Wie prognostizieren Sie die KI-Kosten auf der Grundlage der erwarteten Einführung?

Um die KI-Kosten auf der Grundlage der erwarteten Nutzung zu prognostizieren, ordnen Sie zunächst Ihre voraussichtlichen Anwendungsfälle dem ihnen zugrunde liegenden Ressourcenverbrauch (Rechenleistung, Speicherplatz, API-Aufrufe oder Inferenzanfragen) zu und modellieren Sie anschließend, wie sich diese Ressourcen mit steigender Nutzerzahl und zunehmendem Arbeitsaufkommen skalieren. Die entscheidende Variable ist nicht nur, wie viele Personen KI-Tools nutzen, sondern auch, wie intensiv sie diese nutzen und welche Arten von Aufgaben sie damit ausführen. In den folgenden Abschnitten werden die einzelnen Komponenten dieser Prognose näher erläutert – von Kostentreibern und Nutzungsmodellierung bis hin zur Budgetintegration und häufigen Fehlern, die es zu vermeiden gilt.

Welche Kostenfaktoren ändern sich tatsächlich, wenn der Einsatz von KI ausgeweitet wird?

Mit zunehmender Verbreitung von KI sind die Kostenfaktoren, die sich am stärksten verändern, die Rechenleistung für die Inferenz, das Datenverarbeitungsvolumen, das Hosting der Modelle sowie der operative Aufwand für die Verwaltung von KI-Systemen im Produktivbetrieb. In der Anfangsphase werden die KI-Kosten häufig von Experimenten und dem Training bestimmt; im großen Maßstab wird die Inferenz (die Ausführung des Modells zur Erzeugung von Ergebnissen) in der Regel zum dominierenden und am schnellsten wachsenden Kostenfaktor.

Zu verstehen, welche Kostenfaktoren fest und welche variabel sind, bildet die Grundlage jeder glaubwürdigen KI-Kostenprognose. Zu den Fixkosten zählen Modelllizenzgebühren, dedizierte Infrastruktur sowie der interne Personalbedarf für die Wartung von KI-Systemen. Variable Kosten hängen von der Nutzung ab: API-Aufrufvolumen, Token-Verbrauch, GPU-Stunden für Echtzeit-Inferenz sowie Gebühren für den Datenausgang in Cloud-Umgebungen.

Mit zunehmender Verbreitung führen einige spezifische Dynamiken dazu, dass die Kosten auf eine Weise steigen, die Unternehmen oft unvorbereitet trifft:

• Spitzen bei der Parallelität: Wenn viele Nutzer gleichzeitig KI-Abfragen ausführen, kann der Rechenbedarf stark ansteigen, was zu höheren Tarifen oder Kosten für die automatische Skalierung führen kann.
• Größe des Kontextfensters: Größere Eingabeaufforderungen und längere Gesprächsverläufe verbrauchen mehr Token pro Anfrage, wodurch die Kosten pro Interaktion steigen, je weiter sich die Anwendungsfälle entwickeln.
• Modellaktualisierungen: Unternehmen wechseln häufig zu leistungsfähigeren (und teureren) Modellen, wenn sich die Einführung weiter verfestigt, wodurch frühere Kostenannahmen hinfällig werden.
• Komplexität der Integration: Die Anbindung von KI an interne Datenquellen, APIs und Arbeitsabläufe verursacht Entwicklungs- und Infrastrukturkosten, die mit der Anzahl der integrierten Systeme steigen.

Wenn Sie diese Faktoren in Ihrer Prognose separat berücksichtigen, erhalten Sie ein viel klareres Bild davon, wo die Ausgaben steigen werden und wo Sie Einflussmöglichkeiten haben, um diese zu steuern.

Wie modelliert man den Einsatz von KI, um den zukünftigen Bedarf abzuschätzen?

Um die KI-Nutzung für die Kostenschätzung zu modellieren, definieren Sie Ihre Einführungs kurve, indem Sie Nutzerkohorten, deren voraussichtlichen Aktivierungszeitplan und den durchschnittlichen Verbrauch pro aktivem Nutzer ermitteln. Multiplizieren Sie die prognostizierte Anzahl aktiver Nutzer mit der durchschnittlichen Nutzungsintensität (z. B. Abfragen pro Tag oder Tokens pro Sitzung), um eine Schätzung des Nachfragevolumens zu erhalten, und ordnen Sie dieses Volumen anschließend den Stückkosten zu.

Ein praktischer Ansatz unterteilt das Modell in drei Schichten:

1. Verlauf der Adoption: Wie viele Nutzer oder Teams werden die KI-Funktionalität pro Quartal aktivieren? Stützen Sie sich dabei auf Einführungspläne, Schulungspläne und historische Nutzungsraten aus vergleichbaren Technologieeinführungen in Ihrem Unternehmen.
2. Nutzungsintensität pro Nutzer: Nicht alle aktiven Nutzer verbrauchen gleich viel. Segmentieren Sie nach Rolle oder Anwendungsfall: Ein Entwickler, der KI-gestützte Codegenerierung nutzt, erzeugt pro Sitzung weitaus mehr Token als ein Manager, der KI für wöchentliche Berichtszusammenfassungen einsetzt. Erstellen Sie für jedes Segment Nutzungsprofile.
3. Anstieg der Arbeitslast innerhalb der Anwendungsfälle: Je vertrauter die Nutzer mit KI-Tools werden, desto stärker steigt in der Regel die Nutzung pro Person im Laufe der Zeit. Berücksichtigen Sie in Ihrem Modell einen Ramp-Faktor (in der Regel einen Anstieg der Nutzung pro Nutzer um 20 bis 40 Prozent in den ersten sechs Monaten nach der Aktivierung, basierend auf beobachteten Mustern bei der Einführung von Unternehmenssoftware).

Durch die Kombination dieser drei Ebenen erhalten Sie eine Nachfragekurve, die Sie direkt in Ressourcenbedarf und Kostenprognosen umsetzen können. Überprüfen Sie das Modell vierteljährlich, sobald die tatsächlichen Nutzungsdaten vorliegen, und passen Sie Ihre Annahmen anhand der realen Verbrauchswerte an.

Welche Daten benötigen Sie, bevor Sie eine KI-Kostenprognose erstellen?

Bevor Sie eine KI-Kostenprognose erstellen, benötigen Sie vier Arten von Daten: die aktuellen Basiskosten für bereits bestehende KI- oder Cloud-Nutzung, die Preisstrukturen der Anbieter für die KI-Dienste, die Sie einsetzen möchten, einen bestätigten Einführungsplan mit Nutzerzahlen und Zeitplänen sowie historische Verbrauchsdaten aus Pilotprojekten oder vergleichbaren Implementierungen.

Viele Unternehmen versuchen, ihre KI-Ausgaben ohne verlässliche Vergleichsbasis zu prognostizieren, was zu Prognosen führt, die keinen Bezug zur betrieblichen Realität haben. Wenn Sie bereits ein KI-Pilotprojekt durchgeführt haben, ermitteln Sie daraus den tatsächlichen Token-Verbrauch, das API-Aufrufvolumen und die Infrastrukturkosten und nutzen Sie diese als Benchmarks pro Nutzer. Pilotdaten sind deutlich genauer als die von Anbietern bereitgestellten Schätzungen, die oft auf durchschnittlichen oder idealisierten Nutzungsmustern basieren.

Was die Preisgestaltung der Anbieter angeht, sollten Sie sicherstellen, dass Sie die gesamte Kostenstruktur verstehen: nicht nur den angegebenen Preis pro Token oder pro API-Aufruf, sondern auch:

• Mindestabnahmemengen und Preise für reservierte Kapazitäten
• Kosten für die Feinabstimmung oder Anpassung von Modellen
• Gebühren für die Datenspeicherung und -abfrage bei RAG-Architekturen (Retrieval-Augmented Generation)
• Supportstufen und SLA-Kosten im Produktionsmaßstab

Bestätigen Sie Ihren Rollout-Plan abschließend schriftlich mit den für die Einführung zuständigen Teams. Eine Prognose, die auf einem optimistischen Zeitplan für die Einführung basiert, wird die anfänglichen Kosten überschätzen und die späteren unterschätzen, was zu Budgetabweichungen führt, die sich im Laufe des Jahres nur schwer korrigieren lassen.

Wie schneidet lokale KI im Vergleich zur Cloud-KI bei der Kostenprognose ab?

On-Premise-KI und Cloud-KI weisen grundlegend unterschiedliche Kostenstrukturen auf, die separate Prognoseansätze erfordern. Bei der On-Premise-KI fallen hohe Anfangsinvestitionen (GPU-Hardware, Netzwerkausrüstung und Rechenzentrumskapazität) an, während die laufenden Betriebskosten relativ gut vorhersehbar sind. Bei der Cloud-KI werden diese Investitionskosten in variable Betriebskosten umgewandelt, die sich entsprechend dem Verbrauch skalieren, jedoch mit zunehmender Nutzung unvorhersehbar ansteigen können.

Für Prognosezwecke ist diese Unterscheidung in zweierlei Hinsicht von Bedeutung:

Zeithorizont und Kostenentwicklung

Die Kosten für On-Premise-KI fallen vor allem zu Beginn an. Die Kapitalinvestition erfolgt vor Beginn des produktiven Einsatzes, und die Kosten pro Inferenz sinken mit steigender Auslastung dieser festen Infrastruktur. Die Kosten für Cloud-KI beginnen niedrig und steigen linear (oder schneller) mit der Nutzung. Über einen Zeitraum von drei bis fünf Jahren weisen On-Premise-Bereitstellungen mit hoher Auslastung oft niedrigere Gesamtbetriebskosten auf, doch dieser Vergleich gilt nur, wenn die Auslastung konstant hoch bleibt. Unausgelastete On-Premise-GPU-Kapazitäten sind kostspielige Verschwendung.

Flexibilität und Risiko bei der Prognose

Cloud-KI-Prognosen lassen sich in frühen Phasen leichter erstellen, da man mit geringen Nutzungsvolumina beginnen und die Annahmen schrittweise skalieren kann. Bei größerer Skalierung bergen sie jedoch ein höheres finanzielles Risiko, da die Kosten direkt auf Verbrauchsspitzen und Modell-Upgrades reagieren. Prognosen vor Ort erfordern im Vorfeld verlässliche Nachfrageprognosen: Wenn Ihre Einschätzung der Akzeptanz falsch ist, haben Sie entweder zu viel investiert oder sind durch Kapazitätsengpässe eingeschränkt.

Ein hybrider Ansatz (bei dem Cloud-KI für variable oder experimentelle Workloads und eine lokale Infrastruktur für stabile Inferenzprozesse mit hohem Datenaufkommen genutzt wird) führt oft zum kosteneffizientesten Ergebnis und ermöglicht es Ihnen, eine genauere kombinierte Prognose zu erstellen. FinOps-Verfahren die Governance-Struktur bereitstellen, um diese Art der hybriden Kostentransparenz über beide Umgebungen hinweg zu verwalten.

Wie lassen sich KI-Kosten in einen bestehenden IT-Budgetierungsprozess einbeziehen?

Um KI-Kosten in einen bestehenden IT-Budgetierungsprozess zu integrieren, sollten Sie KI-Ausgaben als eigenständige Kostenkategorie mit eigenen Bedarfsfaktoren behandeln, anstatt sie in allgemeine Software- oder Infrastrukturbudgets einzubeziehen. Weisen Sie den Teams, die KI-Dienste nutzen, die Verantwortung zu, legen Sie einen Prognosezyklus fest, der Ihrem Einführungszeitplan entspricht, und schaffen Sie einen Mechanismus für Anpassungen im Laufe des Jahres, sobald tatsächliche Nutzungsdaten vorliegen.

Der häufigste Fehler besteht darin, KI als Einzelposten im Rahmen eines bestehenden Lieferantenvertrags oder Cloud-Budgets zu behandeln. Dies verschleiert den Kostenanstieg und macht es unmöglich, Teams für ihren Verbrauch zur Rechenschaft zu ziehen. Strukturieren Sie die KI-Kosten stattdessen nach Anwendungsfällen oder Geschäftsfunktionen (zum Beispiel KI-gestützter Kundenservice, KI-gestützte Entwicklertools oder KI-gesteuerte Analysen), damit die Ausgaben auf der Ebene sichtbar sind, auf der Entscheidungen getroffen werden.

In der Praxis bedeutet dies drei Änderungen an Ihrem bestehenden Haushaltsverfahren:

• Bedarfsorientierte Haushaltsplanung: Legen Sie KI-Budgets auf der Grundlage der prognostizierten Nutzungsvolumina fest, nicht anhand der bisherigen Ausgaben. Da KI oft noch neu ist, gibt es keine historischen Vergleichswerte; Ihr Einführungsplan und Ihr Nutzungsmodell ersetzen diese.
• Kontrollpunkte für die vierteljährliche Neuprognose: Integrieren Sie formelle Zeitpunkte für die Neuprognose in den Haushaltszyklus, abgestimmt auf Ihre Meilensteine bei der Einführung. Die Ausgaben für KI können schneller steigen, als dies im Rahmen der jährlichen Haushaltszyklen berücksichtigt werden kann.
• Rückbelastung oder Rückbuchung an die verbrauchenden Teams: Die Zuordnung der KI-Kosten zu den Geschäftsbereichen oder Produktteams, die diese verursachen, schafft Verantwortlichkeit und deckt Nutzungsmuster auf, die als Grundlage für zukünftige Prognosen dienen.

Die Einbindung des KI-basierten Kostenmanagements in Ihren Gesamtkontext strategisches Portfolio-Management Dieser Prozess stellt sicher, dass KI-Investitionen zusammen mit anderen Technologieinitiativen bewertet und ihre finanzielle Leistung anhand der erwarteten Geschäftsergebnisse überprüft wird.

Was sind die größten Fehler bei der Kostenprognose im Bereich KI?

Die größten Fehler bei der Kostenprognose im Bereich KI sind die Unterschätzung des Wachstums der Nutzungsintensität, die Betrachtung der Einführung als binäres Ereignis statt als Kurve, das Ignorieren der Kosten für die unterstützende Infrastruktur sowie das Versäumnis, Modell-Upgrades und Preisänderungen der Anbieter im Prognosezeitraum zu berücksichtigen.

Jeder dieser Fehler tritt häufig auf und führt zu einer anderen Art von Budgetproblem:

• Annahmen zur Flachnutzung: Prognostiker gehen häufig von einer festen Anzahl von Abfragen pro Nutzer und Tag aus und halten diesen Wert über den gesamten Prognosezeitraum hinweg konstant. In der Praxis steigt die Nutzungsintensität jedoch, wenn Nutzer neue Anwendungen entdecken. Eine Prognose, die keinen Ramp-Faktor berücksichtigt, wird die Kosten innerhalb von sechs bis zwölf Monaten nach der Einführung deutlich unterschätzen.
• Binäre Adoptionsmodellierung: Die Annahme, dass alle vorgesehenen Nutzer das System am Tag der Einführung sofort aktivieren werden, lässt die Realität des Veränderungsmanagements, den Schulungsbedarf und die Trägheit der Organisation außer Acht. Dies führt in der Anfangsphase zu einer Überbudgetierung und später zu einer Unterbudgetierung, wodurch die Budgetentwicklung zunächst irreführend gut aussieht.
• Die unterstützende Infrastruktur außer Acht lassen: KI-Workloads erfordern Datenpipelines, Speicher für Abrufsysteme, Tools zur Überwachung und Beobachtbarkeit sowie Sicherheitsmaßnahmen. Diese Kosten sind real und oft erheblich, werden jedoch häufig aus den KI-Kostenprognosen ausgeklammert, da sie unter verschiedenen Budgetkategorien verbucht werden.
• Unter der Annahme stabiler Herstellerpreise: Die Preise der KI-Anbieter haben sich im Zuge der Reifung des Marktes wiederholt geändert. Eine Prognose, die die aktuellen Preise festschreibt, ohne Szenarien für Preiserhöhungen (oder Möglichkeiten zum Wechsel zu günstigeren Modellen) zu berücksichtigen, führt über einen mehrjährigen Zeithorizont hinweg zu ungenauen Vorhersagen.
• Keine Inanspruchnahme der Prognose: Wenn niemand dafür verantwortlich ist, die tatsächlichen KI-Ausgaben mit der Prognose abzugleichen und die Annahmen anzupassen, wird die Prognose zu einer einmaligen Übung statt zu einem dynamischen Managementinstrument.

Wie wir bei der Kostenprognose für KI helfen

Wir arbeiten mit Unternehmen zusammen, um KI-basierte Kostenprognosen in einen strukturierten, wiederholbaren Finanzmanagementprozess zu integrieren – und nicht nur als einmalige Übung in einer Tabellenkalkulation. Unser Ansatz verknüpft die KI-Ausgaben mit dem übergeordneten IT-Finanzmanagement-Rahmenwerk, sodass die Kosten transparent und nachvollziehbar sind und mit den Geschäftsergebnissen in Verbindung stehen.

Konkret unterstützen wir Sie bei folgenden Aufgaben:

• Nutzungsmodellierung und Nachfrageprognose: Wir unterstützen Sie dabei, Einführungs kurven und Nutzungsintensitätsprofile auf der Grundlage Ihrer Einführungspläne und – sofern verfügbar – von Pilotdaten zu erstellen, damit Ihre Prognose den tatsächlichen Verbrauch widerspiegelt und nicht auf Durchschnittswerten der Anbieter basiert.
• Kostenverrechnung und Showback: Wir entwickeln Zuordnungsmodelle, die KI-Kosten den Teams und Anwendungsfällen zuordnen, durch die sie entstehen, und schaffen so eine Verantwortungsstruktur, die Prognosen umsetzbar macht.
• Transparenz bei den Hybridkosten: Für Unternehmen, die KI sowohl in Cloud- als auch in lokalen Umgebungen einsetzen, bieten wir finanzielle Transparenz, um die Kosten verschiedener Bereitstellungsmodelle zu vergleichen und fundierte Beschaffungsentscheidungen zu treffen.
• Integration mit TBM- und FinOps-Frameworks: Wir verknüpfen das KI-Kostenmanagement mit Ihren bestehenden Verfahren im Bereich Technologie-Business-Management und FinOps und stellen so sicher, dass die KI-Ausgaben mit derselben Strenge gesteuert werden wie der Rest Ihres IT-Portfolios.
• Laufende Unterstützung bei der Neuprognose: Wir legen den Rhythmus und die Steuerungsmechanismen fest, um Ihre KI-Kostenprognose auf dem neuesten Stand zu halten, während die Einführung voranschreitet und sich die Nutzungsmuster weiterentwickeln.

Wenn Sie vor Ihrem nächsten Haushaltszyklus eine zuverlässige KI-Kostenprognose erstellen möchten, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf um zu besprechen, wo wir anfangen sollen.