Der Wettlauf um die Einführung generativer KI und die Skalierung der Cloud-Infrastruktur stößt auf einen unerwarteten Engpass.
Während sich die Unternehmen darum bemühen, die neuesten Modelle zu implementieren und mehr Rechenleistung bereitzustellen, erkennen sie auch, dass selbst die ehrgeizigsten KI-Programme ohne eiserne FinOps-Praktiken, luftdichte Governance und klare Strategien zur Datenhoheit ins Stocken geraten.
Hier erfahren Sie, warum diese Faktoren für das Wachstum von entscheidender Bedeutung sind.
FinOps für KI: Die Kosten des unkontrollierten Experimentierens
Das Versprechen der generativen KI geht mit einer finanziellen Rechnung einher. Das Trainieren großer Sprachmodelle (LLMs), das Ausführen von Inferenzen in großem Umfang und die Verwaltung von Vektordatenbanken verbrauchen Ressourcen in unvorhersehbarer Weise. Ohne FinOps-Disziplin schießen die Kosten schnell in die Höhe:
- Schatten-KI, bei der Teams nicht überwachte Instanzen von OpenAI oder Anthropic-Modellen einrichten, was zu überflüssigen Ausgaben führt
- Verwaiste Ressourcen wie vergessene GPU-Cluster, die nach Abschluss der Experimente weiterlaufen
- Unoptimierte Architekturen und überdimensionierte Bereitstellungen, die mit geringfügigen Anpassungen billiger laufen könnten
Die Lösung? Behandeln Sie KI-Ausgaben wie eine Cloud-Infrastruktur. Verfolgen Sie die Nutzung nach Team, Projekt und Modell, setzen Sie Kennzeichnungsrichtlinien durch und richten Sie automatische Warnmeldungen für Anomalien ein. Unternehmen wie Walmart und Capital One binden jetzt FinOps-Teams direkt in KI-Gruppen ein, um ausufernde Kosten zu verhindern.
Das Gleichgewicht zwischen GPU-Kosten, Compliance-Verpflichtungen und Multi-Cloud-Komplexität ist schwierig. Die Tenth Revolution Group hilft Unternehmen bei der Suche nach zuverlässigen Technologietalenten die FinOps-Disziplin in die KI-Infrastruktur einbringen können
Nicht die Governance bremst Sie aus, sondern die schlechte Governance
Governance wird oft als die Abteilung des “Nein” dargestellt, aber im Fall der künstlichen Intelligenz ist es die einzige Möglichkeit, sicher zu skalieren. Die wirklichen Engpässe, nach denen Sie Ausschau halten sollten, sind Dinge wie:
- Modelldrift, die dazu führt, dass ein auf Kundendaten abgestimmtes LLM beginnt, markenfremde oder nicht konforme Antworten zu erzeugen
- Lücken in der Datenabfolge, die eine Rückverfolgung der Schulungsdaten bis zu ihrer Quelle verhindern, was ein rechtliches Risiko darstellt
- Zugriffschaos mit Entwicklern, Datenwissenschaftlern und Drittanbietern, die alle auf dieselben Modelle zugreifen, ohne klare Kontrollen
Vorausschauende Unternehmen lösen dieses Problem mit Policy-as-Code, indem sie automatisierte Leitplanken erstellen, damit die Governance keine manuellen Überprüfungen erfordert. Salesforce beispielsweise verwendet Metadaten-Tagging, um Regeln wie “Modelle, die auf EU-Daten trainiert wurden, können nicht ohne Überprüfung in Asien eingesetzt werden” durchzusetzen.”
Datengeflecht: Governance, die mit der Innovation skaliert
Zentralisierte Data-Governance-Modelle, bei denen die IT-Abteilung alle Richtlinien vorgibt, stehen oft im Widerspruch zum Tempo moderner Unternehmen. Data Mesh, ein neues Paradigma, bietet eine Lösung. Anstelle eines Engpasses wird die Governance zu einer gemeinsamen Verantwortung. Die Geschäftsbereiche sind Eigentümer ihrer Datendomänen, halten sich aber an globale Standards, die durch Self-Service-Tools ermöglicht werden. Stellen Sie sich vor, ein Marketingteam prüft die Compliance-Regeln über eine API, bevor es ein neues Kundenanalyseprojekt startet - keine Tickets, keine Verzögerungen. Für Führungskräfte bietet dieser Ansatz ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Kontrolle und Flexibilität und stellt sicher, dass die Governance Innovationen nicht im Keim erstickt.
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Datenhoheit: Die unsichtbare Mauer für globale KI
Gesetze zur Datenlokalisierung spalten die Cloud. Die brasilianische LGPD, die chinesische PIPL und das KI-Gesetz der EU schreiben strenge Regeln vor, wo Daten gespeichert und wie sie bewegt werden. Für KI-Teams bereitet dies in zweierlei Hinsicht Kopfzerbrechen:
- In Regionen gefangene Trainingsdaten: Sie möchten ein Modell für Kundeninteraktionen trainieren? Wenn diese Daten Deutschland nicht verlassen können, schrumpfen Ihre Möglichkeiten schnell.
- Schlussfolgerungen am falschen Ort: Setzen Sie einen KI-Chatbot global ein, und plötzlich riskieren Sie Geldstrafen, weil die Antworten in einer nicht konformen Cloud-Region verarbeitet werden
Es entstehen Lösungen wie souveräne KI-Clouds (Microsoft und AWS bieten jetzt GPU-Cluster in der Region an) und föderiertes Lernen (Training von Modellen auf lokalisierten Daten, ohne diese zu zentralisieren). Doch ohne eine proaktive Strategie drohen den Unternehmen Verzögerungen - oder schlimmer noch: Zwangsabschaltungen.
Wie geht es jetzt weiter?
- Beginnen Sie mit FinOps-Transparenz: Bevor Sie KI skalieren, implementieren Sie die Kostenverfolgung auf Modellebene
- Integrieren Sie Governance in die Pipeline: Verwenden Sie automatische Richtlinienprüfungen, keine manuellen Überprüfungen
- Sorgen Sie frühzeitig für Souveränität: Bilden Sie Datenflüsse ab und wählen Sie Cloud-Partner unter Berücksichtigung der regionalen Compliance
Geschwindigkeit ist toll. Jeder will schneller werden. Aber die Kernvorteile, die Geschwindigkeit mit sich bringt, sind das, was wirklich wichtig ist: finanzielle Kontrolle, Flexibilität in der Unternehmensführung und rechtliche Voraussicht. Unternehmen, die dieses entscheidende Trio beherrschen, können nicht nur schneller implementieren, sondern auch weiter skalieren.
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