Der KI-Faktor verschärft das Cloud-Waste-Problem

Das Problem : KI-Lasten sind unregelmäßig. Ein Training läuft heute mit voller Last, morgen ruht die GPU. Klassisches Rightsizing funktioniert hier kaum. Reserved Instances lohnen sich nur bei planbarer Grundlast, bei experimentellen KI-Projekten fehlt genau diese Planbarkeit.

Gleichzeitig zeigt die FinOps Foundation: 63 Prozent der Unternehmen managen inzwischen KI-Ausgaben aktiv. Im Jahr davor waren es nur 31 Prozent. Der Fokus liegt aber meist auf Sichtbarkeit, nicht auf Optimierung. Das bedeutet: Im KI-Bereich schlummert schon jetzt das nächste versteckte Kapital. Noch unentdeckt, noch ungehoben.

Die Unternehmensberatung BCG geht noch einen Schritt weiter. Sie fordert vom CFO eine neue Rolle: als eine einzige verlässliche Quelle für alle Technologie-Kosten, verknüpft mit dem tatsächlichen Wertbeitrag. Cloud-Ausgaben, KI-Ausgaben, Lizenzkosten – alles in einem Bild. Wer diesen Überblick hat, findet verstecktes Kapital nicht nur in der Cloud. Er findet es im gesamten Technologie-Budget.

Für die Praxis bedeutet das: KI-Kosten brauchen eigene Regeln. Ein Training-Cluster, das nur drei Tage im Monat läuft, lässt sich nicht wie ein Datenbank-Server behandeln, der rund um die Uhr Anfragen bedient. Wer beide Welten mit denselben Kennzahlen misst, übersieht Verschwendung an der einen und Chancen an der anderen Stelle. Die Lösung liegt nicht in noch mehr Tools, sondern in differenzierten Budgetlogiken. Getrennt nach Workload-Typ, nicht nach Abteilung.

Was das für CFOs bedeutet

Cloud-Kosten sind längst keine reine IT-Frage mehr. Sie sind eine Frage der Kapital-Allokation. Wer etwa neue Digitalisierungs-Projekte finanzieren will, muss nicht zwangsläufig neues Budget beantragen. Er kann zuerst prüfen, wie viel Geld im bestehenden Cloud-Vertrag schlummert.

Die gute Nachricht: Der erste Schritt kostet fast nichts. Er braucht keine neue Software, keine Beratung, keine monatelange Vorbereitung. Er braucht eine Person mit klarer Aufgabe und eine ehrliche Bestandsaufnahme. Die schlechte Nachricht: Ohne diesen ersten Schritt bleibt jede weitere Maßnahme wirkungslos. Wer optimiert, ohne vorher zuzuordnen, spart im besten Fall zufällig. Und meist nicht dort, wo es am meisten bringt.

Das gilt besonders für Unternehmen, die ihre Cloud-Landschaft über Jahre organisch haben wachsen lassen. Jedes Team hat eigene Konten angelegt, eigene Entscheidungen getroffen, eigene Ausnahmen genehmigt. Aus der Vogelperspektive entsteht daraus ein Flickenteppich – und genau in den Nähten dieses Teppichs versteckt sich das Kapital.

Die Jagd nach dem letzten Prozent kostet selbst Zeit und Personal. FinOps-Teams, Tools, Schulungen, das alles hat seinen Preis. Die entscheidende Frage lautet daher nicht: Wie viel Waste beseitigen wir? Sondern: Wo lohnt sich die Suche wirklich?

Konstantin Pfliegl, leitender Redakteur e-commerce magazin und Digital Business Magazin

Die Kehrseite: Nicht jede Reserve ist Verschwendung

Ein Wort der Vorsicht gehört natürlich in diesen Artikel. Nicht jeder ungenutzte Server ist automatisch ein Fehler. Manche Redundanz sichert Ausfallsicherheit. Manche Kapazität steht bewusst bereit – für den Lastspitzen-Fall, für den Ernstfall.

Die Jagd nach dem letzten Prozent kostet selbst Zeit und Personal. FinOps-Teams, Tools, Schulungen, das alles hat seinen Preis. Die entscheidende Frage lautet daher nicht: Wie viel Cloud-Waste beseitigen wir? Sondern: Wo lohnt sich die Suche wirklich?

Ein sinnvoller Maßstab: Wer die größten 20 Prozent der Kostenpositionen im Griff hat, deckt meist schon 80 Prozent des möglichen Einsparpotenzials ab. Die Suche nach dem letzten übrig gebliebenen Prozent kostet oft mehr, als sie einbringt. Erfolgreiche FinOps-Teams wissen, wann sie aufhören müssen zu suchen. Und wann eine Reserve einfach eine Reserve bleiben darf.