Welche indirekten KI-Kosten werden von Finanzteams häufig übersehen?

Finanzteams übersehen indirekte KI-Kosten meist, da KI-Ausgaben nicht als eigenständiger Posten ausgewiesen werden. Stattdessen verteilen sie sich auf Cloud-Infrastruktur, Datenspeicher, Softwarelizenzen, Sicherheitstools und Personalkosten, die bereits in anderen Budgetkategorien enthalten sind. Diese versteckten Kosten können den sichtbaren Preis einer KI-Initiative leicht verdoppeln oder verdreifachen, was eine genaue Budgetplanung ohne einen strukturierten Ansatz für die Gesamtbetriebskosten von KI nahezu unmöglich macht.

In den folgenden Abschnitten werden die häufigsten blinden Flecken beleuchtet – von der Dateninfrastruktur bis hin zu abteilungsübergreifenden Personalkosten – und es wird aufgezeigt, wie Sie diese aufdecken können, bevor sie Ihr KI-Investitionsvorhaben zum Scheitern bringen.

Warum bleiben indirekte KI-Kosten in den üblichen IT-Budgets verborgen?

Indirekte KI-Kosten bleiben verborgen, da Standard-IT-Budgets nach Systemen oder Abteilungen gegliedert sind und nicht nach Initiativen. Wenn ein KI-Projekt auf bestehende Cloud-Konten, gemeinsam genutzte Datenpipelines und Arbeitszeit von Mitarbeitern zurückgreift, die bereits anderweitig zugewiesen ist, taucht keiner dieser Ausgabenposten unter einer eigenen KI-Budgetlinie auf. Die Kosten sind real, aber für jeden, der das Budget von außen betrachtet, unsichtbar.

Dieses Problem ist struktureller Natur. Die meisten Unternehmen planen ihre Budgets auf der Grundlage stabiler, vorhersehbarer Kostenkategorien: Infrastruktur, Softwarelizenzen, Personalbestand und Support. KI-Workloads lassen sich jedoch nicht eindeutig einer dieser Kategorien zuordnen. Sie sind dynamisch, nutzungsabhängig und von Natur aus funktionsübergreifend. Ein einzelnes KI-Modell im Produktivbetrieb kann gleichzeitig Rechenleistung aus dem Cloud-Budget, Speicherplatz aus dem Budget für die Datenplattform und Arbeitszeit von Analysten aus dem Business-Intelligence-Budget beanspruchen, ohne dass die Verantwortlichen für diese Bereiche den Zusammenhang erkennen.

Das hat zur Folge, dass Finanzteams lediglich die direkten Anschaffungskosten von KI-Tools oder -Plattformen erkennen. Die weitaus umfangreichere Kategorie der indirekten KI-Kosten – also die Kosten für Infrastruktur, Integration, Governance und Produktivitätsaufwand, die für den Betrieb der KI erforderlich sind – wird nicht erfasst. Dies ist kein Versagen der Finanzdisziplin, sondern eine Lücke in der Art und Weise, wie KI-Ausgaben kategorisiert und gesteuert werden.

Welche indirekten KI-Kosten werden am häufigsten übersehen?

Die am häufigsten übersehenen indirekten KI-Kosten lassen sich in vier Kategorien einteilen: Dateninfrastruktur, Integration und Middleware, Sicherheit und Compliance sowie Personal. Alle diese Posten sind bereits vor der Einführung von KI im Budget enthalten, weshalb der Beitrag der KI zu ihrem Wachstum oft unbemerkt bleibt.

• Datenspeicherung und -verarbeitung: KI-Modelle erfordern große Mengen an bereinigten, strukturierten Daten. Die Kosten für die Speicherung, Übertragung und Verarbeitung dieser Daten werden aus den Budgets der bestehenden Datenplattformen bestritten und nicht der KI zugerechnet.
• Kosten für Integration und APIs: Die Anbindung von KI-Tools an bestehende Systeme erfordert Middleware, API-Aufrufe und oft auch maßgeschneiderte Entwicklungen. Diese Kosten werden im Software- oder DevOps-Budget verbucht, nicht unter den KI-Ausgaben.
• Tools für Sicherheit und Compliance: KI-Systeme bringen neue Anforderungen an die Datenverwaltung mit sich. Die zusätzlichen Maßnahmen zur Überwachung, Zugriffskontrolle und Protokollierung von Prüfungen, die zur Erfüllung dieser Anforderungen erforderlich sind, werden selten der KI-Initiative zugeschrieben, durch die dieser Bedarf erst entstanden ist.
• „Shadow-AI“ und der Einsatz nicht verwalteter Tools: Teams führen KI-gestützte Tools eigenständig ein, häufig über bestehende SaaS-Abonnements oder persönliche Konten. Diese Kosten sind für die zentralen Finanzabteilungen praktisch nicht sichtbar.
• Schulung und Veränderungsmanagement: Die Weiterbildung der Mitarbeiter im effektiven Umgang mit KI-Tools erfordert Zeit und finanzielle Mittel, wird jedoch in der Regel den Bereichen Personalwesen oder Weiterbildung und Entwicklung zugeordnet und nicht dem KI-Programm selbst.

Insgesamt übersteigen diese indirekten Kosten oft die direkten Kosten der KI-Plattform oder des KI-Modells selbst. Sie als KI-Kosten und nicht als allgemeinen Anstieg der Gemeinkosten zu betrachten, ist der erste Schritt zu einer genauen KI-Budgetplanung.

Inwiefern treibt die Dateninfrastruktur die tatsächlichen Kosten der KI in die Höhe?

Die Dateninfrastruktur treibt die tatsächlichen Kosten der KI in die Höhe, da KI-Modelle von Natur aus datenintensiv sind. Für jedes Modell müssen Daten gesammelt, bereinigt, gespeichert, versioniert und zügig zugänglich gemacht werden. Jeder dieser Schritte ist mit Kosten verbunden, die mit den Zielen Ihres KI-Programms skalieren, und der Großteil dieser Kosten wird aus Budgets bestritten, die bereits vor der KI-Initiative vorgesehen waren.

Bedenken Sie, was passiert, wenn ein Unternehmen eine KI-Workload in die Produktion überführt. Der Speicherbedarf steigt, da das Modell Trainingsdaten, Validierungsdaten und fortlaufende Inferenzprotokolle benötigt. Die Rechenkosten steigen, da die Datenvorverarbeitung und die Modellinferenz kontinuierlich laufen. Die Gebühren für den ausgehenden Netzwerkverkehr steigen, da Daten zwischen Speicherschichten, Verarbeitungsumgebungen und dem Modell-Endpunkt übertragen werden. Keine dieser Postenpositionen wird auf der Rechnung als “KI” ausgewiesen.

Die Datenqualität ist ein weiterer versteckter Kostenfaktor. KI-Modelle liefern schlechte Ergebnisse, wenn sie mit inkonsistenten oder unvollständigen Daten gefüttert werden. Um dies zu beheben, sind Datenengineering-Maßnahmen erforderlich, was zusätzlichen Personalaufwand oder den Einsatz von Auftragnehmern, bessere Tools und längere Projektlaufzeiten bedeutet. Finanzteams betrachten diese Kosten selten als KI-Kosten, da die Arbeit von Datenteams erledigt wird, deren Budgets bereits lange vor Beginn des KI-Programms existierten.

Hier ist, wo FinOps-Verfahren über das Cloud-Kostenmanagement hinaus an Bedeutung gewinnen. Indem Sie die gleiche Transparenz auf Verbrauchsebene, die FinOps für Cloud-Ausgaben bietet, auf Ihre KI-Dateninfrastruktur anwenden, können Sie genau nachvollziehen, welche Workloads das Wachstum bei Speicher- und Rechenkapazitäten vorantreiben, und diese Kosten der richtigen Initiative zuordnen.

Welche versteckten Personalkosten und Produktivitätskosten sind mit der Einführung von KI verbunden?

Versteckte Personalkosten und Produktivitätskosten gehören zu den größten und am wenigsten sichtbaren Komponenten der Gesamtbetriebskosten von KI. Dazu zählt die Zeit, die Mitarbeiter damit verbringen, neue Tools zu erlernen, Arbeitsabläufe anzupassen, KI-Ergebnisse zu validieren und die durch KI entstehenden Governance-Anforderungen zu verwalten. Diese Kosten sind real, tauchen jedoch selten in der KI-Budgetplanung auf, da sie durch die vorhandenen Kapazitäten des Teams aufgefangen werden.

Einige personalbezogene Kostenkategorien werden durchweg nicht erfasst:

• Zeitpunkt der Ausgabevalidierung: KI-Tools ersetzen die menschliche Überprüfung nicht. Insbesondere in regulierten Branchen müssen Mitarbeiter die von der KI generierten Ergebnisse überprüfen, bevor darauf gehandelt wird. Dies nimmt Zeit in Anspruch, die nicht als KI-Kosten verbucht wird.
• Prompt-Engineering und Werkzeugkonfiguration: Um nützliche Ergebnisse aus KI-Tools zu erzielen, sind Fachkenntnisse und wiederholtes Ausprobieren erforderlich. Die Zeit, die Mitarbeiter für den Aufbau dieser Fachkenntnisse aufwenden, ist zwar eine Investition in das KI-Programm, führt jedoch in anderen Bereichen zu einem Produktivitätsrückgang.
• Aufgaben im Bereich Governance und Aufsicht: Mit zunehmendem Einsatz von KI benötigen Unternehmen Mitarbeiter, die die Modellleistung verwalten, auf Verzerrungen oder Abweichungen achten und Prüfpfade führen. Diese Aufgaben fallen oft den vorhandenen Mitarbeitern zu, ohne dass dafür formelle Haushaltsmittel bereitgestellt werden.
• Change Management und Unterstützung bei der Einführung: Die Einführung von KI-Tools ohne strukturierte Unterstützung bei der Umsetzung führt zu einer geringen Nutzungsrate und verschwendeten Investitionen. Die Kosten für eine ordnungsgemäße Umsetzung (Kommunikation, Schulungen und Coaching) werden so gut wie nie dem KI-Programm zugerechnet.

Die Auswirkungen auf die Produktivität sind zweischneidig. Die Einführung von KI kann kurzfristig zu Produktivitätsrückgängen führen, während sich die Teams umstellen und es einige Zeit dauert, bis sich die erwarteten Vorteile einstellen. Finanzteams, die diese Übergangsphase nicht berücksichtigen, werden feststellen, dass ihre Berechnungen zum ROI der KI im ersten Jahr schlechter ausfallen als erwartet, selbst wenn das Programm planmäßig verläuft.

Wie können Finanzteams KI-Kosten aufschlüsseln, die sich über mehrere Abteilungen erstrecken?

Finanzteams können abteilungsübergreifende KI-Kosten offenglegen, indem sie eine gemeinsame Kostentaxonomie einführen, die KI-bezogene Ausgaben zum Zeitpunkt ihrer Entstehung kennzeichnet, unabhängig davon, in welchem Budget sie verbucht werden. Dies erfordert eine Zusammenarbeit zwischen dem Finanzwesen, der IT und den Geschäftsbereichen, die KI-Initiativen durchführen, sowie eine Governance, die die Kostenzuordnung zu einer einheitlichen Praxis macht und nicht nur zu einer einmaligen Maßnahme.

Die praktischen Schritte sehen wie folgt aus:

1. KI als Kostenkategorie definieren: Einigen Sie sich unternehmensweit darauf, was als KI-bezogene Ausgaben gilt. Dazu gehören direkte Kosten für Tools, aber auch die Dateninfrastruktur, Integrationsarbeiten, Sicherheitsaufwand und die Arbeitszeit der Mitarbeiter, die direkt den KI-Programmen zuzuordnen ist.
2. Verwenden Sie eine einheitliche Kennzeichnung: Verwenden Sie in Cloud-Umgebungen Ressourcen-Tags, um KI-Workloads zu kennzeichnen. Verwenden Sie in Projektmanagement- und Finanzsystemen einen einheitlichen Kostencode für KI-Initiativen, damit Zeit- und Kostenaufwände abteilungsübergreifend zusammengefasst werden können.
3. Funktionsübergreifende Transparenz schaffen: Erstellen Sie eine gemeinsame Berichtsansicht, in der Cloud-Kosten, Kosten für Softwarelizenzen und Personalkosten unter dem Dach des KI-Programms zusammengefasst werden. Dies setzt voraus, dass Finanz-, IT- und HR-Systeme Daten austauschen – was sowohl eine organisatorische als auch eine technische Herausforderung darstellt.
4. Führen Sie regelmäßig Überprüfungen durch, nicht nur während des Haushaltszyklus: KI-Kosten unterliegen Schwankungen. Nutzungsabhängige Gebühren können unerwartet in die Höhe schnellen. Eine monatliche oder vierteljährliche Überprüfung, die die Nachverfolgung der KI-Kosten umfasst, hilft Teams dabei, Kostensteigerungen zu erkennen, bevor sie zu einem Budgetproblem werden.

Die eigentliche Herausforderung besteht darin, dass sich KI-Kosten eher wie Cloud-Kosten als wie herkömmliche IT-Kosten verhalten. Sie sind variabel, nutzungsabhängig und werden teamübergreifend geteilt. Das Governance-Modell, das für feste Softwarelizenzen funktioniert, eignet sich nicht für KI-Infrastrukturkosten. Unternehmen, die das KI-Kostenmanagement als Erweiterung ihres Finanzmanagements für die Cloud betrachten, werden es viel leichter haben, den Überblick zu behalten, wenn ihre KI-Programme skalieren.

So unterstützen wir Sie bei der Verwaltung indirekter KI-Kosten

Wir unterstützen Unternehmen dabei, bei ihren KI- und Cloud-Investitionen den Schritt von der Kostentransparenz zur Kostenkontrolle zu vollziehen. Mit unseren FinOps-Dienstleistungen stellen wir Ihnen die Strukturen, Tools und Governance-Mechanismen zur Verfügung, mit denen Sie KI-bezogene Ausgaben überall in Ihrem Budget nachverfolgen können – nicht nur in der Budgetposition für KI-Tools.

Konkret unterstützen wir Sie bei folgenden Aufgaben:

• Vollständige Kostenverrechnung für Cloud- und KI-Workloads, einschließlich Kosten für Rechenleistung, Speicherplatz, Datenübertragung und Support, die in der Standardberichterstattung in der Regel nicht ausgewiesen werden
• Tagging und Gestaltung der Taxonomie damit die Ausgaben im Zusammenhang mit KI abteilungs- und kostenstellenübergreifend einheitlich erfasst und zugeordnet werden
• Funktionsübergreifende Steuerung das die Teams aus den Bereichen Finanzen, IT und Technik auf eine gemeinsame Verantwortung für KI-Kosten und -Ergebnisse ausrichtet
• Integration mit Technology Business Management (TBM) um die Kosten für die KI-Infrastruktur den von ihr unterstützten Geschäftsdienstleistungen und Initiativen zuzuordnen und so der Unternehmensleitung einen klaren Überblick über die Gesamtbetriebskosten der KI zu verschaffen
• Bewertung des Reifegrades von FinOps als praktischen Ausgangspunkt, damit Sie verstehen, wo Ihre derzeitigen Cloud- und KI-Lösungen im Finanzmanagement stehen und wo die wertvollsten Verbesserungen möglich sind

Wenn Sie verstehen möchten, welche Kosten Ihre KI-Programme Ihrem Unternehmen tatsächlich verursachen, und eine Governance-Struktur aufbauen möchten, um dies auch bei zunehmender KI-Nutzung im Blick zu behalten, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf und wir zeigen Ihnen, wo Sie anfangen können.