Wie erstellt man ein Rahmenwerk für die finanzielle Steuerung von KI-Workloads?

Sie schaffen ein Rahmenwerk für die finanzielle Steuerung von KI-Workloads, indem Sie klare Regelungen zur Kostenverantwortung, Zuweisungsrichtlinien, Budgetkontrollen und Verfahren zur Wertmessung festlegen, die dem variablen, verbrauchsorientierten Charakter der KI-Infrastruktur Rechnung tragen. Im Gegensatz zur herkömmlichen IT verursachen KI-Workloads Kosten, die unvorhersehbar mit der Nutzung skalieren, sodass eine reaktive Budgetierung nicht ausreicht. Die folgenden Abschnitte beantworten die häufigsten Fragen, mit denen Unternehmen beim Aufbau dieser Governance-Struktur konfrontiert sind.

Inwiefern unterscheiden sich KI-Workloads finanziell von herkömmlicher IT?

KI-Workloads unterscheiden sich in finanzieller Hinsicht von herkömmlicher IT, da ihre Kosten verbrauchsabhängig, stark schwankend und eng mit der Komplexität der Modelle sowie dem Datenvolumen verknüpft sind. Ein einzelner Trainingsdurchlauf oder ein kurzfristiger Anstieg der Inferenzanforderungen kann innerhalb weniger Stunden mehr Budget verbrauchen als ein herkömmlicher Server in mehreren Monaten, weshalb herkömmliche jährliche Budgetierungsmodelle für deren Verwaltung kaum geeignet sind.

Herkömmliche IT-Kosten sind größtenteils fest oder vorhersehbar: Serverlizenzen, Wartungsverträge und Personalbedarf folgen einem relativ stabilen Muster. KI-Workloads durchbrechen dieses Muster in dreierlei Hinsicht:

• Variable Rechenintensität: Die Auslastung von GPU und TPU schwankt stark, je nachdem, ob Sie ein Modell trainieren, feinabstimmen oder Inferenz in großem Maßstab durchführen.
• Komplexität gemeinsamer Infrastruktur: KI-Plattformen werden häufig team- und projektübergreifend genutzt, was es ohne gezielte Kennzeichnungs- und Zuordnungsrichtlinien erschwert, Kosten einem bestimmten Produkt oder Geschäftsbereich zuzuordnen.
• Rascher Kostenanstieg: In der Experimentierphase können sich unbemerkt hohe Kosten ansammeln, insbesondere wenn Entwicklungsumgebungen ständig laufen oder sich die Modelliterationen häufen.

Diese Unterschiede bedeuten, dass das KI-Finanzmanagement einen dynamischeren Echtzeit-Ansatz erfordert als das herkömmliche IT-Finanzmanagement. Governance-Strukturen, die für lokale Infrastrukturen entwickelt wurden, lassen sich ohne wesentliche Anpassungen nicht direkt auf KI-Workloads übertragen.

Was sind die Kernkomponenten eines Rahmens für die Finanz-Governance im Bereich der KI?

Ein Rahmenwerk für die finanzielle Steuerung von KI-Workloads besteht aus vier Kernkomponenten: Kostentransparenz und -kennzeichnung, klar definierte Zuständigkeiten und Verantwortlichkeiten, Budgetkontrollen mit automatisierten Warnmeldungen sowie ein Modell zur Wertmessung, das die Ausgaben mit den Geschäftsergebnissen verknüpft. Zusammen sorgen diese Komponenten dafür, dass das KI-Kostenmanagement von einer passiven Berichterstattung zu einer aktiven Entscheidungsfindung übergeht.

Kostentransparenz und Kennzeichnung

Was man nicht sieht, kann man nicht steuern. Jede KI-Workload, jede Umgebung und jedes Experiment sollte mit einheitlichen Tags versehen sein, die das zuständige Team, den Geschäftsbereich, das Projekt und die Phase (Entwicklung, Test oder Produktion) angeben. Ohne diese Angaben sammeln sich die Kostendaten in einem einzigen, undifferenzierten Pool an, auf den niemand reagieren kann.

Eigentums- und Verantwortungsstrukturen

Jede KI-Initiative benötigt einen namentlich benannten Finanzverantwortlichen, in der Regel einen Produktmanager oder einen technischen Leiter, der für das mit dieser Arbeitslast verbundene Budget verantwortlich ist. Die Verantwortung sollte bei dem Team liegen, das die Ausgaben verursacht, und nicht bei einer zentralen IT-Abteilung, die die Rechnung erst im Nachhinein erhält. Dies entspricht dem FinOps-Prinzip der dezentralen Verantwortung: Die Teams, die am nächsten an der Arbeit sind, sind auch am nächsten an den Hebeln, mit denen die Kosten gesteuert werden.

Budgetkontrolle und Rhythmus der Unternehmensführung

Die Steuerung des KI-Budgets erfordert regelmäßige Überprüfungen und nicht nur vierteljährliche Kontrollpunkte. Monatliche oder zweiwöchentliche Überprüfungen der KI-Ausgaben im Vergleich zu den zugewiesenen Budgets, kombiniert mit automatisierten Schwellenwertwarnungen, geben den Teams das nötige Signal, um Anpassungen vorzunehmen, bevor die Kosten eskalieren. In den Governance-Richtlinien sollte außerdem festgelegt werden, wer befugt ist, neue KI-Workloads zu genehmigen, bestehende zu skalieren oder Experimente einzustellen.

Wertbemessung

Ein Governance-Rahmenwerk ohne Wertorientierung wird zu reiner Kostenkontrolle. Sie benötigen ein Modell, das die KI-Ausgaben mit den Geschäftsergebnissen verknüpft, die von der jeweiligen Arbeitslast erwartet werden – seien es erzielte Umsätze, verkürzte Bearbeitungszeiten oder ein verbessertes Kundenerlebnis. Diese Verknüpfung rechtfertigt weitere Investitionen und dient als Grundlage für Priorisierungsentscheidungen.

Wie verteilen Sie die KI-Kosten auf die Geschäftsbereiche oder Produkte?

Sie verteilen die KI-Kosten auf die Geschäftsbereiche oder Produkte, indem Sie auf Infrastrukturebene eine einheitliche Tagging-Taxonomie implementieren und anschließend eine festgelegte Verrechnungsmethode anwenden – sei es direkte Zuordnung, gemeinsame Kostenpools oder eine Kombination aus beidem –, um die Kosten auf die Teams und Produkte zu verteilen, die sie verursachen.

Welcher Zuweisungsansatz am effektivsten ist, hängt davon ab, wie Ihre KI-Infrastruktur aufgebaut ist:

• Spezielle Workloads: Wenn ein Geschäftsbereich seine eigene KI-Umgebung betreibt, ist die direkte Kostenzuordnung unkompliziert. Kennzeichnen Sie die Ressourcen bei der Bereitstellung und ordnen Sie die Kosten direkt dem Budget dieses Bereichs zu.
• Gemeinsam genutzte Plattformen: Wenn mehrere Teams eine zentrale KI-Plattform nutzen, benötigen Sie einen Verteilungsschlüssel – beispielsweise die in Anspruch genommenen Rechenstunden, die durchgeführten API-Aufrufe oder das verarbeitete Datenvolumen –, um die gemeinsamen Kosten gerecht zu verteilen.
• Versuchsaufgaben: Die Ausgaben für Forschung und Entwicklung im Bereich KI sollten separat erfasst und einem Innovationsbudget zugeordnet werden, anstatt sie den operativen Einheiten in Rechnung zu stellen, um Verzerrungen bei der Kostenberichterstattung auf Produktebene zu vermeiden.

Hier ist Konsistenz wichtiger als Perfektion. Ein einfaches, konsequent angewandtes Zuteilungsmodell, dem die Teams vertrauen und das sie verstehen, führt zu einem besseren Verhalten als ein ausgeklügeltes Modell, an das niemand glaubt. Die Verknüpfung dieser Zuteilungsdaten mit Ihrem umfassenderen FinOps-Praxis stellt sicher, dass die KI-Kosten zusammen mit anderen Cloud- und Infrastrukturausgaben transparent dargestellt werden und nicht isoliert verwaltet werden.

Welche Kontrollmaßnahmen verhindern, dass die Ausgaben für KI das Budget überschreiten?

Zu den Kontrollmechanismen, die verhindern, dass die KI-Ausgaben das Budget überschreiten, gehören automatische Ausgabenwarnungen, feste Budgetobergrenzen für Nicht-Produktionsumgebungen, Genehmigungsschritte für die Bereitstellung neuer Workloads sowie eine regelmäßige Anomalieerkennung, die unerwartete Kostensprünge aufdeckt, bevor sie sich weiter verschärfen.

Reaktive Kontrollmaßnahmen, wie beispielsweise die Überprüfung der Rechnung des letzten Monats, reichen für KI-Workloads nicht aus. Die folgenden präventiven Kontrollmaßnahmen sind wirksamer:

• Automatische Benachrichtigungen bei Erreichen festgelegter Schwellenwerte: Richten Sie für jede KI-Workload oder -Umgebung Warnmeldungen bei 70%, 90% und 100% des Budgets ein. So haben die Teams genügend Zeit, zu reagieren, bevor ein Limit überschritten wird.
• Feste Obergrenzen für Entwicklungs- und Testumgebungen: In Testumgebungen entstehen am häufigsten Kostenüberschreitungen im Bereich der KI. Setzen Sie eine automatische Abschaltung oder Ressourcenbeschränkungen durch, sobald die Ausgaben eine festgelegte Obergrenze erreichen.
• Workflows zur Genehmigung der Bereitstellung: Vor der Inbetriebnahme neuer GPU-Cluster oder umfangreicher Trainingsaufträge ist die Genehmigung durch einen Budgetverantwortlichen erforderlich. Dadurch wird ein gezielter Kontrollpunkt geschaffen, ohne dass genehmigte Arbeiten dadurch verzögert werden.
• Anomalieerkennung: Setzen Sie Tools ein, die ungewöhnliche Ausgabemuster erkennen – beispielsweise einen Trainingsjob, der länger als erwartet läuft, oder einen Inferenz-Endpunkt, der mehr Datenverkehr als prognostiziert verarbeitet – und leiten Sie diese Warnmeldungen umgehend an das zuständige Team weiter.

Diese Kontrollmechanismen funktionieren am besten, wenn sie in die Arbeitsabläufe integriert werden, die Ingenieure ohnehin bereits nutzen, anstatt als separater Finanzprozess hinzugefügt zu werden. Das Ziel besteht darin, das Kostenbewusstsein zu einem selbstverständlichen Bestandteil der KI-Arbeit zu machen und nicht zu einer administrativen Belastung, die nachträglich auferlegt wird.

Inwiefern lässt sich FinOps auf die Kostensteuerung von KI-Workloads anwenden?

FinOps lässt sich auf die Kostensteuerung von KI-Workloads anwenden, indem es das Betriebsmodell, die Prozesse und die Strukturen für eine gemeinsame Verantwortlichkeit bereitstellt, die für die Verwaltung variabler, nutzungsabhängiger KI-Ausgaben erforderlich sind. Das ursprünglich für das Cloud-Kostenmanagement entwickelte FinOps-Framework lässt sich direkt auf den KI-Bereich übertragen, da die KI-Infrastruktur dieselben wirtschaftlichen Merkmale aufweist: nutzungsabhängige Preisgestaltung, schnelle Skalierung und dezentrale Entscheidungsfindung.

Der zentrale FinOps-Zyklus aus „Informieren“, „Optimieren“ und „Betreiben“ lässt sich gut auf die KI-Governance übertragen:

• Informationen: Machen Sie die KI-Kosten nahezu in Echtzeit sichtbar und zuordenbar, damit die Teams schon während der Ausführung ihrer Workloads sehen können, wie viel diese kosten – und nicht erst Wochen später.
• Optimieren: Ermitteln Sie Möglichkeiten zur Optimierung der Kapazitätsauslegung, beispielsweise durch den Einsatz kleinerer Modelle, sofern die Genauigkeitsanforderungen dies zulassen, die Planung von Trainingsaufträgen außerhalb der Spitzenzeiten oder die Umstellung von On-Demand- auf reservierte Kapazität bei stabilen Arbeitslasten.
• Bedienung: Führen Sie einen regelmäßigen Governance-Rhythmus ein, in dessen Rahmen die Abteilungen Finanzen, IT und Entwicklung gemeinsam die KI-Ausgaben überprüfen, Kompromissentscheidungen treffen und die Richtlinien auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse aktualisieren.

A Bewertung des Reifegrades von FinOps ist ein nützlicher Ausgangspunkt für Unternehmen, die verstehen möchten, inwieweit sich ihre derzeitigen Praktiken auf KI-Workloads anwenden lassen und wo die wichtigsten Lücken liegen. Die vier bewerteten Dimensionen – Mitarbeiter, Prozesse, Governance und Tools – sind genau jene Dimensionen, die darüber entscheiden, ob die KI-Finanz-Governance auch bei steigendem Workload-Umfang Bestand haben wird.

Wie lässt sich der geschäftliche Nutzen von KI-Investitionen messen?

Den geschäftlichen Nutzen von KI-Investitionen messen Sie, indem Sie vor dem Start der Workload Ergebniskennzahlen festlegen und diese dann über den gesamten Lebenszyklus der Workload hinweg zusammen mit den Kostendaten verfolgen. Das Ziel besteht darin, den Wert der KI in geschäftlichen Größen wie Umsatzauswirkungen, eingesparten Kosten, Zeitersparnis oder reduzierter Fehlerquote auszudrücken und nicht allein anhand technischer Kennzahlen.

Ein praxisorientiertes Messmodell für das KI-Finanzmanagement umfasst drei Schritte:

1. Legen Sie die Wert-Hypothese von vornherein fest: Bevor Sie eine KI-Initiative genehmigen, sollten Sie vom verantwortlichen Team verlangen, dass es darlegt, welches Geschäftsergebnis dadurch verbessert werden soll und um wie viel. Dadurch entsteht eine Ausgangsbasis, an der die tatsächlichen Ergebnisse gemessen werden.
2. Kosten- und Ergebnisdaten parallel erfassen: Erstellen Sie Dashboards, die die KI-Kosten zusammen mit den Geschäftskennzahlen anzeigen, auf deren Verbesserung die jeweilige Workload abzielt. Wenn von einer KI für den Kundenservice erwartet wird, dass sie die Bearbeitungszeit verkürzt, sollten Sie sowohl die Rechenkosten als auch die Kennzahl zur Bearbeitungszeit in derselben Ansicht verfolgen.
3. Regelmäßig überprüfen und erneut validieren: KI-Workloads entwickeln sich weiter. Ein Modell, das zum Zeitpunkt der Einführung einen Mehrwert bot, kann an Effizienz verlieren, wenn sich die Nutzungsmuster ändern oder neuere Ansätze verfügbar werden. Integrieren Sie regelmäßige Wertanalysen in Ihren Governance-Rhythmus – nicht nur Kostenanalysen.

Dieser Ansatz verknüpft die Steuerung des KI-Budgets mit dem übergeordneten Bereich des IT-Finanzmanagements, in dem nachgewiesen werden muss, dass Technologieausgaben messbare Erträge erzielen. Außerdem liefert er der Unternehmensleitung die Informationen, die sie benötigt, um Prioritäten innerhalb eines Portfolios von KI-Initiativen zu setzen, anstatt jede einzelne Initiative isoliert zu bewerten.

So unterstützen wir Sie bei der Steuerung der Kosten für KI-Workloads

Wir arbeiten mit großen Unternehmen zusammen, um die Governance-Strukturen, Prozesse und Tools aufzubauen, die erforderlich sind, um KI-Ausgaben mit derselben Disziplin zu verwalten wie Cloud- und On-Premises-IT. Unser Ansatz deckt den gesamten Umfang der finanziellen KI-Governance ab:

• Entwicklung einer Taxonomie für die Kostenverrechnung und Kennzeichnung, die auf allen Ihren KI-Plattformen und in allen Ihren Cloud-Umgebungen funktioniert
• Festlegung von Eigentumsverhältnissen und Entscheidungsbefugnissen, damit die Verantwortung bei den Teams liegt, die die Ausgaben verursachen
• Einführung von Budgetkontrollen, Warnsystemen und Workflows zur Mittelzuweisung, die Budgetüberschreitungen verhindern, bevor sie auftreten
• Verknüpfung von KI-Kostendaten mit Kennzahlen zum Geschäftsnutzen über unsere FinOps-Tools und -Unterstützung Fähigkeiten
• Integration des KI-gestützten Finanzmanagements in Ihr übergeordnetes TBM- und ITFM-Rahmenwerk, sodass KI-Investitionen gemeinsam mit allen anderen Technologieausgaben bewertet werden

Wenn Sie wissen möchten, wo Sie derzeit bei der Kostenkontrolle im KI-Bereich stehen und was erforderlich wäre, um ein skalierbares Rahmenwerk aufzubauen, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf und wir helfen Ihnen dabei, den richtigen Ausgangspunkt zu finden.