{"id":2217,"date":"2026-09-07T08:00:00","date_gmt":"2026-09-07T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsvalue.com\/?p=2217"},"modified":"2026-09-16T16:25:59","modified_gmt":"2026-09-16T14:25:59","slug":"wie-unterscheidet-man-sinnvolle-ki-ausgaben-von-unnotigen-ki-ausgaben","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsvalue.com\/de\/how-do-you-distinguish-valuable-ai-spending-from-ai-waste\/","title":{"rendered":"Wie unterscheidet man sinnvolle Ausgaben f\u00fcr KI von verschwendeten Ausgaben f\u00fcr KI?"},"content":{"rendered":"<p>Sie k\u00f6nnen sinnvolle KI-Ausgaben von KI-Verschwendung unterscheiden, indem Sie sich eine Frage stellen: Bringt diese KI-Initiative ein messbares Ergebnis hervor, das ihre Kosten rechtfertigt? Sinnvolle KI-Investitionen reduzieren den Arbeitsaufwand, beschleunigen Entscheidungen, verbessern die Kundenergebnisse oder generieren Umsatz. KI-Verschwendung hingegen verbraucht Budget f\u00fcr Tools, die im Hintergrund laufen, bereits vorhandene Funktionen duplizieren oder Ergebnisse liefern, auf die niemand reagiert. In den folgenden Abschnitten wird erl\u00e4utert, wie man Verschwendung erkennt, Ausgaben nachverfolgt, den ROI misst und die Gesch\u00e4ftsargumente f\u00fcr intelligentere Investitionsentscheidungen im KI-Bereich aufbaut.<\/p>\n<h2>Was macht eine KI-Investition wirklich wertvoll und was macht sie zu einer Fehlinvestition?<\/h2>\n<p>Eine Investition in KI ist dann wirklich sinnvoll, wenn sie zu einem messbaren Gesch\u00e4ftsergebnis f\u00fchrt, das die Gesamtkosten \u00fcbersteigt \u2013 einschlie\u00dflich Lizenzgeb\u00fchren, Integration, Rechenleistung, Wartung und des personellen Aufwands f\u00fcr den Betrieb. Verschwenderische KI-Ausgaben entstehen, wenn Tools ohne definierten Anwendungsfall, ohne Akzeptanz oder ohne \u00dcberpr\u00fcfung eingesetzt werden, ob die Ergebnisse das Verhalten oder die Ergebnisse beeinflussen.<\/p>\n<p>Der Unterschied liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der Steuerung und der Absicht. Ein generatives KI-Tool, das Berichte zusammenfasst, ist wertvoll, wenn es Entscheidungstr\u00e4gern nennenswerte Zeit spart und diese Zeit f\u00fcr wertsch\u00f6pfendere Aufgaben genutzt werden kann. Dasselbe Tool ist hingegen reine Verschwendung, wenn Analysten Zusammenfassungen erstellen, die niemand liest.<\/p>\n<p>Drei Indikatoren unterscheiden zuverl\u00e4ssig zwischen Wert und Abfall:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Ein festgelegter Problemverantwortlicher.<\/strong> Jemand aus der Branche hat sich dazu entschlossen, die Ergebnisse der KI zu nutzen, um eine Entscheidung zu treffen oder eine Aufgabe schneller und besser zu erledigen.<\/li>\n<li><strong>Ein Ausgangswert zum Vergleich.<\/strong> Sie wissen, wie viel der Prozess vor der Einf\u00fchrung der KI gekostet hat bzw. wie lange er gedauert hat, sodass Sie die Differenz ermitteln k\u00f6nnen.<\/li>\n<li><strong>Eine R\u00fcckkopplungsschleife.<\/strong> Das Team, das das Tool einsetzt, \u00fcberpr\u00fcft regelm\u00e4\u00dfig, ob es weiterhin den gew\u00fcnschten Nutzen bringt, und kann es eskalieren oder au\u00dfer Betrieb nehmen, falls dies nicht mehr der Fall ist.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ohne diese drei Elemente sind Ausgaben f\u00fcr KI bestenfalls explorativ und schlimmstenfalls reine Verschwendung.<\/p>\n<h2>Was sind die h\u00e4ufigsten Anzeichen f\u00fcr KI-Verschwendung in der Unternehmens-IT?<\/h2>\n<p>Die h\u00e4ufigsten Anzeichen f\u00fcr eine Verschwendung von KI-Ressourcen in der Unternehmens-IT sind geringe Akzeptanzraten, doppelte Tools, nicht zugeordnete Kosten sowie KI-Ergebnisse, die nicht in Entscheidungen oder Arbeitsabl\u00e4ufe einflie\u00dfen. Diese Muster bleiben oft unentdeckt, da die KI-Kosten \u00fcber Cloud-Rechnungen, Software-Abonnements und interne Entwicklungsbudgets verstreut sind, anstatt an einer Stelle zusammengefasst zu werden.<\/p>\n<p>Achten Sie auf folgende konkrete Warnzeichen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Verbreitung von \u201eShadow AI\u201c.<\/strong> Einzelne Teams oder Abteilungen beschaffen KI-Tools eigenst\u00e4ndig, was zu \u00dcberschneidungen bei den Funktionen f\u00fchrt, ohne dass eine zentrale Kontrolle besteht.<\/li>\n<li><strong>Kosten f\u00fcr nicht zugeordnete oder nicht zweckgebundene KI-Rechenleistung.<\/strong> Die Cloud-Ausgaben f\u00fcr KI-Workloads lassen sich nicht auf ein bestimmtes Team, ein bestimmtes Produkt oder ein bestimmtes Gesch\u00e4ftsergebnis zur\u00fcckf\u00fchren.<\/li>\n<li><strong>Pilotl\u00e4hmung.<\/strong> KI-Pilotprojekte laufen monatelang ohne einen klaren Entscheidungspunkt weiter und verbrauchen Budget und Entwicklungszeit, ohne dass sie in die Produktion \u00fcbergehen oder eingestellt werden.<\/li>\n<li><strong>Nicht genutzte Lizenzen.<\/strong> Die Abonnements f\u00fcr KI-Software sind zwar aktiv, doch die Auslastung der Lizenzen ist gering, was h\u00e4ufig darauf zur\u00fcckzuf\u00fchren ist, dass die Tools spekulativ oder ohne angemessenes \u00c4nderungsmanagement erworben wurden.<\/li>\n<li><strong>Es gibt keine Struktur zur Rechenschaftspflicht.<\/strong> Es gibt keinen fest zugewiesenen Verantwortlichen, der dar\u00fcber wacht, ob sich eine KI-Investition auszahlt, sodass niemand Alarm schl\u00e4gt, wenn dies nicht der Fall ist.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Diese Probleme spiegeln die allgemeinen Herausforderungen beim Kostenmanagement in der Cloud wider. Die Kosten werden zwar auf einer Rechnung sichtbar, doch ohne Verantwortlichkeiten und Steuerung f\u00fchrt Transparenz allein nicht zu Ma\u00dfnahmen.<\/p>\n<h2>Wie hilft das IT-Finanzmanagement dabei, die Ausgaben f\u00fcr KI nachzuverfolgen?<\/h2>\n<p>Das IT-Finanzmanagement (ITFM) hilft dabei, KI-Ausgaben nachzuverfolgen, indem es eine strukturierte Taxonomie erstellt, die alle KI-bezogenen Kosten \u2013 sei es Cloud-Rechenleistung, Softwarelizenzen oder interner Personalaufwand \u2013 einem Gesch\u00e4ftsdienst, einem Produkt oder einem Ergebnis zuordnet. Ohne diese Struktur sind KI-Kosten innerhalb gr\u00f6\u00dferer IT-Budgets nicht erkennbar, sodass es unm\u00f6glich ist, zu beurteilen, ob sich einzelne Investitionen lohnen.<\/p>\n<p>ITFM bietet zahlreiche praktische Funktionen f\u00fcr die Kostenverfolgung im KI-Bereich. Es ordnet gemeinsam genutzte Infrastrukturkosten, wie beispielsweise GPU-Rechenleistung oder gemeinsam genutzte Modell-APIs, den Teams und Produkten zu, die diese nutzen. Es erm\u00f6glicht Showback- und Chargeback-Prozesse, sodass die Gesch\u00e4ftsbereiche die tats\u00e4chlichen Kosten der von ihnen genutzten KI-Funktionen nachvollziehen k\u00f6nnen. Zudem schafft es die finanzielle Grundlage, die f\u00fcr die Berechnung des ROI erforderlich ist, wenn Sie die Prozesskosten vor und nach dem Einsatz von KI vergleichen.<\/p>\n<p>Wenn ITFM in ein <a href=\"https:\/\/www.itsvalue.com\/de\/dienstleistungen\/finops\/\">FinOps-Praxis<\/a>, \u2026 erg\u00e4nzen Sie die Finanzstruktur um eine Echtzeit-\u00dcbersicht \u00fcber die Cloud-Kosten. Diese Kombination ist besonders n\u00fctzlich f\u00fcr KI-Workloads, die auf einer Cloud-Infrastruktur ausgef\u00fchrt werden, da die Rechenkosten dort w\u00e4hrend des Modelltrainings oder der Inferenz in gro\u00dfem Ma\u00dfstab unvorhersehbar in die H\u00f6he schnellen k\u00f6nnen. Zusammen liefern ITFM und FinOps IT-F\u00fchrungskr\u00e4ften entscheidungsreife Einblicke und nicht nur einen Bericht dar\u00fcber, was ausgegeben wurde.<\/p>\n<h2>Anhand welcher Kennzahlen sollten Sie den ROI von KI messen?<\/h2>\n<p>Um den ROI von KI zu messen, sollten Sie das Verh\u00e4ltnis zwischen dem messbaren gesch\u00e4ftlichen Nutzen und den Gesamtbetriebskosten \u00fcber einen definierten Zeitraum hinweg erfassen. Die Kennzahlen zum Nutzen variieren je nach Anwendungsfall, die Kostenkennzahlen sind jedoch einheitlich: Sie umfassen Rechenleistung, Lizenzen, Integration, Wartung sowie die anfallenden Kosten f\u00fcr die Arbeitszeit der Mitarbeiter, die f\u00fcr den Betrieb und die Verwaltung des Tools aufgewendet wird.<\/p>\n<p>Was den Nutzen angeht, lassen sich die aussagekr\u00e4ftigsten Kennzahlen in drei Kategorien einteilen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Effizienzkennzahlen:<\/strong> Eingesparte Stunden pro Prozess, Senkung der Fehlerquoten, Verk\u00fcrzung der Durchlaufzeit f\u00fcr eine Aufgabe oder Entscheidung.<\/li>\n<li><strong>Finanzkennzahlen:<\/strong> Umsatzsteigerung durch KI-gest\u00fctzte Empfehlungen, Kosteneinsparungen durch automatisierte Entscheidungen, Reduzierung des f\u00fcr einen Prozess erforderlichen Personalbedarfs.<\/li>\n<li><strong>Qualit\u00e4tskennzahlen:<\/strong> Verbesserung der Genauigkeit der Ergebnisse, der Kundenzufriedenheitswerte oder der Konsistenz von Entscheidungen, bei denen KI das menschliche Urteilsverm\u00f6gen unterst\u00fctzt.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ein praktischer Ansatz besteht darin, die Messung auf der Ebene der Anwendungsf\u00e4lle statt auf der Ebene der Tools vorzunehmen. Eine einzige KI-Plattform kann f\u00fcnf verschiedene Anwendungsf\u00e4lle mit sehr unterschiedlichen ROI-Profilen unterst\u00fctzen. Wenn man die Plattform als Ganzes bewertet, l\u00e4sst sich nicht erkennen, welche Anwendungsf\u00e4lle erfolgreich sind und welche nicht. Eine detaillierte Messung liefert Ihnen die Daten, um verst\u00e4rkt auf das zu setzen, was funktioniert, und das einzustellen, was nicht funktioniert.<\/p>\n<p>Um diese Kennzahlen konsequent zu verfolgen, m\u00fcssen zudem die KI-Kosten von Anfang an korrekt zugeordnet werden. Wenn Sie Rechen- und Lizenzkosten nicht einem bestimmten Anwendungsfall zuordnen k\u00f6nnen, l\u00e4sst sich f\u00fcr diesen Anwendungsfall kein aussagekr\u00e4ftiger ROI berechnen.<\/p>\n<h2>Sollten KI-Kosten anders behandelt werden als andere IT-Kosten?<\/h2>\n<p>Die Kosten f\u00fcr KI sollten denselben finanziellen Steuerungsrahmen befolgen wie andere IT-Kosten, erfordern jedoch in drei Bereichen besondere Aufmerksamkeit: Schwankungen im Verbrauch, funktions\u00fcbergreifende Zust\u00e4ndigkeiten sowie das Tempo des Wandels bei Tools und Funktionen. Die Behandlung von KI als eine Sonderkategorie, die au\u00dferhalb des standardm\u00e4\u00dfigen IT-Finanzmanagements steht, f\u00fchrt zu blinden Flecken und erschwert die Festlegung von Verantwortlichkeiten.<\/p>\n<p>Der Aspekt der Verbrauchsschwankungen ist wichtig. Im Gegensatz zu einer festen Softwarelizenz k\u00f6nnen die Kosten f\u00fcr KI-Rechenleistung \u2013 insbesondere bei generativer KI oder der Inferenz mit gro\u00dfen Modellen \u2013 je nach Nutzungsmuster erheblich schwanken. Dies erschwert die Prognose und macht die Kosten\u00fcberwachung in Echtzeit umso wichtiger. Dieselben Methoden, die <a href=\"https:\/\/www.itsvalue.com\/de\/dienstleistungen\/finops\/bewertung\/\">Eine Bewertung des Reifegrades von FinOps<\/a> Dies gilt f\u00fcr das Cloud-Kostenmanagement und l\u00e4sst sich direkt hier anwenden: Tagging, Zuordnung, Rightsizing und verpflichtungsbasierter Einkauf.<\/p>\n<p>Die Herausforderung der funktions\u00fcbergreifenden Zust\u00e4ndigkeiten ist auch im Bereich der KI besonders akut. Ein Data-Science-Team entwickelt vielleicht das Modell, ein Engineering-Team setzt es um, ein Gesch\u00e4ftsbereich nutzt es und die Finanzabteilung \u00fcberwacht die Kosten \u2013 doch keine dieser Gruppen hat den vollst\u00e4ndigen \u00dcberblick. Die Festlegung klarer Zust\u00e4ndigkeiten und eines gemeinsamen Entscheidungsrhythmus \u00fcber alle Funktionen hinweg ist kein \u201eNice-to-have\u201c. Es ist der Mechanismus, der KI-Ausgaben von einer Kostenstelle in eine kontrollierte Investition verwandelt.<\/p>\n<h2>Wie k\u00f6nnen IT-F\u00fchrungskr\u00e4fte einen Business Case f\u00fcr die Reduzierung von KI-Verschwendung erstellen?<\/h2>\n<p>IT-F\u00fchrungskr\u00e4fte k\u00f6nnen einen Business Case f\u00fcr die Reduzierung von KI-Verschwendung erstellen, indem sie die Kosten dieser Verschwendung quantifizieren, die Governance-L\u00fccken identifizieren, die dazu gef\u00fchrt haben, und einen strukturierten Ansatz f\u00fcr die kontinuierliche \u00dcberwachung vorschlagen. Der Business Case muss nicht komplex sein, sollte jedoch den Zusammenhang zwischen KI-Ausgaben und Gesch\u00e4ftsergebnissen in einer Sprache verdeutlichen, die der Vorstand und die Finanzleitung verstehen.<\/p>\n<p>Eine praktische Struktur f\u00fcr den Business Case umfasst vier Elemente:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Aktuelle Bestandsaufnahme der staatlichen Ausgaben.<\/strong> Erfassen Sie alle laufenden Ausgaben im Zusammenhang mit KI, einschlie\u00dflich Cloud-Rechenleistung, SaaS-Lizenzen und interner Entwicklungszeit. Stellen Sie fest, welche Kosten sich auf ein bestimmtes Gesch\u00e4ftsergebnis zur\u00fcckf\u00fchren lassen und welche nicht.<\/li>\n<li><strong>Abfallmengenbestimmung.<\/strong> Sch\u00e4tzen Sie den Wert ungenutzter Lizenzen, nicht voll ausgelasteter Rechenkapazit\u00e4ten und Pilotprojekte, die nicht vorangekommen sind. Selbst konservative Sch\u00e4tzungen fallen in der Regel erheblich aus, wenn KI-Tools ohne zentrale Aufsicht eingef\u00fchrt wurden.<\/li>\n<li><strong>Vorschlag zur Unternehmensf\u00fchrung.<\/strong> Skizzieren Sie das Verantwortungsmodell, den Entscheidungsrhythmus und die Verfahren des Finanzmanagements, die erforderlich sind, um eine Wiederholung von Verschwendung zu verhindern. Dazu ist kein gro\u00dfes Team erforderlich, wohl aber klare Rollenverteilungen und ein regelm\u00e4\u00dfiger \u00dcberpr\u00fcfungsprozess.<\/li>\n<li><strong>Erwartetes Ergebnis.<\/strong> Geben Sie die prognostizierten Einsparungen sowie den Zeitrahmen an, in dem diese erzielt werden k\u00f6nnen. Verweisen Sie dabei auf die F\u00fchrungsstruktur als den Mechanismus, der die Einsparungen nachhaltig macht und daf\u00fcr sorgt, dass es sich nicht um eine einmalige Ma\u00dfnahme handelt.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Die \u00fcberzeugendsten Business Cases stellen die Kostenoptimierung im Bereich KI nicht als Kosteneinsparung dar, sondern als Umschichtung von Budgets von wenig wertsch\u00f6pfenden KI-Ausgaben hin zu wertsch\u00f6pfenden KI-Initiativen. Diese Sichtweise findet bei Vorst\u00e4nden und Finanzvorst\u00e4nden Anklang, da sie Innovationen f\u00f6rdert, anstatt sie einzuschr\u00e4nken.<\/p>\n<h2>So helfen wir Ihnen dabei, Ihre KI-Ausgaben in messbaren Mehrwert umzuwandeln<\/h2>\n<p>Bei It\u2019s Value unterst\u00fctzen wir IT-F\u00fchrungskr\u00e4fte und CIOs dabei, eine Struktur f\u00fcr die Finanzsteuerung aufzubauen, die die Ausgaben f\u00fcr KI transparent, nachvollziehbar und optimiert macht. Unser Ansatz verbindet IT-Finanzmanagement mit FinOps-Methoden, um Ihnen einen umfassenden \u00dcberblick dar\u00fcber zu verschaffen, wohin Ihr KI-Budget flie\u00dft und ob es die gew\u00fcnschten Ergebnisse liefert.<\/p>\n<p>Konkret unterst\u00fctzen wir Sie bei folgenden Aufgaben:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Vollst\u00e4ndige Kostenverrechnung f\u00fcr KI-Workloads,<\/strong> einschlie\u00dflich Cloud-Computing, gemeinsam genutzter Infrastruktur und Softwarelizenzen, die den Gesch\u00e4ftsdienstleistungen und -ergebnissen zugeordnet sind.<\/li>\n<li><strong>FinOps-Verfahren f\u00fcr KI-Rechenleistung,<\/strong> darunter die Anpassung der Bestandsgr\u00f6\u00dfen, die Regelung der Kennzeichnung sowie den verpflichtungsbasierten Einkauf, um Schwankungen und Mehrausgaben zu reduzieren.<\/li>\n<li><strong>Gestaltung einer funktions\u00fcbergreifenden Steuerung,<\/strong> die Finanz-, IT-, Technik- und Gesch\u00e4ftsabteilungen auf eine gemeinsame Verantwortung f\u00fcr Investitionsentscheidungen im Bereich KI auszurichten.<\/li>\n<li><strong>Berichte, die als Entscheidungsgrundlage dienen,<\/strong> Damit die Unternehmensleitung den ROI der KI auf der Ebene der Anwendungsf\u00e4lle bewerten und fundierte Entscheidungen dar\u00fcber treffen kann, wo investiert, ausgeweitet oder eingestellt werden soll.<\/li>\n<li><strong>Integration mit Technology Business Management (TBM),<\/strong> die Verkn\u00fcpfung von KI-Kostendaten mit Ihrem \u00fcbergeordneten IT-Finanzmanagement-Rahmenwerk f\u00fcr strategische Portfolioentscheidungen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Wenn Sie wissen m\u00f6chten, wohin Ihre Ausgaben f\u00fcr KI flie\u00dfen und welche Investitionen sich tats\u00e4chlich auszahlen, <a href=\"https:\/\/www.itsvalue.com\/de\/kontakt\/\">Nehmen Sie Kontakt mit uns auf<\/a> um zu besprechen, wo wir anfangen sollen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Lernen Sie, Verschwendung im Bereich KI zu erkennen, den ROI zu messen und einen Business Case f\u00fcr intelligentere Investitionsentscheidungen im Bereich KI zu erstellen.<\/p>","protected":false},"author":4,"featured_media":2289,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[22],"tags":[],"class_list":["post-2217","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.4 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>How do you distinguish valuable AI spending from AI waste? - It&#039;s Value<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"AI spending is hard to justify without the right metrics. 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