Was kostet mich der Einsatz von KI in meinem Unternehmen?

Wie wirkt sich eine strategische Investition in Künstliche Intelligenz (KI) auf die Kostenstruktur und den potenziellen Wettbewerbsvorteil Ihres Unternehmens aus? In einem von technologischem Fortschritt geprägten Umfeld spielt die Kosten-Nutzen-Analyse eine entscheidende Rolle. Wir konzentrieren uns auf die Dienste von Azure und SAP, um Ihnen einen detaillierten Überblick über die finanziellen Verpflichtungen zu geben, die mit der Implementierung von KI-Technologien verbunden sind.

Kosten für Unternehmen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI)

KI revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, von der Automatisierung einfacher Aufgaben bis hin zu tiefen Einblicken in Daten, die zuvor unzugänglich waren. Der Einsatz von KI kann die Effizienz steigern, Kosten senken und neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnen. Der Einstieg in die KI bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich, insbesondere in Bezug auf die Kosten. Azure von Microsoft und SAP sind führende Anbieter von Unternehmenssoftware, die verschiedene KI-Lösungen bereitstellen. Azure bietet eine breite Palette von KI-Diensten, von maschinellem Lernen bis hin zu kognitiven Diensten. SAP, bekannt für seine ERP-Systeme, bietet ebenfalls KI-Integrationen an, die Geschäftsprozesse optimieren können. Die Wahl der richtigen Cloud-Plattform für Ihr Unternehmen ist eine strategische Entscheidung, die erhebliche Auswirkungen auf die Effizienz, Sicherheit und Kosten Ihrer IT-Infrastruktur haben kann.

Vorteile der KI-Integration in der Cloud mit Azure und SAP

Wie wirkt sich eine strategische Investition in Künstliche Intelligenz (KI) auf die Kostenstruktur und den potenziellen Wettbewerbsvorteil Ihres Unternehmens aus? In einem von technologischem Fortschritt geprägten Umfeld spielt die Kosten-Nutzen-Analyse eine entscheidende Rolle. Wir konzentrieren uns auf die Dienste von Azure und SAP, um Ihnen einen detaillierten Überblick über die finanziellen Verpflichtungen zu geben, die mit der Implementierung von KI-Technologien verbunden sind.

DSGVO-Konformität: Sowohl Azure als auch SAP haben sich darauf konzentriert, ihre Cloud-Dienste mit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Einklang zu bringen. Dies ist besonders wichtig für Unternehmen, die in Europa ansässig sind oder Geschäfte mit europäischen Kunden tätigen, da sie sicherstellen müssen, dass ihre Datenverarbeitungspraktiken den strengen Datenschutzanforderungen entsprechen.

Flexibilität durch Pay-as-you-go: Azure und SAP bieten zum Teil flexible Bezahlmodelle an, die es Unternehmen ermöglichen, nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen zu bezahlen. Dieses Modell kann im Vergleich zu herkömmlichen Flatrate- oder CapEx-Modellen zu erheblichen Kosteneinsparungen führen, insbesondere für Unternehmen mit schwankendem Ressourcenbedarf.

Integration mit bestehenden Systemen: Viele Unternehmen nutzen bereits Microsoft Azure oder SAP für ihre Geschäftsprozesse. Die Entscheidung für Cloud-Lösungen kann die Integration und Verwaltung der IT-Landschaft vereinfachen, da diese Plattformen nahtlos mit bestehenden Anwendungen und Diensten zusammenarbeiten. Um eine fundierte Entscheidung zwischen diesen Plattformen treffen zu können, ist es wichtig, die Kostenstrukturen zu verstehen.

Azure: Kosten und Preismodelle

Azure verwendet ein sehr flexibles „Pay-as-you-go“-Preismodell, das es Unternehmen ermöglicht, für die tatsächlich genutzten Ressourcen zu zahlen, und bereits einige kostenlose Dienste für eine eingeschränkte Nutzung umfasst, die einen risikofreien Einstieg in die Welt des Cloud Computing ermöglichen. Dieses Modell ist besonders attraktiv für Unternehmen, die ihre Cloud-Nutzung genau kontrollieren und anpassen möchten, um Kosten zu optimieren.

• Pay-as-you-go: Die Kunden zahlen nur für die spezifischen Ressourcen, die sie nutzen, was eine minutengenaue Abrechnung beinhaltet. Dies kann für Unternehmen mit schwankendem Bedarf von Vorteil sein, da sie Ressourcen ohne langfristige Verpflichtungen auf- und abbauen können.
• Reservierte Instanzen: Für vorhersehbare Arbeitslasten bietet Azure die Möglichkeit, bestimmte Ressourcen im Voraus zu reservieren. Durch diese Reservierungen können Unternehmen erhebliche Preisnachlässe gegenüber dem Pay-as-you-go-Tarif erhalten, wenn sie sich zu einer ein- oder dreijährigen Nutzung verpflichten.
• Kostenrechner und Budgetierungstools: Azure bietet einen umfassenden Online-Kostenrechner sowie Tools zur Kostenverwaltung und -analyse, mit denen Unternehmen ihre Ausgaben überwachen und optimieren können. Mehr dazu weiter unten.

SAP: Kosten und Preismodelle

SAP bietet eine breite Palette von Cloud Services an, die häufig speziell auf die Anforderungen von Geschäftsprozessen und Branchen zugeschnitten sind. Die Preisgestaltung kann daher komplexer sein und hängt stark von den spezifischen Services und der Vertragslaufzeit ab.

• Subscription-Based Commercial Modell: Viele SAP-Cloud-Services werden über ein Abonnementmodell angeboten, bei dem Kunden eine monatliche oder jährliche Gebühr für den Zugriff auf die Services zahlen. Die Kosten können auf der Anzahl der Nutzer, dem Datenvolumen oder anderen Nutzungsmetriken basieren. Der Kunde erhält zu einem Festpreis Zugang zu den abonnierten SAP BTP Services für einen festen Zeitraum, wobei zusätzliche Services gegen Aufpreis hinzugebucht werden können. Die Zahlung erfolgt im Voraus und das Abonnement kann am Ende der Laufzeit erneuert werden. Eine Umstellung von verbrauchsabhängigen Verträgen auf das Subskriptionsmodell ist möglich, eine Beratung durch SAP wird empfohlen.
• Consumption-Based Commercial Model: Beim verbrauchsabhängigen Modell erwirbt der Kunde einen Anspruch auf alle aktuellen und zukünftigen SAP BTP-Services, die für dieses Modell geeignet sind, mit der Flexibilität, Services nach Bedarf zu aktivieren, zu deaktivieren oder zwischen Services zu wechseln. Es gibt zwei Varianten dieses Modells: das Cloud Platform Enterprise Agreement (CPEA), bei dem Unternehmen für Cloud-Guthaben im Voraus bezahlen und jährliche Verpflichtungen eingehen, und Pay-As-You-Go für SAP BTP, das eine hochflexible, unverbindliche Zahlung nach Verbrauch ohne Vorauszahlung bietet. Beide Optionen bieten unterschiedliche Vorteile, wie z. B. monatliche Verbrauchsabrechnungen bei CPEA oder Zahlung nur für genutzte Dienste bei Pay-As-You-Go, die je nach Geschäftsanforderungen und finanziellen Verpflichtungen gewählt werden sollten.
• Komplexität in der Preisgestaltung: Aufgrund der Vielfalt und Tiefe der SAP-Dienste kann die Preisgestaltung komplex sein und erfordert oft direkte Beratung mit SAP, um ein genaues Angebot zu erhalten.

Azure und SAP: Ein Vergleich in Transparenz, Flexibilität und Geschäftsanpassung

• Transparenz: Azure bietet eine höhere Transparenz in der Preisgestaltung durch öffentlich zugängliche Rechner und Tools. SAP hingegen kann eine direkte Konsultation erfordern, um vollständige Kostenschätzungen zu erhalten.
• Flexibilität: Azure ist möglicherweise flexibler für Unternehmen mit variablen Anforderungen, während SAP besser für Unternehmen geeignet sein kann, die tief integrierte Geschäftslösungen benötigen und bereit sind, in ein Abonnementmodell zu investieren.
• Anpassung an Geschäftsbedürfnisse: SAPs Stärke liegt in der Anpassung seiner Dienste an spezifische Geschäftsprozesse, was zu höheren Kosten führen kann, aber auch einen maßgeschneiderten Wert bietet. Azure bietet eine breite Palette von Diensten, die für eine Vielzahl von Anwendungen und Branchen geeignet sind, mit der Möglichkeit, Kosten durch Skalierbarkeit und flexible Nutzung zu optimieren.

Bei der Entscheidung zwischen Azure und SAP sollten Unternehmen eine detaillierte Kosten-Nutzen-Analyse durchführen, um zu bewerten, welche Plattform die beste Balance zwischen Funktionalität, Flexibilität und Kosten bietet, die ihren spezifischen Anforderungen entspricht.

Alternative Anbieter im Überlick: Amazon AWS und Co.

Neben den großen Cloud-Plattformen wie Azure und SAP, die umfassende Cloud-Dienste und KI-Lösungen anbieten, gibt es weitere wichtige Akteure auf dem Cloud-Markt, die für ihre leistungsstarken und flexiblen KI-Dienste bekannt sind. Dazu gehören insbesondere Amazon Web Services (AWS) und Google Cloud Platform (GCP), aber auch weniger bekannte Anbieter, die spezialisierte Einzellösungen anbieten. Die Auswahl des richtigen Cloud- und KI-Dienstleisters hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens, der gewünschte Grad der Integration mit bestehenden Systemen, Budgetrestriktionen und spezifische Compliance- oder Datenschutzanforderungen.

Es ist wichtig, die Stärken und Schwächen jedes Anbieters zu bewerten, um eine fundierte Entscheidung treffen zu können. Einige dieser Anbieter konzentrieren sich auf bestimmte KI-Anwendungen wie Sprachverarbeitung, Bilderkennung, automatisierte Entscheidungsfindung oder spezifische Branchenlösungen. Bei der Auswahl eines KI-Dienstleisters ist es wichtig, die spezifischen Bedürfnisse und Ziele Ihres Unternehmens zu berücksichtigen und die Stärken und Spezialisierungen der verschiedenen Anbieter zu bewerten. Die richtige Wahl hängt von einer Vielzahl von Faktoren ab, darunter technologische Kompetenz, Branchenkenntnis, Integrationsfähigkeit und Kosten.

Anbieter	Beschreibung
Amazon AWS	Amazon AWS bietet eine breite Auswahl an Diensten und tiefgreifende technische Funktionen. Geeignet für Unternehmen, die umfassende Cloud-Dienste und KI-Lösungen benötigen.
GCP	Attraktiv für Unternehmen, die von Googles führender KI- und Machine Learning-Expertise profitieren möchten. Bietet spezialisierte KI-Dienste und Analytics-Tools.
IBM Cloud	IBM Watson bietet eine Vielzahl an KI- und Machine Learning-Diensten, darunter Tools für Sprachverarbeitung, Bilderkennung und maschinelles Lernen. Zielt auf verschiedene Anwendungsfälle ab, wie Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und Kundenservice.
Oracle Cloud	Oracle AI bietet in seine Cloud-Infrastruktur integrierte KI-Dienste, darunter maschinelles Lernen, digitale Assistenten und Data-Science-Anwendungen. Sie hilft Unternehmen, Geschäftsprozesse zu automatisieren und tiefere Einblicke in ihre Daten zu gewinnen
Alibaba Cloud	Bietet eine umfassende Plattform für maschinelles Lernen und KI, die Entwicklern ermöglicht, KI-Modelle zu trainieren und zu implementieren. Unterstützt verschiedene Branchen bei der Optimierung ihrer Geschäftsprozesse und der Verbesserung der Kundenerfahrung.
Salesforce	Einstein AI ist in die Salesforce-Plattform integriert und bietet CRM-bezogene KI-Funktionen. Es unterstützt die Automatisierung von Aufgaben, die Vorhersage des Kundenverhaltens und die Personalisierung des Kundenerlebnisses durch die Analyse von Salesforce-Daten.

Pricing-Modelle im Vergleich: Azure und SAP 

Azure bietet für Dienste wie den OpenAI Service und andere KI-Dienste kostenlose Kontingente für neue Nutzer an. Über diese kostenlosen Kontingente hinaus fallen nutzungsbasierte Kosten an. Es gibt keine Vorabverpflichtungen, und die Dienste können jederzeit gekündigt werden. Dieses Modell bietet Flexibilität und ermöglicht es Unternehmen, nur für das zu zahlen, was sie auch wirklich nutzen. Mithilfe von KI automatisiert SAP auch seine Preisfindung. Die Tabelle bietet einen Überblick über die Preisgestaltung und die verfügbaren Dienste von Azure und SAP. Es ist wichtig zu beachten, dass die tatsächlichen Kosten stark von den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens und der Art und Weise abhängen, wie Sie diese Dienste nutzen.

Kategorie	Azure KI-Services	SAP KI-Dienste
Preisstruktur	Pay-as-you-go-Modell, basierend auf API-Aufrufen oder verarbeiteten Einheiten.	Typischerweise basierend auf einem Abonnementmodell für SAP BTP, mit Pay-as-you-go-Optionen für flexiblere Nutzung.
Ebenen	Verschiedene Preisebenen, einschließlich kostenloser Einstiegsebenen mit begrenzten API-Aufrufen pro Monat.	Abhängig vom gewählten SAP-Dienst; kann variieren.
Spezifische Dienste	– Azure OpenAI Service – Azure KI-Suche – Azure KI-Inhaltssicherheit – Azure KI Dokument AI – Azure KI Speech – Azure KI Language – Azure KI Übersetzer – Azure KI Vision	– SAP Joule – SAP Analytics Cloud – SAP Predictive Analytics – SAP AI Core – SAP AI Launchpad – SAP Translation Hub – SAP Data Intelligence – Intelligent Scenario Lifecycle Management (ISLM) – HANA ML > Predictive Analysis Library (PAL)   > Automated Predictive Library (APL)  – SAP Business AI Services > Business Entity Recognition > Data Attribute Recommendation > Document Information Extraction > Personalized Recommendation
Kostenlose Ebenen	Verfügbar für einige Services, ermöglicht das Testen mit einer begrenzten Anzahl von API-Aufrufen pro Monat.	Variiert je nach Dienst; einige SAP-Dienste bieten möglicherweise Testversionen oder Demo-Zugänge.
Regionale Preisunterschiede	Preise können je nach Region und spezifischem Dienst variieren.	Preise können je nach Region und spezifischem Dienst variieren.
Zugang zu genauen Preisen	Direkt über den Azure-Preisrechner und online verfügbare Ressourcen.	Direkte Konsultation mit SAP und Ressourcen auf der SAP-Website erforderlich.

Azure Preisrechner zur Kostenberechnung anhand eines Beispiels: Data Warehouse

Der Azure-Preisrechner ist ein praktisches Online-Tool von Microsoft, mit dem sich die Kosten für die Nutzung seiner Cloud-Dienste abschätzen lassen. Nutzerinnen und Nutzer können mit dem Tool spezifische Azure-Dienste auswählen, deren Parameter wie Anzahl der Instanzen, Speichergröße und geografische Region an ihre Bedürfnisse anpassen und so die zu erwartenden Kosten nach dem Pay-as-you-go-Modell berechnen. Die Kostenkalkulation für Cloud-Dienste kann schnell komplex werden, insbesondere wenn es um detaillierte Konfigurationen spezifischer Dienste geht. Tools wie der Azure Cost Calculator bieten zwar wertvolle Einblicke in mögliche Kostenstrukturen, erfordern aber ein gewisses Maß an technischem Verständnis und Erfahrung mit den angebotenen Services. Kostentreiber wie Data Warehouse (DWH) oder AI Search können die Kosten schnell in die Höhe treiben. Daher ist es oft sinnvoll, professionelle Beratung in Anspruch zu nehmen, um eine Kosten-Nutzen-Analyse speziell für die Bedürfnisse Ihres Unternehmens durchzuführen. 

Die Grafik zeigt den Azure-Preisrechner mit einer Beispielkonfiguration für ein „Enterprise Data Warehouse“. In einem Enterprise Data Warehouse können Sie alle Ihre Daten einfach und in beliebiger Tiefe zusammenführen. Sie erhalten Einblicke in analytische Dashboards, operative Berichte oder erweiterte Analysen für alle Benutzer. Die Konfiguration umfasst vier Azure-Dienste:

1. Azure Synapse Analytics (früher SQL Data Warehouse): Hier ist ein Tarif ausgewählt, der für Compute der Generation 2 optimiert ist, und der monatliche Preis dafür wird mit 1.626,06 € angegeben.
2. Azure Analysis Services: Für die Developer-Stufe mit fünf Instanzen, die insgesamt 720 Stunden pro Monat laufen, beträgt der Preis 440,06 € monatlich.
3. Power BI Embedded: Ein Knoten des Typs A1 mit einem virtuellen Kern für einen Monat kostet 681,50 €.
4. Speicherkonten: Für die Nutzung von Data Lake Storage Gen2, Standard, mit LRS-Redundanz (Lokal redundanter Speicher) belaufen sich die monatlichen Kosten auf 14.650,92 €.

Zusätzlich werden die Kosten für den Support angegeben, hier speziell „Professional Direct“ mit monatlichen Kosten von 926,05 €. Unten in der Abbildung sind die geschätzten Gesamtkosten im Voraus mit 0,00 € und die geschätzten monatlichen Kosten mit insgesamt 18.324,59 € angegeben. Es ist zu beachten, dass die tatsächlichen Kosten je nach tatsächlicher Nutzung, gewählten Optionen und möglichen Rabatten durch langfristige Verträge oder Vorauszahlungen variieren können.

Herausforderungen und Kostenüberlegungen:

Bei der Betrachtung der spezifischen Kosten für die Nutzung von Cloud-Diensten wie Azure oder SAP für KI-Initiativen müssen Unternehmen verschiedene Aspekte berücksichtigen, die sich auf ihr Budget auswirken können:

• Nutzungsbasierte Preismodelle: Diese ermöglichen es, nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen zu bezahlen, was eine flexible und skalierbare Lösung bietet, allerdings mit variablen Gesamtkosten abhängig von der Nutzung.
• Reservierte Instanzen und Sparpläne: Sie bieten niedrigere Tarife durch Verpflichtung zu ein- oder dreijähriger Nutzung, sind jedoch weniger flexibel bei Änderungen der Geschäftsanforderungen.
• Kosten für Datenaufbereitung und -verarbeitung: Die Vorbereitung großer Datensätze für KI-Modelle kann erhebliche Ressourcen erfordern.
• Zusätzliche Dienste: Oft ist die Nutzung weiterer Cloud-Dienste notwendig, was zusätzliche Kosten verursacht.
• Unterstützung und Beratung: Die Komplexität der Implementierung und Optimierung von KI-Lösungen kann zusätzliche Kosten für professionelle Unterstützung nach sich ziehen.

Neben diesen Cloud-spezifischen Überlegungen müssen Unternehmen auch die anfänglichen Implementierungskosten, den Bedarf an technologischem und strategischem Know-how sowie Investitionen in Datensicherheit und Compliance berücksichtigen. Die Berücksichtigung all dieser Faktoren ermöglicht eine umfassende Planung und Budgetierung für die erfolgreiche Implementierung und Nutzung von KI-Technologien in der Cloud. Für eine effektive Kostenkontrolle und Budgetplanung ist es wichtig, dass Unternehmen eine detaillierte Analyse ihrer spezifischen Anforderungen und der damit verbundenen Kosten durchführen.

Die Nutzung von Kostenrechnungs- und Beratungsdiensten von Cloud-Anbietern wie Azure kann dabei helfen, eine realistische Einschätzung der zu erwartenden Ausgaben zu erhalten und Budgetüberschreitungen zu vermeiden. Eine genaue Bewertung der Gesamtkosten, einschließlich aller damit verbundenen Dienstleistungen und potenzieller langfristiger Verpflichtungen, ermöglicht es den Unternehmen, die Vorteile der Cloud-Nutzung für KI-Projekte voll auszuschöpfen und gleichzeitig ihre finanziellen Ressourcen effizient zu verwalten.

Fazit

Azure von Microsoft und die Cloud-Lösungen von SAP stehen häufig im Mittelpunkt der Überlegungen vieler Unternehmen. Beide bieten robuste, DSGVO-konforme Cloud-Dienste in Kombination mit flexiblen „Pay-as-you-go“-Preismodellen, die für Unternehmen eine attraktive Option darstellen. Die Implementierung von KI-Diensten wie Azure und SAP in Geschäftsprozesse bietet erhebliche Effizienz- und Innovationsvorteile, erfordert jedoch eine sorgfältige Kosten-Nutzen-Analyse und die Berücksichtigung von Herausforderungen wie anfängliche Implementierungskosten und Know-how. Flexible Zahlungsmodelle und kostenlose Testzugänge bieten Möglichkeiten zur Kostenoptimierung. Diese Strategie erweist sich insbesondere dann als wirtschaftlich sinnvoll, wenn Azure oder SAP bereits in verschiedenen Anwendungsbereichen implementiert sind. Ist dies nicht der Fall, muss ein überzeugender Business Case formuliert werden, denn die Einrichtung von Basiskomponenten wie Infrastruktur, Sicherheitsvorkehrungen und Datenbanken kann schnell zu erheblichen monatlichen Kosten führen.

Die Kostenkalkulation für KI-Dienste ist daher ein komplexer Prozess, der eine gründliche Einarbeitung und ein tiefes technisches Verständnis der verschiedenen Dienste erfordert. Die Komplexität der Preisstrukturen spiegelt die Breite und Tiefe der angebotenen Lösungen wider, bedeutet aber auch, dass Unternehmen sorgfältig planen und sich mit den Details auseinandersetzen müssen, um eine kosteneffiziente Entscheidung treffen zu können. Trotz der Komplexität der Kostenberechnung für Cloud-Dienste kann das volle Potenzial der digitalen Transformation durch ein gründliches Verständnis der Dienste und eine sorgfältige Planung ausgeschöpft werden. Eine strategische Investition in KI bringt nicht nur Potenzial für Effizienzsteigerungen und transformative Geschäftserfolge, sondern verlangt auch nach einer sorgfältigen Kosten-Nutzen-Analyse. Gerne unterstützen wir sie dabei.

Warum eine professionelle Beratung sinnvoll ist

Die Zusammenarbeit mit externen KI-Anbietern eröffnet darüber hinaus weitere Möglichkeiten: Sie bringen spezialisiertes Know-how, Kosteneffizienz und flexible Anpassungsmöglichkeiten mit. Um sicherzustellen, dass Ihr Übergang zu SAP S/4HANA reibungslos verläuft, verlassen wir uns bei IT-P auf die SAP Roadmaps der Activate Methodology. Diese beinhalten Szenarien für Konvertierung, neue Implementierung und Datenmigration sowie Projektplanvorlagen, die flexibel an Ihre Projektanforderungen angepasst werden können. Nach der S/4HANA-Umstellung profitieren Sie von:

1. Echtzeit-Analyse: Verarbeiten Sie große Datenmengen in Echtzeit für schnelle Entscheidungen.
2. Vereinfachtes Datenmodell: Nutzen Sie ein schlankes Datenmodell für höhere Performance.
3. Bessere Integration: Integrieren Sie nahtlos SAP-Lösungen und Fremdsysteme für automatisierte Prozesse.
4. Automatisierung: S/4HANA nutzt KI und ML, um Geschäftsprozesse zu automatisieren.

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