{"id":2395,"date":"2026-11-03T08:00:00","date_gmt":"2026-11-03T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsvalue.com\/?p=2395"},"modified":"2026-10-29T09:57:13","modified_gmt":"2026-10-29T08:57:13","slug":"welche-indirekten-ki-kosten-von-finanzteams-oft-ubersehen-werden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsvalue.com\/de\/which-indirect-ai-costs-are-often-overlooked-by-finance-teams\/","title":{"rendered":"Welche indirekten KI-Kosten werden von Finanzteams h\u00e4ufig \u00fcbersehen?"},"content":{"rendered":"<p>Finanzteams \u00fcbersehen indirekte KI-Kosten meist, da KI-Ausgaben nicht als eigenst\u00e4ndiger Posten ausgewiesen werden. Stattdessen verteilen sie sich auf Cloud-Infrastruktur, Datenspeicher, Softwarelizenzen, Sicherheitstools und Personalkosten, die bereits in anderen Budgetkategorien enthalten sind. Diese versteckten Kosten k\u00f6nnen den sichtbaren Preis einer KI-Initiative leicht verdoppeln oder verdreifachen, was eine genaue Budgetplanung ohne einen strukturierten Ansatz f\u00fcr die Gesamtbetriebskosten von KI nahezu unm\u00f6glich macht.<\/p>\n<p>In den folgenden Abschnitten werden die h\u00e4ufigsten blinden Flecken beleuchtet \u2013 von der Dateninfrastruktur bis hin zu abteilungs\u00fcbergreifenden Personalkosten \u2013 und es wird aufgezeigt, wie Sie diese aufdecken k\u00f6nnen, bevor sie Ihr KI-Investitionsvorhaben zum Scheitern bringen.<\/p>\n<h2>Warum bleiben indirekte KI-Kosten in den \u00fcblichen IT-Budgets verborgen?<\/h2>\n<p>Indirekte KI-Kosten bleiben verborgen, da Standard-IT-Budgets nach Systemen oder Abteilungen gegliedert sind und nicht nach Initiativen. Wenn ein KI-Projekt auf bestehende Cloud-Konten, gemeinsam genutzte Datenpipelines und Arbeitszeit von Mitarbeitern zur\u00fcckgreift, die bereits anderweitig zugewiesen ist, taucht keiner dieser Ausgabenposten unter einer eigenen KI-Budgetlinie auf. Die Kosten sind real, aber f\u00fcr jeden, der das Budget von au\u00dfen betrachtet, unsichtbar.<\/p>\n<p>Dieses Problem ist struktureller Natur. Die meisten Unternehmen planen ihre Budgets auf der Grundlage stabiler, vorhersehbarer Kostenkategorien: Infrastruktur, Softwarelizenzen, Personalbestand und Support. KI-Workloads lassen sich jedoch nicht eindeutig einer dieser Kategorien zuordnen. Sie sind dynamisch, nutzungsabh\u00e4ngig und von Natur aus funktions\u00fcbergreifend. Ein einzelnes KI-Modell im Produktivbetrieb kann gleichzeitig Rechenleistung aus dem Cloud-Budget, Speicherplatz aus dem Budget f\u00fcr die Datenplattform und Arbeitszeit von Analysten aus dem Business-Intelligence-Budget beanspruchen, ohne dass die Verantwortlichen f\u00fcr diese Bereiche den Zusammenhang erkennen.<\/p>\n<p>Das hat zur Folge, dass Finanzteams lediglich die direkten Anschaffungskosten von KI-Tools oder -Plattformen erkennen. Die weitaus umfangreichere Kategorie der indirekten KI-Kosten \u2013 also die Kosten f\u00fcr Infrastruktur, Integration, Governance und Produktivit\u00e4tsaufwand, die f\u00fcr den Betrieb der KI erforderlich sind \u2013 wird nicht erfasst. Dies ist kein Versagen der Finanzdisziplin, sondern eine L\u00fccke in der Art und Weise, wie KI-Ausgaben kategorisiert und gesteuert werden.<\/p>\n<h2>Welche indirekten KI-Kosten werden am h\u00e4ufigsten \u00fcbersehen?<\/h2>\n<p>Die am h\u00e4ufigsten \u00fcbersehenen indirekten KI-Kosten lassen sich in vier Kategorien einteilen: Dateninfrastruktur, Integration und Middleware, Sicherheit und Compliance sowie Personal. Alle diese Posten sind bereits vor der Einf\u00fchrung von KI im Budget enthalten, weshalb der Beitrag der KI zu ihrem Wachstum oft unbemerkt bleibt.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Datenspeicherung und -verarbeitung:<\/strong> KI-Modelle erfordern gro\u00dfe Mengen an bereinigten, strukturierten Daten. Die Kosten f\u00fcr die Speicherung, \u00dcbertragung und Verarbeitung dieser Daten werden aus den Budgets der bestehenden Datenplattformen bestritten und nicht der KI zugerechnet.<\/li>\n<li><strong>Kosten f\u00fcr Integration und APIs:<\/strong> Die Anbindung von KI-Tools an bestehende Systeme erfordert Middleware, API-Aufrufe und oft auch ma\u00dfgeschneiderte Entwicklungen. Diese Kosten werden im Software- oder DevOps-Budget verbucht, nicht unter den KI-Ausgaben.<\/li>\n<li><strong>Tools f\u00fcr Sicherheit und Compliance:<\/strong> KI-Systeme bringen neue Anforderungen an die Datenverwaltung mit sich. Die zus\u00e4tzlichen Ma\u00dfnahmen zur \u00dcberwachung, Zugriffskontrolle und Protokollierung von Pr\u00fcfungen, die zur Erf\u00fcllung dieser Anforderungen erforderlich sind, werden selten der KI-Initiative zugeschrieben, durch die dieser Bedarf erst entstanden ist.<\/li>\n<li><strong>\u201eShadow-AI\u201c und der Einsatz nicht verwalteter Tools:<\/strong> Teams f\u00fchren KI-gest\u00fctzte Tools eigenst\u00e4ndig ein, h\u00e4ufig \u00fcber bestehende SaaS-Abonnements oder pers\u00f6nliche Konten. Diese Kosten sind f\u00fcr die zentralen Finanzabteilungen praktisch nicht sichtbar.<\/li>\n<li><strong>Schulung und Ver\u00e4nderungsmanagement:<\/strong> Die Weiterbildung der Mitarbeiter im effektiven Umgang mit KI-Tools erfordert Zeit und finanzielle Mittel, wird jedoch in der Regel den Bereichen Personalwesen oder Weiterbildung und Entwicklung zugeordnet und nicht dem KI-Programm selbst.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Insgesamt \u00fcbersteigen diese indirekten Kosten oft die direkten Kosten der KI-Plattform oder des KI-Modells selbst. Sie als KI-Kosten und nicht als allgemeinen Anstieg der Gemeinkosten zu betrachten, ist der erste Schritt zu einer genauen KI-Budgetplanung.<\/p>\n<h2>Inwiefern treibt die Dateninfrastruktur die tats\u00e4chlichen Kosten der KI in die H\u00f6he?<\/h2>\n<p>Die Dateninfrastruktur treibt die tats\u00e4chlichen Kosten der KI in die H\u00f6he, da KI-Modelle von Natur aus datenintensiv sind. F\u00fcr jedes Modell m\u00fcssen Daten gesammelt, bereinigt, gespeichert, versioniert und z\u00fcgig zug\u00e4nglich gemacht werden. Jeder dieser Schritte ist mit Kosten verbunden, die mit den Zielen Ihres KI-Programms skalieren, und der Gro\u00dfteil dieser Kosten wird aus Budgets bestritten, die bereits vor der KI-Initiative vorgesehen waren.<\/p>\n<p>Bedenken Sie, was passiert, wenn ein Unternehmen eine KI-Workload in die Produktion \u00fcberf\u00fchrt. Der Speicherbedarf steigt, da das Modell Trainingsdaten, Validierungsdaten und fortlaufende Inferenzprotokolle ben\u00f6tigt. Die Rechenkosten steigen, da die Datenvorverarbeitung und die Modellinferenz kontinuierlich laufen. Die Geb\u00fchren f\u00fcr den ausgehenden Netzwerkverkehr steigen, da Daten zwischen Speicherschichten, Verarbeitungsumgebungen und dem Modell-Endpunkt \u00fcbertragen werden. Keine dieser Postenpositionen wird auf der Rechnung als \u201cKI\u201d ausgewiesen.<\/p>\n<p>Die Datenqualit\u00e4t ist ein weiterer versteckter Kostenfaktor. KI-Modelle liefern schlechte Ergebnisse, wenn sie mit inkonsistenten oder unvollst\u00e4ndigen Daten gef\u00fcttert werden. Um dies zu beheben, sind Datenengineering-Ma\u00dfnahmen erforderlich, was zus\u00e4tzlichen Personalaufwand oder den Einsatz von Auftragnehmern, bessere Tools und l\u00e4ngere Projektlaufzeiten bedeutet. Finanzteams betrachten diese Kosten selten als KI-Kosten, da die Arbeit von Datenteams erledigt wird, deren Budgets bereits lange vor Beginn des KI-Programms existierten.<\/p>\n<p>Hier ist, wo <a href=\"https:\/\/www.itsvalue.com\/de\/dienstleistungen\/finops\/\">FinOps-Verfahren<\/a> \u00fcber das Cloud-Kostenmanagement hinaus an Bedeutung gewinnen. Indem Sie die gleiche Transparenz auf Verbrauchsebene, die FinOps f\u00fcr Cloud-Ausgaben bietet, auf Ihre KI-Dateninfrastruktur anwenden, k\u00f6nnen Sie genau nachvollziehen, welche Workloads das Wachstum bei Speicher- und Rechenkapazit\u00e4ten vorantreiben, und diese Kosten der richtigen Initiative zuordnen.<\/p>\n<h2>Welche versteckten Personalkosten und Produktivit\u00e4tskosten sind mit der Einf\u00fchrung von KI verbunden?<\/h2>\n<p>Versteckte Personalkosten und Produktivit\u00e4tskosten geh\u00f6ren zu den gr\u00f6\u00dften und am wenigsten sichtbaren Komponenten der Gesamtbetriebskosten von KI. Dazu z\u00e4hlt die Zeit, die Mitarbeiter damit verbringen, neue Tools zu erlernen, Arbeitsabl\u00e4ufe anzupassen, KI-Ergebnisse zu validieren und die durch KI entstehenden Governance-Anforderungen zu verwalten. Diese Kosten sind real, tauchen jedoch selten in der KI-Budgetplanung auf, da sie durch die vorhandenen Kapazit\u00e4ten des Teams aufgefangen werden.<\/p>\n<p>Einige personalbezogene Kostenkategorien werden durchweg nicht erfasst:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Zeitpunkt der Ausgabevalidierung:<\/strong> KI-Tools ersetzen die menschliche \u00dcberpr\u00fcfung nicht. Insbesondere in regulierten Branchen m\u00fcssen Mitarbeiter die von der KI generierten Ergebnisse \u00fcberpr\u00fcfen, bevor darauf gehandelt wird. Dies nimmt Zeit in Anspruch, die nicht als KI-Kosten verbucht wird.<\/li>\n<li><strong>Prompt-Engineering und Werkzeugkonfiguration:<\/strong> Um n\u00fctzliche Ergebnisse aus KI-Tools zu erzielen, sind Fachkenntnisse und wiederholtes Ausprobieren erforderlich. Die Zeit, die Mitarbeiter f\u00fcr den Aufbau dieser Fachkenntnisse aufwenden, ist zwar eine Investition in das KI-Programm, f\u00fchrt jedoch in anderen Bereichen zu einem Produktivit\u00e4tsr\u00fcckgang.<\/li>\n<li><strong>Aufgaben im Bereich Governance und Aufsicht:<\/strong> Mit zunehmendem Einsatz von KI ben\u00f6tigen Unternehmen Mitarbeiter, die die Modellleistung verwalten, auf Verzerrungen oder Abweichungen achten und Pr\u00fcfpfade f\u00fchren. Diese Aufgaben fallen oft den vorhandenen Mitarbeitern zu, ohne dass daf\u00fcr formelle Haushaltsmittel bereitgestellt werden.<\/li>\n<li><strong>Change Management und Unterst\u00fctzung bei der Einf\u00fchrung:<\/strong> Die Einf\u00fchrung von KI-Tools ohne strukturierte Unterst\u00fctzung bei der Umsetzung f\u00fchrt zu einer geringen Nutzungsrate und verschwendeten Investitionen. Die Kosten f\u00fcr eine ordnungsgem\u00e4\u00dfe Umsetzung (Kommunikation, Schulungen und Coaching) werden so gut wie nie dem KI-Programm zugerechnet.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Die Auswirkungen auf die Produktivit\u00e4t sind zweischneidig. Die Einf\u00fchrung von KI kann kurzfristig zu Produktivit\u00e4tsr\u00fcckg\u00e4ngen f\u00fchren, w\u00e4hrend sich die Teams umstellen und es einige Zeit dauert, bis sich die erwarteten Vorteile einstellen. Finanzteams, die diese \u00dcbergangsphase nicht ber\u00fccksichtigen, werden feststellen, dass ihre Berechnungen zum ROI der KI im ersten Jahr schlechter ausfallen als erwartet, selbst wenn das Programm planm\u00e4\u00dfig verl\u00e4uft.<\/p>\n<h2>Wie k\u00f6nnen Finanzteams KI-Kosten aufschl\u00fcsseln, die sich \u00fcber mehrere Abteilungen erstrecken?<\/h2>\n<p>Finanzteams k\u00f6nnen abteilungs\u00fcbergreifende KI-Kosten offenglegen, indem sie eine gemeinsame Kostentaxonomie einf\u00fchren, die KI-bezogene Ausgaben zum Zeitpunkt ihrer Entstehung kennzeichnet, unabh\u00e4ngig davon, in welchem Budget sie verbucht werden. Dies erfordert eine Zusammenarbeit zwischen dem Finanzwesen, der IT und den Gesch\u00e4ftsbereichen, die KI-Initiativen durchf\u00fchren, sowie eine Governance, die die Kostenzuordnung zu einer einheitlichen Praxis macht und nicht nur zu einer einmaligen Ma\u00dfnahme.<\/p>\n<p>Die praktischen Schritte sehen wie folgt aus:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>KI als Kostenkategorie definieren:<\/strong> Einigen Sie sich unternehmensweit darauf, was als KI-bezogene Ausgaben gilt. Dazu geh\u00f6ren direkte Kosten f\u00fcr Tools, aber auch die Dateninfrastruktur, Integrationsarbeiten, Sicherheitsaufwand und die Arbeitszeit der Mitarbeiter, die direkt den KI-Programmen zuzuordnen ist.<\/li>\n<li><strong>Verwenden Sie eine einheitliche Kennzeichnung:<\/strong> Verwenden Sie in Cloud-Umgebungen Ressourcen-Tags, um KI-Workloads zu kennzeichnen. Verwenden Sie in Projektmanagement- und Finanzsystemen einen einheitlichen Kostencode f\u00fcr KI-Initiativen, damit Zeit- und Kostenaufw\u00e4nde abteilungs\u00fcbergreifend zusammengefasst werden k\u00f6nnen.<\/li>\n<li><strong>Funktions\u00fcbergreifende Transparenz schaffen:<\/strong> Erstellen Sie eine gemeinsame Berichtsansicht, in der Cloud-Kosten, Kosten f\u00fcr Softwarelizenzen und Personalkosten unter dem Dach des KI-Programms zusammengefasst werden. Dies setzt voraus, dass Finanz-, IT- und HR-Systeme Daten austauschen \u2013 was sowohl eine organisatorische als auch eine technische Herausforderung darstellt.<\/li>\n<li><strong>F\u00fchren Sie regelm\u00e4\u00dfig \u00dcberpr\u00fcfungen durch, nicht nur w\u00e4hrend des Haushaltszyklus:<\/strong> KI-Kosten unterliegen Schwankungen. Nutzungsabh\u00e4ngige Geb\u00fchren k\u00f6nnen unerwartet in die H\u00f6he schnellen. Eine monatliche oder viertelj\u00e4hrliche \u00dcberpr\u00fcfung, die die Nachverfolgung der KI-Kosten umfasst, hilft Teams dabei, Kostensteigerungen zu erkennen, bevor sie zu einem Budgetproblem werden.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Die eigentliche Herausforderung besteht darin, dass sich KI-Kosten eher wie Cloud-Kosten als wie herk\u00f6mmliche IT-Kosten verhalten. Sie sind variabel, nutzungsabh\u00e4ngig und werden team\u00fcbergreifend geteilt. Das Governance-Modell, das f\u00fcr feste Softwarelizenzen funktioniert, eignet sich nicht f\u00fcr KI-Infrastrukturkosten. Unternehmen, die das KI-Kostenmanagement als Erweiterung ihres Finanzmanagements f\u00fcr die Cloud betrachten, werden es viel leichter haben, den \u00dcberblick zu behalten, wenn ihre KI-Programme skalieren.<\/p>\n<h2>So unterst\u00fctzen wir Sie bei der Verwaltung indirekter KI-Kosten<\/h2>\n<p>Wir unterst\u00fctzen Unternehmen dabei, bei ihren KI- und Cloud-Investitionen den Schritt von der Kostentransparenz zur Kostenkontrolle zu vollziehen. Mit unseren FinOps-Dienstleistungen stellen wir Ihnen die Strukturen, Tools und Governance-Mechanismen zur Verf\u00fcgung, mit denen Sie KI-bezogene Ausgaben \u00fcberall in Ihrem Budget nachverfolgen k\u00f6nnen \u2013 nicht nur in der Budgetposition f\u00fcr KI-Tools.<\/p>\n<p>Konkret unterst\u00fctzen wir Sie bei folgenden Aufgaben:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Vollst\u00e4ndige Kostenverrechnung f\u00fcr Cloud- und KI-Workloads<\/strong>, einschlie\u00dflich Kosten f\u00fcr Rechenleistung, Speicherplatz, Daten\u00fcbertragung und Support, die in der Standardberichterstattung in der Regel nicht ausgewiesen werden<\/li>\n<li><strong>Tagging und Gestaltung der Taxonomie<\/strong> damit die Ausgaben im Zusammenhang mit KI abteilungs- und kostenstellen\u00fcbergreifend einheitlich erfasst und zugeordnet werden<\/li>\n<li><strong>Funktions\u00fcbergreifende Steuerung<\/strong> das die Teams aus den Bereichen Finanzen, IT und Technik auf eine gemeinsame Verantwortung f\u00fcr KI-Kosten und -Ergebnisse ausrichtet<\/li>\n<li><strong>Integration mit Technology Business Management (TBM)<\/strong> um die Kosten f\u00fcr die KI-Infrastruktur den von ihr unterst\u00fctzten Gesch\u00e4ftsdienstleistungen und Initiativen zuzuordnen und so der Unternehmensleitung einen klaren \u00dcberblick \u00fcber die Gesamtbetriebskosten der KI zu verschaffen<\/li>\n<li><strong>Bewertung des Reifegrades von FinOps<\/strong> als praktischen Ausgangspunkt, damit Sie verstehen, wo Ihre derzeitigen Cloud- und KI-L\u00f6sungen im Finanzmanagement stehen und wo die wertvollsten Verbesserungen m\u00f6glich sind<\/li>\n<\/ul>\n<p>Wenn Sie verstehen m\u00f6chten, welche Kosten Ihre KI-Programme Ihrem Unternehmen tats\u00e4chlich verursachen, und eine Governance-Struktur aufbauen m\u00f6chten, um dies auch bei zunehmender KI-Nutzung im Blick zu behalten, <a href=\"https:\/\/www.itsvalue.com\/de\/kontakt\/\">Nehmen Sie Kontakt mit uns auf<\/a> und wir zeigen Ihnen, wo Sie anfangen k\u00f6nnen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Indirect AI costs often hide across cloud, data, and people budgets. 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