Wie oft sollten inaktive KI-Anwendungen auf unnötige Kosten überprüft werden?

Unternehmen sollten inaktive KI-Anwendungen überprüfen mindestens vierteljährlich, wobei kostenintensive oder risikoreiche Anwendungen monatlich überprüft werden. Je schneller sich bei KI-Tools Abonnementgebühren, Rechenkosten und Lizenzkosten ansammeln, desto häufiger müssen Sie prüfen, ob diese Ausgaben noch gerechtfertigt sind. Im Folgenden behandeln wir alle Aspekte – von der Definition von Inaktivität über die Frage, wer für den Überprüfungsprozess verantwortlich sein sollte, bis hin dazu, wie sich unnötige Kosten von vornherein vermeiden lassen.

Was gilt als inaktive KI-Anwendung?

Eine KI-Anwendung gilt als inaktiv, wenn sie keine regelmäßige Nutzerinteraktion mehr verzeichnet, keine aussagekräftigen Ergebnisse liefert oder funktional durch ein anderes Tool ersetzt wurde, aber weiterhin Budgetmittel beansprucht. In der Praxis ist Inaktivität nicht immer ein binärer Zustand. Die meisten Unternehmen profitieren davon, klare Schwellenwerte festzulegen: zum Beispiel keine aktiven Nutzer in den letzten 30 Tagen, keine API-Aufrufe in den letzten 60 Tagen oder keine generierten geschäftlichen Ergebnisse in einem definierten Zeitraum.

Inaktivität kann verschiedene Formen annehmen:

• Verlassene Piloten: KI-Tools, die während einer Proof-of-Concept-Phase getestet wurden und nach Projektende nie offiziell abgeschaltet wurden
• Shadow-AI-Abonnements: Abonnements auf Teamebene oder für Einzelpersonen, die zwar als Aufwand verbucht, aber nie zentral erfasst oder ausgewertet wurden
• Ersetzte Werkzeuge: Anwendungen, die durch eine neuere Plattform abgelöst wurden, deren Lizenzen jedoch nicht gekündigt wurden
• Inaktive Integrationen: KI-Dienste, die in Arbeitsabläufe eingebettet sind, die sich inzwischen geändert haben, sodass die Integration zwar weiterhin läuft, aber keine aktive Funktion mehr erfüllt

Die Festlegung, was in Ihrem Unternehmen als inaktiv gilt, ist der erste Schritt hin zu einer sinnvollen KI-Kostensteuerung. Ohne eine einheitliche Definition werden verschiedene Teams unterschiedliche Maßstäbe anlegen, und die Kosten werden sich weiterhin ohne Rechenschaftspflicht anhäufen.

Wie oft sollte die Nutzung von KI-Anwendungen überprüft werden?

Die Nutzung von KI-Anwendungen sollte überprüft werden mindestens einmal pro Quartal, wobei Anwendungen, die erhebliche Rechen-, Lizenz- oder Abonnementkosten verursachen, monatlich überprüft werden. Der richtige Rhythmus hängt davon ab, wie schnell sich Ihr KI-Portfolio verändert und wie hoch das finanzielle Risiko durch inaktive Tools ist.

Ein gestaffelter Überprüfungsplan hat sich für die meisten Organisationen bewährt:

• Monatlich: Kostspielige KI-Dienste, in der Cloud gehostete KI-Workloads mit variablem Verbrauch sowie alle Anwendungen, die sich in einer aktiven Pilot- oder Evaluierungsphase befinden
• Vierteljährlich: Standard-SaaS-KI-Abonnements, Abteilungs-Tools und in bestehende Plattformen integrierte KI-Lösungen
• Jährlich: Kostengünstige, risikoarme Tools mit stabilen und dokumentierten Nutzungsmustern

Viele Organisationen betrachten Audits von KI-Anwendungen als Teilbereich eines umfassenderen Cloud-Kostenmanagement Überprüfungen. Dies ist ein praktischer Ansatz, da ein erheblicher Teil der KI-Ausgaben über Cloud-Anbieter in Form von Rechenleistung, API-Nutzung oder verwalteten KI-Diensten abläuft. Die Einbindung von Überprüfungen der KI-Nutzung in Ihren bestehenden Rhythmus der Cloud-Kostenüberprüfung reduziert den operativen Aufwand, der mit der Durchführung eines separaten Prozesses verbunden wäre.

Das Hauptrisiko seltener Audits sind sich summierende Kosten. Ein einzelnes vergessenes KI-Abonnement mag trivial erscheinen, doch in einem großen Unternehmen mit Dutzenden von Teams, die unabhängig voneinander experimentieren, kann sich die Gesamtsumme erheblich erhöhen, bevor es jemand bemerkt.

Welche Kosten entstehen in der Regel durch inaktive KI-Anwendungen?

Inaktive KI-Anwendungen verursachen Kosten in verschiedenen Bereichen, auch wenn sie gerade nicht aktiv genutzt werden. Die häufigsten sind laufende Abonnementgebühren, Gebühren für ungenutzte Rechenleistung, und Kosten für reservierte Kapazitäten die unabhängig von der tatsächlichen Nutzung fortbestehen.

Hier finden Sie eine Aufschlüsselung der Kostenarten, auf die Sie am ehesten stoßen werden:

• Abonnement- und Lizenzgebühren: Feste monatliche oder jährliche Gebühren, die bis zur ausdrücklichen Kündigung anfallen, unabhängig davon, ob das Tool genutzt wird
• Ungenutzte Rechenressourcen: KI-Modelle und Inferenz-Endpunkte, die auch dann bereitgestellt bleiben und weiterlaufen, wenn keine Abfragen verarbeitet werden
• Gebühren für reservierte Instanzen: Im Voraus erworbene Cloud-Kapazität für KI-Workloads, die nicht wiederhergestellt werden kann, wenn der Workload nicht mehr aktiv ist
• Kosten für die Datenspeicherung: Trainingsdaten, Modellartefakte und Ausgabeprotokolle, die in Cloud-Umgebungen gespeichert werden und laufende Kosten verursachen
• Aufwand für Integration und Wartung: Entwicklungszeit, die für die Aufrechterhaltung von Verbindungen zu Systemen aufgewendet wird, die von der KI-Anwendung nicht mehr aktiv bedient werden

Die Kombination dieser Kostenarten führt dazu, dass eine inaktive KI-Anwendung so gut wie nie kostenlos ist. Selbst ein ruhendes Tool ohne aktive Nutzer kann durch Speicherplatz, reservierte Kapazitäten und Abonnementgebühren messbare monatliche Kosten verursachen. Die Ermittlung und Eliminierung dieser Kosten ist eine direkte Form der KI-Kostenoptimierung, die keinerlei Abstriche bei Funktionalität oder Leistung erfordert.

Welche Anzeichen deuten darauf hin, dass eine KI-Anwendung außer Betrieb genommen werden sollte?

Die Stilllegung einer KI-Anwendung sollte in Betracht gezogen werden, wenn Nutzungsdaten, geschäftlicher Kontext und Kostenbelege insgesamt darauf hindeuten, dass das Tool keinen dauerhaften Nutzen mehr bietet. Das deutlichste Anzeichen dafür ist über einen längeren Zeitraum hinweg keine oder nahezu keine aktive Nutzung (in der Regel 60 bis 90 Tage) in Verbindung mit dem Fehlen dokumentierter Pläne zur Wiederaufnahme der Nutzung.

Weitere Anzeichen, die für eine Stilllegungsentscheidung sprechen, sind unter anderem:

• Für die Anwendung gibt es keinen namentlich genannten Eigentümer und kein verantwortliches Team
• Der Geschäftsprozess oder Workflow, den das Tool unterstützt hat, hat sich geändert oder wurde eingestellt.
• Ein Ersatzwerkzeug wurde eingeführt und wird aktiv genutzt
• Die Anwendung war Teil eines Pilotprojekts, das ohne eine formelle Go/No-Go-Entscheidung abgeschlossen wurde.
• Die Vertragsverlängerung rückt näher, und keiner der Beteiligten kann den aktuellen Business Case darlegen.
• Das Tool verursacht Kosten, taucht jedoch weder im aktiven Budget noch in der Roadmap eines Teams auf.

Wenn mehrere Signale gleichzeitig vorliegen, sprechen starke Argumente für eine Stilllegung. Das Ziel besteht nicht darin, Experimente zu unterbinden (KI-Pilotprojekte und Machbarkeitsstudien haben einen echten Wert), sondern sicherzustellen, dass jedes Tool, das Budget beansprucht, einen klar definierten Verantwortlichen und einen dokumentierten Zweck hat. Ist beides nicht gegeben, kommt die Anwendung für eine Stilllegung in Frage.

Wer sollte für den Überprüfungsprozess von KI-Anwendungen verantwortlich sein?

Die Verantwortung für den Überprüfungsprozess der KI-Anwendung sollte bei einem funktionsübergreifenden Team liegen, dem unter anderem folgende Personen angehören: IT-Finanzmanagement, IT-Betrieb und die entsprechenden Geschäftsbereiche. Keine einzelne Funktion hat den vollständigen Überblick: Die Finanzabteilung sieht die Kosten, die IT-Abteilung den technischen Aufwand, und die Fachabteilungen wissen, ob ein Tool noch einen Mehrwert liefert.

In der Praxis funktioniert der Überprüfungsprozess am besten, wenn die Rollen klar verteilt sind:

• IT-Finanzmanagement- oder FinOps-Team: Erfasst die Ausgaben nach Anwendung, weist auf Anomalien hin und pflegt die Kostenbasis für das KI-Portfolio
• IT-Betriebs- oder Plattformteam: Liefert Nutzungsdaten, überwacht den Rechenressourcenverbrauch und verwaltet den technischen Stilllegungsprozess
• Verantwortliche für Geschäftsanwendungen: Prüfen Sie, ob ein Tool noch aktiv genutzt wird, bewerten Sie den geschäftlichen Nutzen und treffen Sie die endgültige Entscheidung über die Verlängerung oder Stilllegung.
• Beschaffung: Verwaltet Vertragsbedingungen, Verlängerungstermine und Verhandlungen mit Lieferanten, um nach Möglichkeit eine Kostendeckung sicherzustellen

Einer der häufigsten Gründe dafür, dass unnötige Kosten für KI-Anwendungen weiterhin anfallen, ist das Fehlen eines klar definierten Verantwortlichen. Wenn die Zuständigkeit ohne festgelegten Prozess auf verschiedene Teams verteilt ist, übernimmt niemand die Verantwortung für die Entscheidung zum Handeln. Die Benennung eines Verantwortlichen für jede KI-Anwendung sowie die Festlegung eines regelmäßigen Überprüfungsrhythmus schließen diese Lücke.

Wie können Unternehmen verhindern, dass sich unnötige KI-Kosten anhäufen?

Unternehmen vermeiden unnötige Kosten für den Einsatz von KI, indem sie Folgendes kombinieren: Transparente Steuerung mit kontinuierlicher Übersicht. Das bedeutet, dass jedes KI-Tool über einen registrierten Eigentümer, einen definierten Geschäftsfall und einen festgelegten Überprüfungstermin verfügen muss, bevor es zur Nutzung zugelassen wird – und nicht erst, nachdem bereits Kosten entstanden sind.

Zu den praktischen Präventionsmaßnahmen gehören:

• KI-Anwendungsregister: Ein zentraler Überblick über alle im Einsatz befindlichen KI-Tools, einschließlich Verantwortlicher, Kosten, Nutzungskennzahlen und des nächsten Überprüfungstermins
• Genehmigungs- und Aufnahmeverfahren: Eine einfache Kontrollmaßnahme, die vor der Anschaffung eines neuen KI-Tools oder dem Start eines Pilotprojekts durchgeführt wird, um sicherzustellen, dass vom ersten Tag an die Verantwortlichkeiten festgelegt sind
• Automatische Nutzungsbenachrichtigungen: Eine Überwachung, die Anwendungen kennzeichnet, bei denen die Inaktivität einen festgelegten Schwellenwert überschreitet, und dadurch eine Überprüfung auslöst, anstatt auf das nächste geplante Audit zu warten
• Prüfpunkte für die Verlängerung: Proaktive Überprüfung aller KI-Abonnements 60 bis 90 Tage vor der Verlängerung, damit die Teams Zeit haben, eine wohlüberlegte Entscheidung zu treffen, anstatt standardmäßig eine automatische Verlängerung zuzulassen
• Standards für die Kennzeichnung und Zuordnung: Einheitliche Kostenkennzeichnung für KI-Workloads in Cloud-Umgebungen, wodurch eine genaue Kostenzuordnung und die Identifizierung verwaister Ressourcen ermöglicht wird

Prävention ist kosteneffizienter als Nachbesserung. Das nachträgliche Erkennen und Entfernen inaktiver KI-Anwendungen bringt zwar einen gewissen Nutzen, doch die nachhaltigere Lösung besteht darin, Governance-Verfahren zu etablieren, die unnötige Ausgaben verhindern, bevor sie entstehen. Dies ist besonders relevant, da die Einführung von KI immer schneller voranschreitet und die Zahl der in einem Unternehmen eingesetzten Tools schneller wächst, als eine zentrale Überwachung dies noch nachverfolgen kann.

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

Die Kosten für inaktive KI-Anwendungen zu verwalten, erfordert dieselbe finanzielle Disziplin, die für jede Technologieinvestition gilt: Transparenz, Verantwortlichkeit und einen strukturierten Entscheidungsprozess. Wir helfen Unternehmen dabei, genau diese Fähigkeiten aufzubauen – durch unsere FinOps-Dienstleistungen, das darauf ausgelegt ist, die finanzielle Steuerung der Ausgaben für Cloud- und KI-Lösungen zu gewährleisten.

Das bietet Ihnen die Zusammenarbeit mit uns:

• Vollständige Kostentransparenz: Wir ordnen Ihre Ausgaben für KI und Cloud-Dienste bestimmten Anwendungen, Teams und Geschäftsbereichen zu, sodass Sie genau sehen können, wohin Ihr Budget fließt, und inaktive oder unzureichend genutzte Tools identifizieren können.
• Strukturierter Überprüfungsrhythmus: Wir unterstützen Sie dabei, einen wiederkehrenden Prozess zur Überprüfung der KI-Kosten einzurichten, der klare Zuständigkeiten, festgelegte Schwellenwerte und Eskalationswege für Entscheidungen zur Stilllegung umfasst.
• Skalierbare Unternehmensführung: Wir entwickeln FinOps-Betriebsmodelle, die die KI-Kostensteuerung in Ihre bestehenden IT-Finanzmanagementprozesse integrieren, sodass die Kontrolle mit Ihrem KI-Portfolio mitwächst.
• Funktionsübergreifende Abstimmung: Wir bringen Akteure aus den Bereichen Finanzen, IT und Geschäft in einen gemeinsamen Prozess ein und beseitigen so die Lücken in der Verantwortlichkeit, die dazu führen, dass unnötige Kosten bestehen bleiben.
• Entscheidungsreife Erkenntnisse: Anstelle von Dashboards, die Ausgaben ohne Kontext anzeigen, unterstützen wir Sie beim Aufbau eines Berichtswesens, das klare und zeitnahe Entscheidungen zu Vertragsverlängerungen, der Anpassung der Kapazitäten oder der Stilllegung ermöglicht.

Wenn Sie die Kosten Ihrer KI-Anwendungen in den Griff bekommen und einen Governance-Prozess aufbauen möchten, der verhindert, dass sich unnötige Ausgaben anhäufen, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf um zu besprechen, wo wir anfangen sollen.