Die Compliance- und Supportkosten für KI sollten auf die einzelnen Anwendungsfälle verteilt werden, und zwar auf der Grundlage dessen, inwieweit der jeweilige Anwendungsfall diese Kosten tatsächlich verursacht. Dabei sollte eine Kombination aus direkter Zuordnung für dedizierte Ressourcen und proportionaler Verteilung für gemeinsam genutzte Dienste zum Einsatz kommen. Die geeignete Methode hängt davon ab, ob Ihre KI-Infrastruktur gemeinsam genutzt wird oder in Silos organisiert ist, sowie davon, wie ausgereift Ihre Verfahren im IT-Finanzmanagement sind. Die folgenden Fragen beleuchten die einzelnen Aspekte dieser Herausforderung, von den Kostenarten über die Zuordnungsmethoden bis hin zu den Governance-Rahmenwerken.
Welche Arten von Compliance-Kosten sind typischerweise mit KI verbunden?
Die mit KI verbundenen Compliance-Kosten lassen sich in mehrere verschiedene Kategorien einteilen: Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (wie Datenschutz, Erklärbarkeit von Modellen und Anforderungen an den Prüfpfad), Sicherheitskontrollen, Infrastruktur für die Datenverwaltung und laufende Risikoüberwachung. Diese Kosten werden oft unterschätzt, da sie mehrere Teams betreffen und selten direkt einzelnen KI-Anwendungsfällen zugeordnet werden.
In der Praxis umfassen die Compliance-Kosten für KI:
- Datenschutz und Standortkontrollen: Sicherstellen, dass Trainingsdaten und Inferenzergebnisse Vorschriften wie der DSGVO oder branchenspezifischen Regeln zum Umgang mit Daten entsprechen
- Tools für Modell-Governance und Erklärbarkeit: Protokollierung, Versionierung und Überprüfung des Modellverhaltens zur Erfüllung interner und externer Prüfungsanforderungen
- Sicherheit und Zugriffsverwaltung: Identitätskontrollen, Verschlüsselung und Netzwerksegmentierung speziell für KI-Workloads
- Risikomanagement in Bezug auf Dritte: Anbieterbewertungen für KI-APIs, Anbieter von Basismodellen und cloudbasierte KI-Dienste
- Aufsichtsrechtliche Berichterstattung: Dokumentations- und Meldepflichten im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in regulierten Branchen wie dem Finanzwesen und dem Gesundheitswesen
Viele dieser Compliance-Kosten fallen bei verschiedenen KI-Anwendungsfällen an und sind nicht auf einen bestimmten Fall beschränkt – genau das macht eine gerechte Verteilung dieser Kosten so schwierig. Ohne einen strukturierten Ansatz zur Kostentransparenz im KI-Bereich gehen die Compliance-Ausgaben häufig in den Gemeinkosten unter und werden nie ordnungsgemäß zugeordnet.
Inwiefern unterscheiden sich die Supportkosten für KI von den Kosten für herkömmlichen IT-Support?
Die Supportkosten für KI-Anwendungsfälle unterscheiden sich in drei wesentlichen Punkten vom herkömmlichen IT-Support: Sie sind dynamischer, funktionsübergreifender und schwerer vorherzusagen. Herkömmlicher IT-Support ist weitgehend reaktiv und volumenorientiert, während der KI-Support die fortlaufende Modellpflege, die Überwachung der Datenpipeline und die Leistungsoptimierung umfasst, die keinem standardmäßigen, auf Vorfällen basierenden Muster folgen.
Insbesondere umfassen die Kosten für KI-Unterstützung in der Regel:
- Überwachung der Modelldrift: Kontinuierliche Überprüfung, ob die Modellausgaben auch bei sich ändernden realen Daten weiterhin genau sind
- Umschulungszyklen: Regelmäßige Neuausbildung erfordert Rechenleistung, Zeitaufwand für die Datenverarbeitung und Validierungsaufwand.
- Wartung der Datenpipeline: KI ist auf hochwertige, einheitlich formatierte Daten angewiesen, was bedeutet, dass die Unterstützung durch Data Engineering wiederkehrende Kosten verursacht.
- Eingabeaufforderung und Konfigurationsmanagement: Bei Anwendungsfällen generativer KI bedeutet die Verwaltung von Eingabeaufforderungen, Systemanweisungen und API-Konfigurationen einen zusätzlichen betrieblichen Aufwand.
- Funktionsübergreifende Koordination: An der KI-Unterstützung sind in der Regel Datenwissenschaftler, Ingenieure und Vertreter der Geschäftsseite beteiligt, wodurch die Kosten pro Vorfall höher sind als bei herkömmlichen IT-Tickets.
Da die Kosten für den KI-Support weniger vorhersehbar und kompetenzintensiver sind als beim herkömmlichen IT-Support, erfordern sie eigene Haushaltsposten und sollten nicht in den allgemeinen IT-Support-Zuweisungen zusammengefasst werden.
Welche Kostenverteilungsmethoden eignen sich am besten für gemeinsam genutzte KI-Infrastruktur?
Bei gemeinsam genutzter KI-Infrastruktur kombinieren die effektivsten Methoden zur Kostenverteilung die direkte Zuordnung für messbaren Verbrauch mit einer anteiligen Verteilung für Gemeinkosten, die sich nicht eindeutig zuordnen lassen. Am besten bewährt sich ein gestaffelter Ansatz: Was sich direkt zuordnen lässt, wird direkt zugeordnet, der Rest wird anhand eines fairen und vereinbarten Verteilungsschlüssels aufgeteilt.
Zu den am häufigsten verwendeten Methoden gehören:
- Verbrauchsabhängige Zuteilung: Weisen Sie die Kosten auf der Grundlage der tatsächlichen Ressourcennutzung zu, beispielsweise anhand von GPU-Stunden, dem API-Aufrufvolumen oder dem pro Anwendungsfall beanspruchten Speicherplatz. Dies ist die genaueste Methode, wenn die Nutzung messbar ist.
- Prozesskostenrechnung: Verteilen Sie gemeinsame Kosten wie Plattformlizenzen oder Compliance-Tools entsprechend dem relativen Aktivitätsgrad der einzelnen Anwendungsfälle, beispielsweise anhand der Anzahl der Inferenzanfragen oder der aktiven Nutzer.
- Zuteilung mit festem Anteil: Die Kosten für die gemeinsam genutzte Infrastruktur sollten zu gleichen Teilen oder nach vereinbarten Prozentsätzen auf alle KI-Anwendungsfälle aufgeteilt werden. Dies ist einfacher, aber weniger genau, und funktioniert am besten, wenn die Anwendungsfälle hinsichtlich ihres Umfangs vergleichbar sind.
- Gestaffelte Kostenpools: Gruppieren Sie die KI-Kosten in Pools für dedizierte, gemeinsam genutzte und Gemeinkosten und wenden Sie dann für jeden Pool unterschiedliche Verrechnungsregeln an. So wird ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und administrativer Praktikabilität hergestellt.
Die Wahl der Methode sollte den Reifegrad Ihres FinOps und Cloud-Kostenmanagement Verfahren. Unternehmen, die noch am Anfang ihres Weges zum Kostenmanagement stehen, beginnen häufig mit einer Zuordnung nach festen Anteilen und gehen dann zu verbrauchsbasierten Methoden über, sobald sich die Kennzeichnung, die Messung und die Tool-Ausstattung verbessern.
Sollten die Compliance-Kosten auf alle KI-Anwendungsfälle verteilt oder jedem einzelnen separat in Rechnung gestellt werden?
Compliance-Kosten sollten grundsätzlich auf alle KI-Anwendungsfälle verteilt werden, wenn sie der Plattform insgesamt dienen, und individuell in Rechnung gestellt werden, wenn sie direkt durch einen bestimmten Anwendungsfall verursacht werden. Diese Unterscheidung ist wichtig, da die vollständige Anlastung gemeinsamer Compliance-Kosten auf einzelne Anwendungsfälle deren tatsächliches Kostenprofil verzerrt und dazu führen kann, dass hochwertige Anwendungsfälle als unwirtschaftlich erscheinen.
Eine praktische Faustregel: Wenn eine Compliance-Kontrolle auch dann vorhanden sein müsste, wenn nur ein Anwendungsfall wegfiele, handelt es sich um gemeinsame Kosten. Wenn eine Kontrolle speziell wegen eines bestimmten Anwendungsfalls existiert – wie beispielsweise bei einer regulierten KI-Anwendung im Finanzdienstleistungsbereich, die eine spezifische Prüfprotokollierung erfordert –, gehören diese Kosten zu diesem Anwendungsfall.
Ein gängiger Ansatz besteht darin, einen gemeinsamen Compliance-Kostenpool zu schaffen, der anhand eines gewichteten Schlüssels – beispielsweise des Datensensitivitätsgrades, der Risikostufe gemäß den regulatorischen Vorschriften oder des Umfangs der verarbeiteten personenbezogenen Daten – auf die einzelnen Anwendungsfälle verteilt wird. Auf diese Weise bleibt die Verantwortlichkeit transparent, während Verzerrungen in der Wirtschaftlichkeit der einzelnen Anwendungsfälle vermieden werden.
Das Wichtigste ist, dass die Zuordnungslogik transparent ist und von den Finanz-, IT- und Fachteams, die die jeweiligen Anwendungsfälle betreuen, gemeinsam vereinbart wurde. Eine undurchsichtige Verteilung der Compliance-Kosten ist eine der häufigsten Ursachen für Reibungspunkte bei der Kostensteuerung im Bereich KI.
Wie können Unternehmen eine Kostentaxonomie für KI-Anwendungsfälle erstellen?
Eine Kostentaxonomie für KI-Anwendungsfälle ist ein strukturiertes Klassifizierungssystem, das KI-bezogene Ausgaben in einheitliche, vergleichbare Kategorien einteilt, sodass die Kosten unternehmensweit nachverfolgt, zugeordnet und ausgewiesen werden können. Der Aufbau einer solchen Taxonomie beginnt mit der Ermittlung aller Kostenarten und deren Zuordnung zu den Anwendungsfällen und gemeinsamen Diensten, die diese Kosten verursachen.
Eine praxisorientierte KI-Kostentaxonomie umfasst in der Regel vier Ebenen:
- Rechenleistung und Infrastruktur: Kosten für GPUs und CPUs, KI-Cloud-Dienste (wie z. B. verwaltete Modell-Endpunkte), Speicherplatz für Trainingsdaten und Modellartefakte sowie Netzwerkkosten
- Daten und Integration: Pipelines zur Datenerfassung, Kennzeichnung und Annotation, Tools zur Datenqualitätssicherung sowie die Integration mit Quellsystemen
- Plattform und Werkzeuge: MLOps-Plattformen, Modellregister, Tools zur Experimentverfolgung und Software zur Beobachtbarkeit von KI
- Compliance, Unternehmensführung und Unterstützung: Sicherheitsmaßnahmen, Audit-Tools, Modellüberwachung, aufsichtsrechtliche Berichterstattung und funktionsübergreifende Unterstützung
Sobald die Taxonomie definiert ist, ordnen Sie jede Kostenart entweder einem bestimmten Anwendungsfall (direkte Kosten) oder einem gemeinsamen Pool (indirekte Kosten) zu. Diese Struktur ermöglicht es, einheitliche und vergleichbare Kostenübersichten pro Anwendungsfall zu erstellen, was eine Voraussetzung für aussagekräftige Entscheidungen hinsichtlich der KI-Kostensteuerung und -Investitionen ist.
Durch die Abstimmung Ihrer KI-Kostentaxonomie auf Ihr übergeordnetes IT-Finanzmanagement-Rahmenwerk, wie beispielsweise eine TBM-Taxonomie, wird sichergestellt, dass KI-Kosten auf Unternehmensebene sichtbar sind und mit anderen Technologieinvestitionen verglichen werden können.
Welche Rolle spielt das IT-Finanzmanagement bei der Kostensteuerung im Bereich der künstlichen Intelligenz?
Das IT-Finanzmanagement (ITFM) bietet die Governance-Struktur, die Zuordnungslogik und die Berichtsdisziplin, die für die Kostensteuerung im Bereich KI erforderlich sind. Ohne ITFM verteilen sich die KI-Kosten in der Regel fragmentiert auf Cloud-Rechnungen, Lieferantenrechnungen und Teambudgets, was es unmöglich macht, die tatsächlichen Kosten eines bestimmten Anwendungsfalls zu erfassen oder fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen.
ITFM bietet mehrere spezifische Funktionen für die KI-Kostensteuerung:
- Kostentransparenz: ITFM-Frameworks bündeln die KI-Ausgaben in den Bereichen Infrastruktur, Tools und Support zu einer einzigen, einheitlichen Übersicht.
- Disziplin bei der Mittelzuweisung: ITFM legt die Regeln fest und sorgt für deren Einhaltung, wie gemeinsame Kosten, einschließlich Compliance- und Plattformkosten, auf die einzelnen Anwendungsfälle verteilt werden
- Geschäftliche Ausrichtung: ITFM verknüpft die KI-Kosten mit den Geschäftsergebnissen, die mit den einzelnen Anwendungsfällen erzielt werden sollen, und ermöglicht so Gespräche über den ROI mit der Unternehmensleitung.
- Entscheidungsreife Berichterstattung: Anstatt Daten nur um der Daten willen zu generieren, strukturiert ITFM KI-Kosteninformationen so, dass sie konkrete Entscheidungen unterstützen, beispielsweise ob ein Anwendungsfall ausgeweitet, eingestellt oder ob Lieferantenverträge neu verhandelt werden sollen
Angesichts steigender KI-Ausgaben sind diejenigen Unternehmen erfolgreich, die diese Ausgaben als kontrollierte Finanzdisziplin und nicht als technische Kosten betrachten. ITFM bildet das Bindeglied zwischen Cloud-Nutzung, Compliance-Aufwand und geschäftlichem Nutzen und ist damit eine wichtige Grundlage für jedes seriöse Programm zur KI-Kostensteuerung.
So helfen wir Ihnen, die KI-Kosten fair und transparent zu verteilen
Die Verteilung der Compliance- und Supportkosten auf die verschiedenen KI-Anwendungsfälle ist nicht nur eine technische Herausforderung. Sie erfordert das Zusammenspiel des richtigen Governance-Modells, einer Kostentaxonomie und geeigneter Verfahren des Finanzmanagements. Wir unterstützen Unternehmen dabei, genau das aufzubauen.
Wenn Sie mit uns zusammenarbeiten, profitieren Sie von folgenden Vorteilen:
- Eine strukturierte KI-Kostentaxonomie, die auf Ihr bestehendes IT-Finanzmanagement-Framework abgestimmt ist, einschließlich TBM- oder FinOps-Taxonomien
- Klare Regeln für die Aufteilung der gemeinsamen Compliance-, Plattform- und Supportkosten, die von den Verantwortlichen aus den Bereichen Finanzen, IT und Geschäftsprozesse vereinbart wurden
- Verbrauchsbasierte Kostentransparenz bei Cloud-KI-Diensten, einschließlich der vollständigen Zuordnung von Support- und Gemeinkosten
- Entscheidungsreife Berichte, die KI-Ausgaben mit Geschäftsergebnissen verknüpfen, damit die Führungskräfte Anwendungsfälle anhand ihres tatsächlichen Werts bewerten können
- Ein Governance-Betriebsmodell, bei dem die Verantwortung für KI-Kosten den Teams zugewiesen wird, die diese verursachen
Ganz gleich, ob Sie gerade erst damit beginnen, Ihre KI-Kosten zu erfassen, oder ob Sie ein bestehendes System weiterentwickeln möchten FinOps-Praxis Um KI-Workloads abzudecken, stellen wir die Frameworks, Tools und das praktische Fachwissen bereit, damit alles reibungslos funktioniert. Kontaktieren Sie uns um zu besprechen, wie wir Ihnen dabei helfen können, einen fairen und transparenten Ansatz für die Verteilung der KI-Kosten in Ihrem Unternehmen zu entwickeln.