Strategisches Cloud-Ausgaben- und KI-Management: Maximierung des Geschäftswerts im Jahr 2024

Experten prognostizieren, dass 2024 eine Zunahme der Cloud-Ausgaben zu erwarten ist, hauptsächlich aufgrund der zunehmenden Adoption von künstlicher Intelligenz (KI) und generativer KI (GenKI). Kluge Unternehmen untersuchen bereits ihre Nutzung von KI und GenKI und konzentrieren sich auf die mit Cloud-Budgets verbundenen Kosten. Der nächste Schritt besteht darin, Management-Strategien zu entwickeln, die ihre Investitionen optimieren und ein nachhaltiges Geschäftswachstum sicherstellen.

KI und Daten: eine symbiotische Beziehung

Wie trägt KI zu den Cloud-Kosten bei? Daten spielen dabei eine große Rolle. KI ist von hochwertigen Daten und großen Datenmengen abhängig. Man kann es sich so vorstellen: Je mehr Daten einem KI-Algorithmus zur Verfügung stehen, desto besser sind die Ergebnisse. Doch die Verfügbarkeit großer Datenmengen stellt auch Herausforderungen dar, die oft zu einer Erhöhung der Kosten für die Anwendung, insbesondere in der Cloud, führen.

Und nicht alle KI-Systeme sind gleich. Zum Beispiel ist ein bestimmter Typ von KI, Natural Language Processing (NLP), sehr datenintensiv. NLP kann in der Kundenbetreuungsautomatisierung, der Zusammenfassung von Dokumenten und der Erstellung von E-Mails eingesetzt werden, um nur einige Anwendungen zu nennen. Jede Aufgabe wird zunehmend komplexer, wenn ein Unternehmen kontextualisierte Antworten benötigt. Zum Beispiel bei der Überprüfung sensibler Daten in stark regulierten Branchen wie Finanzen oder Gesundheitswesen.

Es gab auch ein enormes Wachstum im Volumen der Daten, die analysiert werden können. Moderne generative KI-Modelle sind oft zehn- bis hundertmal größer als die KI-Modelle von vor einem oder zwei Jahren. Mit größeren Modellen und zunehmender Komplexität der Daten sowie zusätzlichen Anwendungsfällen steigt die Nachfrage nach Daten, was auch zu einer Erhöhung der Cloud-Kosten führt.

Die Situation wird durch die Veränderung der Methoden für die Integration von Cloud-Technologien in die Unternehmens-IT-Infrastruktur noch komplexer. Zunächst nahmen viele Unternehmen einen Lift-and-Shift-Ansatz, auch bekannt als Rehosting, der jedoch sehr teuer war. Es stellte sich heraus, dass viele Unternehmen für Dienstleistungen bezahlten, die sie nicht oft nutzten. In jüngster Zeit suchen Unternehmen, die ihre Cloud-Nutzung überprüfen, nach Wegen, um Kosten zu reduzieren, indem sie die Überschüsse der letzten Jahre eliminieren. Doch das enorme Wachstum von KI und GenKI hat Unternehmen veranlasst, ihre Cloud-Infrastruktur zu überdenken.

Cloud-Ökonomie: Ein strategischer Ansatz

Deshalb ist es wichtig, den Wert zu verstehen, den KI einem Unternehmen bringen kann. Unternehmensleiter müssen klare Erwartungen dafür setzen, wie KI den Geschäftswert liefern soll, und alle an KI-Projekten beteiligten Teams sollten innerhalb eines gemeinsamen Rahmens für die Genehmigung von KI-getriebenen Initiativen zusammenarbeiten.

Eine hervorragende Strategie für die Kostenkontrolle von KI besteht darin, Cloud-Ökonomie zu nutzen. Dazu gehört eine Kosten-Nutzen-Analyse, um die Investitionen in Cloud-Technologien und Geschäftsprioritäten auszurichten. Das Ziel besteht nicht nur darin, Kosten zu reduzieren und Effizienz zu steigern, sondern den gesamten Geschäftswert zu maximieren.

Cloud-Ökonomie hilft Unternehmen, die mit KI verbundenen Kosten zu kontrollieren, während sie weiter in innovative Technologien investieren. Durch die Anwendung von Cloud-Ökonomie auf KI-Kosten werden KI-Initiativen an die langfristigen Geschäftsziele ausgerichtet.

Wir haben beispielsweise mit einem Unternehmen zusammengearbeitet, das seinen manuellen, bottom-up-Umsatzprognoseprozess überarbeiten wollte. Zuvor hatte das Unternehmen ein ineffizientes System, das nicht präzise genug war, um mit den schnell ändernden Marktbedingungen Schritt zu halten. Das Ziel bestand darin, einen datengetriebenen Ansatz zu implementieren, der die Prognosegenauigkeit verbessert, der Vertriebs- und Marketingstrategien dient und Umsatzwachstum generiert. Wir haben eine KI-basierte Lösung entwickelt, die 30 historische Finanz- und Marketing-Datentypen sowie öffentlich zugängliche Verbraucherstimmungsdaten nutzt. Dieser datengetriebene Ansatz führte zu einer Reduzierung der Prognosezeit um 50 %, was die Zuverlässigkeit der Umsatzprognosen erhöhte und handhabbare Erkenntnisse für die Vertriebs- und Marketingteams lieferte, was in einem Umsatzanstieg von 15 % innerhalb des ersten Jahres nach der Implementierung resultierte.

Eine weitere gute Praxis besteht darin, intelligente Workload-Management-Tools zu implementieren, um Ressourcen zu automatisieren und aufgrund von KI-Anforderungen anzupassen, was Ressourcen für andere Projekte freisetzt.

Um auf diesem Weg zu beginnen, kann ein Unternehmen ein Team für Cloud-Ökonomie einrichten, idealerweise mit einem Cloud-Zentrum für Exzellenz (Cloud CoE), das eine Koordinierungsfunktion ausübt. Dies ermöglicht es Unternehmen, Entscheidungen über Ausgaben und Projekte zu treffen, die einer Prüfung wert sind, um sicherzustellen, dass alle KI-Initiativen mit strategischen Zielen und Best Practices ausgerichtet sind.

Ein gut gemanagtes Cloud-Ökonomie-Team hilft, die Leistung über das gesamte Unternehmen hinweg zu optimieren. Die Vorteile eines strategischen Cloud-Managements umfassen:

• Die verbesserte Entscheidungsfindung, die durch das Verständnis von Datenverbrauch und variablen Kostenmodellen entsteht.
• Die Ausrichtung von Geschäftszielen mit KI-Investitionen, um die Geschäftsleistung zu optimieren.
• Die bessere Ressourcennutzung und die Reduzierung von verschwenderischem Ausgaben, was es Unternehmen ermöglicht, den vollen Nutzen ihrer Cloud- und KI-Investitionen zu erzielen.

Wir werden weiterhin eine Zunahme von KI- und Cloud-Investitionen im Jahr 2024 sehen, da Unternehmen den transformierenden Wert erkennen, der in der Adoption intelligenter Management-Strategien liegt, die helfen, den Wert zu maximieren und Kosten zu kontrollieren. Der Rahmen, den die Cloud-Ökonomie bietet, erleichtert es Unternehmen, ihre Geschäftsziele mit KI- und Cloud-Kosten auszurichten, um sicherzustellen, dass Technologie-Investitionen den maximalen Wert liefern. Durch die Verfolgung eines strategischen Ansatzes können Unternehmen die Komplexitäten der KI-Adoption meistern und langfristigen Erfolg erzielen. Mize value and control costs. The framework provided by cloud economics makes it easier to align business objectives with AI and cloud costs, ensuring that technology investments deliver maximum value. By taking a strategic approach, businesses can navigate the complexities of AI adoption and achieve long-term success.