{"id":2398,"date":"2026-11-07T08:00:00","date_gmt":"2026-11-07T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsvalue.com\/?p=2398"},"modified":"2026-10-29T09:57:18","modified_gmt":"2026-10-29T08:57:18","slug":"wie-erstellt-man-separate-kostenprognosen-fur-verschiedene-ki-anwendungsfalle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsvalue.com\/de\/how-do-you-create-separate-cost-forecasts-for-different-ai-use-cases\/","title":{"rendered":"Wie erstellt man separate Kostenprognosen f\u00fcr verschiedene KI-Anwendungsf\u00e4lle?"},"content":{"rendered":"<p>Um separate Kostenprognosen f\u00fcr verschiedene KI-Anwendungsf\u00e4lle zu erstellen, m\u00fcssen Sie die jeweiligen Kostentreiber hinter jedem Anwendungsfall identifizieren und individuelle Modelle entwickeln, die widerspiegeln, wie viel Rechenleistung, Daten und Personal jeder einzelne Anwendungsfall beansprucht. Ein einziges, konsolidiertes KI-Budget verschleiert, wohin das Geld tats\u00e4chlich flie\u00dft, und macht es nahezu unm\u00f6glich, die Ausgaben zu optimieren oder Investitionsentscheidungen zu begr\u00fcnden. In den folgenden Abschnitten werden die wichtigsten Fragen erl\u00e4utert, die Sie beantworten m\u00fcssen, um Prognosen zu erstellen, die sowohl genau als auch umsetzbar sind.<\/p>\n<h2>Warum erfordern unterschiedliche KI-Anwendungsf\u00e4lle separate Kostenmodelle?<\/h2>\n<p>Unterschiedliche KI-Anwendungsf\u00e4lle erfordern separate Kostenmodelle, da sie Ressourcen auf grundlegend unterschiedliche Weise, in unterschiedlichem Umfang und mit unterschiedlichen Kostenentwicklungen im Zeitverlauf verbrauchen. Eine kundenorientierte Inferenz-API, ein internes Tool zur Dokumentenzusammenfassung und eine Experimentierumgebung f\u00fcr Data Science weisen jeweils unterschiedliche Rechenmuster, Speicheranforderungen und Team-Overhead auf. Werden sie in einer einzigen Prognose zusammengefasst, ergeben sich Zahlen, die f\u00fcr keinen von ihnen zutreffend sind.<\/p>\n<p>Der wichtigste Grund f\u00fcr die Trennung von Kostenmodellen ist die Verantwortlichkeit. Wenn KI-Kosten geb\u00fcndelt werden, l\u00e4sst sich nicht feststellen, welcher Anwendungsfall Kosten\u00fcberschreitungen verursacht oder einen Mehrwert schafft. Dies spiegelt ein allgemeineres Problem im Cloud-Finanzmanagement wider: Kostendaten werden zwar sichtbar, aber die Verantwortlichkeiten lassen sich nicht zuordnen. Ohne ein Modell auf Anwendungsfall-Basis k\u00f6nnen Sie keine fundierten Entscheidungen \u00fcber die Skalierung, die Stilllegung oder weitere Investitionen in eine bestimmte KI-Initiative treffen.<\/p>\n<p>Unterschiedliche Modelle spiegeln zudem unterschiedliche Risikoprofile wider. Ein KI-Modell im Produktivbetrieb, das Kundentransaktionen verarbeitet, birgt ein finanzielles Risiko, wenn es hinter den Erwartungen zur\u00fcckbleibt oder unerwartet skaliert wird. Ein F&amp;E-Experiment sollte hingegen zeitlich begrenzt und mit einem Kostenobergrenze versehen sein. Werden diese in einer Prognose gleich behandelt, entstehen auf beiden Seiten irref\u00fchrende Budgeterwartungen.<\/p>\n<h2>Welche Kostentreiber sollten in jeder Prognose f\u00fcr einen KI-Anwendungsfall ber\u00fccksichtigt werden?<\/h2>\n<p>Jede Prognose f\u00fcr einen KI-Anwendungsfall sollte die Rechenkosten, die Kosten f\u00fcr Datenspeicherung und -\u00fcbertragung, die Kosten f\u00fcr das Training und das Retraining von Modellen, die Kosten f\u00fcr die Inferenz, Lizenz- oder API-Geb\u00fchren sowie die zugewiesenen Kosten f\u00fcr die Arbeitszeit der Engineering- und Data-Science-Teams umfassen. Die spezifische Gewichtung der einzelnen Faktoren variiert je nach Art des Anwendungsfalls erheblich, weshalb es wichtig ist, die Prognose f\u00fcr jeden Anwendungsfall von Grund auf neu zu erstellen.<\/p>\n<p>Hier sind die wichtigsten Kostenfaktoren, die in jedes Kostenmodell f\u00fcr KI-Anwendungsf\u00e4lle einbezogen werden sollten:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Berechnung:<\/strong> GPU- oder CPU-Stunden f\u00fcr Trainingsl\u00e4ufe, Feinabstimmung und Inferenz, einschlie\u00dflich ungenutzter Kapazit\u00e4ten und Verpflichtungen f\u00fcr reservierte Instanzen<\/li>\n<li><strong>Datenspeicherung und -ausgabe:<\/strong> Trainingsdatens\u00e4tze, Vektordatenbanken, Modellartefakte und die Kosten f\u00fcr den Datentransfer zwischen Diensten<\/li>\n<li><strong>Modelltraining und -umschulung:<\/strong> Einmalige und wiederkehrende Kosten f\u00fcr Schulungszyklen, einschlie\u00dflich fehlgeschlagener oder Testl\u00e4ufe<\/li>\n<li><strong>Schlussfolgerung:<\/strong> Die Kosten pro Vorhersage oder API-Aufruf, skaliert nach dem erwarteten Volumen und den Latenzanforderungen<\/li>\n<li><strong>Modell-APIs von Drittanbietern:<\/strong> Token-basierte oder auf Abruf berechnete Geb\u00fchren f\u00fcr Modelle wie GPT-4 oder Claude bei Nutzung externer Anbieter<\/li>\n<li><strong>Humankapital:<\/strong> Zeitaufwand von Data Scientists, ML-Ingenieuren und DevOps-Mitarbeitern f\u00fcr die Entwicklung, Wartung und \u00dcberwachung des Anwendungsfalls<\/li>\n<li><strong>Werkzeuge und Plattform:<\/strong> MLOps-Plattformen, Tools zur Experimentverfolgung, \u00dcberwachungsdienste und Orchestrierungsinfrastruktur<\/li>\n<\/ul>\n<p>Damit die Budgetierung von KI-Anwendungsf\u00e4llen aussagekr\u00e4ftig ist, m\u00fcssen Sie nicht nur den aktuellen Verbrauch absch\u00e4tzen, sondern auch, wie sich die einzelnen Faktoren skalieren. Die Kosten f\u00fcr die Inferenz k\u00f6nnen beispielsweise mit zunehmender Nutzerakzeptanz nichtlinear ansteigen, w\u00e4hrend die Trainingskosten zun\u00e4chst vorzeitig anfallen und anschlie\u00dfend in regelm\u00e4\u00dfigen Abst\u00e4nden anfallen k\u00f6nnen.<\/p>\n<h2>Wie erstellt man eine Kostenprognose f\u00fcr ein KI-Modell in der Produktion?<\/h2>\n<p>Eine Kostenprognose f\u00fcr ein KI-Modell im Produktivbetrieb sollte sich an drei Phasen orientieren: den Basisbetriebskosten beim aktuellen Umfang, einem volumenabh\u00e4ngigen Skalierungsmodell, das die Kosten bei unterschiedlichen Nutzungsniveaus prognostiziert, sowie einem Budget f\u00fcr das Umtrainieren und die Wartung, das laufende Modellaktualisierungen ber\u00fccksichtigt. Produktionsmodelle weisen zwar vorhersehbare wiederkehrende Kosten auf, bergen jedoch auch ein Skalierungsrisiko, das explizit modelliert werden muss.<\/p>\n<p>Ermitteln Sie zun\u00e4chst die St\u00fcckkosten f\u00fcr die Inferenz. Berechnen Sie die Kosten pro Vorhersage oder pro API-Aufruf bei Ihrer aktuellen Infrastrukturkonfiguration und multiplizieren Sie diese dann mit dem prognostizierten Nutzungsvolumen auf monatlicher, viertelj\u00e4hrlicher und j\u00e4hrlicher Basis. So erhalten Sie eine nachfrageorientierte Prognose anstelle einer pauschalen Budgetannahme.<\/p>\n<p>F\u00fcgen Sie als N\u00e4chstes Wiedertrainierungszyklen hinzu. Produktionsmodelle verlieren mit der Zeit an Genauigkeit, da sich die Datenverteilungen verschieben. Daher m\u00fcssen Sie in Ihrer Prognose die Kosten f\u00fcr regelm\u00e4\u00dfige Wiedertrainierungen ber\u00fccksichtigen. Sch\u00e4tzen Sie die H\u00e4ufigkeit der Wiedertrainierungen anhand des Modelltyps und der gesch\u00e4ftlichen Anforderungen und ordnen Sie jedem Zyklus die entsprechenden Rechenkosten zu.<\/p>\n<p>Ber\u00fccksichtigen Sie schlie\u00dflich auch die Plattform- und Betriebskosten. \u00dcberwachungstools, die Infrastruktur f\u00fcr Warnmeldungen, die Wartung der Datenpipeline und der technische Aufwand, der erforderlich ist, um ein Produktionssystem in einem einwandfreien Zustand zu halten, sind reale Kosten, die bei der Modellierung von Technologiekosten h\u00e4ufig untersch\u00e4tzt werden. Beziehen Sie diese Kosten explizit ein, anstatt sie in einer allgemeinen IT-Gemeinkostenposition zu verrechnen.<\/p>\n<h2>Wie sch\u00e4tzen Sie die Kosten f\u00fcr KI-Experimente und Anwendungsf\u00e4lle im Bereich Forschung und Entwicklung ein?<\/h2>\n<p>Die Kostenprognose f\u00fcr KI-Experimente und F&amp;E-Anwendungsf\u00e4lle erfordert einen zeitlich begrenzten Ansatz mit festgelegten Budgetobergrenzen anstelle eines volumenorientierten Modells. Da die Ergebnisse von Forschung und Entwicklung ungewiss sind, sollte die Prognose einen maximalen Ausgabenrahmen f\u00fcr einen festgelegten Zeitraum definieren, mit klaren Meilensteinen, an denen Sie entscheiden, ob Sie das Experiment fortsetzen, neu ausrichten oder beenden.<\/p>\n<p>Die sinnvollste Struktur f\u00fcr eine Prognose zu KI-Experimenten umfasst:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Legen Sie den Umfang und die Dauer des Experiments fest:<\/strong> Legen Sie einen klaren zeitlichen Rahmen fest, beispielsweise einen sechsw\u00f6chigen Sprint oder einen viertelj\u00e4hrlichen Erkundungszyklus, und passen Sie die Rechenressourcen entsprechend an.<\/li>\n<li><strong>Sch\u00e4tzung des Rechenaufwands pro Versuchsdurchlauf:<\/strong> Verwenden Sie historische Daten aus \u00e4hnlichen Experimenten oder Benchmark-L\u00e4ufen, um den Bedarf an GPU-Stunden und Speicherplatz pro Versuch zu ermitteln.<\/li>\n<li><strong>Budget f\u00fcr fehlgeschlagene Durchl\u00e4ufe:<\/strong> Experimente f\u00fchren per Definition zu Fehlschl\u00e4gen. Ihre Prognose sollte ausdr\u00fccklich eine realistische Anzahl fehlgeschlagener Trainingsl\u00e4ufe einkalkulieren und nicht nur den erfolgreichen Verlauf ber\u00fccksichtigen.<\/li>\n<li><strong>Ein Kostenlimit festlegen:<\/strong> Legen Sie den H\u00f6chstbetrag fest, ab dem Sie das Experiment neu bewerten. Dadurch wird verhindert, dass F&amp;E-Budgets ohne Rechenschaftspflicht aus dem Ruder laufen.<\/li>\n<li><strong>Separate Werkzeugkosten:<\/strong> Plattformen zur Versuchsverfolgung, Notebook-Umgebungen und Tools zur Datenversionierung sollten speziell f\u00fcr den Forschungs- und Entwicklungsbereich bereitgestellt und nicht gemeinsam mit der Produktion genutzt werden.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Bei diesem Ansatz werden KI-Experimente als ein Portfolio zeitlich begrenzter Investitionen betrachtet und nicht als unbefristete Kostenstelle, was die Berichterstattung \u00fcber Entscheidungen zur Planung der KI-Ausgaben an die Finanzabteilung und die Unternehmensleitung erheblich vereinfacht.<\/p>\n<h2>Was ist der Unterschied zwischen FinOps- und ITFM-Ans\u00e4tzen bei der Kostenprognose f\u00fcr KI?<\/h2>\n<p>FinOps und IT-Finanzmanagement (ITFM) befassen sich mit der Kostenprognose f\u00fcr KI auf unterschiedlichen Detailebenen und mit unterschiedlichen Governance-Zielen. FinOps konzentriert sich auf die Optimierung des Cloud-Verbrauchs in Echtzeit und eignet sich daher f\u00fcr die Verwaltung der Rechen- und Speicherkosten von KI-Workloads w\u00e4hrend deren Ausf\u00fchrung. ITFM verfolgt einen breiteren Ansatz und verkn\u00fcpft KI-Ausgaben mit Unternehmensdienstleistungen, Portfolioentscheidungen und Finanzplanungszyklen.<\/p>\n<p>In der Praxis erg\u00e4nzen sich die beiden Ans\u00e4tze eher, als dass sie miteinander konkurrieren. <a href=\"https:\/\/www.itsvalue.com\/de\/dienstleistungen\/finops\/\">FinOps \u2013 Cloud-Kostenmanagement<\/a> Bietet Ihnen die n\u00f6tige Transparenz, um nahezu in Echtzeit zu erkennen, welche Ressourcen die einzelnen KI-Workloads verbrauchen, und erm\u00f6glicht so eine bedarfsgerechte Dimensionierung, Kapazit\u00e4tsplanung und Erkennung von Anomalien auf Infrastrukturebene. Es beantwortet die Frage: Setzen wir unsere Ressourcen f\u00fcr die Rechenleistung, die unsere KI betreibt, effizient ein?<\/p>\n<p>Das ITFM-KI-Kostenmanagement beantwortet eine andere Frage: Liefert diese KI-Investition im Verh\u00e4ltnis zu ihren Gesamtkosten einen Mehrwert, und wie schneidet sie im Vergleich zu anderen Technologieinvestitionen ab, die um dasselbe Budget konkurrieren? ITFM-Rahmenwerke wie Technology Business Management (TBM) erm\u00f6glichen es Ihnen, KI-Kosten den von ihnen unterst\u00fctzten Gesch\u00e4ftsfunktionen oder Dienstleistungen zuzuordnen, sodass Sie den Stakeholdern im Unternehmen eine Sichtweise \u201eKosten pro Ergebnis\u201c pr\u00e4sentieren k\u00f6nnen, anstatt nur eine reine Infrastrukturabrechnung vorzulegen.<\/p>\n<p>F\u00fcr Unternehmen, die mehrere KI-Anwendungsf\u00e4lle sowohl in der Cloud als auch in lokalen Umgebungen betreiben, ergibt sich durch die Integration beider Disziplinen ein m\u00f6glichst umfassendes Gesamtbild. FinOps optimiert die Ausgaben; ITFM ordnet diese in den Kontext des gesamten IT-Portfolios und der Gesch\u00e4ftsstrategie ein.<\/p>\n<h2>Wie werden KI-Kosten den Gesch\u00e4ftsbereichen zugeordnet und diesen gegen\u00fcber ausgewiesen?<\/h2>\n<p>Um KI-Kosten den Gesch\u00e4ftsbereichen zuzuordnen und auszuweisen, ben\u00f6tigen Sie eine Tagging- und Taxonomie-Strategie, die jede KI-Ressource mit dem Anwendungsfall, den sie unterst\u00fctzt, dem zust\u00e4ndigen Team und dem Gesch\u00e4ftsbereich, der davon profitiert, verkn\u00fcpft. Ohne ein einheitliches Tagging auf Infrastrukturebene wird die Kostenverrechnung zu einer manuellen Sch\u00e4tz\u00fcbung, die das Vertrauen in die Zahlen untergr\u00e4bt.<\/p>\n<p>Beginnen Sie mit einem klaren Zust\u00e4ndigkeitsmodell. Weisen Sie jedem KI-Anwendungsfall einen Verantwortlichen zu, der f\u00fcr die Kosten und den damit erzielten Nutzen verantwortlich ist. Dies ist nicht nur eine Aufgabe der IT-Abteilung. Der Gesch\u00e4ftsbereich, der von einem Modell zur Nachfrageprognose oder einem KI-gest\u00fctzten Kundenservice-Tool profitiert, sollte bei den Budgetverhandlungen mitentscheiden.<\/p>\n<p>Legen Sie anschlie\u00dfend Ihre Verrechnungsmethode fest. Je nach Reifegrad Ihrer Organisation k\u00f6nnen Sie die direkte Verrechnung (Kosten, die einem bestimmten Anwendungsfall zugeordnet sind, flie\u00dfen direkt an den zust\u00e4ndigen Gesch\u00e4ftsbereich), die proportionale Verrechnung (gemeinsam genutzte Infrastrukturkosten werden entsprechend dem Nutzungsanteil aufgeteilt) oder ein Showback-Modell (Kosten werden ohne R\u00fcckverrechnung ausgewiesen und dienen dazu, das Bewusstsein zu sch\u00e4rfen und Verhaltens\u00e4nderungen zu bewirken, bevor eine vollst\u00e4ndige Kostenverantwortung eingef\u00fchrt wird).<\/p>\n<p>Die Berichterstattung sollte \u00fcber blo\u00dfe Kostensummen hinausgehen. Die Gesch\u00e4ftsbereiche m\u00fcssen die Kosten pro Ergebnis einsehen k\u00f6nnen, beispielsweise die Kosten pro Schlussfolgerung, pro aktivem Nutzer oder pro verarbeiteter Gesch\u00e4ftstransaktion, um die KI-Ausgaben mit dem erzielten Nutzen in Verbindung zu bringen. Dadurch wird die Diskussion \u00fcber die Zuordnung von KI-Kosten von einem Budgetstreit zu einer Diskussion \u00fcber das Wertmanagement, wo sie hingeh\u00f6rt.<\/p>\n<h2>Wie wir bei der Kostenprognose f\u00fcr KI helfen<\/h2>\n<p>Die Steuerung der KI-Kosten \u00fcber verschiedene Anwendungsf\u00e4lle, Teams und Umgebungen hinweg ist heute eine der komplexeren Herausforderungen im IT-Finanzmanagement. Wir helfen Unternehmen dabei, die erforderlichen Rahmenbedingungen, Tools und Prozesse aufzubauen, um dies erfolgreich zu bew\u00e4ltigen. Konkret unterst\u00fctzen wir Sie bei folgenden Aufgaben:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Einf\u00fchrung von FinOps:<\/strong> Einrichtung einer Echtzeit-Transparenz und -Zuordnung der Cloud-Kosten f\u00fcr KI-Workloads \u00fcber AWS, Azure und GCP hinweg, einschlie\u00dflich der Kostenzuordnung auf Containerebene f\u00fcr ML-Pipelines<\/li>\n<li><strong>Integration von TBM und FinOps:<\/strong> Die Verkn\u00fcpfung der operativen KI-Ausgabendaten mit Ihrem gesamten Technologieportfolio, damit die Unternehmensleitung KI-Investitionen im Zusammenhang mit anderen IT-Priorit\u00e4ten bewerten kann<\/li>\n<li><strong>Rahmenkonzepte f\u00fcr die Kostenverrechnung im Bereich KI:<\/strong> Entwicklung von Tagging-Taxonomien, Eigentumsmodellen sowie Chargeback- oder Showback-Mechanismen, die die KI-Kosten f\u00fcr die Gesch\u00e4ftsbereiche transparent machen<\/li>\n<li><strong>Unterst\u00fctzung bei der Prognoseerstellung und Budgetierung:<\/strong> Erstellung von Kostenmodellen pro Anwendungsfall, die zwischen Produktions-, Experimentier- und F&amp;E-Workloads unterscheiden und sich an Ihre KI-Ziele anpassen lassen<\/li>\n<li><strong>Bewertung des Reifegrades von FinOps:<\/strong> Ein strukturierter Ausgangspunkt, um zu verstehen, wo Ihre aktuellen Verfahren im Bereich Cloud- und KI-Finanzmanagement stehen und welche Schritte als N\u00e4chstes Priorit\u00e4t haben sollten<\/li>\n<\/ul>\n<p>Wenn Sie von einer fragmentierten KI-Ausgabenpolitik zu einem strukturierten, nachvollziehbaren KI-Kostenmanagement \u00fcbergehen m\u00f6chten, <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>Learn how to build separate AI cost forecasts by use case, so spending stays accountable and optimizable.<\/p>","protected":false},"author":4,"featured_media":2534,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[22],"tags":[],"class_list":["post-2398","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.8 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>How do you create separate cost forecasts for different AI use cases? - It&#039;s Value<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"AI cost forecasting works best when each use case has its own model. 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