Wer sollte für einen KI-Anwendungsfall als Budgetverantwortlicher fungieren?

Der Geschäftsbereich, der einen KI-Anwendungsfall vorantreibt, sollte auch das Budget dafür verwalten. Wenn ein Team eine KI-Initiative vorschlägt und davon profitiert, schafft die Übertragung der finanziellen Verantwortung auf dieses Team die richtigen Anreize, um Kosten zu steuern, Ergebnisse zu validieren und während des gesamten Projektlebenszyklus Kompromissentscheidungen zu treffen. Allerdings liegt die Verantwortung selten bei nur einer Partei, und die effektivsten Organisationen entwickeln ein Modell der geteilten Verantwortung, das IT, Finanzen und das operative Geschäft einbezieht.

Da die Investitionen in KI im Jahr 2026 sowohl an Umfang als auch an Komplexität zunehmen, ist die Frage, wem das KI-Budget untersteht, zu einem der am meisten diskutierten Governance-Themen unter CIOs und Finanzverantwortlichen in Unternehmen geworden. In den folgenden Abschnitten werden die verschiedenen Aspekte dieser Frage beleuchtet – von der derzeitigen Zuständigkeit bis hin zur Frage, wie diese strukturiert sein sollte.

Wer entscheidet in großen Unternehmen in der Regel über die Ausgaben für KI?

In den meisten großen Unternehmen sind die Ausgaben für KI heute auf mehrere Verantwortliche verteilt. Oftmals kontrollieren die IT-Abteilungen die Infrastruktur- und Plattformkosten, die Geschäftsbereiche finanzieren die Entwicklung spezifischer Anwendungsfälle, und zentrale Innovations- oder Transformationsabteilungen verwalten die Budgets für strategische KI-Initiativen. Dieses dezentrale Modell spiegelt wider, dass die Einführung von KI eher organisch als durch eine gezielte Governance-Gestaltung erfolgt ist.

Das Ergebnis ist, dass keine einzelne Funktion einen vollständigen Überblick über die gesamten KI-Investitionen hat. Cloud-Plattformen machen es den Entwicklerteams leicht, KI-Workloads ohne formelle Budgetgenehmigung zu starten, während Geschäftsbereiche mit KI-Tools experimentieren, die den IT-Beschaffungsprozess vollständig umgehen. Finanzteams entdecken KI-bezogene Kosten häufig erst im Nachhinein, eingebettet in umfassendere Cloud- oder Software-Posten.

Dieser Mangel an konsolidierter Transparenz ist eines der Kernprobleme, die FinOps-Verfahren Dies gilt insbesondere angesichts der Tatsache, dass KI-Workloads einen bedeutenden und schnell wachsenden Anteil an den Cloud-Ausgaben ausmachen. Ohne eine von Anfang an klar definierte Zuständigkeit wird die Kostenverantwortung eher reaktiv als proaktiv gehandhabt.

Warum wirkt sich die Zuständigkeit für das KI-Budget auf den Projekterfolg aus?

Die Zuständigkeit für das KI-Budget wirkt sich direkt auf den Projekterfolg aus, da sie bestimmt, wer Kompromissentscheidungen trifft, wenn Kosten, Leistung und Zeitpläne miteinander in Konflikt stehen. Wenn der Budgetverantwortliche nicht mit dem Team, das die Ergebnisse vorantreibt, auf einer Linie liegt, verlieren Projekte an Schwung, Kostenüberschreitungen bleiben unberücksichtigt, und es gibt keine klare Entscheidungsinstanz, die darüber entscheidet, ob eine Initiative ausgeweitet, neu ausgerichtet oder eingestellt werden soll.

Drei Muster beeinträchtigen durchweg den Erfolg von KI-Projekten, wenn die Zuständigkeiten unklar sind:

• Kosten ohne Rechenschaftspflicht: Die Entwicklerteams können frei entwickeln und iterieren, aber niemand ist befugt, Ausgabenentscheidungen im Hinblick auf den erzielten geschäftlichen Nutzen in Frage zu stellen.
• Wert ohne Investitionsbefugnis: Die Geschäftsbereiche definieren zwar den Anwendungsfall, verfügen jedoch nicht über die Budgethoheit, um die für dessen ordnungsgemäße Umsetzung erforderliche Infrastruktur, die Daten oder das Fachpersonal zu finanzieren.
• Governance ohne Kontext: Zentrale IT- oder Finanzteams verwalten zwar das Budget, verfügen jedoch nicht über das Fachwissen, um zu beurteilen, ob die Ausgaben zu sinnvollen Ergebnissen führen.

Wenn der Budgetverantwortliche sowohl die Kostentreiber als auch die erwarteten Geschäftsergebnisse wirklich versteht, kann er in jeder Phase fundierte Entscheidungen treffen. Diese Abstimmung zwischen finanzieller Kontrolle und Ergebnisverantwortung ist es, die skalierbare KI-Initiativen von solchen unterscheidet, die nach einem Proof-of-Concept ins Stocken geraten.

Sollte das IT-Team oder der Geschäftsbereich für das Budget des KI-Anwendungsfalls verantwortlich sein?

Der Geschäftsbereich sollte für das Budget des KI-Anwendungsfalls verantwortlich sein, wenn die Initiative an ein bestimmtes Geschäftsergebnis geknüpft ist. Die IT-Abteilung sollte für das Budget verantwortlich sein, wenn die Investition in gemeinsam genutzte Infrastruktur, Plattformen oder Funktionen erfolgt, die mehreren Anwendungsfällen im gesamten Unternehmen dienen. Diese Unterscheidung ist wichtig, da sie bestimmt, wo die Verantwortung für die Wertschöpfung liegt.

Eine hilfreiche Herangehensweise besteht darin, die Ebenen der KI-Investitionen voneinander zu trennen:

• Gemeinsame Plattformebene: KI-Infrastruktur, Cloud-GPU-Kapazität, Zugriff auf Grundmodelle und MLOps-Tools. Diese stehen dem gesamten Unternehmen zur Verfügung und sind im IT-Budget zu veranschlagen; sie werden als Shared Services verwaltet.
• Anwendungsfall-Ebene: Die Entwicklung, Integration und der laufende Betrieb einer spezifischen KI-Anwendung für ein bestimmtes geschäftliches Problem. Dies fällt in den Zuständigkeitsbereich des Geschäftsbereichs, der für das Problem verantwortlich ist und von der Lösung profitiert.
• Datenschicht: Datenpipelines, Datenkennzeichnung und Governance. Diese Aufgaben werden oft gemeinsam wahrgenommen, können jedoch in den Zuständigkeitsbereich des Geschäftsbereichs fallen, wenn es sich um fachspezifische Daten handelt.

In der Praxis stützen sich die meisten KI-Anwendungsfälle sowohl auf eine gemeinsam genutzte Infrastruktur als auch auf geschäftsspezifische Entwicklungen. Das effektivste Modell sieht vor, dass die Verantwortung für das Budget in erster Linie bei der Geschäftseinheit für den jeweiligen Anwendungsfall liegt, während die IT die Kosten für die gemeinsam genutzte Plattform über einen transparenten Kostenverrechnungsmechanismus verwaltet und weiterverrechnet. Auf diese Weise bleibt die Verantwortlichkeit nah am Mehrwert, während gleichzeitig die Transparenz über die gesamte Investition gewahrt bleibt.

Welche Rolle spielt der Finanzbereich bei der Steuerung des KI-Budgets?

Die Finanzabteilung übernimmt bei der Verwaltung des KI-Budgets eine Steuerungs- und Überwachungsfunktion, nicht jedoch eine verantwortliche Rolle. Die Finanzteams sind dafür verantwortlich, sicherzustellen, dass KI-Investitionen einheitlich geplant, nachverfolgt und bewertet werden, dass die Ausgaben unternehmensweit transparent sind und dass finanzielle Abwägungen auf der Grundlage präziser Daten getroffen werden. Sie ermöglichen fundierte Entscheidungen, ohne dabei operative Entscheidungen zu treffen.

Konkret trägt der Finanzbereich auf drei Arten zur Steuerung des KI-Budgets bei:

• Budgetplanung und -prognose: Die Kosten für KI, insbesondere für cloudbasierte KI-Workloads, richten sich nach dem Verbrauch und können unvorhersehbar steigen. Finanzteams unterstützen die Geschäftsbereiche dabei, erwartete Kosten zu modellieren, Ausgabenobergrenzen festzulegen und Prognosen zu erstellen, die Schwankungen in der Nutzung berücksichtigen.
• Kostenverrechnung und Transparenz: Die Finanzabteilung stellt sicher, dass die KI-Ausgaben korrekt den Teams und Projekten zugeordnet werden, die sie verursachen. Dies ist besonders wichtig, wenn gemeinsam genutzte Infrastruktur betroffen ist, da präzise Chargeback- oder Showback-Mechanismen Kostenverzerrungen verhindern.
• Investitionsbewertung: Der Finanzbereich bietet den Rahmen, um zu beurteilen, ob ein KI-Anwendungsfall eine Rendite erzielt. Dazu gehört die Festlegung der finanziellen Kennzahlen, die der Budgetverantwortliche im Blick behalten sollte, sowie die regelmäßige Überprüfung der Leistung anhand dieser Kennzahlen.

Die Finanzabteilung sollte nicht als „Torwächter“ fungieren, der Experimente mit KI bremst, sondern sie muss dafür sorgen, dass diese Experimente innerhalb eines finanziell geregelten Rahmens stattfinden. Ohne diese Disziplin steigen die Ausgaben für KI in einem Maße an, das gegenüber der Geschäftsleitung oder dem Vorstand nur schwer zu rechtfertigen ist.

Wie sollten Unternehmen die Rechenschaftspflicht im Zusammenhang mit dem KI-Budget gestalten?

Unternehmen sollten die Rechenschaftspflicht für KI-Budgets anhand eines dreistufigen Modells strukturieren: Die Geschäftsbereiche sind für die Budgets der Anwendungsfälle verantwortlich, die IT-Abteilung für die Budgets der gemeinsamen Plattformen und ein funktionsübergreifendes Steuerungsgremium, das beides mit der übergeordneten KI-Investitionsstrategie in Einklang bringt. Diese Struktur gewährleistet, dass die Rechenschaftspflicht auf jeder Ebene klar definiert ist, ohne dass dabei Engpässe entstehen.

Dem Leitungsgremium, das oft als KI-Lenkungsausschuss oder Technologieinvestitionsausschuss bezeichnet wird, sollten Vertreter aus den Bereichen IT, Finanzen und den Geschäftsbereichen angehören, die aktiv KI-Initiativen vorantreiben. Seine Aufgabe besteht nicht darin, jede einzelne Ausgabenentscheidung zu genehmigen, sondern Richtlinien festzulegen, abteilungsübergreifende Konflikte zu schlichten und sicherzustellen, dass das Portfolio der KI-Investitionen strategische Prioritäten widerspiegelt und nicht den Präferenzen einzelner Abteilungen.

Innerhalb dieser Struktur sollte der für das KI-Budget Verantwortliche auf Geschäftseinheitsebene über Folgendes verfügen:

• Eindeutige Befugnis zur Genehmigung von Ausgaben innerhalb vereinbarter Obergrenzen
• Zugriff auf Echtzeitdaten zu Kosten und Nutzung ihrer KI-Workloads
• Ein festgelegter Eskalationsweg für Entscheidungen, die über ihre Befugnisse hinausgehen
• Regelmäßige Berichtspflichten gegenüber der Finanzabteilung und dem Leitungsgremium

Dieses Modell spiegelt die Verantwortungsstrukturen wider, die in ausgereiften Organisationen zu finden sind strategisches Portfolio-Management Diese Rahmenbedingungen gelten ganz allgemein für Technologieinvestitionen. KI unterscheidet sich in dieser Hinsicht nicht grundsätzlich von anderen Technologieinvestitionen, doch aufgrund ihrer Kostenvariabilität und des rasanten Wandels kommt der Gestaltung der Governance eine noch größere Bedeutung zu.

Welche Kennzahlen sollte der Verantwortliche für das KI-Budget im Blick behalten?

Der Verantwortliche für das KI-Budget sollte Kennzahlen verfolgen, die die Ausgaben mit den Geschäftsergebnissen verknüpfen, und nicht nur die Gesamtkosten im Blick behalten. Die nützlichsten Kennzahlen lassen sich in drei Kategorien einteilen: Kosteneffizienz, Wertschöpfung und Risiko. Durch die Verfolgung aller drei Kategorien erhält der Budgetverantwortliche ein umfassendes Bild davon, ob der KI-Anwendungsfall die Erwartungen erfüllt und wo Anpassungen erforderlich sind.

Kennzahlen zur Kosteneffizienz

• Kosten pro Inferenz oder Vorhersage: Misst, wie effizient das KI-Modell im Produktivbetrieb arbeitet. Steigende Kosten pro Einheit des Ausgangssignals deuten auf Ineffizienz oder ein unerwartetes Skalierungsverhalten hin.
• Abweichung vom Budget: Die Differenz zwischen geplanten und tatsächlichen KI-Ausgaben, monatlich erfasst. Anhaltende Überschreitungen deuten darauf hin, dass die Prognoseannahmen überarbeitet werden müssen.
• Auslastungsgrad der Infrastruktur: Bei cloudbasierten KI-Workloads ist dies der Anteil der bereitgestellten Kapazität, der aktiv genutzt wird. Eine geringe Auslastung deutet auf Möglichkeiten zur Optimierung der Kapazitätsauslegung hin.

Kennzahlen zur Wertschöpfung

• Fortschritte bei den Geschäftsergebnissen: Der konkrete KPI, zu dessen Verbesserung der KI-Anwendungsfall konzipiert wurde, sei es die Bearbeitungszeit, die Fehlerquote, der Umsatzbeitrag oder ein anderes messbares Ergebnis.
• Zeit bis zur Wertschöpfung: Wie lange es von der Erstinvestition bis zu messbaren geschäftlichen Auswirkungen dauert. Dies hilft dem Unternehmen dabei, die Erwartungen an zukünftige KI-Initiativen anzupassen.
• Akzeptanzrate: Inwieweit die Zielgruppe die Ergebnisse der KI tatsächlich nutzt. Eine geringe Akzeptanz deutet oft darauf hin, dass der Anwendungsfall überarbeitet werden muss, unabhängig von der technischen Leistungsfähigkeit.

Der Budgetverantwortliche muss diese Kennzahlen nicht selbst erstellen. Die Finanz- und IT-Abteilungen sollten die Dateninfrastruktur bereitstellen, die diese Berichterstattung ermöglicht. Die Aufgabe des Budgetverantwortlichen besteht darin, die Kennzahlen regelmäßig zu überprüfen, auf die daraus gewonnenen Erkenntnisse zu reagieren und dem Leitungsgremium die Leistung transparent zu vermitteln.

So unterstützen wir Sie bei der Steuerung Ihrer KI-Investitionskosten

Die Steuerung von KI-Budgets befindet sich an der Schnittstelle zwischen Finanzmanagement, IT-Rechenschaftspflicht und Unternehmensstrategie – und genau dort sind wir tätig. Bei It’s Value unterstützen wir Unternehmen dabei, die Strukturen, Prozesse und Werkzeuge aufzubauen, die sie benötigen, um ihre KI-Investitionen mit derselben Disziplin zu verwalten, die sie auch bei anderen Technologieausgaben anwenden. Folgendes bringen wir in diese Herausforderung ein:

• FinOps für KI-Workloads: Wir setzen FinOps-Verfahren um, die Ihnen einen umfassenden Überblick über die KI-bezogene Cloud-Nutzung verschaffen, einschließlich einer präzisen Kostenzuordnung zu den Teams und Anwendungsfällen, die diese Ausgaben verursachen.
• Entwurf eines Modells zur Rechenschaftspflicht: Wir unterstützen Sie dabei, festzulegen, wem was gehört, wie die Kosten für gemeinsam genutzte Plattformen abgerechnet werden und wie die Leitungsgremien strukturiert sind, um schnelle und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.
• Entscheidungsreife Berichterstattung: Wir entwickeln Berichtszyklen und Dashboards, die den Verantwortlichen für KI-Budgets die Kennzahlen liefern, die sie benötigen, um die Leistung nicht nur zu überwachen, sondern auch zu steuern.
• Integration von TBM und FinOps: Wir verknüpfen KI-Kostendaten mit Ihrem übergeordneten Technology Business Management-Rahmenwerk, sodass Investitionsentscheidungen im Bereich KI im Kontext Ihres gesamten IT-Portfolios und Ihrer geschäftlichen Prioritäten getroffen werden.

Wenn Sie von verstreuten KI-Ausgaben zu einer strukturierten Steuerung von KI-Investitionen übergehen möchten, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf um zu besprechen, wo wir anfangen sollen.