Wie erklären Sie die Abweichung zwischen den prognostizierten und den tatsächlichen KI-Kosten?

Die Abweichung zwischen prognostizierten und tatsächlichen KI-Kosten ist in der Regel auf unvorhersehbare Nutzungsmuster, Änderungen der Modellkomplexität und die verbrauchsabhängige Preisgestaltung von KI-Diensten zurückzuführen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Softwarelizenzen skalieren KI-Workloads dynamisch, was eine genaue Kostenprognose erheblich erschwert. In den folgenden Abschnitten werden die Hauptursachen erläutert, wie sich die Abweichung analysieren lässt und wie sie den Stakeholdern im Unternehmen klar dargestellt werden kann.

Warum lassen sich die Kosten für KI so schwer genau vorhersagen?

Die Kosten für KI lassen sich nur schwer vorhersagen, da sie vom Verbrauch abhängen und nicht auf festen Pauschalen basieren. Jeder Inferenzaufruf, jeder Trainingsdurchlauf, jedes verarbeitete Token und jede verbrauchte GPU-Stunde erhöht die Rechnung in Echtzeit. Das bedeutet, dass bereits geringfügige Änderungen im Nutzungsverhalten, bei der Modellauswahl oder beim Datenvolumen zu erheblichen Schwankungen bei den tatsächlichen Ausgaben im Vergleich zum Budget führen können.

Bei der traditionellen IT-Budgetierung wird von relativ stabilen, vorhersehbaren Kosten ausgegangen: Eine Serverlizenz kostet jeden Monat denselben Betrag; ein SaaS-Abonnement verlängert sich zu einem bekannten Preis. KI-Workloads machen diese Annahme völlig zunichte. Ein Team, das mit einem großen Sprachmodell experimentiert, führt möglicherweise in der ersten Woche eine Handvoll Testabfragen durch und in der vierten Woche bereits Zehntausende – ohne natürliche Obergrenze, sofern keine Governance-Strukturen vorhanden sind.

Mehrere strukturelle Faktoren verschärfen die Schwierigkeiten:

• Token-basierte Preisgestaltung: Die Kosten für generative KI-Aufrufe hängen von der Anzahl der Eingabe- und Ausgabetoken ab, die bei jeder Anfrage variieren und in realen Anwendungsfällen selten einheitlich sind.
• Modellwechsel: Oftmals wechseln Teams mitten im Projekt zu leistungsfähigeren, teureren Modellen, ohne die Budgetannahmen zu überdenken.
• Grenzenlose Elastizität: In der Cloud gehostete KI-Dienste skalieren automatisch, sodass es keine harte Begrenzung gibt, wenn die Ausgaben die Prognose überschreiten, es sei denn, es wurden Ratenbegrenzungen oder Budgetwarnungen konfiguriert.
• Aufwand für Experimente: KI-Projekte beinhalten iteratives Experimentieren. Auch fehlgeschlagene Experimente verursachen reale Kosten, die in den ursprünglichen Prognosen selten berücksichtigt werden.

Was sind die häufigsten Ursachen für Kostenabweichungen im Bereich der KI?

Die häufigsten Ursachen für Kostenabweichungen im KI-Bereich sind ein ungeplantes Nutzungswachstum, Änderungen der Modellstufen, eine ineffiziente Gestaltung von Prompts oder Abfragen sowie das Fehlen einer Kostenverteilung zwischen den Teams. Jeder dieser Faktoren kann für sich genommen die tatsächlichen KI-Ausgaben deutlich über die Prognosen hinaus in die Höhe treiben, und in der Praxis treten sie meist gemeinsam auf.

Bei unserer Arbeit mit großen Unternehmen, die komplexe IT-Umgebungen verwalten, stellen wir immer wieder fest, dass sich dieselben Ursachen herauskristallisieren:

• Nutzungsvolumen übersteigt die Annahmen: Prognosen basieren häufig auf dem Einsatz im Pilotmaßstab. Wenn KI-Tools in größerem Umfang eingeführt werden, steigt der Verbrauch schneller als erwartet.
• Ineffiziente Gestaltung der Eingabeaufforderung: Schlecht strukturierte Eingabeaufforderungen führen zu unnötig langen Ausgaben, wodurch die Tokenanzahl und die Kosten pro Interaktion steigen.
• Redundante Arbeitslasten: Wenn mehrere Teams unabhängig voneinander ähnliche KI-Abfragen ausführen, ohne eine gemeinsame Infrastruktur oder einen gemeinsamen Cache zu nutzen, entstehen doppelte Kosten, die eigentlich konsolidiert werden könnten.
• Fehlende Kennzeichnung und Zuordnung: Wenn die KI-Kosten nicht bestimmten Teams, Produkten oder Geschäftsbereichen zugeordnet sind, übernimmt niemand die Verantwortung für diese Zahlen. Durch diese Lücken in der Rechenschaftspflicht bleiben Kostenüberschreitungen bis zur Berichterstattung am Monatsende unbemerkt.
• Ungleichgewicht zwischen festen Verpflichtungen und bedarfsorientierter Bereitstellung: Unternehmen, die sich ausschließlich auf On-Demand-Preise verlassen, verpassen die Einsparmöglichkeiten, die durch reservierte Kapazitäten geboten werden, insbesondere bei vorhersehbaren Basis-Workloads.

Wie lässt sich die Abweichung zwischen den prognostizierten und den tatsächlichen KI-Ausgaben aufschlüsseln?

Um Kostenabweichungen im Bereich KI aufzuschlüsseln, vergleichen Sie die prognostizierten Ausgaben mit den tatsächlichen Ausgaben auf Workload-, Team- oder Serviceebene und ermitteln anschließend, ob die Differenz auf Volumenunterschiede, Änderungen der Stückpreise oder Änderungen des Leistungsumfangs zurückzuführen ist. Diese strukturierte Aufschlüsselung verwandelt eine einzelne Budgetzahl in eine umsetzbare Erklärung.

Eine praktische Varianzanalyse verläuft nach folgendem Ablauf:

1. Eine Ausgangsbasis schaffen: Bestätigen Sie, welche Annahmen der Prognose zugrunde lagen, einschließlich des Volumens (Anzahl der Anrufe, Tokens, Schulungsstunden), der Einheitssätze und der im Umfang enthaltenen Arbeitslasten.
2. Ist-Daten mit derselben Granularität abrufen: Ordnen Sie die tatsächlichen Ausgabendaten denselben Dimensionen zu, die auch in der Prognose verwendet wurden. Wenn die Prognose nach Teams aufgeschlüsselt war, sollten Sie auch die Ist-Werte nach Teams aufschlüsseln. Eine nicht übereinstimmende Detailebene macht einen Vergleich sinnlos.
3. Unterscheiden Sie zwischen Mengenabweichung und Preisabweichung: Die Mengenabweichung ist die Kostendifferenz, die dadurch entsteht, dass mehr oder weniger als prognostiziert verbraucht wird. Die Preisabweichung ist die Kostendifferenz, die dadurch entsteht, dass ein anderer Stückpreis gezahlt wird. Werden diese beiden Faktoren miteinander vermischt, wird die eigentliche Ursache verschleiert.
4. Änderungen am Projektumfang ermitteln: Kennzeichnen Sie alle Workloads, Modelle oder Projekte, die nicht in der ursprünglichen Prognose enthalten waren. Diese stellen Erweiterungen des Umfangs dar, keine Prognosefehler, und sollten separat ausgewiesen werden.
5. Zurechnung der Varianz an die Eigentümer: Ordnen Sie jede Varianzkomponente einem Team, einem Produkt oder einem Geschäftsbereich zu. Auf Abweichungen ohne Verantwortlichen kann nicht reagiert werden.

Dieser Ansatz verlagert die Diskussion von “Wir haben zu viel ausgegeben” hin zu “Team X hat aufgrund von Y das Dreifache des erwarteten Token-Volumens verbraucht” – eine Diskussion, die zu Entscheidungen führt.

Inwiefern lässt sich FinOps auf das Management von Kostenabweichungen im Bereich KI anwenden?

FinOps lässt sich auf das Kostenabweichungsmanagement im KI-Bereich anwenden, indem es die gleiche finanzielle Disziplin, die für die Cloud-Infrastruktur gilt, auch auf KI-Workloads überträgt: geteilte Verantwortung, kontinuierliche Optimierung und entscheidungsreife Berichterstattung. FinOps für KI betrachtet KI-Ausgaben als Betriebskosten, die übernommen, zugewiesen und aktiv verwaltet werden müssen und nicht nur im Nachhinein beobachtet werden dürfen.

Das FinOps-Framework befasst sich mit den strukturellen Problemen, die zu Budgetüberschreitungen im KI-Bereich führen. Ohne dieses Framework erleben Unternehmen in der Regel das, was wir immer wieder beobachten: Kostendaten sind zwar in Dashboards sichtbar, es gibt jedoch keinen regelmäßigen Entscheidungsrhythmus, um darauf zu reagieren. Die Bereiche Finanzen, IT und Entwicklung optimieren jeweils aus ihrer eigenen Perspektive, und die Optimierung erfolgt weiterhin nur ad hoc.

Im Bereich der KI bietet FinOps folgende Vorteile:

• Klare Zuständigkeiten: KI-Workloads werden mit Tags versehen und Teams oder Produkten zugeordnet, sodass für jeden Dollar, der für KI ausgegeben wird, ein Verantwortlicher feststeht.
• Prognosehäufigkeit: Im Rahmen regelmäßiger Prognoseüberprüfungen wird der Ist-Verbrauch mit dem Plan verglichen, sodass frühzeitig eingegriffen werden kann, bevor Abweichungen zu einer Budgetüberschreitung führen.
• Abwägungen zwischen Kosten und Leistung: Die Teams prüfen, ob ein teureres Modell tatsächlich bessere Geschäftsergebnisse liefert oder ob ein kostengünstigeres Modell für den jeweiligen Anwendungsfall ausreichend ist.
• Rahmenbedingungen für die Unternehmensführung: Budgetwarnungen, Ratenbegrenzungen und Genehmigungsworkflows verhindern eine unkontrollierte Skalierung von KI-Workloads.

Das Ziel besteht nicht lediglich darin, Abweichungen nachträglich zu melden, sondern die organisatorischen Fähigkeiten aufzubauen, um diese kontinuierlich zu antizipieren und zu bewältigen.

Mit welchen Tools lassen sich Kostenabweichungen bei KI-Projekten nachverfolgen und erklären?

Zu den Tools, die dabei helfen, Abweichungen bei den KI-Kosten zu erfassen und zu erklären, gehören cloudnative Kostenmanagement-Konsolen, FinOps-Plattformen mit Funktionen zur KI-Kostenverrechnung sowie Observability-Tools, die Nutzungsmetriken mit Abrechnungsdaten verknüpfen. Die richtige Kombination hängt davon ab, wo Ihre KI-Workloads ausgeführt werden und wie ausgereift Ihre Verfahren zur Kostenverrechnung sind.

Cloud-natives Kostenmanagement

Große Cloud-Anbieter bieten integrierte Tools zum Kostenmanagement an: AWS Cost Explorer, Azure Cost Management und Google Cloud Billing liefern alle eine Aufschlüsselung der Nutzung nach Diensten, einschließlich KI-Diensten wie Amazon Bedrock, Azure OpenAI und Vertex AI. Diese Tools sind ein nützlicher Ausgangspunkt, um festzustellen, wo KI-Ausgaben anfallen, liefern jedoch selten die für eine aussagekräftige Abweichungsanalyse erforderlichen Zuordnungen auf Teamebene oder den geschäftlichen Kontext.

FinOps-Plattformen

Spezialisierte FinOps-Plattformen, darunter Apptio Cloudability (das wir als IBM-Partner implementieren), ergänzen die Rohdaten der Cloud-Abrechnung um eine Ebene mit Zuordnungslogik, der Durchsetzung von Tagging-Regeln und der Erkennung von Anomalien. Sie ermöglichen es Unternehmen, KI-Kosten den Geschäftsbereichen zuzuordnen, Budgets auf Workload-Ebene festzulegen und Abweichungsberichte zu erstellen, die für Finanz- und Geschäftsverantwortliche tatsächlich von Nutzen sind. In Verbindung mit Technology Business Management (TBM)-Frameworks verknüpfen diese Plattformen die KI-Ausgaben mit den IT-Services und den damit verbundenen Geschäftsergebnissen, sodass die Führungskräfte ein umfassendes Gesamtbild erhalten und nicht nur eine reine Kostenzahl.

Wie sollten Kostenabweichungen im Bereich KI den Stakeholdern im Unternehmen gemeldet werden?

Abweichungen bei den KI-Kosten sollten den Stakeholdern im Unternehmen im Hinblick auf die geschäftlichen Auswirkungen und nicht anhand technischer Details gemeldet werden. Die Stakeholder müssen verstehen, warum die Abweichung aufgetreten ist, welche Geschäftsaktivitäten dazu geführt haben und welche Entscheidungen infolgedessen erforderlich sind. Ein Bericht, der mit reinen Token-Zahlen oder API-Aufrufvolumina beginnt, wird keine Maßnahmen nach sich ziehen.

Eine effektive Berichterstattung über Abweichungen bei den KI-Ausgaben folgt diesen Grundsätzen:

• Beginnen Sie mit dem geschäftlichen Kontext: Die Abweichung ist nach dem Produkt, dem Projekt oder dem Team zu betrachten, das sie verursacht hat, und nicht nach der technischen Dienstleistung, durch die die Kosten entstanden sind.
• Unterscheidung zwischen beeinflussbarer und unbeeinflussbarer Varianz: Abweichungen, die auf eine bewusste Entscheidung zur Ausweitung eines KI-Anwendungsfalls zurückzuführen sind, unterscheiden sich von Abweichungen, die durch Ineffizienz verursacht werden. Diese sollten getrennt ausgewiesen werden, damit die Beteiligten entsprechend reagieren können.
• Fügen Sie eine Vorderansicht ein: Die Beteiligten müssen wissen, ob es sich bei der Abweichung um ein einmaliges Ereignis oder um einen Trend handelt. Legen Sie neben der historischen Abweichung auch eine aktualisierte Prognose vor.
• Verantwortlichkeiten zuweisen: Jede Abweichungszeile sollte einen Verantwortlichen haben. Berichte ohne Verantwortungszuweisung führen zwar zu Diskussionen, aber nicht zu Entscheidungen.
• Eine konkrete Maßnahme vorschlagen: Unabhängig davon, ob die Empfehlung darin besteht, eine Budgetwarnung einzurichten, eine Aufforderung neu zu gestalten oder eine Vereinbarung neu zu verhandeln, sollte der Bericht mit einem klaren nächsten Schritt abschließen.

Der Wandel von “Das haben wir ausgegeben” hin zu “Das waren die Ursachen für die Abweichung, und das empfehlen wir” macht die Berichterstattung für die Führungskräfte wirklich nützlich.

So unterstützen wir Sie bei der Steuerung von Kostenabweichungen im Bereich KI

Um Kostenabweichungen im KI-Bereich zu bewältigen, braucht es mehr als nur Dashboards. Es bedarf klarer Zuständigkeiten, eines regelmäßigen Entscheidungsrhythmus und der Fähigkeit, KI-Ausgaben mit Geschäftsergebnissen zu verknüpfen. Mit unseren FinOps-Dienstleistungen helfen wir Unternehmen dabei, genau diese Fähigkeit aufzubauen. Konkret unterstützen wir Sie bei folgenden Aufgaben:

• FinOps-Bewertung: Eine strukturierte Analyse des aktuellen Reifegrades Ihres Kostenmanagements im Bereich KI und Cloud, bei der ermittelt wird, wo Abweichungen unkontrolliert bleiben und warum.
• Kostenverrechnung und Kennzeichnung: Wir richten die Tagging-Frameworks und die Zuordnungslogik ein, mit denen sich die KI-Kosten den Teams, Produkten und Geschäftsbereichen zuordnen lassen.
• Konzeption der Abweichungsberichterstattung: Wir entwickeln Berichtsstrukturen, die KI-Kostendaten in praxisrelevante Erkenntnisse umwandeln, damit die Finanzabteilung und die Unternehmensleitung darauf reagieren können.
• Integration von TBM und FinOps: Wir verknüpfen das operative KI-Kostenmanagement mit Ihrem übergeordneten IT-Finanzmanagement-Rahmenwerk und stellen so sicher, dass die KI-Ausgaben im Kontext des damit erzielten Nutzens bewertet werden.
• Governance und Leitplanken: Wir helfen Ihnen dabei, Richtlinien, Budgetwarnungen und Entscheidungsbefugnisse festzulegen, mit denen sich Budgetüberschreitungen durch KI verhindern lassen, bevor sie überhaupt auftreten.

Falls es in Ihrem Unternehmen aufgrund von Kostenabweichungen im Bereich der KI zu Spannungen zwischen der IT-Abteilung, der Finanzabteilung und der Unternehmensleitung kommt, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf um zu besprechen, wie wir Ihnen dabei helfen können, den Schritt von der Kostentransparenz hin zu einem aktiven Kostenmanagement zu vollziehen.