Finanz-, Entwicklungs- und KI-Teams sollten die Verantwortung f\u00fcr KI-Ausgaben gemeinsam tragen \u2013 und zwar im Rahmen eines Modells, bei dem die Entwicklungsabteilung f\u00fcr Nutzungsentscheidungen zust\u00e4ndig ist, die Finanzabteilung f\u00fcr die Budgetsteuerung und die KI- oder Data-Science-Teams f\u00fcr die Effizienz der Workloads. Kein einzelnes Team kann KI-Kosten isoliert effektiv verwalten, da KI-Workloads Infrastrukturverbrauch, Experimentierrisiken und gesch\u00e4ftlichen Nutzen auf eine Weise miteinander verbinden, die funktions\u00fcbergreifende Abw\u00e4gungen erfordert. Die folgenden Fragen erl\u00e4utern, wie diese geteilte Verantwortung in der Praxis funktioniert.<\/p>\n
In den meisten Unternehmen gibt es heute keinen eindeutig festgelegten Verantwortlichen f\u00fcr die KI-Ausgaben. Die Entwicklungsteams stellen die Rechen- und Speicherressourcen bereit, die Kosten verursachen, die Finanzabteilungen erhalten die Rechnungen, und die KI- oder Data-Science-Teams treffen die Entscheidungen dar\u00fcber, wie viel davon verbraucht wird. Das Ergebnis ist eine L\u00fccke, in der zwar alle beteiligt sind, aber niemand die Verantwortung tr\u00e4gt.<\/p>\n
Dies spiegelt die Anf\u00e4nge der Cloud-Einf\u00fchrung wider, als dasselbe strukturelle Problem auftrat: Die Anwendungsteams kontrollierten die Ausgabenentscheidungen, doch die IT- und die Finanzabteilung mussten die finanziellen Folgen tragen. Bei KI-Workloads ist diese Kluft sogar noch gr\u00f6\u00dfer, da die Kostentreiber weniger vorhersehbar sind. Das Trainieren eines gro\u00dfen Modells oder das Ausf\u00fchren von Inferenzrechnungen in gro\u00dfem Ma\u00dfstab kann innerhalb weniger Stunden erhebliche Kosten verursachen, und diese Kosten sind f\u00fcr die Finanzabteilung oft erst sichtbar, wenn die Rechnung eintrifft.<\/p>\n
In der Praxis f\u00fchrt dies dazu, dass KI-Budgets meist reaktiv verwaltet werden. Teams beantragen Ressourcen, die Kosten steigen an, und die Finanzabteilung greift erst ein, wenn die Ausgaben einen bestimmten Schwellenwert \u00fcberschreiten. Das ist keine Finanzsteuerung. Es handelt sich um eine nachtr\u00e4gliche Kostenbegrenzung, die regelm\u00e4\u00dfig zu Reibungen zwischen den Teams f\u00fchrt, anstatt ein gemeinsames Verst\u00e4ndnis zu schaffen.<\/p>\n
Ein Modell der geteilten Verantwortung f\u00fcr KI-Kosten ist eine Governance-Struktur, die jedem Team klare finanzielle Verantwortlichkeiten zuweist, je nachdem, wor\u00fcber es die Kontrolle hat. Die Technik ist f\u00fcr die Entscheidungen verantwortlich, die den Ressourcenverbrauch beeinflussen. Die Finanzabteilung ist f\u00fcr den Budgetrahmen, die Prognosen und das Berichtswesen zust\u00e4ndig. Die KI- und Data-Science-Teams sind f\u00fcr die Effizienz der Arbeitslasten und die Kosten-Leistungs-Abw\u00e4gungen innerhalb ihrer Experimente und Produktionssysteme verantwortlich.<\/p>\n
Gemeinsame Verantwortung bedeutet nicht, dass alle gleicherma\u00dfen im Unklaren sind. Jede Funktion hat eine ganz eigene Rolle:<\/p>\n
Das Modell funktioniert nur, wenn diese Rollen formell festgelegt und nicht einfach vorausgesetzt werden. Organisationen, die die Verantwortlichkeiten nur implizit regeln, stellen h\u00e4ufig fest, dass jedes Team standardm\u00e4\u00dfig versucht, seine eigenen Priorit\u00e4ten zu optimieren, was zu suboptimalen Kompromissen und wiederkehrenden Budgetstreitigkeiten f\u00fchrt.<\/p>\n
FinOps l\u00e4sst sich auf KI- und Machine-Learning-Workloads anwenden, indem es seine Kerndisziplin der kostenbewussten Entscheidungsfindung auf die spezifischen Muster der KI-Infrastruktur ausweitet. Das FinOps-Framework basiert auf dem Grundsatz, dass Entscheidungen \u00fcber Cloud-Ausgaben von denjenigen getroffen werden sollten, die sowohl die Kosten als auch den gesch\u00e4ftlichen Nutzen verstehen. Dieser Grundsatz gilt unmittelbar f\u00fcr KI-Workloads, bei denen das Verh\u00e4ltnis von Kosten und Nutzen komplex ist und sich rasch \u00e4ndert.<\/p>\n
Speziell im Bereich KI und ML, FinOps-Verfahren<\/a> auf verschiedene Kostenmuster eingehen, die im Rahmen des allgemeinen Cloud-Kostenmanagements nicht angemessen ber\u00fccksichtigt werden:<\/p>\n FinOps f\u00fcr KI bedeutet, die notwendigen Abl\u00e4ufe, Steuerungsmechanismen und Tools zu etablieren, um diese Kostenmuster sichtbar zu machen und sie mit gesch\u00e4ftlichen Entscheidungen zu verkn\u00fcpfen \u2013 und zwar bereits vor der Festlegung der Ausgaben und nicht erst danach. Es bedeutet au\u00dferdem, einen Rhythmus zu schaffen, in dem Finanz-, Entwicklungs- und KI-Teams die KI-Ausgaben regelm\u00e4\u00dfig gemeinsam \u00fcberpr\u00fcfen und nicht erst dann, wenn etwas schiefgeht.<\/p>\n Die besonderen Herausforderungen bei der Kostenverrechnung von KI-Workloads ergeben sich aus der Art und Weise, wie die KI-Infrastruktur genutzt wird. Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen Anwendungen, bei denen sich die Kosten relativ eindeutig bestimmten Diensten oder Teams zuordnen lassen, nutzen KI-Workloads gemeinsame Rechencluster, verwenden Datens\u00e4tze projekt\u00fcbergreifend wieder und verursachen Kosten, die sich nur schwer einem einzelnen Gesch\u00e4ftsergebnis oder Verantwortlichen zuordnen lassen.<\/p>\n Zu den h\u00e4ufigsten Zuordnungsproblemen geh\u00f6ren:<\/p>\n Um diese Herausforderungen zu bew\u00e4ltigen, bedarf es einer speziell auf KI-Workloads zugeschnittenen Tagging-Strategie mit Tags, die das Team, das Projekt, die Experiment-ID und den gesch\u00e4ftlichen Zweck jedes einzelnen Auftrags erfassen. Ohne diese Struktur liegen zwar Kostendaten vor, doch l\u00e4sst sich keine Rechenschaftspflicht nachweisen \u2013 genau dieses Muster f\u00fchrt dazu, dass die Steuerung der KI-Ausgaben unwirksam ist.<\/p>\n Die Budgets f\u00fcr KI-Experimente sollten gemeinsam vom Leiter des KI- oder Data-Science-Teams und einem Vertreter der Finanzabteilung oder der IT-Finanzabteilung genehmigt werden, wobei die Technikabteilung bei der Sch\u00e4tzung der Ressourcen mitwirkt. Das KI-Team kennt die wissenschaftlichen Grundlagen und die zu erwartenden Rechenanforderungen. Die Finanzabteilung stellt sicher, dass das Experiment im Rahmen des Gesamtbudgets bleibt. Die Technikabteilung pr\u00fcft, ob der Ressourcenplan realistisch ist.<\/p>\n Dies muss kein langwieriger oder b\u00fcrokratischer Prozess sein. Unternehmen, die dies gut handhaben, legen in der Regel gestaffelte Genehmigungsschwellen fest. Kleine Experimente unterhalb einer festgelegten Kostenobergrenze k\u00f6nnen vom Teamleiter selbst genehmigt werden. Experimente mittleren Umfangs erfordern die Zustimmung der Finanzabteilung. Gro\u00dfe oder zeitlich unbegrenzte Schulungsma\u00dfnahmen erfordern einen formellen Business Case, der die erwarteten Ergebnisse mit den Investitionen verkn\u00fcpft.<\/p>\n Der wichtige Grundsatz lautet, dass die Genehmigung kein einmaliger Schritt ist. In den Budgets f\u00fcr Experimente sollte ein Kontrollmechanismus vorgesehen sein, sodass es im Falle eines \u00fcber den Erwartungen liegenden Aufwands f\u00fcr einen Trainingslauf ein klares Verfahren gibt, nach dem das Team entweder den Umfang anpassen oder die Angelegenheit zur weiteren Genehmigung eskalieren kann. So wird die Finanzabteilung auf dem Laufenden gehalten, ohne dass Reibungsverluste entstehen, die die legitime KI-Arbeit verlangsamen.<\/p>\n Unternehmen k\u00f6nnen eine funktions\u00fcbergreifende Steuerung der KI-Ausgaben aufbauen, indem sie ein wiederkehrendes Betriebsmodell etablieren, das Finanz-, Technik- und KI-Teams auf der Grundlage gemeinsamer Daten, gemeinsamer Entscheidungen und gemeinsamer Verantwortlichkeiten miteinander verbindet. Governance ist kein Richtlinien-Dokument. Es handelt sich vielmehr um eine Reihe von Vorgehensweisen, die von den Teams konsequent befolgt werden und durch Tools unterst\u00fctzt werden, die Kostendaten f\u00fcr alle drei Funktionen zug\u00e4nglich und verwertbar machen.<\/p>\n Zu den praktischen Schritten zum Aufbau dieser Governance geh\u00f6ren:<\/p>\n A Bewertung des Reifegrades von FinOps<\/a> ist ein n\u00fctzlicher Ausgangspunkt f\u00fcr Organisationen, die vor der Entwicklung eines Governance-Modells ermitteln m\u00f6chten, wo ihre derzeitigen Praktiken noch Defizite aufweisen. Es deckt L\u00fccken in den Bereichen Personal, Prozesse, Tools und Datenqualit\u00e4t auf, die andernfalls die Governance-Struktur untergraben w\u00fcrden, noch bevor diese etabliert ist.<\/p>\n Wir unterst\u00fctzen Unternehmen dabei, den \u00dcbergang von einem reaktiven KI-Kostenmanagement zu einer strukturierten, funktions\u00fcbergreifenden Steuerung zu vollziehen, die Finanz-, Technik- und KI-Teams auf der Grundlage gemeinsamer Verantwortung miteinander verbindet. Unser Ansatz ist praxisorientiert und auf die spezifischen Dynamiken der KI- und Cloud-Ausgaben in gro\u00dfen Unternehmen zugeschnitten.<\/p>\n Wenn Sie mit uns zusammenarbeiten, k\u00f6nnen Sie Folgendes erwarten:<\/p>\n\n
Welche besonderen Herausforderungen bei der Kostenverrechnung gibt es bei KI-Workloads?<\/h2>\n
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Welches Team sollte die Budgets f\u00fcr KI-Experimente genehmigen?<\/h2>\n
Wie k\u00f6nnen Unternehmen eine funktions\u00fcbergreifende Steuerung der KI-Ausgaben aufbauen?<\/h2>\n
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So unterst\u00fctzen wir Sie dabei, die KI-Ausgaben in den Bereichen Finanzen und Technik zu steuern<\/h2>\n
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