Um eine einheitliche Kostentaxonomie f\u00fcr KI-Ausgaben zu erstellen, m\u00fcssen Sie einen strukturierten Satz von Kostenkategorien definieren, der die KI-Ausgaben den zugrunde liegenden Infrastrukturkomponenten, Modellen, Diensten und Gesch\u00e4ftsaktivit\u00e4ten zuordnet. Die Taxonomie muss team\u00fcbergreifend standardisiert sein, damit die Verantwortlichen aus den Bereichen Finanzen, IT und Gesch\u00e4ft bei der Er\u00f6rterung von KI-Kosten alle dieselbe Sprache sprechen. Die folgenden Fragen beleuchten jede Dimension dieser Herausforderung im Detail.<\/p>\n
KI-Ausgaben lassen sich in bestehenden IT-Taxonomien nur schwer einordnen, da sie gleichzeitig mehrere traditionelle Kostenkategorien betreffen. Eine einzelne KI-Workload kann gleichzeitig Cloud-Rechenleistung, lizenzierte Software, APIs von Drittanbietern, interne Entwicklungszeit und Datenspeicherung umfassen. Bestehende Taxonomien wurden f\u00fcr einzelne Kostenarten entwickelt, nicht f\u00fcr Workloads, in denen diese dynamisch miteinander vermischt sind.<\/p>\n
Die meisten herk\u00f6mmlichen IT-Kostenmodelle trennen die Infrastruktur von den Anwendungen und die Anwendungen von den Diensten. KI hebt diese Grenzen auf. Eine Inferenz-Workload f\u00fcr ein gro\u00dfes Sprachmodell ist beispielsweise gleichzeitig ein Cloud-Kostenfaktor (GPU-Rechenleistung), ein Software-Kostenfaktor (Modelllizenzierung oder API-Nutzung) und ein Personalkostenfaktor (Prompt-Engineering und Feinabstimmung). Keine der traditionellen Kostenkategorien erfasst f\u00fcr sich genommen das gesamte Bild.<\/p>\n
Hinzu kommt die Frage der verbrauchsabh\u00e4ngigen Preisgestaltung. KI-Dienste, insbesondere solche, auf die \u00fcber APIs oder Cloud-native Plattformen zugegriffen wird, werden pro Token, pro Inferenzaufruf oder pro Trainingsdurchlauf abgerechnet. Diese Verbrauchseinheiten lassen sich nicht eindeutig auf monatliche Lizenzgeb\u00fchren oder feste Infrastrukturzuweisungen abbilden. Ohne eine speziell entwickelte Taxonomie verteilen sich die KI-Kosten in Unternehmen auf Dutzende von Kostenstellen, was es nahezu unm\u00f6glich macht, zu verstehen, wie viel tats\u00e4chlich f\u00fcr KI ausgegeben wird oder ob diese Ausgaben einen Mehrwert generieren.<\/p>\n
Eine KI-Kostentaxonomie sollte mindestens sechs Kategorien umfassen: Rechenleistung und Infrastruktur, Modellbeschaffung und -lizenzierung, Datenkosten, KI-Plattformen und -Tools, interne Arbeitskr\u00e4fte und Fachkr\u00e4fte sowie Governance- und Compliance-Kosten. Zusammen erfassen diese Kategorien den gesamten Lebenszyklus der KI-Ausgaben, von der Modellentwicklung bis zum produktiven Betrieb.<\/p>\n
Jede Kategorie sollte zus\u00e4tzlich mit Metadaten versehen werden, die eine Zuordnung erm\u00f6glichen, wie beispielsweise den Gesch\u00e4ftsbereich, der die Funktion nutzt, den Anwendungsfall oder das Produkt, das sie unterst\u00fctzt, sowie die Umgebung (Entwicklung, Staging oder Produktion). Ohne diese Tagging-Ebene bietet die Taxonomie zwar Transparenz, aber keine Nachvollziehbarkeit.<\/p>\n
Eine KI-Kostentaxonomie unterscheidet sich hinsichtlich Umfang und Detaillierungsgrad von einer Cloud-Kostentaxonomie. Eine Cloud-Kostentaxonomie gliedert die Ausgaben nach Cloud-Anbieter, Diensttyp und Ressourcen-Tag. Eine KI-Kostentaxonomie muss dar\u00fcber hinausgehen und Kosten auf Modellebene, die Zuordnung zu Anwendungsf\u00e4llen sowie die gesamte Wertsch\u00f6pfungskette von der Datenaufbereitung bis zur Inferenz erfassen, einschlie\u00dflich der Kosten, die vollst\u00e4ndig au\u00dferhalb der Cloud-Rechnung anfallen.<\/p>\n
Taxonomien f\u00fcr Cloud-Kosten, wie sie in FinOps-Verfahren<\/a>, basieren auf den Abrechnungskonzepten der Anbieter: Konten, Abonnements, Ressourcengruppen und Tags. Sie eignen sich gut zur Klassifizierung von Rechenleistung, Speicher und Netzwerk. Ausgaben f\u00fcr KI verursachen jedoch Kosten, die auf einer Cloud-Rechnung \u00fcberhaupt nicht erscheinen, wie beispielsweise das Gehalt eines Datenwissenschaftlers, der ein Modell feinabstimmt, die kommerzielle Lizenz f\u00fcr einen propriet\u00e4ren Datensatz oder das Drittanbieter-Tool zur \u00dcberwachung von Modellabweichungen.<\/p>\n Eine Cloud-Taxonomie ist zudem in der Regel ressourcenorientiert und fragt: \u201cWas haben wir ausgef\u00fchrt?\u201d Eine KI-Kostentaxonomie muss ergebnisorientiert sein und fragen: \u201cWelche F\u00e4higkeit haben wir aufgebaut, und welcher Gesch\u00e4ftsaktivit\u00e4t dient sie?\u201d Diese Verlagerung des Blickwinkels macht die Klassifizierung von KI-Kosten tats\u00e4chlich komplexer. Man ben\u00f6tigt beide Dimensionen: die Ressourcenperspektive f\u00fcr die operative Steuerung und die Ergebnisperspektive f\u00fcr die strategische Entscheidungsfindung.<\/p>\n Sie ordnen KI-Kosten den Gesch\u00e4ftsergebnissen zu, indem Sie jede Kostenkategorie mit einem bestimmten Anwendungsfall verkn\u00fcpfen und diesen Anwendungsfall wiederum mit einem messbaren Gesch\u00e4ftsziel verbinden. Dies erfordert eine gemeinsame Taxonomie, die sowohl vom Finanz- als auch vom Gesch\u00e4ftsteam verstanden wird, sowie eine einheitliche Methodik zur Kennzeichnung und Zuordnung, mit der die Kosten den Produkten oder Dienstleistungen zugeordnet werden, die durch die KI-F\u00e4higkeit unterst\u00fctzt werden.<\/p>\n Der praktische Ausgangspunkt ist die Zuordnung nach Anwendungsf\u00e4llen. Jede KI-Initiative \u2013 sei es ein Chatbot f\u00fcr den Kundenservice, ein Modell zur Betrugserkennung oder eine Engine zur Nachfrageprognose \u2013 sollte als eigenst\u00e4ndiger Kostentr\u00e4ger behandelt werden. Alle mit dieser Initiative verbundenen Kosten f\u00fcr Rechenleistung, Daten, Tools und Personal werden ihr zugeordnet. Anschlie\u00dfend k\u00f6nnen Sie die Gesamtkosten des Anwendungsfalls mit dessen gemessenen gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen vergleichen, sei es in Form von Umsatzsteigerungen, eingesparten Kosten oder Zeitersparnissen.<\/p>\n Das Technology Business Management (TBM) bietet hier einen n\u00fctzlichen strukturellen Rahmen. TBM-Taxonomien sind darauf ausgelegt, Technologiekosten in Unternehmensdienstleistungen und -ergebnisse zu \u00fcbersetzen. Durch die Erweiterung der TBM-Taxonomie um KI-spezifische Kostenschichten \u2013 wie beispielsweise Modelltraining und Inferenz als eigenst\u00e4ndige IT-Bereiche \u2013 k\u00f6nnen Sie KI-Ausgaben in Begriffen darstellen, die F\u00fchrungskr\u00e4fte und Finanzteams bereits verstehen. Diese Abstimmung zwischen KI-Kostendaten und der Sprache des Gesch\u00e4ftswerts macht aus einer Kostentaxonomie nicht nur ein Berichtsinstrument, sondern ein Entscheidungswerkzeug.<\/p>\n Die h\u00e4ufigsten Fehler bei der Gestaltung einer KI-Kostentaxonomie sind, dass zu schnell zu viele Kategorien angelegt werden, dass jeder Kategorie keine klare Zust\u00e4ndigkeit zugewiesen wird und dass die Taxonomie als einmalige Gestaltungsaufgabe betrachtet wird, anstatt als lebendige Struktur, die sich gemeinsam mit Ihrem KI-Portfolio weiterentwickelt.<\/p>\n Die Tools, die die KI-gest\u00fctzte Kostentaxonomie und Finanz-Governance am besten unterst\u00fctzen, verbinden Funktionen zum Cloud-Kostenmanagement mit Rahmenwerken f\u00fcr das IT-Finanzmanagement. Das bedeutet: Plattformen, die Kostendaten aus verschiedenen Quellen erfassen, einheitliche Kennzeichnungs- und Zuordnungsregeln anwenden und Ausgaben nicht nur nach Ressourcentyp, sondern auch nach Anwendungsfall und Gesch\u00e4ftsergebnis aufschl\u00fcsseln k\u00f6nnen.<\/p>\n Apptio, ein Unternehmen der IBM-Gruppe, ist hierf\u00fcr bestens aufgestellt. Das TBM-Framework von Apptio bietet die Taxonomiestruktur zur Klassifizierung von Technologiekosten nach Gesch\u00e4ftsdienstleistungen und Ergebnissen und l\u00e4sst sich auf KI-spezifische Kostenschichten ausweiten. Apptio Cloudability sorgt f\u00fcr Transparenz auf FinOps-Niveau bei den Ausgaben f\u00fcr cloudbasierte KI und deckt dabei die GPU-Nutzung, den API-Verbrauch sowie die Kosten auf Containerebene bei AWS, Azure und GCP ab.<\/p>\n \u00dcber die Plattform-Tools hinaus erfordert eine effektive KI-Kostensteuerung eine Prozessinfrastruktur: regelm\u00e4\u00dfige Kosten\u00fcberpr\u00fcfungen, klare Zuordnungsregeln, die von der Finanzabteilung und der Technik dokumentiert und vereinbart wurden, sowie eine Tagging-Richtlinie, die bereits bei der Bereitstellung der Ressourcen durchgesetzt wird. Tools unterst\u00fctzen die Steuerung, ersetzen sie jedoch nicht. Die Taxonomie muss durch Mitarbeiter und Prozesse umgesetzt werden, bevor die Tools konsistente und vertrauensw\u00fcrdige Daten liefern k\u00f6nnen.<\/p>\n F\u00fcr Unternehmen, die sowohl eine lokale KI-Infrastruktur als auch cloudbasierte KI-Dienste verwalten, ist die Integration zwischen FinOps-Tools und umfassenderen IT-Finanzmanagement-Plattformen besonders wichtig. Ohne diese Integration erh\u00e4lt man getrennte \u00dcbersichten \u00fcber die KI-Ausgaben in der Cloud und vor Ort, was es unm\u00f6glich macht, fundierte Abw\u00e4gungsentscheidungen dar\u00fcber zu treffen, wo KI-Workloads ausgef\u00fchrt werden sollen.<\/p>\n Wir arbeiten mit Unternehmen zusammen, um KI-Kostentaxonomien zu entwerfen und zu implementieren, die Ausgabendaten vom ersten Tag an mit Gesch\u00e4ftsergebnissen verkn\u00fcpfen. Unser Ansatz kombiniert das TBM-Framework f\u00fcr die strategische Kostenklassifizierung mit der FinOps-Methodik zur operativen Kontrolle der Cloud-Kosten und bietet Ihnen so einen einheitlichen \u00dcberblick \u00fcber die KI-Ausgaben, unabh\u00e4ngig davon, wo die Workloads ausgef\u00fchrt werden.<\/p>\nWie lassen sich KI-Kosten mit Gesch\u00e4ftsergebnissen und Mehrwert in Verbindung bringen?<\/h2>\n
Was sind die h\u00e4ufigsten Fehler bei der Gestaltung einer Kostentaxonomie f\u00fcr KI?<\/h2>\n
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Welche Tools unterst\u00fctzen die KI-Kostentaxonomie und die Finanz-Governance?<\/h2>\n
So unterst\u00fctzen wir Sie beim Aufbau einer einheitlichen KI-Kostentaxonomie<\/h2>\n
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