So verhindern Sie, dass KI-Tools Ihr Software-Budget in die Höhe treiben
Ein KI-Abonnement erscheint auf den ersten Blick in einer Spesenabrechnung selten teuer. Zwanzig Euro für einen Schreibassistenten, eine weitere monatliche Gebühr für Besprechungsprotokolle und ein Premium-Chatbot-Konto – all das kann durchaus vernünftig erscheinen, insbesondere wenn jeweils versprochen wird, dass dadurch viele Arbeitsstunden eingespart werden. Das Problem wird erst sichtbar, wenn mehrere Abteilungen unabhängig voneinander dieselbe Rechnung aufgestellt haben.
Ein Mitarbeiter nutzt ChatGPT, ein anderer bevorzugt Claude, das Marketingteam bezahlt für einen Bildgenerator, der Vertrieb hat einen KI-Transkriptionsdienst aktiviert und Microsoft Copilot ist bereits in einem Teil der Unternehmenssoftware integriert. Auch wenn mehrere Produkte ähnliche Aufgaben erfüllen, werden ihre Kosten über verschiedene Budgets, Kreditkarten und Beschaffungskategorien verteilt.
Die Ausgaben für KI sind daher zunehmend weniger eine technologische als vielmehr eine betriebswirtschaftliche Frage. Die Tools können zwar wertvoll sein, doch Unternehmen müssen wissen, wofür sie bezahlen, wer sie nutzt und ob die teuerste Option für Aufgaben eingesetzt wird, die dies tatsächlich erfordern.
Fang mit der Arbeit an, nicht mit dem Werkzeug
KI-Software wird oft gekauft, weil jemand eine beeindruckende Vorführung gesehen hat. Zuerst wird das Abonnement abgeschlossen, erst danach wird die Wirtschaftlichkeitsanalyse erstellt.
Eine bessere Überprüfung beginnt bei der Aufgabe. Was möchte der Mitarbeiter damit erreichen? Wie oft kommt dies vor? Wie lange dauert es derzeit? Welches Maß an Qualität, Vertraulichkeit und menschlicher Überprüfung erfordert die Arbeit?
Dadurch lassen sich echte Anwendungsfälle schnell von spekulativen Abonnements unterscheiden. Ein Kommunikationsteam, das täglich einen KI-Assistenten nutzt, um Entwürfe zu vergleichen, Recherchen zu organisieren und Inhalte sprachübergreifend anzupassen, kann möglicherweise mehrere kostenpflichtige Lizenzen rechtfertigen. Ein Manager, der dasselbe Tool zweimal im Monat öffnet, um öffentliche Artikel zusammenzufassen, kann dies wahrscheinlich nicht.
Bei der Bewertung sollte auch berücksichtigt werden, ob die Software den Gesamtaufwand reduziert. Die Erstellung eines ersten Entwurfs in fünf Minuten stellt keine Zeitersparnis dar, wenn ein erfahrener Mitarbeiter eine Stunde damit verbringen muss, unbegründete Behauptungen zu korrigieren, den Unternehmensstil wiederherzustellen und jedes Detail zu überprüfen. KI kann die Arbeit von der Erstellung hin zur Überwachung verlagern, ohne die Gesamtkosten zu senken.
Entscheidend ist nicht, wie schnell das Tool ein Ergebnis liefert, sondern wie lange es dauert, bis ein brauchbares Ergebnis vorliegt.
Finden Sie die Abonnements, die niemand im Blick hat
Herkömmliche Unternehmenssoftware durchläuft in der Regel die Beschaffungsabteilung, die IT-Abteilung und die Rechtsabteilung. KI-Tools werden hingegen häufig über Einzelabonnements, kostenlose Testversionen, Abteilungsbudgets oder Kreditkartenabrechnungen eingeführt.
Dadurch entsteht eine Art „Schatten-Software“. Das Unternehmen zahlt möglicherweise für Dutzende von Produkten, ohne über eine vollständige Bestandsaufnahme zu verfügen. Selbst wenn die Finanzabteilung die Zahlungen sieht, erkennt sie möglicherweise nicht, dass mehrere Dienste mit unterschiedlichen Bezeichnungen sich in ihren Funktionen überschneiden.
Eine sinnvolle Prüfung sollte Folgendes erfassen:
- das Produkt und der Tarif;
- die Person oder das Team, die bzw. das dafür bezahlt;
- die Anzahl der zugewiesenen und aktiven Benutzer;
- das Verlängerungsdatum;
- der Hauptanwendungsfall;
- die Daten, auf die das Tool zugreifen kann;
- ob es an anderer Stelle bereits eine vergleichbare Funktion gibt.
Die Überprüfung muss über Produkte hinausgehen, die in erster Linie als KI-Tools vermarktet werden. Design-, Kundenbeziehungsmanagement-, Bürosoftware-, Projektmanagement- und Videoplattformen integrieren zunehmend KI-Funktionen in umfassendere Abonnements. Es kann vorkommen, dass ein Team separat für eine Funktion bezahlt, die seine bestehende Software bereits bietet.
Die jährliche Abrechnung verdient besondere Beachtung. Sie führt in der Regel zu einem niedrigeren monatlichen Gegenwert, lässt jedoch auch zu, dass schwache Abonnements länger unbemerkt bleiben. Jeder KI-Vertrag sollte einen internen Verantwortlichen und einen Überprüfungstermin vor der Verlängerung haben.
Die tatsächliche Nutzung messen statt die zugewiesenen Plätze
Softwareunternehmen verkaufen Zugangsrechte; Unternehmen brauchen Ergebnisse. Dieser Unterschied spielt eine Rolle, wenn ein Unternehmen ein Abonnement für 100 Mitarbeiter erwirbt, dieses aber nur von 20 regelmäßig genutzt wird.
Die Nutzung der Lizenz sollte hinsichtlich Häufigkeit und Intensität überprüft werden. Eine einmalige Anmeldung reicht nicht aus, um den Wert einer Lizenz zu belegen. Eine aussagekräftige Bewertung berücksichtigt, wie oft das Tool genutzt wird, welche Funktionen genutzt werden und ob die Arbeit auch mit einem kostengünstigeren Tarif erledigt werden könnte.
Das bedeutet nicht, dass jede Lizenz täglich genutzt werden muss. Ein Tool für Rechtsangelegenheiten, Forschung oder Krisenmanagement kann seine Kosten durch gelegentliche, besonders gewinnbringende Nutzung rechtfertigen. Das Unternehmen sollte dennoch darlegen können, warum dieser Arbeitsplatz besteht.
Inaktive Lizenzen können entfernt, in einen gemeinsamen Pool verschoben werden – sofern der Vertrag dies zulässt – oder an Mitarbeiter mit nachweislichem Bedarf neu zugewiesen werden. Unternehmen sollten zudem zwischen Benutzern unterscheiden, die erweiterte Funktionen benötigen, und solchen, die lediglich eingeschränkten Zugriff auf einen Standard-Assistenten benötigen.
Jedem die höchste Abonnementstufe zu gewähren, mag zwar administrativ praktisch sein, ist aber wirtschaftlich gesehen selten sinnvoll.
Verwenden Sie nicht für jede Aufgabe das leistungsstärkste Modell
Das neueste und leistungsfähigste KI-Modell zieht die größte Aufmerksamkeit auf sich. Es ist jedoch nicht automatisch die richtige Wahl für Routineaufgaben.
Einfache Klassifizierung, Formatierung, Extraktion, Übersetzung und Zusammenfassung lassen sich oft mit einem kleineren oder kostengünstigeren Modell bewältigen. Für fortgeschrittene Schlussfolgerungen kann es sich lohnen, mehr zu investieren, wenn die Aufgabe komplexe Analysen, schwierige Programmierung, mehrere Dokumente oder eine Entscheidung mit erheblichen wirtschaftlichen Folgen umfasst.
Diese Unterscheidung gewinnt besonders dann an Bedeutung, wenn ein Unternehmen KI über eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) nutzt. Die API-Kosten hängen in der Regel von der Menge der verarbeiteten und generierten Informationen ab. Lange Anweisungen, sich wiederholende Dokumente, übermäßig umfangreiche Konversationsverläufe und unnötig aufwendige Ausgaben können daher die Kosten in die Höhe treiben, ohne das Ergebnis zu verbessern.
Ein sinnvolles System weist jede Aufgabe dem kostengünstigsten Modell zu, das diese zuverlässig ausführen kann. Große Unternehmen können diese Auswahl in ihre technische Infrastruktur integrieren. Kleinere Unternehmen können dasselbe Prinzip durch die Vorgabe zugelassener Tools umsetzen: ein Modell für Routineaufgaben, ein anderes für komplexe Analysen und eine geschützte Umgebung für sensible Informationen.
Mitarbeiter sollten nicht jedes Mal, wenn sie eine Anweisung verfassen, eine neue technische Entscheidung treffen müssen. Das Unternehmen kann je nach Komplexität, Kosten und Vertraulichkeit mehrere klare Vorgehensweisen festlegen.
Prüfen Sie, ob Sie für dieselbe Funktion doppelt bezahlen
KI-Produkte lassen sich selten eindeutig einer bestimmten Kategorie zuordnen. Ein Chatbot kann Marketingtexte verfassen, eine Projektmanagement-Plattform kann Besprechungen zusammenfassen und eine Office-Suite kann E-Mails entwerfen. Die Grenzen zwischen den einzelnen Tools verschwinden schneller, als sich die meisten Software-Budgets darauf einstellen können.
Nehmen wir ein Team, das für einen allgemeinen KI-Assistenten, eine spezielle Schreibplattform und ein Grammatik-Tool bezahlt. Alle drei können beim Bearbeiten, Umschreiben und Anpassen des Tons helfen. Die Spezialprodukte können sich zwar nach wie vor lohnen, doch ihr Nutzen sollte sich durch Funktionen wie Freigabe-Workflows, Markenkontrollen, regulatorische Prüfungen oder die Integration in Publikationssysteme zeigen.
Die gleiche Logik gilt auch für Meeting-Software. Transkriptionen, Zusammenfassungen und Aktionslisten sind mittlerweile über Videokonferenzplattformen, Produktivitätssuiten und unabhängige KI-Dienste verfügbar. Die Kosten für all diese Dienste lassen sich möglicherweise nur dann rechtfertigen, wenn das Spezialtool eine deutlich höhere Genauigkeit, Sprachunterstützung, Suchfunktion oder Compliance bietet.
Ein Tool sollte eine Prüfung nicht allein deshalb bestehen, weil die Mitarbeiter die Benutzeroberfläche mögen. Es sollte eine Funktion, ein Qualitätsniveau oder einen Workflow-Vorteil bieten, der noch nicht in akzeptabler Qualität verfügbar ist.
Die Kosten für die manuelle Überprüfung einbeziehen
Bei der KI-Budgetierung werden häufig Abonnement- und API-Gebühren berücksichtigt, während das Personal, das zur Überwachung der Ergebnisse benötigt wird, außer Acht gelassen wird.
Die Kosten für die Überprüfung können erheblich sein. Eine erstellte juristische Zusammenfassung muss von einer Person geprüft werden, die über die erforderlichen Kenntnisse verfügt, um das Ausgangsmaterial zu verstehen. Von KI geschriebener Code muss getestet und auf Sicherheitslücken überprüft werden. Ein Marketingentwurf erfordert möglicherweise vor der Veröffentlichung umfangreiche Korrekturen hinsichtlich Sachverhalt, Stil und Einhaltung von Vorschriften.
Je mehr Material ein System produziert, desto mehr Material müssen die Mitarbeiter möglicherweise prüfen. Eine schnellere Produktion kann daher einen neuen Engpass schaffen, anstatt einen bestehenden zu beseitigen.
Bevor ein Prozess automatisiert wird, sollten Unternehmen den gesamten Arbeitsablauf dokumentieren:
Wie viel Zeit wird für die Vorbereitung der Eingabedaten aufgewendet? Wie lange dauert die Generierung? Wer überprüft das Ergebnis? Wie oft muss es korrigiert werden? Was passiert, wenn das Ergebnis falsch ist?
Dadurch ergibt sich eine aussagekräftigere Berechnung der Kapitalrendite als bei Schätzungen, die sich ausschließlich auf die Erzeugungsgeschwindigkeit stützen.
In manchen Fällen führt der Einsatz des Tools dennoch zu einer deutlichen Einsparung. In anderen Fällen kann es die Qualität oder Kapazität verbessern, ohne dass dadurch Kosten gesenkt werden. Auch das kann ein triftiger Grund für eine Investition sein, vorausgesetzt, das Unternehmen beschreibt den Nutzen genau.
Integrationen unter Kontrolle halten, bevor sie sich vermehren
Das monatliche Abonnement ist nicht immer der größte Kostenfaktor. KI-Tools können durch Cloud-Computing, Speicherplatz, externe Datenquellen, Automatisierungsplattformen und Integrationen von Drittanbietern zusätzliche Kosten verursachen.
Ein scheinbar einfacher Assistent kann mehrere Datenbanken durchsuchen, verschiedene Modelle aufrufen und seine Ergebnisse über einen anderen Software-Dienst weiterleiten. Für jede dieser Phasen kann eine eigene Nutzungsgebühr anfallen.
Durch Integrationen lassen sich Produkte zudem schwerer wieder entfernen. Sobald Mitarbeiter ihre Arbeitsabläufe auf einen bestimmten Anbieter ausgerichtet haben, wird ein Wechsel mit größeren Beeinträchtigungen verbunden, selbst wenn eine günstigere Alternative auf den Markt kommt. Zur Kostenkontrolle muss daher auch die technologische Abhängigkeit berücksichtigt werden.
Bevor Sie ein neues Tool genehmigen, sollten Sie sich erkundigen, ob Daten und Arbeitsabläufe exportiert werden können, ob sich das Unternehmen auf proprietäre Formate festlegt und was erforderlich wäre, um den Anbieter zu wechseln. Ein zunächst etwas günstigeres Produkt kann sich auf lange Sicht als teurer erweisen, wenn ein Wechsel später schwierig wird.
Geben Sie den Mitarbeitern eine genehmigte Route vor
Werden KI-Anwendungen eingeschränkt, ohne dass eine praktikable Alternative angeboten wird, führt dies in der Regel dazu, dass die Nutzung auf private Konten und nicht genehmigte Anwendungen verlagert wird. Dadurch lassen sich die Kosten schwerer bemessen und die Daten schwerer schützen.
Mitarbeiter benötigen eine kleine, überschaubare Auswahl an zugelassenen Tools. In den Leitlinien sollte erläutert werden, wozu die einzelnen Tools dienen, welche Informationen eingegeben werden dürfen und wann eine leistungsfähigere oder besser geschützte Umgebung erforderlich ist.
Das Ziel besteht nicht darin, einen Katalog aller verfügbaren Modelle zu erstellen. Eine praktikable Vorgehensweise könnte darin bestehen, einen allgemeinen Assistenten, ein Spezialtool für eine klar definierte Funktion und einen Eskalationsprozess für anspruchsvollere Anforderungen bereitzustellen.
Die Schulung sollte auch das Kostenbewusstsein thematisieren. Mitarbeiter, die eine API oder einen agentenbasierten Workflow nutzen, müssen verstehen, dass ein längerer Kontext, wiederholte Aufrufe und unnötige Ausgaben echte Kosten verursachen. Nutzer von lizenzbasierten Produkten sollten wissen, dass ungenutzte Lizenzen entzogen oder neu zugewiesen werden können.
Wenn die genehmigte Lösung leicht zugänglich ist und gut funktioniert, haben die Mitarbeiter weniger Grund, ihren eigenen fragmentierten Software-Stack aufzubauen.
Das Portfolio vierteljährlich überprüfen
KI-Produkte entwickeln sich zu schnell, als dass eine jährliche Softwareüberprüfung ausreichen würde. Funktionen werden zwischen den verschiedenen Tarifen verschoben, Nutzungsbeschränkungen ändern sich, neue Modelle senken die Kosten für etablierte Aufgaben, und Funktionen, für die früher ein spezielles Abonnement erforderlich war, werden Teil der Standard-Arbeitsplatzsoftware.
Eine vierteljährliche Überprüfung muss nicht zu einem groß angelegten Beschaffungsprozess werden. Sie sollte einige praktische Fragen beantworten:
Welche Tools haben aktive Nutzer hinzugewonnen oder verloren? Welche Kosten sind unerwartet gestiegen? Wo überschneiden sich Funktionen? Hat ein bestehender Anbieter eine Funktion eingeführt, die ein anderes Abonnement ersetzen könnte? Nutzen die Mitarbeiter die Software für den Zweck, für den sie angeschafft wurde?
Neue Tools können im Rahmen zeitlich begrenzter Pilotprojekte mit einer definierten Nutzergruppe und festgelegten Erfolgskriterien eingeführt werden. Ein Pilotprojekt sollte mit einer Entscheidung über die Ausweitung, Anpassung oder Einstellung enden. Es sollte nicht stillschweigend in ein weiteres dauerhaftes Abonnement übergehen, nur weil niemand daran gedacht hat, es zu überprüfen.
Erstellen Sie ein KI-Budget, das sich selbst erklären kann
Das Ziel besteht nicht darin, die Ausgaben für KI um jeden Preis zu minimieren. Ein Unternehmen, das für jede Aufgabe das günstigste Modell wählt, könnte durch schlechte Ergebnisse, Frustration bei den Mitarbeitern und verpasste Chancen mehr verlieren, als es an Lizenzgebühren einspart.
Je mehr nützlicher Standard ist die Nachvollziehbarkeit. Jede nennenswerte Ausgabe sollte mit einem anerkannten Anwendungsfall, einer entsprechenden Nutzergruppe und einem messbaren Nutzen in Verbindung stehen. Das Unternehmen sollte wissen, warum es sich für ein bestimmtes Produkt entschieden hat, welche Alternativen in Betracht gezogen wurden und wann die Entscheidung überprüft wird.
KI-Tools werden teuer, wenn aus Experimenten Infrastruktur wird, ohne dass jemand diesen Übergang bemerkt. Aus wenigen Abonnements werden Dutzende, Pilotprojekte werden dauerhaft und Premium-Modelle werden selbst für Routineaufgaben zum Standard.
Die Unternehmen, die diese Kosten im Griff haben, werden nicht unbedingt weniger KI einsetzen. Sie werden sie jedoch präziser einsetzen: weniger sich überschneidende Produkte, besser abgestimmte Modelle, klarere Zuständigkeiten und eine realistischere Berechnung des Arbeitsaufwands, der dadurch eingespart wird.
