Wie wirken sich die Bindung an KI-Modelle und -Plattformen auf die Wechselkosten aus?

Die Bindung an KI-Modelle und -Plattformen erhöht die Wechselkosten, da sie tiefgreifende technische, finanzielle und organisatorische Abhängigkeiten schafft, die einen Wechsel zu einem anderen Anbieter kostspielig und mit erheblichen Störungen verbunden machen. Je mehr ein Unternehmen proprietäre APIs integriert, Modelle auf anbieterspezifischer Infrastruktur optimiert oder Arbeitsabläufe rund um die Tools einer einzigen Plattform aufbaut, desto schwieriger wird ein Wechsel. Dieser Artikel beleuchtet die spezifischen Mechanismen hinter dieser Abhängigkeit und zeigt auf, wie Sie damit umgehen können.

Was führt eigentlich zu einer Bindung an eine KI-Plattform?

Eine Lock-in-Situation bei der Nutzung einer KI-Plattform entsteht, wenn die Arbeitsabläufe, Datenpipelines und die technische Architektur Ihres Unternehmens so eng mit der Umgebung eines bestimmten Anbieters verknüpft sind, dass ein Wechsel einen Neuaufbau wesentlicher Teile Ihrer Infrastruktur erfordern würde. Diese Abhängigkeit ist selten das Ergebnis einer einzelnen Entscheidung, sondern entsteht schrittweise in verschiedenen Bereichen.

Zu den häufigsten Ursachen für eine Bindung an eine KI-Plattform zählen:

• Proprietäre APIs: Wenn Ihre Anwendungen herstellerspezifische Endpunkte aufrufen, bedeutet ein Wechsel, dass jeder Integrationspunkt neu geschrieben werden muss.
• Speicherort und Formatierung der Daten: Trainingsdaten, Datensätze zur Feinabstimmung und Einbettungen, die in herstellerspezifischen Formaten gespeichert sind, können nicht einfach exportiert und an anderer Stelle wiederverwendet werden.
• Investitionen in die Feinabstimmung von Modellen: Monatelange fachspezifische Feinabstimmung am Basismodell eines Anbieters führt zu Ergebnissen, die nicht auf das Modell eines Mitbewerbers übertragen werden können, ohne diese Arbeit erneut durchzuführen.
• Abhängigkeiten in Bezug auf Werkzeuge und Beobachtbarkeit: Überwachungs-, Protokollierungs- und Auswertungswerkzeuge, die auf der Telemetrie einer bestimmten Plattform basieren, lassen sich selten problemlos auf eine andere Plattform übertragen.
• Organisationswissen: Die Teams erwerben Fachwissen über die Tools, die Dokumentation und die Besonderheiten eines bestimmten Anbieters. Dieses institutionelle Wissen lässt sich nicht automatisch übertragen.

Zusammen führen diese Faktoren zu einer Situation, in der die theoretischen Wechselkosten weit über dem Listenpreis eines konkurrierenden Dienstes liegen.

Inwiefern unterscheiden sich die Wechselkosten bei einer Bindung an ein KI-Modell und einer Bindung an eine Plattform?

Die Bindung an KI-Modelle und die Bindung an KI-Plattformen hängen zwar zusammen, sind jedoch zwei unterschiedliche Phänomene. Die Bindung an Modelle bezieht sich auf die Abhängigkeit von einem bestimmten, trainierten Modell, während die Bindung an Plattformen die Abhängigkeit von der Infrastruktur, den Werkzeugen und dem damit verbundenen Ökosystem bezeichnet. In der Praxis ist die Bindung an Modelle eher technischer Natur, während die Bindung an Plattformen eher organisatorischer und finanzieller Art ist.

Bindung an KI-Modelle

Wenn Sie ein Grundmodell feinabstimmen, Prompt-Engineering-Workflows auf dessen spezifisches Verhalten ausrichten oder sich auf dessen einzigartige Ausgabemerkmale verlassen, entsteht eine Modellabhängigkeit. Der Wechsel zu einem anderen Modell – selbst wenn es vom selben Anbieter stammt – kann zu inkonsistenten Ausgaben führen, die nachgelagerte Prozesse beeinträchtigen. Die Wechselkosten bestehen hier in erster Linie aus der Entwicklungszeit, die erforderlich ist, um ein Ersatzmodell für alle Ihre Anwendungsfälle neu zu bewerten, mit neuen Prompts zu versorgen und erneut zu validieren.

Bindung an eine KI-Plattform

Die Plattformabhängigkeit ist umfassender. Sie umfasst die Rechenumgebung, die Bereitstellungsinfrastruktur, die Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage, die Schnittstellen für die Abrechnung und das Kostenmanagement sowie die Governance-Tools, die das Modell umgeben. Eine Abwanderung von einer Plattform bedeutet, dass all diese Ebenen gleichzeitig berücksichtigt werden müssen. Die Wechselkosten umfassen hier nicht nur den technischen Aufwand, sondern auch die Umschulung von Mitarbeitern, die Neuverhandlung von Verträgen sowie den Wiederaufbau der Kostentransparenz und des Berichtswesens.

Für das IT-Finanzmanagement stellt die Plattformabhängigkeit in der Regel das größere Problem dar, da sich die damit verbundenen Kosten im Voraus nur schwer beziffern lassen und meist erst bei einem Migrationsversuch zutage treten.

Welche versteckten Kosten entstehen bei der Abwanderung von einem KI-Anbieter?

Zu den versteckten Kosten einer Abwanderung von einem KI-Anbieter zählen Umschulungen, die Wiedereingliederung von Mitarbeitern, die Datenmigration, Produktivitätsverluste während der Umstellung sowie die Opportunitätskosten durch die von der Produktentwicklung abgezogene Entwicklungszeit. Diese Kosten tauchen bei ersten Anbietervergleichen selten auf, machen jedoch häufig den Großteil des tatsächlichen Migrationsbudgets aus.

Zu den spezifischen Kategorien versteckter Kosten, die zu berücksichtigen sind, gehören:

• Kosten für die erneute Validierung: Jede automatisierte Entscheidung, jeder Workflow zur Inhaltserstellung und jede Prognose-Pipeline muss anhand des neuen Modells getestet werden, um sicherzustellen, dass die Qualität der Ergebnisse erhalten bleibt.
• Datenmigration und Neuformatierung: Proprietäre Einbettungsformate, Vektorspeicher und Trainingsdatensätze müssen oft in erheblichem Umfang umgewandelt werden, bevor sie auf einer neuen Plattform genutzt werden können.
• Kosten für den Vertragsausstieg: Rabatte für verbindliche Nutzung, Vereinbarungen über reservierte Kapazitäten und Unternehmensverträge sehen in der Regel Vertragsstrafen oder den Verfall von im Voraus bezahlten Guthaben bei vorzeitiger Kündigung vor.
• Produktivitätsverlust: Teams, die mit den Tools, der Dokumentation und den Supportkanälen einer Plattform vertraut sind, verlieren während der Übergangsphase an Effizienz.
• Parallele Betriebskosten: Die meisten Unternehmen betreiben während der Migration alte und neue Umgebungen parallel, wodurch sich bestimmte Infrastrukturkosten vorübergehend verdoppeln.
• Neuzertifizierung im Bereich Sicherheit und Compliance: Falls der neue Anbieter in verschiedenen Regionen oder unter unterschiedlichen Compliance-Rahmenbedingungen tätig ist, muss Ihr Sicherheitsteam die Umgebung neu bewerten und erneut zertifizieren.

Insgesamt können diese versteckten Kosten die direkten Lizenzkosten der neuen Plattform leicht übersteigen. Aus diesem Grund sollten Entscheidungen im Bereich KI, die zu einer Anbieterabhängigkeit führen können, einer gründlichen finanziellen Modellierung unterzogen werden, bevor Sie sich in großem Umfang an einen Anbieter binden.

Inwiefern erschwert die „AI-Lock-in“-Situation Entscheidungen im Bereich des IT-Finanzmanagements?

Die „AI-Lock-in“-Situation erschwert das IT-Finanzmanagement, da es dadurch schwierig wird, die tatsächlichen Kosten einer KI-Investition zu messen, zu prognostizieren oder mit Alternativen zu vergleichen. Wenn die Wechselkosten hoch und undurchsichtig sind, verliert das Unternehmen den nötigen Verhandlungsspielraum, um Ausgaben effektiv zu verhandeln, zu optimieren oder umzuverteilen.

Aus einem FinOps und Cloud-Kostenmanagement Aus dieser Perspektive betrachtet stellen Abhängigkeiten von KI-Plattformen eine Reihe spezifischer Herausforderungen dar:

• Undurchsichtige Wirtschaftlichkeit der einzelnen Einheiten: Bei einer verbrauchsabhängigen Preisgestaltung für KI, bei der Sie pro Token, pro Inferenz oder pro Rechenstunde zahlen, ist es schwierig, stabile Kostenmodelle zu erstellen oder die Ausgaben genau zu prognostizieren.
• Lücken in der Rechenschaftspflicht: Entscheidungen über KI-Plattformen treffen die Entwicklungsteams, doch die Kosten trägt die IT-Finanzabteilung. Ohne klare Zuständigkeiten steigen die Ausgaben ohne jegliche Kontrolle.
• Geringere Verhandlungsmacht: Sobald Ihr Unternehmen tief in eine Plattform eingebunden ist, verliert es die glaubwürdige Möglichkeit, sich davon zu lösen, was Ihre Verhandlungsposition bei Vertragsverlängerungen schwächt.
• Risiko der Investitionsstrandung: Investitionen in die Feinabstimmung, maßgeschneiderte Integrationen und plattformspezifische Tools stellen versunkene Kosten dar, die nicht wieder hereingeholt werden können, wenn der Anbieter seine Preise ändert, ein Modell ausläuft oder übernommen wird.

Ein effektives IT-Kostenmanagement für KI erfordert, dass die Plattformabhängigkeit von Anfang an als finanzielle Risikokategorie betrachtet wird und nicht als technisches Problem, das erst später angegangen werden muss. Das bedeutet, dass bei der Anbieterauswahl Schätzungen zu den Wechselkosten einbezogen werden müssen, die KI-Ausgaben detailliert nachverfolgt werden müssen und Governance-Prozesse etabliert werden müssen, die der Finanzabteilung und der IT-Abteilung gemeinsamen Einblick in die Nutzungsmuster gewähren.

Welche Strategien zur Einführung von KI verringern das Risiko von Wechselkosten?

Zu den KI-Einführungsstrategien, die das Risiko von Wechselkosten am wirksamsten verringern, gehören Abstraktionsschichten, die Einführung offener Standards, herstellerunabhängige Architekturen und konsequente Maßnahmen zur Datenportabilität. Keine dieser Strategien beseitigt die Bindung an einen Anbieter vollständig, aber jede verringert die Kosten und die Komplexität eines Wechsels, wenn die Umstände dies erfordern.

• API-Abstraktionsschichten: Wenn AI-Anrufe über eine interne Abstraktionsschicht geleitet werden, anstatt die APIs der Anbieter direkt aufzurufen, bedeutet dies, dass ein Wechsel des zugrunde liegenden Modells oder der Plattform nur an einer Stelle Änderungen erfordert und nicht in jeder einzelnen Anwendung.
• Offene Modellformate und Standards: Wählen Sie nach Möglichkeit Modelle und Datenformate, die offenen Standards entsprechen. Dies sorgt für mehr Flexibilität bei der Bewertung von Alternativen.
• Testumgebungen mit Geräten verschiedener Hersteller: Durch die Aufrechterhaltung aktiver Integrationen mit mehr als einem KI-Anbieter – selbst bei geringer Nutzung – bleibt Ihr Team mit Alternativen vertraut und behält die technische Möglichkeit, zu einem anderen Anbieter zu wechseln.
• Tragbare Datensätze zur Feinabstimmung: Speichern Sie Trainings- und Feinabstimmungsdaten in Formaten und an Speicherorten, die Sie selbst kontrollieren, unabhängig von der Speicherumgebung des Anbieters.
• Modulare Architektur: Entwerfen Sie KI-gestützte Funktionen als modulare Komponenten, anstatt modellspezifische Logik in die gesamte Anwendungsschicht einzubetten.

Diese Strategien erfordern zwar anfängliche Investitionen in die Technik, doch diese Investitionen zahlen sich langfristig in Form von Verhandlungsmacht, klaren Führungsstrukturen und einem geringeren finanziellen Risiko aus.

Wann sollte ein Unternehmen eine Bindung an einen KI-Anbieter in Kauf nehmen?

Ein Unternehmen sollte eine Bindung an einen KI-Anbieter in Kauf nehmen, wenn der Leistungsvorteil eines bestimmten Modells oder einer bestimmten Plattform groß genug ist, um diese Abhängigkeit zu rechtfertigen, wenn der Anwendungsfall stabil ist und eine Migration unwahrscheinlich ist und wenn die Vertragsbedingungen einen angemessenen Schutz vor den größten finanziellen Risiken bieten. Die Akzeptanz einer solchen Bindung ist eine bewusste Abwägung und kein Standardvorgehen.

Zu den Umständen, unter denen die Zustimmung zu einer Bindungsfrist sinnvoller erscheint, gehören:

• Das Modell bzw. die Infrastruktur des Anbieters bietet eine Funktionslücke, die für Ihren spezifischen Anwendungsfall von keiner Alternative ausgeglichen werden kann.
• Der Anwendungsfall ist klar definiert, in seinem Umfang begrenzt und es ist unwahrscheinlich, dass er sich zu einer umfassenderen Abhängigkeit ausweitet.
• Zu den Vertragsbedingungen gehören Verpflichtungen zur Preisstabilität, Kündigungsfristen für auslaufende Modelle sowie Garantien für den Datenexport.
• Das Unternehmen hat eine formelle Analyse der Wechselkosten durchgeführt und akzeptiert das finanzielle Risiko als angemessen im Verhältnis zum erzielten Geschäftswert.

Umgekehrt sollten Sie einer Bindung widerstehen, wenn es sich um einen explorativen Anwendungsfall handelt, wenn das Preismodell des Anbieters undurchsichtig ist oder sich wahrscheinlich ändern wird oder wenn sich die Abhängigkeit von der Plattform gleichzeitig auf mehrere kritische Geschäftsfunktionen erstrecken würde. Die Entscheidung ist letztlich finanzieller und strategischer Natur und verdient dieselbe Sorgfalt, die Sie bei jeder größeren Infrastrukturentscheidung an den Tag legen würden.

So helfen wir Ihnen, die Abhängigkeit von KI-Anbietern und das Risiko durch Cloud-Kosten zu bewältigen

Das Management des finanziellen Risikos einer Bindung an eine KI-Plattform erfordert dieselbe Disziplin wie die Bewältigung jeder anderen Herausforderung im Zusammenhang mit Cloud-Kosten: Transparenz, Verantwortlichkeit und Governance, die technologische Entscheidungen mit geschäftlichen Ergebnissen verknüpft. Bei It’s Value unterstützen wir Unternehmen dabei, genau diese Fähigkeiten aufzubauen.

Mit unseren FinOps-Dienstleistungen unterstützen wir Sie bei folgenden Aufgaben:

• Einrichtung Vollkostenverrechnung über Cloud- und KI-Plattformen hinweg, sodass Sie genau wissen, wie viel Sie ausgeben, wofür und warum
• Gebäude Governance-Rahmenbedingungen die den Teams aus den Bereichen Finanzen, IT und Technik gemeinsame Entscheidungsbefugnisse hinsichtlich der Plattformverpflichtungen und der Nutzung einräumen
• Betreiben eines Bewertung des Reifegrades von FinOps um festzustellen, in welchen Bereichen es Ihrer Organisation an Transparenz oder Rechenschaftspflicht hinsichtlich der Ausgaben für Cloud-KI mangelt
• Entwerfen Rahmenwerke zur Lieferantenbewertung die die Umstellungskosten beziffern, bevor Sie sich in großem Umfang für eine Plattform entscheiden
• Die Verknüpfung des Cloud-Kostenmanagements mit Ihrer übergeordneten IT-Finanzmanagementstrategie durch Integration von TBM und FinOps, sodass Investitionsentscheidungen im Bereich KI unter vollständiger Berücksichtigung Ihres Technologieportfolios getroffen werden
• Unterstützung Einführung von FinOps-Tools um Ihren Teams zuverlässige, verwertbare Daten zur Verfügung zu stellen, anstatt bloße Verbrauchsberichte, die ungenutzt bleiben

Sollten Abhängigkeiten von KI-Plattformen in Ihrem Unternehmen finanzielle Risiken oder Lücken in der Unternehmensführung verursachen, möchten wir Ihnen gerne dabei helfen, diese mit einem strukturierten, pragmatischen Ansatz anzugehen. Nehmen Sie Kontakt mit uns auf um das Gespräch zu beginnen.