Rollierende Prognosen helfen dabei, sich schnell ändernde KI-Kosten zu kontrollieren, indem sie statische Jahresbudgets durch kontinuierlich aktualisierte Prognosen ersetzen, die tatsächliche Verbrauchsmuster, Modellnutzung und Infrastrukturausgaben widerspiegeln. Da sich KI-Workloads unvorhersehbar skalieren (bedingt durch Nutzerbedarf, Experimente und sich weiterentwickelnde Modellarchitekturen), ist ein einmal jährlich festgelegtes Budget bereits innerhalb weniger Wochen veraltet. Dieser Artikel erläutert die konkreten Mechanismen rollierender Prognosen für das KI-Kostenmanagement – von den erforderlichen Dateneingaben bis hin zu den Teams, die für den Prozess verantwortlich sein sollten.
Warum lassen sich KI-Kosten mit herkömmlichen Budgets so schwer vorhersagen?
Herkömmliche Budgets sind nicht in der Lage, KI-Kosten zu kontrollieren, da sie auf historischen Durchschnittswerten und festen Annahmen basieren, während KI-Ausgaben verbrauchsabhängig, nicht linear und äußerst empfindlich gegenüber sich rasch ändernden Nutzungsmustern sind. Ein Modell, dessen Betrieb während der Testphase kostengünstig ist, kann bei einer groß angelegten Bereitstellung Kosten verursachen, die um Größenordnungen höher liegen – und diese Veränderung kann innerhalb weniger Tage eintreten.
Es gibt mehrere Faktoren, die es besonders schwierig machen, die Ausgaben für KI im Rahmen eines herkömmlichen jährlichen Haushaltszyklus genau zu erfassen:
- Variable Inferenzkosten: Die Kosten für den Betrieb eines KI-Modells hängen von der Anzahl der Anfragen, dem Token-Volumen und der Modellgröße ab, die alle je nach Nutzerverhalten und Produktakzeptanz schwanken.
- Aufwand für Experimente: Die Entwicklung von KI umfasst kontinuierliche Trainingsläufe, Feinabstimmungen und Bewertungszyklen, die zu unvorhersehbaren Rechen- und Speicherkosten führen.
- Änderungen bei den Preisen von Modellen von Drittanbietern: Anbieter aktualisieren die Preise für Basismodelle und APIs regelmäßig, wodurch ein Jahr alte Kostenannahmen unzuverlässig werden.
- Schnelle Skalierungsereignisse: Eine einzige Produkteinführung oder ein sprunghafter Anstieg der Nutzerzahlen kann die Ausgaben für KI-Infrastruktur innerhalb weniger Stunden vervielfachen.
Das führt dazu, dass Finanzteams Überschreitungen der KI-Budgets oft erst im Nachhinein feststellen und nur begrenzte Möglichkeiten haben, im Laufe des Jahres Kurskorrekturen vorzunehmen. Statische Budgets vermitteln den falschen Eindruck von Kontrolle, während die tatsächlichen Ausgaben weit über das Geplante hinausgehen.
Was ist eine rollierende Prognose und wie funktioniert sie in der Praxis?
Eine rollierende Prognose ist eine kontinuierlich aktualisierte Finanzprognose, die sich über eine festgelegte Anzahl von Perioden in die Zukunft erstreckt (in der Regel 12 bis 18 Monate) und in regelmäßigen Abständen, beispielsweise monatlich oder vierteljährlich, überarbeitet wird. Im Gegensatz zu einem statischen Jahresbudget werden die Annahmen nicht bereits zu Jahresbeginn festgeschrieben. Stattdessen wird sie mit der Zeit fortgeschrieben, wobei in jedem Zyklus neue Ist-Werte und aktualisierte Annahmen berücksichtigt werden.
In der Praxis funktioniert eine rollierende Prognose so, dass bei jeder Aktualisierung der Prognose der älteste Zeitraum durch einen neuen, zukünftigen Zeitraum ersetzt wird. Wenn Sie eine rollierende 12-Monats-Prognose führen und diese monatlich aktualisieren, haben Sie stets einen Ausblick auf das gesamte kommende Jahr auf Basis der aktuellsten Daten. Das bedeutet, dass Ihre Prognosen die tatsächlichen Entwicklungen in Ihrem Umfeld widerspiegeln und nicht das, was Sie vor 10 Monaten angenommen haben.
Für IT- und Finanzteams verlagert dieser Ansatz den Fokus von der Frage “Wie erklären wir die Abweichung vom Budget?” hin zu “Was beobachten wir gerade, und wie reagieren wir darauf?” Das ist eine grundsätzlich sinnvollere Herangehensweise beim Management von Kosten, die sich so schnell verändern wie die Ausgaben für KI.
Inwiefern tragen rollierende Prognosen konkret dazu bei, die Schwankungen bei den KI-Kosten zu bewältigen?
Rollierende Prognosen begegnen der Volatilität der KI-Kosten, indem sie einen strukturierten Mechanismus schaffen, mit dem neue Informationen schnell verarbeitet und Finanzpläne angepasst werden können, bevor die Kosten aus dem Ruder laufen. Anstatt auf eine jährliche Budgetüberprüfung zu warten, aktualisieren Sie Ihre Prognosen, sobald sich das Nutzungsverhalten ändert, und verschaffen sich so den nötigen Vorlauf, um rechtzeitig zu handeln.
Insbesondere tragen rollierende Prognosen auf drei Arten zum KI-Kostenmanagement bei:
- Früherkennung von Signalen: Wenn die tatsächlichen KI-Ausgaben in einem bestimmten Monat von der Prognose abweichen, macht das rollierende Modell sofort auf diesen Trend aufmerksam, anstatt ihn in einem Abweichungsbericht zum Jahresende untergehen zu lassen.
- Szenario-Modellierung: Mit rollierenden Prognosen können Sie verschiedene Entwicklungsverläufe modellieren (beispielsweise, wie sich die Kosten entwickeln, wenn sich die Nutzerakzeptanz verdoppelt oder wenn Sie zu einer günstigeren Modellstufe wechseln) und diese Szenarien bei sich ändernden Rahmenbedingungen auf dem neuesten Stand halten.
- Kontinuierliche Abstimmung zwischen Ausgaben und Nutzen: Durch die regelmäßige Aktualisierung der Prognosen schaffen Sie eine wiederkehrende Gelegenheit, zu hinterfragen, ob die Ausgaben für KI die Geschäftsergebnisse liefern, die sie rechtfertigen – anstatt diese Frage nur einmal im Jahr zu stellen.
Dies gilt insbesondere für FinOps-Verfahren Dies gilt insbesondere für KI-Workloads, bei denen die kontinuierliche Kostenoptimierung dieselbe Art dynamischer finanzieller Transparenz erfordert, wie sie rollierende Prognosen bieten.
Welche Eingabedaten sind für eine effektive KI-basierte rollierende Prognose erforderlich?
Für eine effektive rollierende KI-Prognose sind vier Datenkategorien erforderlich: Ist-Verbrauchsdaten, Stückkostendaten, Signale zur Geschäftsnachfrage sowie zukunftsorientierte Annahmen zu Änderungen an Modellen und der Infrastruktur. Fehlen eine dieser vier Kategorien, hinkt Ihre Prognose entweder der Realität hinterher oder es fehlt ihr an der für fundierte Entscheidungen erforderlichen Detailgenauigkeit.
Verbrauchs- und Kostendaten
Sie benötigen detaillierte, mit Tags versehene Daten darüber, was KI-Workloads verbrauchen: Rechenstunden, Token-Volumen, API-Aufrufe, Speicherplatz und ausgehender Netzwerkverkehr. Diese Daten sollten nach Anwendung, Team oder Produkt aufgeschlüsselt sein, damit Sie die Ausgaben den Geschäftsaktivitäten zuordnen können, die sie verursachen. Die Kostenverrechnung auf dieser Detailebene ist es, was eine aussagekräftige Prognose von einer groben Schätzung unterscheidet.
Signale zur Geschäfts- und Produktnachfrage
Die KI-Kosten richten sich nach dem Nutzerverhalten und der Produktnutzung. Daher benötigt Ihre Prognose Informationen von den Produkt- und Entwicklungsteams: erwartetes Nutzerwachstum, geplante Funktionsveröffentlichungen, die Einführung neuer Modelle sowie etwaige Änderungen hinsichtlich der Einbindung der KI in Produkte oder Arbeitsabläufe. Die Finanzabteilung kann keine genaue KI-Kostenprognose erstellen, ohne mit den Teams zusammenzuarbeiten, die den Bedarf generieren.
Außerdem benötigen Sie aktuelle Preisangaben der Anbieter, vertragliche Verpflichtungen sowie Informationen zu bevorstehenden Preisänderungen seitens der Cloud-Anbieter oder Modellanbieter. Verpflichtungsgebundene Rabatte, wie beispielsweise reservierte Kapazitäten bei AWS, Azure oder GCP, wirken sich erheblich auf die Kostenentwicklung aus und müssen in den Zukunftsprognosen berücksichtigt werden.
Wie oft sollten KI-Kostenprognosen aktualisiert werden?
Kostenprognosen für KI sollten mindestens einmal monatlich aktualisiert werden, wobei die Verbrauchsdaten in Echtzeit oder wöchentlich überwacht werden sollten, um Abweichungen zwischen den offiziellen Prognosezyklen zu erkennen. Der richtige Rhythmus hängt davon ab, wie schnell sich Ihre KI-Workloads skalieren und wie hoch das finanzielle Risiko ist, das eine Prognoselücke für Ihr Unternehmen mit sich bringt.
In den meisten Unternehmensumgebungen, in denen KI-Workloads im Produktivbetrieb ausgeführt werden, ist eine monatliche, rollierende Aktualisierung der Prognosen der Standard. Dies passt sich den Abrechnungszyklen der Cloud an und bietet den Finanz- und Technikteams einen regelmäßigen Rhythmus, um Ist-Zahlen zu überprüfen, Annahmen zu aktualisieren und die Zukunftsprognosen anzupassen. Unternehmen mit einer rasch wachsenden KI-Nutzung oder dem Einsatz kostenintensiver Modelle können von zweiwöchentlichen Überprüfungen profitieren.
Die Überwachungsebene (Dashboards, die die täglichen oder wöchentlichen Ausgaben im Vergleich zur Prognose verfolgen) sollte kontinuierlich laufen. Dies ist nicht dasselbe wie die Aktualisierung der Prognose selbst, liefert jedoch Frühwarnsignale, die Ihnen anzeigen, wann die nächste Prognoseaktualisierung eine wesentliche Änderung des Verlaufs berücksichtigen muss.
Welche Teams sollten für den Prozess der rollierenden KI-Prognose verantwortlich sein?
Der Prozess der KI-Rolling-Prognose sollte gemeinsam von der Finanzabteilung, der IT sowie den für KI-Workloads zuständigen Entwicklungs- oder Produktteams verantwortet werden. Kein einzelnes Team verfügt über alle Informationen, die für die Erstellung einer genauen und umsetzbaren Prognose erforderlich sind, und die Übertragung der Verantwortung auf nur einen Bereich führt in der Regel entweder zu finanzieller Genauigkeit ohne betrieblichen Kontext oder zu betrieblichen Details ohne finanzielle Rechenschaftspflicht.
In der Praxis funktioniert das Verantwortungsmodell am besten, wenn die Zuständigkeiten klar abgegrenzt sind:
- Finanzen ist verantwortlich für die Prognosestruktur, die finanziellen Annahmen und die Einbindung in die übergeordnete IT-Budgetplanung.
- IT- und Cloud-Betrieb Verantwortung für die Verbrauchsdaten, die Kostenverrechnung sowie die technischen Aspekte im Zusammenhang mit Änderungen an der Infrastruktur.
- Entwicklungs- und Produktteams die Nachfragesignale im Blick behalten: geplante Bereitstellungen, erwartetes Nutzungswachstum und Modelländerungen, die sich auf die künftigen Ausgaben auswirken werden.
Dieses funktionsübergreifende Modell spiegelt das FinOps-Prinzip wider, wonach das Finanzmanagement im Bereich Cloud und KI eine gemeinsame Verantwortung ist und nicht ausschließlich in den Zuständigkeitsbereich der Finanzabteilung oder der IT-Abteilung fällt. Durch regelmäßige Governance-Sitzungen (in denen alle drei Funktionen gemeinsam die Prognosen überprüfen) werden einzelne Dateneingaben zu einer gemeinsamen, entscheidungsreifen Übersicht über die KI-Ausgaben.
So helfen wir Ihnen, Ihre KI-Kosten mithilfe von rollierenden Prognosen zu verwalten
Wir unterstützen Unternehmen dabei, den Übergang von einer reaktiven KI-Kostenberichterstattung zu einem proaktiven, prognosegesteuerten Finanzmanagement zu vollziehen. Unser Ansatz verbindet die finanzielle Disziplin des IT-Finanzmanagements mit der operativen Strenge von FinOps und bietet Ihnen damit die Struktur, um KI-Ausgaben als dynamischen, fortlaufenden Prozess zu verwalten – und nicht als jährliche Budgetierung.
Konkret bietet Ihnen die Zusammenarbeit mit uns folgende Vorteile:
- Ein strukturiertes Rahmenkonzept für rollierende Prognosen maßgeschneidert für Ihre KI-Workloads, Ihre Cloud-Umgebung und Ihr Governance-Modell
- Funktionsübergreifende Abstimmung zwischen den Teams aus den Bereichen Finanzen, IT und Technik, damit die Eingaben für die Prognosen korrekt sind und die Zuständigkeiten klar geregelt sind
- Transparenz der Kosten auf Verbrauchsebene aufgeschlüsselt nach Anwendung, Team und Geschäftsergebnis, nicht nur nach den Gesamtkosten für die Cloud
- Integration in Ihre übergreifende IT-Finanzmanagement-Praxis, sodass die KI-Kosten im Gesamtkontext Ihres Technologieportfolios gesteuert werden
- Ein sich wiederholender Governance-Rhythmus Dadurch werden Prognoseüberprüfungen zu einem festen Bestandteil des Entscheidungsprozesses und nicht zu einer einmaligen Maßnahme.
Wenn Sie bereit sind, Ihr KI-Kostenmanagement mit einem rollierenden Prognoseansatz in die Hand zu nehmen, der tatsächlich als Entscheidungsgrundlage dient, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf um zu besprechen, wo wir anfangen sollen.