{"id":14495,"date":"2026-09-22T09:47:46","date_gmt":"2026-09-22T07:47:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.it-ps.at\/?p=14495"},"modified":"2026-09-22T09:47:50","modified_gmt":"2026-09-22T07:47:50","slug":"ibm-studie-ai-kosten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.it-ps.at\/en\/ibm-studie-ai-kosten\/","title":{"rendered":"IBM \u00fcber AI Cost Management: Die L\u00fccke zwischen Investition und Business Value"},"content":{"rendered":"\n

AI wird vom Experiment zum relevanten Kostenfaktor in der Unternehmens-IT. Doch w\u00e4hrend die Investitionen steigen, fehlt vielen Unternehmen der vollst\u00e4ndige \u00dcberblick: Was kostet ein AI-Use-Case tats\u00e4chlich \u2013 und welchen Business Value bringt er?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

IBM hat das Thema AI-Kosten am 11. September 2026 neu aufgegriffen: Im aktuellen Beitrag zum <\/strong>Enterprise AI Cost Management<\/a><\/strong> <\/em>geht es um eine Frage, die mit dem zunehmenden produktiven Einsatz von AI an Bedeutung gewinnt: Unternehmen k\u00f6nnen einzelne Kosten f\u00fcr Cloud-Services, Modelle oder AI-Tools zwar erfassen \u2013 h\u00e4ufig fehlt jedoch die Gesamtsicht auf die tats\u00e4chlichen Kosten und den damit erzielten Business Value.<\/p>\n\n\n\n

Wie gro\u00df die Herausforderung ist, zeigen auch die Ergebnisse der \u201e2026 Tech Leader Study: Redefining the tech leader’s mandate – Building the IT foundation for agentic AI at scale<\/em><\/a>\u201c des IBM Institute for Business Value vom Juni 2026. Laut Studie soll der Anteil von AI an den IT-Budgets von 14,5 Prozent im Jahr 2025 auf 24,9 Prozent bis 2027 steigen \u2013 ein Anstieg von 71 Prozent<\/strong>. Gleichzeitig fehlt 85 Prozent der befragten Technologieverantwortlichen<\/strong> die vollst\u00e4ndige Echtzeit-Transparenz \u00fcber ihre AI-Ausgaben.<\/p>\n\n\n\n

AI-Kosten brauchen Kontext<\/h2>\n\n\n\n

Was kostet eine AI-Anwendung? Die Lizenz? Die API-Aufrufe? Die verbrauchten Tokens?
Das ist nur ein Teil der Rechnung.<\/p>\n\n\n\n

IBM z\u00e4hlt im o.g. Think-Beitrag zur Total Cost of Ownership von AI unter anderem Tokenverbrauch, Modelltraining und Fine-Tuning, Cloud-Infrastruktur einschlie\u00dflich GPU- und VM-Ressourcen, Container-Orchestrierung und Vektordatenbanken, Modelllizenzen und API-Geb\u00fchren sowie Datenpipelines und Engineering- und Data-Science-Personal.<\/p>\n\n\n\n

Ein Fachbereich bezahlt beispielsweise ein AI-Tool, Infrastrukturkosten liegen bei der IT und Entwicklungsleistungen in einem Projektbudget. Alle Kosten sind irgendwo erfasst \u2013 aber nicht unbedingt als Gesamtkosten dieses AI-Use-Cases.<\/p>\n\n\n\n

Das spiegelt sich auch in der 2026 Tech Leader Study wider: 84 Prozent der Befragten haben das finanzielle Management ihrer AI-Investitionen noch nicht vollst\u00e4ndig operationalisiert.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Kostentransparenz ist damit als wichtige Aufgabe im AI-Management angekommen.<\/p>\n\n\n\n

Und der Business Value?<\/h2>\n\n\n\n

Kostentransparenz ist aber nur die halbe Wahrheit. Wo es noch schwieriger wird: Lohnt sich die Investition auch?<\/p>\n\n\n\n

IBM zitiert in ihrem Beitrag eine weitere Untersuchung des IBM Institute for Business Value und Oxford Economics: Bis Ende 2025 lieferten nur 37 Prozent der AI-Initiativen den von F\u00fchrungskr\u00e4ften erwarteten Gesch\u00e4ftswert.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Das zeigt, wie schwierig es ist, Kosten und Nutzen auf Ebene konkreter Use Cases zusammenzubringen:
Was kostet beispielsweise ein AI-Assistent im Kundenservice inklusive Infrastruktur, Datenbereitstellung, Integration und Betrieb?
Und was bringt er?<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • K\u00fcrzere Bearbeitungszeiten?<\/li>\n\n\n\n
  • Weniger manuellen Aufwand?<\/li>\n\n\n\n
  • H\u00f6here Servicequalit\u00e4t?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Erst dann l\u00e4sst sich sinnvoll entscheiden, ob ein Use Case weiter skaliert, optimiert oder neu bewertet werden sollte.<\/p>\n\n\n\n

    Die \u201e2026 Tech Leader Study\u201c zeigt dazu ein interessantes Ergebnis:<\/strong> Organisationen mit ausgepr\u00e4gter finanzieller Disziplin \u2013 laut IBM gekennzeichnet durch fr\u00fchzeitige Transparenz, eine engere Abstimmung und eine bewusstere Kapitalallokation \u2013 setzen 2,4-mal so viele AI-Agenten ein wie ihre Vergleichsgruppe, ohne ein h\u00f6heres AI-\/IT-Budget aufzuweisen.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    Fazit: <\/h2>\n\n\n\n

    Mit steigenden AI-Investitionen reicht es nicht mehr, einzelne Kostenpositionen im Blick zu haben. Entscheidend ist die Gesamtsicht: Welche Kosten verursacht ein konkreter Use Case \u2013 und welcher Business Value steht diesen Kosten gegen\u00fcber?<\/strong> Erst diese Zuordnung schafft die Grundlage, AI-Investitionen miteinander zu vergleichen und gezielt zu steuern.<\/p>\n\n\n\n

    Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht mehr nur: Was kostet AI? Sondern: Was kostet dieser AI-Use-Case \u2013 und was bringt er uns?<\/strong> Wer diese beiden Seiten zusammenbringt, kann AI-Investitionen fundierter bewerten und entscheiden, welche Use Cases weiter skaliert werden sollen und welche unter “Experiment” abgelegt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

    <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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