wir beobachten erste Unternehmen, die diese Perspektiven in speziellen Teams zur KI-Governance bündeln. Das konkrete Modell kann variieren. Entscheidend sind klare Verantwortlichkeiten und ein Mechanismus, der Entscheidungen über Nutzung, Budgets und Lieferanten miteinander verknüpft. Ohne diese Abstimmung droht eine isolierte Steuerung einzelner Teilbereiche.

Nachfrage verstehen und segmentieren

Wie in unserem vorherigen Artikel erläutert, beginnt das Management von KI-Ausgaben mit Transparenz. Um daraus Maßnahmen abzuleiten, müssen Unternehmen die zugrunde liegende Nachfrage verstehen: Wer nutzt KI, wofür, mit welchen Tools und wie verändern sich diese Muster?

Dazu gehört, welche Nutzenden, Teams und Abteilungen den Verbrauch bestimmen, wie die tatsächliche Nutzung im Vergleich zu Budgets und Verpflichtungen gegenüber Anbietern ausfällt und wo erhebliche Abweichungen entstehen.

Pauschale Vergleichswerte je Nutzer reichen nicht aus. Ein Marketingteam, das KI intensiv zur Erstellung von Materialien einsetzt, hat möglicherweise ein völlig anderes Verbrauchsprofil als jemand, der gelegentlich einen allgemeinen Assistenten nutzt. Unternehmen sollten deshalb Nutzende und Anwendungsfälle segmentieren, erwartete Bandbreiten definieren und relevante Ausnahmen identifizieren, statt alle gleich zu behandeln.

Damit entsteht eine deutlich bessere Grundlage für die Entscheidung, wo Maßnahmen erforderlich sind.

Erst analysieren, dann einschränken

Ein ungewöhnlich hoher Verbrauch sollte zunächst eine Prüfung auslösen und nicht automatisch zur Sperrung führen.

Eine besonders produktive Person kann gute Gründe haben, deutlich mehr KI zu nutzen als andere. Eine andere wählt möglicherweise lediglich ein teures Modell oder eine Funktion für Aufgaben, die sich anders ebenso wirksam erledigen ließen. Entscheidend ist daher, die Kostentreiber zu verstehen.

Gezielte Maßnahmen und Schulungen können ineffizienten Verbrauch reduzieren, ohne die Einführung zu behindern. Gespräche mit einzelnen Nutzenden oder Teams helfen, effizientere Tools und Verhaltensweisen zu identifizieren. Produktive Vielnutzende sollten nicht eingeschränkt werden, wenn ihr höherer Bedarf gerechtfertigt ist. Wo nötig, können strengere Kontrollen folgen.

Schulungen sind damit sowohl Bestandteil der Kostensteuerung als auch Instrument zur Förderung der KI-Einführung. Wenn besonders einflussreiche Nutzende die Kostenfolgen verschiedener Tools, Modelle und Verhaltensweisen kennen, können sie effizienter arbeiten und dennoch weiter experimentieren.

Maßnahmen an der Quelle der KI-Ausgaben ausrichten

Welche Reaktion sinnvoll ist, hängt auch von der Herkunft der KI-Ausgaben ab. Die vier Bereiche aus unserem vorherigen Artikel erfordern unterschiedliche Maßnahmen.

• KI zur Produktivitätssteigerung von Mitarbeitenden: Nutzende und Anwendungsfälle segmentieren, gezielt schulen und erwartete Ausgabenbandbreiten oder Warnmeldungen nutzen, um das Verhalten zu steuern, ohne den Zugang unnötig einzuschränken.
• KI zur Produktivitätssteigerung in der Softwareentwicklung: Weniger auf einfache Verbrauchsgrenzen achten, sondern prüfen, ob Tools und Modelle für die jeweilige Entwicklungsaufgabe geeignet sind und nützliche Ergebnisse liefern.
• KI-gestützte Arbeitsabläufe und Produkte: Mit zunehmender Nutzung beeinflussen technische Entscheidungen, etwa die Modellauswahl und die Gestaltung der Abläufe, die laufenden Kosten immer stärker. Das erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen technischen und finanziellen Verantwortlichen.
• KI in Software von Drittanbietern: KI-Investitionen zentral erfassen, um Doppelungen zu vermeiden. Zusatzkosten und Nutzen von KI-Funktionen bewerten und kommerzielle Flexibilität bewahren, während sich Angebote und Preismodelle der Anbieter weiterentwickeln.

Für alle vier Bereiche gilt derselbe Grundsatz: Erst die Nachfrage und ihre Treiber verstehen, dann über Maßnahmen entscheiden. 

Nachfrageanalysen für bessere Prognosen und kommerzielle Entscheidungen nutzen

Beobachtete Nachfrage bietet eine solidere Grundlage für die KI-Budgetplanung als pauschale Annahmen zum durchschnittlichen Verbrauch pro Person.

Durch die Segmentierung von Nutzenden, Teams und Anwendungsfällen erkennen Unternehmen, wo der Verbrauch relativ gut planbar ist und wo größere Schwankungen zu erwarten sind. Erwartete Ausgabenbandbreiten lassen sich darauf aufbauend festlegen und mit zunehmender Verbreitung weiterentwickeln.

Unsicherheit lässt sich dadurch nicht vollständig beseitigen. Nutzung, Leistungsfähigkeit und Preise von KI verändern sich zu schnell für unveränderliche Prognosen. Dennoch erhält die Finanzabteilung ein realistischeres Bild der künftigen Ausgaben, ihrer Treiber und des erforderlichen Budgets.

Dieselben Erkenntnisse verbessern Entscheidungen über Anbieter. Sobald die Nachfrage besser verstanden wird, kann der Einkauf fundierter über Abnahmemengen, Rabattstrukturen, die Übertragung ungenutzter Kontingente, den Schutz vor Mehrverbrauchskosten, Vertragslaufzeiten, Anbieterberichte und Flexibilität entscheiden.

Die Reihenfolge ist entscheidend. Wer Verpflichtungen gegenüber einem Anbieter erhöht, bevor die Nachfrage verstanden ist, kann sich langfristig an ein Preismodell binden, das die tatsächliche KI-Nutzung nicht angemessen abbildet. Eine klare Ausgangsbasis hilft zu unterscheiden, welcher Verbrauch planbar genug für feste Zusagen ist und wo Flexibilität wertvoller bleibt.

Dasselbe gilt für KI-Funktionen in bestehender Software. Bevor Unternehmen einen KI-Aufpreis akzeptieren oder Verpflichtungen ausweiten, sollten sie die erwartete Nutzung, zusätzliche Kosten und verfügbare Alternativen prüfen.

Bessere Erkenntnisse über die Nachfrage stärken damit die Grundlage des Einkaufs, um Verpflichtungen angemessen zu dimensionieren, Flexibilität zu erhalten und Lieferantenkonditionen zu verhandeln.

Einen nachhaltigen Ansatz zur KI-Kostensteuerung etablieren

Die Steuerung von KI-Kosten muss sich mit Modellen, Tools, Preisen und Nutzungsmustern weiterentwickeln. Regelmäßige Prüfungen von Verbrauch, Ausnahmen, Prognosen, Budgets und Verpflichtungen gegenüber Anbietern helfen Unternehmen, auf neue Muster zu reagieren. Kontinuierliches Feedback und Schulungen fördern langfristig effizientere Verhaltensweisen.

Die Logik ist einfach: Mehr Transparenz ermöglicht gezieltere Maßnahmen. Eine besser gesteuerte Nachfrage verbessert Prognosen. Und bessere Prognosen führen zu fundierteren kommerziellen Entscheidungen.

Richtig umgesetzt schafft dieser Ansatz eine nachhaltigere Grundlage für die Einführung von KI: mit besser informierten Nutzenden, realistischeren Budgets und kommerziellen Vereinbarungen, die sich mit der Nachfrage weiterentwickeln. Zugleich gewinnen Finanz- und Technologieverantwortliche mehr Sicherheit, dass wachsende KI-Investitionen auch bei zunehmender Nutzung aktiv gesteuert werden.