Bei der Auswahl einer KI-Plattform sollten Beschaffungsteams die Anbieter anhand von sechs Kernkriterien bewerten: Gesamtbetriebskosten, Governance- und Compliance-F\u00e4higkeiten, das Risiko der Anbieterabh\u00e4ngigkeit, Integrationsanforderungen, das ROI-Potenzial und die strategische Ausrichtung auf die Unternehmensziele. Diese Kriterien gelten f\u00fcr jedes Unternehmen, das eine bedeutende KI-Investition in Betracht zieht, bei der das Risiko einer Fehlentscheidung hoch und die Kosten f\u00fcr einen Anbieterwechsel erheblich sind. In den folgenden Abschnitten wird jede Dimension anhand spezifischer Fragen n\u00e4her erl\u00e4utert, die Ihr Beschaffungsteam stellen sollte.<\/p>\n
Die wichtigsten Kriterien bei der Bewertung von KI-Plattformen sind die Gesamtbetriebskosten, Datenverwaltung und Compliance, die Integration in die bestehende Infrastruktur, die Stabilit\u00e4t des Anbieters sowie die F\u00e4higkeit der Plattform, messbare Gesch\u00e4ftsergebnisse zu erzielen. Beschaffungsteams, die sich ausschlie\u00dflich auf den Funktionsumfang konzentrieren, laufen Gefahr, eine Plattform auszuw\u00e4hlen, die in einer Demo zwar beeindruckend wirkt, aber im gro\u00dfen Ma\u00dfstab keinen Mehrwert liefert.<\/p>\n
Die Bewertung von KI-Plattformen unterscheidet sich in einem wichtigen Punkt von der herk\u00f6mmlichen Softwarebeschaffung: Die Kosten und die Komplexit\u00e4t einer falschen Entscheidung summieren sich im Laufe der Zeit. Sobald Ihr Unternehmen Workflows aufgebaut, Modelle trainiert und Datenpipelines rund um eine bestimmte Plattform integriert hat, wird ein Wechsel kostspielig und mit erheblichen St\u00f6rungen verbunden. Das bedeutet, dass Ihre Bewertungskriterien eher auf die langfristige Eignung als auf kurzfristige Leistungsf\u00e4higkeit ausgerichtet sein m\u00fcssen.<\/p>\n
Eine strukturierte Bewertung einer KI-Plattform sollte folgende Bereiche abdecken:<\/p>\n
Beschaffungsteams, die diese Kriterien festlegen, bevor sie Gespr\u00e4che mit Anbietern aufnehmen, sind weitaus besser in der Lage, eine gr\u00fcndliche und vergleichbare Bewertung durchzuf\u00fchren, anstatt sich von den Darstellungen der Anbieter leiten zu lassen.<\/p>\n
Die Beschaffungsabteilung sollte die Gesamtkosten einer KI-Plattform bewerten, indem sie \u00fcber die Abonnement- oder Lizenzgeb\u00fchren hinaus auch Rechenkosten, Datenspeicherung, Integrations- und Migrationsaufwand, interne Personalausstattung, Schulungen und laufende Betriebskosten ber\u00fccksichtigt. Bei den meisten KI-Implementierungen in Unternehmen machen die Lizenzgeb\u00fchren nur einen Bruchteil der tats\u00e4chlichen Gesamtbetriebskosten aus.<\/p>\n
KI-Plattformen sind von Natur aus nutzungsabh\u00e4ngig. Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlicher Software mit vorhersehbaren Preisen pro Arbeitsplatz k\u00f6nnen KI-Workloads je nach Modellkomplexit\u00e4t, H\u00e4ufigkeit der Inferenz und Datenvolumen erhebliche und schwankende Rechenkosten verursachen. Dies erschwert die Kostenmodellierung und macht sie umso wichtiger.<\/p>\n
Beginnen Sie mit den Kosten, die der Anbieter direkt angibt: Lizenz- oder Abonnementgeb\u00fchren, Geb\u00fchren f\u00fcr Rechenleistung und GPU-Nutzung, Kosten f\u00fcr die Datenspeicherung sowie etwaige Geb\u00fchren im Zusammenhang mit API-Aufrufen oder Modelltrainingsl\u00e4ufen. Bitten Sie die Anbieter, Kostenvoranschl\u00e4ge auf der Grundlage Ihrer prognostizierten Nutzungsvolumina zu erstellen und sich nicht nur auf die Listenpreise zu beschr\u00e4nken.<\/p>\n
Indirekte Kosten sind der Bereich, in dem die Budgets f\u00fcr KI-Plattformen am h\u00e4ufigsten \u00fcberschritten werden. Dazu geh\u00f6ren der interne Entwicklungsaufwand f\u00fcr die Integration und Wartung der Plattform, die Kosten f\u00fcr die Datenaufbereitung und -kennzeichnung, das Nachtrainieren von Modellen bei Datenverschiebungen sowie das Change Management, das erforderlich ist, um KI in Gesch\u00e4ftsprozesse zu integrieren. Beschaffungsteams sollten zudem die Kosten f\u00fcr Compliance- und Pr\u00fcfungsma\u00dfnahmen einkalkulieren, falls die Plattform sensible Daten verarbeitet.<\/p>\n
Ein sinnvoller Ansatz besteht darin, ein Dreijahresmodell f\u00fcr die Gesamtkosten zu erstellen, das sowohl die Kosten der Anbieter als auch die Kosten f\u00fcr interne Ressourcen ber\u00fccksichtigt, und dieses Modell anschlie\u00dfend anhand von Szenarien zu pr\u00fcfen, in denen die Nutzung schneller als erwartet zunimmt. So erh\u00e4lt die Unternehmensleitung vor Vertragsunterzeichnung ein realistisches Bild des finanziellen Aufwands.<\/p>\n
Eine KI-Plattform sollte die Anforderungen Ihres Unternehmens an den Datenaufbewahrungsort erf\u00fcllen, rollenbasierte Zugriffskontrollen unterst\u00fctzen, eine Protokollierung von Modellentscheidungen erm\u00f6glichen und relevante Vorschriften wie die DSGVO, das EU-KI-Gesetz oder branchenspezifische Standards, beispielsweise im Finanzdienstleistungssektor oder im Gesundheitswesen, einhalten. Governance-Anforderungen sind keine optionalen Zusatzfunktionen, sondern grundlegende Voraussetzungen f\u00fcr den Einsatz von KI in Unternehmen.<\/p>\n
Der regulatorische Druck auf KI-Systeme nimmt im Jahr 2026 zu, insbesondere in Europa, wo das EU-KI-Gesetz abgestufte Verpflichtungen einf\u00fchrt, die sich nach dem Risikograd der KI-Anwendungen richten. Beschaffungsteams m\u00fcssen verstehen, in welche Risikokategorie ihre geplanten KI-Anwendungsf\u00e4lle fallen, und sicherstellen, dass die Plattform die erforderlichen Standards hinsichtlich Transparenz, menschlicher Aufsicht und Dokumentation erf\u00fcllt.<\/p>\n
Zu den wichtigsten Fragen zum Thema Governance, die man Anbietern stellen sollte, geh\u00f6ren:<\/p>\n
Governance erstreckt sich auch auf interne Abl\u00e4ufe. Die Plattform sollte Ihr Unternehmen dabei unterst\u00fctzen, klare Verantwortlichkeiten f\u00fcr KI-Ergebnisse festzulegen, Richtlinien f\u00fcr den Datenzugriff durchzusetzen und die Rechenschaftspflicht zu wahren, wenn KI-gest\u00fctzte Entscheidungen Auswirkungen auf Kunden oder Mitarbeiter haben.<\/p>\n
Sie bewerten das Risiko einer Anbieterabh\u00e4ngigkeit, indem Sie die Datenportabilit\u00e4t, die M\u00f6glichkeiten zum Export von Modellen, propriet\u00e4re Abh\u00e4ngigkeiten und die Flexibilit\u00e4t der Vertr\u00e4ge pr\u00fcfen. Je st\u00e4rker die Plattform auf propriet\u00e4re Formate, geschlossene APIs oder anbieterspezifische Modellarchitekturen angewiesen ist, desto h\u00f6her sind die Wechselkosten, falls Sie in Zukunft den Anbieter wechseln m\u00fcssen.<\/p>\n
Das Lock-in-Risiko bei KI-Plattformen wird oft untersch\u00e4tzt, da es sich schrittweise aufbaut. Man beginnt mit der vom Anbieter verwalteten Infrastruktur, \u00fcbernimmt dessen propriet\u00e4re Modellformate, entwickelt interne Tools auf Basis seiner APIs und schult die eigenen Teams im Umgang mit dessen Schnittstellen. Wenn man dann einen Wechsel in Betracht zieht, sind die Migrationskosten bereits so hoch, dass ein Wechsel unpraktikabel wird.<\/p>\n
Um das Lock-in-Risiko bei der Auswahl eines KI-Anbieters einzusch\u00e4tzen, sollten Sie folgende Fragen stellen:<\/p>\n
Eine Plattform, die offene Standards unterst\u00fctzt, Modellportabilit\u00e4t bietet und es Ihnen erm\u00f6glicht, Workloads in verschiedenen Umgebungen auszuf\u00fchren, verschafft Ihnen eine bedeutende Verhandlungsposition und verringert das finanzielle Risiko einer langfristigen Bindung.<\/p>\n
Die Beschaffungsabteilung sollte kl\u00e4ren, wie sich die KI-Plattform mit bestehenden Datenquellen verkn\u00fcpft, welche Infrastruktur sie ben\u00f6tigt, wie sie mit Datenpipelines umgeht und ob sie Ihre aktuelle Cloud-Umgebung unterst\u00fctzt. Die Komplexit\u00e4t der Integration ist einer der h\u00e4ufigsten Gr\u00fcnde daf\u00fcr, dass die Einf\u00fchrung von KI-Plattformen das Budget \u00fcberschreitet und den Zeitplan verpasst.<\/p>\n
KI-Plattformen arbeiten nicht isoliert. Sie ben\u00f6tigen Zugriff auf die Daten Ihres Unternehmens, und diese Daten sind in der Regel \u00fcber mehrere Systeme verteilt: Data Warehouses, operative Datenbanken, Cloud-Speicher, SaaS-Anwendungen und lokale Systeme. Die F\u00e4higkeit der Plattform, eine zuverl\u00e4ssige und sichere Verbindung zu diesen Quellen herzustellen, entscheidet dar\u00fcber, wie schnell Sie von der Bereitstellung zum Nutzen gelangen.<\/p>\n
Konkrete Fragen zur Integration, die Sie in Ihre Bewertung einbeziehen sollten:<\/p>\n
Unternehmen, die Hybrid-Cloud-Umgebungen betreiben, sehen sich mit zus\u00e4tzlicher Komplexit\u00e4t konfrontiert. Wenn sich Ihre Daten auf lokale Systeme und mehrere Cloud-Anbieter verteilen, m\u00fcssen Sie sicherstellen, dass die KI-Plattform in dieser gesamten Umgebung einsetzbar ist, ohne dass Sie Ihre Infrastruktur auf die L\u00f6sung eines einzigen Anbieters konsolidieren m\u00fcssen. Dies steht in direktem Zusammenhang mit der \u00fcbergeordneten Herausforderung, Kosten- und Governance-Management im Cloud-Bereich<\/a>, wo die Transparenz \u00fcber verschiedene Umgebungen hinweg ebenso wichtig ist wie die Funktionen der Plattform selbst.<\/p>\n Die Beschaffungsabteilung kann den ROI einer Investition in eine KI-Plattform messen, indem sie vor der Einf\u00fchrung konkrete Gesch\u00e4ftsziele definiert, Basiskennzahlen festlegt, Kosteneinsparungen und Produktivit\u00e4tssteigerungen im Vergleich zu diesen Basiswerten nachverfolgt und bei der Berechnung der Rendite die Gesamtbetriebskosten ber\u00fccksichtigt. Die ROI-Messung erfordert eine Definition im Vorfeld; man kann nicht messen, was man vor Projektbeginn nicht zur Nachverfolgung vereinbart hat.<\/p>\n Der ROI einer KI-Plattform wird in Gespr\u00e4chen mit Anbietern oft nur allgemein diskutiert, doch die tats\u00e4chliche Messung erfordert Disziplin seitens der Beschaffungsabteilung und der gesch\u00e4ftlichen Entscheidungstr\u00e4ger, die die Investition f\u00f6rdern. Der zuverl\u00e4ssigste Ansatz besteht darin, zwei oder drei konkrete Anwendungsf\u00e4lle mit quantifizierbaren Ergebnissen zu identifizieren, den aktuellen Stand zu erfassen, die Plattform einzuf\u00fchren und anschlie\u00dfend die Leistung \u00fcber einen festgelegten Zeitraum hinweg anhand dieser Benchmarks zu verfolgen.<\/p>\n Zu den n\u00fctzlichen ROI-Kennzahlen f\u00fcr Investitionen in KI-Plattformen f\u00fcr Unternehmen geh\u00f6ren:<\/p>\n Ein Bereich, in dem der ROI h\u00e4ufig nur unzureichend erfasst wird, ist die Cloud-Nutzung. KI-Workloads geh\u00f6ren zu den rechenintensivsten in der Infrastruktur eines jeden Unternehmens, und ohne aktives Management k\u00f6nnen die mit KI verbundenen Cloud-Kosten deutlich schneller steigen als der erzielte Nutzen. A Bewertung des Reifegrades von FinOps<\/a> kann Ihrem Unternehmen dabei helfen, zu erkennen, ob Sie \u00fcber die erforderlichen Steuerungsmechanismen und Transparenz verf\u00fcgen, um die Cloud-Kosten, die Ihre KI-Plattform verursachen wird, zu verfolgen und zu optimieren.<\/p>\n Die Auswahl einer KI-Plattform ist eine bedeutende finanzielle und strategische Entscheidung. Um das Kostenmodell richtig zu gestalten, die Kontrolle \u00fcber die Cloud-Nutzung zu behalten und der Unternehmensleitung einen messbaren ROI nachzuweisen, bedarf es mehr als nur einer Tabelle zum Anbietervergleich. Genau dabei unterst\u00fctzen wir gro\u00dfe Unternehmen.<\/p>\n Wir unterst\u00fctzen Beschaffungs- und IT-Finanzteams dabei, die finanzielle Transparenz und die Governance-Strukturen zu schaffen, die f\u00fcr eine verantwortungsvolle Verwaltung von Investitionen in KI-Plattformen erforderlich sind. Konkret unterst\u00fctzen wir Sie bei folgenden Aufgaben:<\/p>\nWie kann die Beschaffungsabteilung den ROI einer Investition in eine KI-Plattform messen?<\/h2>\n
\n
Wie wir Ihnen dabei helfen, die Kosten f\u00fcr KI-Plattformen zu bewerten und zu steuern<\/h2>\n
\n