Mike Jerich, Präsident und CEO bei Flexera – Interviewreihe

Mike Jerich, Präsident und CEO bei Flexera, ist ein Führungskraft im Bereich Unternehmens‑Technologie mit mehr als 25 Jahren Erfahrung in den Bereichen Software, Cloud‑Dienste, Kommunikation und Go‑to‑Market‑Führung. Er trat Flexera im Mai 2025 als Präsident bei und wurde im Juli 2026 zum Präsidenten und CEO ernannt, im Rahmen einer geplanten Nachfolgeregelung, nachdem er die Plattform‑Strategie, das Partner‑Ökosystem und die Marktposition des Unternehmens vorangebracht hatte. Vor Flexera war Jerich CEO von HungerRush und Chief Revenue Officer bei ServiceMax und FinancialForce, während frühere Führungspositionen Global Head of Sales & Marketing bei IPC Systems, Chief Commercial Officer bei IntelePeer und Head of Indirect Channels bei Level 3 Communications umfassten. Seine Karriere konzentrierte sich darauf, Unternehmen im Technologiebereich zu skalieren, globale Vertriebsorganisationen aufzubauen, Kanal‑ und Partnerschaftsstrategien zu entwickeln und Wachstum in SaaS-, Software-, Daten- und Cloud‑Geschäften voranzutreiben.

Flexera ist ein Technologie‑Management‑Unternehmen, das Unternehmen dabei unterstützt, Ausgaben und Risiken in immer komplexeren IT‑Umgebungen zu verstehen, zu steuern und zu optimieren. Die Flexera One‑Plattform vereint IT‑Asset‑Management (ITAM), FinOps, SaaS‑Management, Cloud‑Kostenoptimierung und KI‑Kostenmanagement und bietet Organisationen eine einheitliche Sicht auf Technologie‑Assets, Nutzung, Kosten, Verträge und Risiken über Cloud, SaaS, Software, Hardware und KI hinweg. Die Plattform basiert auf Flexeras Technology Intelligence Platform und Technopedia, dem firmeneigenen Technologie‑Datenkatalog, der Millionen von Technologieprodukten abdeckt. Flexera gibt an, weltweit mehr als 50.000 Kunden zu bedienen und positioniert seine Plattform zunehmend als Intelligenzsystem zur Verwaltung von Technologiekosten und -risiken, während Unternehmen Cloud‑Dienste und KI in größerem Umfang einführen.

Sie haben den Großteil Ihrer Karriere damit verbracht, Unternehmen im Technologiebereich durch Vertrieb, Partnerschaften und Go‑to‑Market‑Führung zu skalieren, und Sie waren über ein Jahr lang Präsident von Flexera, bevor Sie CEO wurden. Wie wird dieser Hintergrund Ihre Führungsprioritäten prägen, wenn Flexera in die nächste Phase des KI‑getriebenen Wachstums eintritt?

Die Führungspositionen, die ich in Unternehmen des Technologiebereichs inne hatte, haben meinen aktuellen Führungsstil stark geprägt, indem sie die Bedeutung von Zusammenarbeit, Verantwortlichkeit und einer handlungsorientierten Vorgehensweise betont haben. Dieser Antrieb zum Handeln war noch nie so wichtig wie in der heutigen KI‑Landschaft.

Es ist leicht, sich von der rasanten Entwicklung von Enterprise‑KI mitreißen zu lassen, daher besteht meine Aufgabe als CEO darin, sicherzustellen, dass unser KI‑getriebenes Wachstum durchdacht, strategisch und bewährt ist. Indem wir priorisieren, was Kunden benötigen, um ihre Arbeit besser zu erledigen, geben wir unseren Ingenieuren Raum für Innovation, schaffen aber gleichzeitig absolute Klarheit. Das haben Sie in den Nachrichten gesehen: Es ist sehr leicht, bei unkontrollierten KI‑Ausgaben und konkurrierenden Initiativen das Chaos zu verlieren. Als CEO ist es meine Aufgabe, dafür zu sorgen, dass wir uns darauf konzentrieren, unseren Kunden zu helfen, Technologiekosten zu managen

Da Sie seit Mai 2025 eng mit der Führung, den Kunden und Partnern von Flexera zusammengearbeitet haben, welche Chancen oder Herausforderungen haben Sie identifiziert, die die langfristige KI‑Strategie des Unternehmens am stärksten beeinflusst haben?

Wir diskutieren seit Jahren darüber, Technologiekosten zu verstehen – zunächst bei Hardware, Software, SaaS und dann Cloud. KI ist jetzt Teil dieses Technologiestapels. Das passt genau zu unserer Sichtweise, denn letztlich benötigt ein Kunde eine einheitliche Sicht auf den gesamten Stack: eine klare Übersicht darüber, wo er ausgibt, wie man das nachvollziehen kann und – am wichtigsten – wie man darauf reagiert. Die Schlagzeilen über „KI‑Kostenüberschreitungen“ in den Nachrichten hören wir täglich. Unternehmen aus allen Branchen bemühen sich aktiv, die KI‑Ausgaben zu erfassen und zu verstehen, wo diese Kosten herkommen.

Die enge Zusammenarbeit mit den Kunden und Partnern von Flexera hat die Chance deutlich gemacht: Technologiekosten werden immer schwerer zu erkennen, zu verwalten und zu optimieren, da KI sich über Teams und Systeme hinweg ausbreitet. Diese Erkenntnis hat unsere Strategie geprägt, Führungskräften eine vertrauenswürdige Gesamtübersicht über den gesamten Technologiestack zu bieten.

Flexera positioniert Flexera One als ein einheitliches Plattform zur Verwaltung von Technologie über Anwendungen, KI‑Agenten, Modelle, Datenplattformen, Cloud‑Infrastruktur und Rechenleistung hinweg. Wie sieht ein einheitliches Technologiemanagement in der Praxis für ein großes Unternehmen aus?

In der Praxis funktioniert ein einheitliches Technologiemanagement nur, wenn Sie eine einheitliche Sicht über alle Ausgabenbereiche haben. Ohne diese Sicht sieht Ihr IT‑Asset‑Management‑Team Softwarelizenzen, Ihr Cloud‑Team FinOps‑Ansichten, und ein weiteres Team versucht wahrscheinlich, die KI‑Token‑Ausgaben zu erfassen. Wenn also ein CFO fragt: „Wofür geben wir für Technologie aus und ist das unter Kontrolle?“, könnten Sie drei unterschiedliche Antworten aus drei verschiedenen Berichten erhalten. Ganz einfach ausgedrückt, wäre das so, als würde man ein Auto fahren und nur den Tachometer sehen, ohne Kraftstoffanzeige oder Motorkontrollleuchte.

Mit Flexera One erhalten Unternehmen eine einheitliche Sicht auf ihren Technologiestack, sodass unabhängig davon, welcher Führungskraft die Erkenntnisse benötigt, eine vollständige, sichtbare Grundlage zur Verfügung steht, die bei Entscheidungen über den gesamten Lebenszyklus einer Investition genutzt werden kann.

AI-Ausgaben können sich auf Software-Abonnements, Token-Verbrauch, Datenplattformen, Grafikprozessoren und Cloud-Infrastruktur verteilen. Wo erleben Unternehmen derzeit die größten blinden Flecken?

Wir haben das überwältigend in unserem eigenen aktuellen State of ITAM-Bericht gesehen, in dem die vollständige Sichtbarkeit über das gesamte IT-Portfolio auf nur 36 % sank, ein Rückgang von 7 Prozentpunkten gegenüber dem Vorjahr. Das größte blinde Feld ist fragmentierte Sichtbarkeit. Innerhalb einer einzigen Transaktion kann ein agentenbasierter Workflow mehrere Technologie-Assets berühren, doch diese Kosten werden oft von verschiedenen Teams separat erfasst. Wenn Unternehmen das Gesamtbild nicht sehen können, ist es schwierig, die tatsächlichen Kosten und den Wert einer KI-Initiative zu verstehen.

Wir beobachten zudem eine Verschiebung darin, wie Unternehmen über KI-Ökonomie nachdenken. Der Token-Verbrauch kann ein nützliches Betriebskennzahl sein, erklärt jedoch nicht, ob eine KI-Investition geschäftlichen Mehrwert liefert. Führungskräfte wollen zunehmend die Kosten verstehen, die nötig sind, um ein Ergebnis zu erzielen, und nicht nur das Volumen der verbrauchten KI. Das erfordert mehr Sichtbarkeit, klarere Verantwortlichkeit und konsistentere Standards zur Messung von KI-Investitionen über das gesamte Technologie-Portfolio.

Flexeras Forschung ergab, dass nur 31 % der Unternehmen Einblick in ihre KI-Software haben, während 59 % einen Anstieg der verschwendeten KI-Ausgaben meldeten. Warum haben traditionelle Technologie-Management-Prozesse Schwierigkeiten, mit der Einführung von Unternehmens-KI Schritt zu halten?

Die Ergebnisse im State of ITAM sollten nicht überraschen: KI entwickelt sich so schnell, dass viele Unternehmen sie noch nicht vollständig beherrschen.

Eine der größten Herausforderungen, die wir sehen, ist, dass die Verantwortlichkeit nicht mit der Geschwindigkeit des Wandels Schritt gehalten hat. Neue Investitionen erstrecken sich häufig über mehrere Funktionen, wobei die Verantwortung zwischen IT, Sicherheit, Finanzen und Geschäftsbereichen geteilt wird. Infolgedessen können Sichtbarkeit und Verantwortlichkeit fragmentiert werden.

Zudem fließt KI nicht immer von oben nach unten aus Funktionen wie dem Einkauf, wie es bei traditionellen ERP-Systemen der Fall war. Teams übernehmen ein neues Tool, weil es sie schneller macht, manchmal außerhalb der zentralen IT, wodurch Schatten-KI entsteht. Geschwindigkeit und Experimentierfreude sind das Ziel, und das ist kein schlechter Instinkt, aber es bedeutet, dass Unternehmen KI-Workloads skalieren, bevor sie die Fähigkeit aufgebaut haben, die Kosten zu managen.

Die Tatsache ist, dass traditionelle Technologie-Management-Modelle für ein vorhersehbareres Umfeld konzipiert wurden. Die heutige Landschaft bewegt sich viel schneller und schafft neue Kosten-, Risiko- und Komplexitätsebenen, die einen anderen Ansatz erfordern. Deshalb benötigen Unternehmen kontinuierliche Sichtbarkeit, Governance und Optimierung statt periodischer Überprüfungen. Kunden dabei zu unterstützen und ihnen einen einheitlichen Überblick über den gesamten Technologiestack zu bieten, ist ein zentraler Fokus von uns heute.

Wie sollten Unternehmen den Return on Investment ihrer KI-Investitionen messen, wenn Verbesserungen wie höhere Mitarbeitereffizienz, schnellere Entscheidungsfindung und bessere Kundenerlebnisse nur schwer direkt mit den Ausgaben verknüpft werden können?

Unternehmen sollten zunächst das Geschäftsergebnis definieren, bevor sie die KI-Kennzahl festlegen. Während Indikatoren wie Token-Verbrauch, Akzeptanzraten und Zeitersparnisse nützliche betriebliche Einblicke bieten können, beweisen sie allein keinen geschäftlichen Mehrwert.

Die Frage, die ich von einem Unternehmen hören möchte, lautet nicht „Wie viel KI nutzen wir?“, sondern „Was hat sich dadurch geändert?“. Wurde ein Produktentwicklungszyklus kürzer? Sind Umsatz und Marge gestiegen oder sind operative Risiken gesunken?

Nicht jedes Experiment wird sofort einen finanziellen Ertrag bringen, aber jede Initiative sollte ein definiertes Ziel und einen Zeitpunkt haben, an dem das Unternehmen entscheidet, ob sie skaliert, überarbeitet oder komplett eingestellt wird.

Flexera weist auf Herausforderungen wie ungenutzte Unternehmens-KI-Lizenzen hin, während Mitarbeitende eigenständig Werkzeuge wie ChatGPT oder Claude erwerben. Wie können Unternehmen Schatten-KI und fragmentierte Adoption angehen, ohne nützliche Experimente zu begrenzen?

Die Antwort ist nicht, die Mitarbeitenden-Experimente zu beschränken, sondern sie sichtbar und bewusst zu machen. Unternehmen sollten zunächst ermitteln, welche KI-Tools verwendet werden, von wem und zu welchem Zweck. Bei der Analyse werden sie wahrscheinlich redundante Käufe und private Zahlungen von Mitarbeitenden entdecken, wenn ein genehmigtes Abonnement ihren Bedarf nicht deckt.

Die Unternehmen, die den größten Nutzen aus KI ziehen werden, sind jene, die Innovation mit Verantwortlichkeit ausbalancieren. Das bedeutet klare Governance zu etablieren, den Mitarbeitenden Leitlinien für den verantwortungsvollen KI-Einsatz zu geben und einen vertrauenswürdigen Überblick über KI-Aktivitäten im gesamten Unternehmen zu schaffen. Wenn Unternehmen sehen können, wie KI eingesetzt wird, können sie Experimente unterstützen, unnötige KI-Ausgaben reduzieren und erfolgreiche Anwendungsfälle mit Zuversicht skalieren.

KI-Agenten können logisch schlussfolgern, Aufgaben wiederholen, externe Dienste aufrufen und dabei unterschiedliche Mengen an Tokens und Rechenleistung verbrauchen, um einen einzelnen Workflow abzuschließen. Wie wird agentenbasierte KI die Art und Weise verändern, wie Unternehmen Budgets prognostizieren, Kosten zuweisen und finanzielle Leitplanken setzen?

Hier versagt das traditionelle Budgetieren. Das alte Modell geht von einem vorhersehbaren Stückkostenfaktor wie einem Sitz, einer Lizenz oder einem Abonnement aus und multipliziert diesen für das Jahr. Ein Agent hat keinen derartigen vorhersehbaren Stückkostenfaktor, was eine genaue Prognose erschwert.

Dies erfordert stärkere finanzielle Leitplanken und bessere Transparenz darüber, wie der KI‑Verbrauch in tatsächliche Geschäftsergebnisse übersetzt wird.

Die Verschiebung muss hin zu einer Messung der Kosten pro abgeschlossener Aufgabe oder pro Workflow gehen, nicht zu den Kosten pro Sitzplatz. Das bedeutet, dass Ausgaben bis auf die Ebene des Agenten und des Workflows zurückgeführt werden, anstatt einer einzigen großen „KI“-Position, die niemand erklären kann. Leitplanken für agentische KI können keine jährliche Budgetüberprüfung sein; stattdessen müssen sie nahezu in Echtzeit erfolgen. Die Schlüsselkennzahl wird nicht die Kosten pro Token sein, sondern die Kosten pro erfolgreichem Ergebnis.

Während Organisationen zwischen proprietären Modellen, Open‑Source‑Modellen, Cloud‑KI‑Plattformen und spezialisierten Anbietern wählen, wie erwarten Sie, dass sich die Wirtschaftlichkeit von Unternehmens‑KI entwickelt, und welche Rolle sehen Sie für Flexera in diesem Markt in den nächsten Jahren?

Flexera hat einen vorderen Platz bei der Entwicklung der KI‑Wirtschaft in den nächsten Jahren. Unsere Rolle besteht darin, Unternehmen eine vertrauenswürdige Sicht auf das gesamte Ökosystem zu bieten. Wir helfen Kunden zu verstehen, was sie nutzen, welche Kosten entstehen, wo Risiken liegen und welche KI‑Investitionen Wert schaffen.

Vielen Dank für das großartige Interview, Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Flexera besuchen.