Wie kann Szenarioplanung die Budgetplanung für KI verbessern?

Die Szenarioplanung optimiert ein KI-Budget, indem sie Einzelprognosen durch eine Reihe definierter Ausgabenverläufe ersetzt, die jeweils an bestimmte Annahmen hinsichtlich Nutzung, Akzeptanz und Geschäftsergebnissen geknüpft sind. Anstatt sich auf eine einzige Zahl festzulegen, bereitet sich Ihr Unternehmen auf verschiedene Zukunftsszenarien vor und kann Ressourcen entsprechend den sich ändernden Bedingungen umverteilen. In den folgenden Abschnitten werden die konkreten Mechanismen, Variablen und Vorgehensweisen erläutert, die die Szenarioplanung für KI-Investitionen im Jahr 2026 erfolgreich machen.

Wodurch unterscheiden sich KI-Budgets von herkömmlichen IT-Budgets?

KI-Budgets unterscheiden sich von herkömmlichen IT-Budgets, da KI-Kosten nutzungsabhängig und stark schwankend sind und direkt mit den Nutzungsmustern der Modelle zusammenhängen, die sich im Voraus nur schwer vorhersagen lassen. Herkömmliche IT-Ausgaben sind weitgehend feststehend: Lizenzen, Hardware und Supportverträge stellen vorhersehbare Posten dar. KI-Ausgaben können stark ansteigen oder einbrechen, je nachdem, wie viele Nutzer ein Modell abfragen, wie komplex diese Abfragen sind und auf welcher Infrastruktur sie ausgeführt werden.

Aufgrund mehrerer struktureller Unterschiede stellt das Finanzmanagement mit KI höhere Anforderungen als das herkömmliche IT-Kostenmanagement:

• Nutzungsabhängige Preisgestaltung: Die meisten KI-Dienste berechnen ihre Gebühren pro Token, pro API-Aufruf oder pro Rechenstunde. Schon eine einzige Änderung daran, wie eine Anwendung ein Modell aufruft, kann die Kosten über Nacht verdoppeln.
• Schnelle Modellentwicklung: Es kommen regelmäßig neue Modellversionen auf den Markt, die sich jeweils in Preis und Leistungsmerkmalen unterscheiden. Budgetannahmen können bereits innerhalb weniger Monate überholt sein.
• Verteiltes Eigentum: KI-Workloads werden häufig von verschiedenen Teams aus den Bereichen Entwicklung, Produktmanagement und Datenwissenschaft gemeinsam bearbeitet, was es erschwert, eine klare Verantwortlichkeit für die Ausgaben festzulegen.
• Ungewisse Akzeptanzkurven: Wie schnell Mitarbeiter oder Kunden eine KI-Funktion annehmen, hat direkten Einfluss auf die Kosten, doch die Akzeptanz lässt sich in der Planungsphase bekanntermaßen nur schwer vorhersagen.

Diese Faktoren führen dazu, dass ein statisches Jahresbudget für KI-Investitionen selten ausreicht. Unternehmen benötigen einen Planungsansatz, der Flexibilität und Entscheidungspunkte direkt in den Budgetzyklus integriert.

Wie funktioniert die Szenarioplanung im Kontext des IT-Finanzmanagements?

Im Kontext des IT-Finanzmanagements werden bei der Szenarioplanung zwei bis vier unterschiedliche Ausgabenszenarien definiert, die jeweils auf einem schlüssigen Satz von Annahmen hinsichtlich Nachfrage, Akzeptanz und Technologieauswahl basieren. Anstatt eine einzige Prognose zu erstellen, einigen sich Ihre Finanz- und IT-Teams auf die kostenbestimmenden Variablen, legen für jede Variable plausible Spannen fest und berechnen dann, wie das Budget bei jeder Kombination aussieht.

Ein typischer Szenarioplanungsprozess im ITFM verläuft nach folgendem Ablauf:

1. Kostentreiber ermitteln: Ermitteln Sie, welche Variablen den größten Einfluss auf die Gesamtkosten für KI haben, wie beispielsweise die Modellauswahl, das Abfragevolumen oder die Infrastrukturstufe.
2. Szenario-Grenzen definieren: Erstellen Sie konservative, Basis- und optimistische Szenarien, jeweils mit einer konkreten Beschreibung der Geschäftsbedingungen, die zu diesem Szenario führen würden.
3. Jedes Szenario quantifizieren: Setzen Sie die Annahmen in Finanzprognosen um, wobei sowohl die direkten KI-Kosten als auch indirekte Kosten wie Integrations-, Schulungs- und Governance-Kosten zu berücksichtigen sind.
4. Triggerbedingungen festlegen: Vereinbaren Sie im Voraus, welche Signale einen Wechsel von einem Szenario zum anderen auslösen würden, damit Entscheidungen proaktiv statt reaktiv getroffen werden.
5. Zuständigkeit zuweisen: Legen Sie fest, welches Team oder welche Rolle für die Überwachung der einzelnen Auslöser zuständig ist und für die Eskalation sorgt, wenn sich eine Szenarioänderung abzeichnet.

Diese Struktur verwandelt die Budgetierung von einer einmaligen jährlichen Maßnahme in eine kontinuierliche Managementaufgabe – und genau das ist angesichts der raschen Veränderungen der Rahmenbedingungen für KI-Ausgaben erforderlich.

Welche Kostenfaktoren im Bereich KI sollten in Szenarioplänen berücksichtigt werden?

Szenariopläne für KI sollten Modellkosten, Infrastrukturkosten, Akzeptanzraten und Betriebsaufwand als die vier wichtigsten Variablenkategorien berücksichtigen. Jede dieser Größen kann sich unabhängig von den anderen verändern, und ein Szenario, das auch nur eine davon außer Acht lässt, liefert Prognosen, die zu eng gefasst sind, um für die tatsächliche Entscheidungsfindung von Nutzen zu sein.

Modell- und Inferenzkosten

Die Wahl des KI-Modells ist einer der wichtigsten Kostenhebel, die Ihrem Unternehmen zur Verfügung stehen. Spitzenmodelle großer Anbieter verursachen deutlich höhere Kosten pro Token als kleinere, fein abgestimmte Alternativen. In Szenarioplänen sollte modelliert werden, was passiert, wenn Sie für alle Anwendungsfälle ein Premium-Modell verwenden, im Vergleich zu einem gestaffelten Ansatz, bei dem einfachere Aufgaben an kostengünstigere Modelle weitergeleitet werden. Die Häufigkeit der Inferenz, die Länge der Eingabeaufforderung und die Ausführlichkeit der Ausgabe wirken sich zusätzlich auf diese Kosten aus.

Infrastruktur- und Integrationskosten

Ob Sie KI-Workloads in der Public Cloud, auf lokalen GPU-Clustern oder in einer Hybridumgebung ausführen, hat erhebliche Auswirkungen sowohl auf die Kostenstruktur als auch auf die Flexibilität Ihres Budgets. Cloud-basierte Inferenz lässt sich automatisch skalieren, kann jedoch zu unvorhersehbaren Kosten führen. Eine Infrastruktur vor Ort ist zwar mit hohen Anfangsinvestitionen verbunden, bietet aber besser vorhersehbare laufende Kosten. Szenariopläne sollten mindestens eine cloudlastige und eine hybride Variante enthalten, um der Unternehmensleitung einen realistischen Vergleichsmaßstab für Entscheidungen zur KI-Investitionsplanung zu bieten.

Zunahme der Akzeptanz und Nutzung

Eine geringe Akzeptanz eines KI-Tools bedeutet zwar geringe Kosten, aber auch geringe Erträge. Eine hohe Akzeptanz steigert den Nutzen, kann jedoch die Ausgaben weit über die ursprünglichen Schätzungen hinaus in die Höhe treiben. Indem Sie neben einer aggressiven auch eine konservative Akzeptanzkurve erstellen, können Sie den erforderlichen Budgetspielraum für den Fall einer beschleunigten Akzeptanz vorab genehmigen, ohne sich auf diese Ausgaben festlegen zu müssen, bevor Sie über Belege verfügen, die diese rechtfertigen.

Governance und Betriebskosten

KI-Systeme erfordern eine kontinuierliche Überwachung, das erneute Trainieren von Modellen, die Überprüfung der Compliance sowie zeitnahe technische Anpassungen. Diese Kosten werden in den ursprünglichen Budgets oft unterschätzt. Szenariopläne sollten einen Posten für Betriebskosten enthalten, der sich nach der Größe und Komplexität Ihres KI-Einsatzes richtet.

Wie können FinOps-Verfahren die Planung von KI-Szenarien verbessern?

FinOps-Verfahren stärken die Szenarioplanung im Bereich KI, indem sie finanzielle Rechenschaftspflicht, Kostentransparenz in Echtzeit und strukturierte Entscheidungsfindung in ein und denselben Prozess integrieren. FinOps wurde ursprünglich für das Cloud-Kostenmanagement entwickelt, doch seine Kerndisziplinen lassen sich direkt auf KI-Ausgaben anwenden, da KI-Workloads dieselben merkmale wie Cloud-Infrastruktur aufweisen: nutzungsabhängige Abrechnung und geteilte Verantwortung.

Insbesondere leistet FinOps auf drei Arten einen Beitrag zur KI-Szenarioplanung:

• Genaue Kostenverrechnung: FinOps-Verfahren schaffen Rahmenbedingungen für die Kennzeichnung und Zuordnung, mit denen KI-Kosten bestimmten Teams, Produkten oder Anwendungsfällen zugeordnet werden. Ohne diese Rahmenbedingungen basieren Szenariopläne auf aggregierten Zahlen, die nicht erkennen lassen, wo die Ausgaben tatsächlich anfallen.
• Rhythmus der kontinuierlichen Optimierung: FinOps führt einen regelmäßigen Überprüfungsrhythmus ein, bei dem Finanz-, IT- und Entwicklungsteams die tatsächlichen Ausgaben anhand der Annahmen der Szenarien bewerten. Dadurch wird verhindert, dass KI-Budgets unbemerkt über die geplanten Grenzen hinauswachsen.
• Funktionsübergreifende Steuerung: Eines der häufigsten Probleme beim Kostenmanagement im Bereich KI besteht darin, dass die technischen Teams Entscheidungen treffen, die zu höheren Kosten führen, während die Finanzteams die Rechnung ohne Hintergrundinformationen erhalten. FinOps-Governance-Strukturen schließen diese Lücke, indem sie allen Beteiligten einen gemeinsamen Überblick und klar definierte Entscheidungsbefugnisse gewähren.

Die Kombination aus FinOps-Ansatz und Szenarioplanung verschafft Ihrem Unternehmen sowohl die finanzielle Transparenz, um die aktuellen KI-Ausgaben zu überblicken, als auch die zukunftsorientierte Struktur, um diese proaktiv zu steuern.

Was ist der Unterschied zwischen Szenarioplanung und herkömmlicher KI-basierter Budgetprognose?

Der wesentliche Unterschied besteht darin, dass bei der herkömmlichen KI-Budgetprognose ein einziger Prognosewert auf der Grundlage aktueller Annahmen ermittelt wird, während bei der Szenarioplanung mehrere mögliche Ergebnisse ermittelt werden, die an unterschiedliche Rahmenbedingungen geknüpft sind. Bei der Prognose lautet die Frage: “Wie hoch werden unsere Ausgaben sein?” Bei der Szenarioplanung lautet die Frage: “Wie hoch werden unsere Ausgaben sein, wenn sich die Akzeptanz verdoppelt, wenn wir das Modell wechseln oder wenn sich der Projektumfang erweitert, und wie gehen wir in jedem dieser Fälle vor?”

Herkömmliche Prognosen funktionieren recht gut, wenn die Kosten stabil und vorhersehbar sind. Bei den KI-Ausgaben im Jahr 2026, wo sich Modellpreise, Nutzungsmuster und die Akzeptanz in den Unternehmen gleichzeitig verändern, wird eine einzelne Prognose mit ziemlicher Sicherheit in die eine oder andere Richtung danebenliegen. Die Frage ist nur, wie sehr sie danebenliegt und in welche Richtung.

Szenarioplanung ist kein Ersatz für Prognosen. Ihr Basisszenario entspricht im Grunde Ihrer Prognose. Allerdings wird diese Prognose durch Leitplanken und Entscheidungsprotokolle ergänzt, die es Ihrem Unternehmen ermöglichen, schnell zu reagieren, wenn die Realität vom Plan abweicht. Damit ist die Szenarioplanung ein ausgereifterer und widerstandsfähigerer Ansatz zur Optimierung des Technologiebudgets, insbesondere für Investitionen in KI.

Wann sollten Unternehmen ihre Budgetpläne für KI überdenken?

Unternehmen sollten ihre KI-Budgetszenarien mindestens vierteljährlich und unverzüglich überprüfen, sobald eine vordefinierte Auslösebedingung erfüllt ist. Für die meisten Unternehmen, die im Jahr 2026 aktive KI-Programme betreiben, stellen vierteljährliche Überprüfungen eher eine Mindestanforderung als eine Obergrenze dar, da sich Modellpreise, Nutzungsvolumina und unternehmensinterne Prioritäten sehr schnell ändern können.

Zu den konkreten Ereignissen, die eine außerplanmäßige Überprüfung des Szenarios auslösen sollten, gehören:

• Ein großer KI-Anbieter kündigt Preisänderungen oder die Einstellung bestimmter Modelle an
• Der tatsächliche Verbrauch liegt deutlich über oder deutlich unter den Annahmen des Basisszenarios.
• Ein neuer Anwendungsfall für KI wird genehmigt, der im ursprünglichen Plan nicht vorgesehen war
• Durch organisatorische Umstrukturierungen ändert sich, welche Teams für die KI-Workloads und -Budgets zuständig sind
• Eine Neuausrichtung der Geschäftsstrategie, die die erwartete Rendite von KI-Investitionen verändert

Das Ziel regelmäßiger Szenarioüberprüfungen besteht nicht darin, den Haushalt ständig neu zu erstellen, sondern sicherzustellen, dass die von Ihnen definierten Szenarien nach wie vor die Bandbreite plausibler Zukunftsaussichten widerspiegeln, mit denen Ihr Unternehmen konfrontiert ist. Wenn dies nicht mehr der Fall ist, sorgt eine rasche Aktualisierung dafür, dass Ihre Entscheidungen zu KI-Ausgaben auf der aktuellen Realität basieren und nicht auf veralteten Annahmen. Hier kommt ein strukturierter strategisches Portfolio-Management Dieser Ansatz schafft einen echten Mehrwert, da er sicherstellt, dass KI-Investitionen im Kontext Ihres gesamten Technologieportfolios und nicht isoliert betrachtet werden.

Wie wir Ihnen dabei helfen, Szenarioplanung auf Ihr KI-Budget anzuwenden

Wir arbeiten mit Unternehmen zusammen, um die Fähigkeiten im Finanzmanagement aufzubauen, die eine KI-Szenarioplanung nicht nur theoretisch, sondern auch praktisch umsetzbar machen. Unser Ansatz verbindet die Bereiche IT-Finanzmanagement und FinOps, um Ihnen einen umfassenden Überblick über die KI-Ausgaben in Cloud- und On-Premise-Umgebungen zu verschaffen.

Wenn Sie mit uns zusammenarbeiten, können Sie Folgendes erwarten:

• Kostenverrechnungsmodelle die die KI-Ausgaben bestimmten Teams, Produkten und Anwendungsfällen zuordnen, damit Ihre Szenarien auf präzisen Daten basieren
• FinOps-Governance-Strukturen die die Bereiche Finanzen, IT und Technik in einen gemeinsamen Entscheidungsprozess einbinden, anstatt jede Funktion für sich allein optimieren zu lassen
• Unterstützung bei der Szenariomodellierung das Ihre geschäftlichen Annahmen in quantifizierte Budgetverläufe mit definierten Auslösebedingungen umsetzt
• Maßnahmen zur kontinuierlichen Optimierung die Möglichkeiten zur Optimierung der Kapazitäten und Strategien zur Senkung der Kosten für die KI-Infrastruktur aufzeigen, ohne dabei die Leistung zu beeinträchtigen
• Integration in TBM-Frameworks die KI-Investitionsentscheidungen mit umfassenderen technologischen und geschäftlichen Wertzuwächsen verknüpfen

Wenn Sie von einem reaktiven KI-basierten Kostenmanagement zu einer proaktiven, szenariobasierten Planung übergehen möchten, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf um zu besprechen, wo Ihre Organisation derzeit steht und wie ein konkreter nächster Schritt aussehen könnte.