Jedes vierte KI-Projekt scheitert an unsichtbaren Kosten

Unternehmen geben inzwischen mehr für den Betrieb von KI aus als für deren Aufbau, doch mangelnde Kostentransparenz und fehlende Governance lassen laut Gartner, Mavvrik und Deloitte reihenweise Projekte entgleisen.

Vom Experiment in den Dauerbetrieb

Der Kostenschwerpunkt hat sich verschoben: Während Unternehmen jahrelang vor allem in das Training und die Anpassung von KI-Modellen investierten, fließt das Geld nun in Inferenz-Infrastruktur, Systemintegration und laufende Rechenkapazität. Was 2024 und 2025 als Pilotprojekt startete, geht 2026 in den Produktivbetrieb, und dessen Kosten übersteigen die Pilotbudgets um ein Vielfaches. Googles Anhebung der Investitionsausgaben auf 205 Milliarden Dollar verdeutlicht, wie viel Rechenkapazität die Unternehmens-KI inzwischen über die gesamte Cloud-Lieferkette hinweg verschlingt.

Kostenfalle durch Intransparenz

Laut Mavvrik-Daten verzögert oder stoppt bereits jedes vierte Unternehmen KI-Vorhaben wegen unvorhergesehener Ausgaben. Die Ursache liegt selten in einem einzelnen Vertrag, sondern im Zusammenspiel aus nutzungsbasierter Abrechnung, parallelen Tool-Abonnements und KI-Beschaffungen, die an der offiziellen IT-Einkaufsabteilung vorbeilaufen. Ohne zentrale Übersicht über sämtliche KI-Ausgaben wissen viele Organisationen schlicht nicht, was sie bereits bezahlen.

Governance-Lücke auf Vorstandsebene

Eine Deloitte-Erhebung zeigt, dass die meisten Unternehmensvorstände bislang keine formalen Regeln für den KI-Einsatz verabschiedet haben. Wo verbindliche Vorgaben von oben fehlen, entscheiden einzelne Abteilungsleiter eigenständig über Tool-Anschaffungen, was genau jene unkontrollierte Ausbreitung befeuert, die anschließend die Kostenspirale antreibt.