Warum Unternehmen für KI und SaaS-Kostenkontrolle auf FinOps setzen

Unternehmen erweitern FinOps über die Cloud hinaus, um KI- und SaaS-Kosten zu kontrollieren. Die unvorhersehbaren Kosten von KI erfordern neue Strategien, und Governance ersetzt kurzfristige Kostensenkungen. Die Multi-Cloud-Komplexität führt zu Ineffizienzen, und Fortune-100-Unternehmen machen FinOps zum Standard. Die Kontrolle der Technologieausgaben ist jetzt unerlässlich.

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Jenseits des monatlichen Abonnements: das wahre Ausmaß der Technologiekosten

Der Listenpreis einer SaaS- oder KI-Lösung ist nur der Anfang. Bei der Bewertung von Technologieplattformen ist es entscheidend, diese potenziellen Zusatzkosten zu berücksichtigen, die viele Anbieter in ihren Präsentationen bequemerweise auslassen:

Datenaufbereitung und -migration

Systeme der künstlichen Intelligenz sind nur so gut wie die Daten, die sie verarbeiten. Laut einer Studie von Gartner macht die Datenaufbereitung in der Regel 20-30 % der Gesamtkosten für die KI-Implementierung aus. Viele Unternehmen unterschätzen die dafür erforderlichen Ressourcen:

• Bereinigung und Standardisierung historischer Daten
• Erstellung von konsistenten Datentaxonomien
• Migration von Daten aus bestehenden Systemen
• Schaffung eines Rahmens für die Datenverwaltung

Einzigartige Herausforderungen der AI-Kostenoptimierung

Die Verwaltung von KI-Kosten ist anders als die Verwaltung herkömmlicher Cloud-Ausgaben. KI arbeitet in einem völlig anderen Maßstab, angetrieben von Grafikprozessoren, Trainingszyklen und Echtzeit-Inferenzverarbeitung. Die Kostenstruktur von KI ist komplex:

• Grafikprozessoren sind teuer und KI-Modelle benötigen enorme Rechenleistung
• Das Trainieren eines Modells kann Tage oder Wochen dauern und verbraucht Computerressourcen in unvorhersehbarem Ausmaß.
• Die Inferenz, d. h. die Verwendung eines trainierten KI-Modells zur Generierung von Ergebnissen, verursacht Kosten, insbesondere in großem Maßstab.
• Token-basierte Preisgestaltung, bei der Unternehmen nach dem Volumen der von KI-Modellen verarbeiteten Daten zahlen

Integration in bestehende Systeme

Nur wenige Unternehmen arbeiten mit völlig autonomen Systemen. Ihre KI-Lösung muss sich wahrscheinlich mit anderen Systemen verbinden:

• CRM-Plattformen
• ERP-Systeme
• Marketing-Automatisierungstools
• Maßgeschneiderte Innenanwendungen

Je nach technischem Umfeld kann es erforderlich sein, entsprechende Mittel einzuplanen:

• Entwicklungszeit für kundenspezifische Integration
• Middleware-Lösungen für komplexe Systeme
• Mögliche Aufrüstung bestehender Systeme, um Kompatibilität zu ermöglichen

Personalschulung und Veränderungsmanagement

Laut der MIT Sloan Management Review müssen Unternehmen, die KI-Lösungen implementieren, in der Regel 15-20 % ihres Budgets für Schulungen und Change Management aufwenden. Dies muss realistisch betrachtet werden:

• Der anfängliche Produktivitätsrückgang während der Lernphase
• Zeitaufwand für formelle Schulungen
• Potenzieller Widerstand gegen neue Arbeitsabläufe
• Die Dokumentation neuer Prozesse

Governance wird zur Priorität gegenüber Kostensenkungen

In der Anfangsphase von FinOps ging es hauptsächlich um Kostensenkungen. Aber die Unternehmen haben erkannt, dass der wahre Wert, sobald die offensichtlichen Ineffizienzen beseitigt sind, in der Governance liegt: in der Schaffung von Richtlinien, Automatisierung und langfristiger Finanzdisziplin.

Optimierungen sind Schnellschüsse. Governance ist das, was eine Organisation in großem Maßstab finanziell diszipliniert hält. Sie macht den Unterschied zwischen der Reaktion auf Kostenüberschreitungen und deren Vermeidung aus. Governance bedeutet, Richtlinien für die Cloud-Nutzung festzulegen, die Ausgabenkontrolle zu automatisieren und sicherzustellen, dass Kosteneffizienz eine Kernfunktion des Unternehmens ist.

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Investitionen in KI und Multi-Cloud erschweren das Kostenmanagement

Unternehmen nutzen eine Mischung aus SaaS, öffentlicher Cloud, privater Cloud und Rechenzentren vor Ort. Das macht das Kostenmanagement sehr viel komplexer. Verschiedene Cloud-Anbieter haben unterschiedliche Abrechnungsstrukturen, und private Rechenzentren erfordern Anfangsinvestitionen mit völlig unterschiedlichen Kostenmodellen.

Multi-Cloud-Strategien erhöhen die Komplexität zusätzlich:

• Die Verschiebung von Daten zwischen Clouds kann oft übersehene, aber potenziell erhebliche Ausstiegsgebühren auslösen
• Die Aufteilung von Arbeitslasten auf öffentliche und private Clouds erfordert einen sorgfältigen Ausgleich, um Redundanzen und Kapazitätsverschwendung zu vermeiden.
• KI macht die Sache noch komplizierter: Ihre hohen Rechenanforderungen erschweren die Finanzüberwachung über mehrere Umgebungen hinweg noch mehr

Eine Umfrage der FinOps Foundation ergab, dass 69 % der Unternehmen SaaS für KI-Workloads nutzen, während 30 % in private Clouds und Rechenzentren investieren. Die Zahlen zeigen einen klaren Trend: Unternehmen gehen über die Implementierung in einer einzigen Cloud hinaus, aber viele haben Schwierigkeiten, die Kosten über mehrere Plattformen hinweg zu optimieren.

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Unser Engagement: wettbewerbsfähige Abonnementkosten bei vollständiger Transparenz

Wir bieten außerordentlich wettbewerbsfähige Abonnementkosten, die deutlich unter dem Marktdurchschnitt liegen. Dieser niedrige Preis ist keine Lockvogeltaktik, sondern das Ergebnis unserer operativen Effizienz und unseres Engagements, KI für alle Unternehmen zugänglich zu machen.

Im Gegensatz zu anderen Anbietern, die die tatsächlichen Kosten hinter einem attraktiven Einstiegspreis verstecken, kombinieren wir unser günstiges Abonnement mit absoluter Transparenz:

• Niedrige monatliche Gebühr ohne versteckte Kosten oder Überraschungen
• Klare, abgestufte Struktur, die die Kosten auch bei Wachstum vorhersehbar hält
• Grundschulung und Onboarding im Grundpreis enthalten
• Großzügige API-Anruflimits und klar veröffentlichte Überschreitungstarife
• Einfache und kosteneffiziente Aufrüstungsmöglichkeiten entsprechend den sich ändernden Anforderungen

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Versteckte Vorteile, die die Kosten ausgleichen

Obwohl es wichtig ist, das Gesamtbild der Kosten zu verstehen, gibt es auch "versteckte Vorteile", die viele Organisationen erst nach der Einführung entdecken:

Funktionsübergreifende Effizienzgewinne

KI-Implementierungen führen oft zu unerwarteten Effizienzsteigerungen über den primären Anwendungsfall hinaus. Einer unserer Kunden aus dem verarbeitenden Gewerbe nutzte unsere Plattform zunächst zur Optimierung des Lagerbestands, entdeckte aber als Nebeneffekt erhebliche Verbesserungen im Beschaffungsprozess.

Reduzierung der technischen Schulden

Moderne KI-gestützte SaaS-Lösungen ersetzen oft mehrere Altsysteme, wodurch Wartungskosten und technische Verbindlichkeiten entfallen, die in der ursprünglichen ROI-Kalkulation möglicherweise nicht auftauchen.

Konkurrenzfähiges Wissen

Die Analysefähigkeiten von KI-Plattformen bieten oft Einblicke in Markttrends und Wettbewerbspositionen, für die Unternehmen früher externe Berater bezahlt haben.

Schlussfolgerungen und Überlegungen für Manager

FinOps verändert sich rasant. Was als Cloud-Kostenoptimierungsstrategie begann, wird nun zur Grundlage für die Verwaltung von SaaS- und KI-Ausgaben. Unternehmen, die FinOps ernst nehmen, insbesondere bei der Steuerung und Kontrolle von KI-Kosten, werden einen Wettbewerbsvorteil bei der Bewältigung ihrer digitalen Transformation haben.

Wichtige Punkte für Manager:

1. FinOps erweitert sich über die Cloud hinaus auf KI und SaaS: Unternehmen setzen FinOps ein, um unvorhersehbare KI-Kosten und die Verbreitung von SaaS zu kontrollieren. Führungskräfte sollten FinOps in die Finanzplanung integrieren, um unkontrollierte digitale Ausgaben zu verhindern.
2. Das KI-Kostenmanagement erfordert neue Strategien: Herkömmliche Cloud-Kostenkontrollen funktionieren nicht für KI, die auf teure GPUs, Token-basierte Preise und ressourcenintensive Trainingszyklen angewiesen ist. Manager müssen eine KI-spezifische Kostenüberwachung und Arbeitslastoptimierung implementieren, um finanzielle Überschreitungen zu vermeiden.
3. Governance ersetzt Kostensenkungen als Priorität: Kostenoptimierungen bieten abnehmende Erträge, während die langfristige Kostenkontrolle von Governance, Automatisierung und der Durchsetzung von Richtlinien abhängt. Die Führungskräfte sollten den Schwerpunkt von kurzfristigen Einsparungen auf nachhaltige Finanzdisziplin verlagern.
4. Multi-Cloud- und KI-Investitionen erhöhen die Komplexität: Unternehmen setzen KI auf SaaS-, Public-Cloud- und privaten Infrastrukturen ein, was das Kostenmanagement erschwert. Entscheidungsträger müssen einen einheitlichen FinOps-Ansatz über alle Umgebungen hinweg verfolgen, um Ineffizienzen und steigende Kosten zu vermeiden.

Das Verständnis des gesamten Kostenbildes bedeutet nicht, dass Sie von der Einführung von KI abraten, sondern dass Sie durch eine angemessene Planung eine erfolgreiche Implementierung sicherstellen. Unsere Implementierungsspezialisten helfen Ihnen bei der Erstellung eines umfassenden Budgets, das Ihren spezifischen organisatorischen Kontext, Ihre bestehenden Systeme und internen Fähigkeiten berücksichtigt.

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Mit unserem Abonnement erhalten Sie den besten Wert auf dem Markt ohne Kompromisse. Unser Ansatz kombiniert wettbewerbsfähige Tarife mit vollständiger Transparenz der Implementierungskosten, wodurch Sie sowohl sofortige Einsparungen als auch die Grundlage für langfristigen Erfolg erhalten. Es ist diese einzigartige Kombination aus Bequemlichkeit und umfassender Unterstützung, die uns von der Konkurrenz abhebt und die höchste Rendite für Ihre Investition garantiert.