Das Muster kennen wir schon. Diesmal heißt es KI.
KI ist überall. Aber der Wert? Der bleibt weiterhin unscharf.
Die Gespräche auf den jüngsten FinOps-Events folgen einem vertrauten Muster. Wie schon in den Anfangstagen von Cloud und Kubernetes experimentieren Unternehmen intensiv – tun sich aber schwer damit, zu beziffern, was KI tatsächlich liefert.
Die Herausforderung ist dabei nicht nur finanzieller, sondern auch konzeptioneller Natur.
- Setzen wir die richtigen Modelle ein?
- Verschicken wir zu viele Tokens?
- Nutzen wir unser Kapital so effizient wie möglich?
Aus Engineering-Sicht wirkt es wie ein weiteres Optimierungsproblem. Aus Finance-Sicht ist es eine Frage der Unit Economics. Und in den meisten Fällen passen diese beiden Perspektiven noch nicht zusammen.
Ein Speaker brachte es so auf den Punkt: "Irgendwann schaut jemand auf diesen OPEX-Posten und fragt: Was bekommen wir dafür eigentlich?"
Kommt Ihnen das bekannt vor?
Es ist derselbe Zyklus, den wir schon kennen:
- Eine neue Technologie kommt auf (Cloud, Container, jetzt KI).
- Teams setzen sie schnell ein, um sich einen Vorsprung zu sichern.
- Die Kosten steigen – und die Transparenz hält nicht Schritt.
- Plötzlich versuchen alle, Ausgaben mit Wertbeitrag zu verknüpfen.
Wie vermeiden wir also, dieselben Fehler zu wiederholen?
Aus den Gesprächen kristallisierten sich einige Ansätze heraus:
- Verankern Sie KI-Telemetrie frühzeitig in Ihrem FinOps-Tooling – nicht erst, wenn die Nutzung skaliert.
- Behandeln Sie Produktivitätsgewinne als messbaren KPI, nicht nur als Narrativ.
- Stellen Sie praktische Fragen: Hilft uns dieses Modell, schneller zu liefern? Verbessert es die Qualität der Ergebnisse?
Denn ohne diese Antworten betreiben Sie keine KI – Sie finanzieren sie nur.
Mehr dazu im Videoclip oben.