Die Illustrationen sind in Kooperation von Menschen und künstlicher Intelligenz entstanden. Sie zeigen eine Zukunft, in der Technologie allgegenwärtig ist, aber der Mensch im Mittelpunkt bleibt.

KI-generierte Illustration

FinOps und Token-Management: Kostenkontrolle für Cloud- und KI-Services

Budgets, nutzungsbasierte Kosten und Verantwortlichkeiten unternehmensweit steuern

Online

2 Tage

Deutsch

PDF herunterladen

€ 1.290,–

zzgl. MwSt.

€ 1.535,10

inkl. MwSt.

Buchungsnummer

43282

Veranstaltungsort

Online

5 Termine

€ 1.290,–

zzgl. MwSt.

€ 1.535,10

inkl. MwSt.

Buchungsnummer

43282

Veranstaltungsort

Online

5 Termine

Werde zertifizierter
Machine Lerning Engineer

Dieser Kurs ist Bestandteil der zertifizierten Master Class "Machine Learning Engineer". Bei Buchung der gesamten Master Class sparst du über 15 Prozent im Vergleich zur Buchung dieses einzelnen Moduls.

Zur Master Class

Inhouse Training

Firmeninterne Weiterbildung nur für eure Mitarbeiter:innen - exklusiv und wirkungsvoll.

Anfragen

In Kooperation mit

Früher entschieden IT und Einkauf über Kosten, heute entscheidet die Nutzung. Cloud-Dienste werden nach Verbrauch abgerechnet, KI-Assistenten und Agenten ebenso: Jede Anfrage, jede Dokumentenauswertung, jeder Agentenlauf kostet Geld – in dem Moment, in dem jemand auf Senden drückt. Damit verschiebt sich Kostenverantwortung in die Fläche: Ein Product Owner entscheidet mit der Architektur seiner Anwendung über laufende Kosten, eine Sachbearbeiterin löst mit einem Agentenlauf Kosten aus, ohne es zu merken. Klassische Jahresbudgetplanung ist darauf nicht ausgelegt. Für die Cloud gibt es dafür längst eine erprobte Antwort: FinOps. Dieses zweitägige Online-Seminar überträgt dieses Vorgehen auf KI und Agenten und macht es für alle anwendbar, die Kosten planen, verantworten und im Alltag tatsächlich auslösen. Du verstehst die Kostenmechanik hinter Token, Credits und Agentenläufen, rechnest Kosten und ROI für einen konkreten Use Case durch, baust Budgets und Zuordnung auf Gruppen- und Mitarbeiterebene auf und weißt, wie du Kostenbewusstsein in der Belegschaft erzeugst, ohne den Einsatz von KI auszubremsen.

Inhalte

1. Die Verschiebung der Kostenverantwortung

- Von der Bestellung zum Verbrauch: warum Kosten heute im Betrieb entstehen.
- Warum nutzungsbasierte Abrechnung klassische Budget- und Freigabeprozesse aushebelt.
- Wer heute tatsächlich Kosten auslöst: Anwendungsverantwortliche, Fachbereiche, einzelne Mitarbeitende.

2. Warum FinOps die Antwort auf diese Entwicklung war

- Das FinOps-Framework der FinOps Foundation: Prinzipien, Rollen, Zusammenspiel von Finance, Fachbereich und Technik.
- Inform, Optimize, Operate: Kostendaten und Allokation, wirksame Hebel, Budgetplanung und Forecasting.
- FinOps als dauerhaft gelebter Prozess statt einmaliges Projekt.

3. KI macht jeden Arbeitsplatz zur Kostenstelle

- Wo KI-Kosten entstehen: Anwendungen, Assistenten am Arbeitsplatz, Automatisierungen im Hintergrund.
- Zwei Nutzergruppen, zwei Kostenlogiken: direkter API-Zugriff vs. Assistenten und Agenten im Fachbereich.
- Lizenz plus Verbrauch als neues Normal, der blinde Fleck nicht budgetierter KI-Nutzung.

4. Agenten im Unternehmen: der neue Kollege

- Was einen Agenten vom Assistenten unterscheidet: eigenständige Arbeitsschritte, Werkzeugzugriff, Laufzeit ohne Aufsicht.
- Ownership klären: Wer verantwortet einen Agenten fachlich, wer trägt sein Budget, wer schaltet ihn ab.
- Der Kostenunterschied zwischen einem gut und einem schlecht gebauten Agenten am Beispiel.

5. Token verstehen: die Kostenmechanik der KI-Nutzung

- Token als Abrechnungseinheit: Input, Output, Kontextfenster, Reasoning-Anteile, Credits.
- Kostentreiber im Alltag: Modellwahl, Promptlänge, Dokumentenkontext, Agenten-Schleifen.
- Wirksame Hebel: Modell-Routing, Prompt-Caching, Batch-Verarbeitung, Kontextbegrenzung.
- Rechenübung: Kosten pro Vorgang, pro Mitarbeitendem, pro Abteilung und pro Monat kalkulieren.

6. Token- und Agenten-Management auf Gruppen- und Mitarbeiterebene

- Zuordnung statt Blindflug: API-Key-Governance, Gateway-Ebene, Nutzergruppen als Ordnungsrahmen.
- Agenten inventarisieren, verantwortlich zuordnen, Budgets und Limits je Gruppe und Person setzen.
- Verrechnung an Fachbereiche und Forecasting: von der Pilotgruppe auf den Rollout hochrechnen.
- Übung: ROI-Rechnung für einen KI-Use-Case – eingesparte Arbeitszeit gegen laufende Kosten gestellt.

7. Sensibilisierung der Kolleg:innen: Aufmerksamkeit schaffen und Kommunikation gestalten

- Warum Verbote und Sperren scheitern und was stattdessen wirkt.
- Die eine Botschaft: KI kostet pro Nutzung, nicht pro Jahr.
- Transparenz als wirksamstes Mittel: Nutzungs- und Kostenfeedback an Teams statt Einzelermahnung.
- Kommunikation im Unternehmen gestalten: Anlässe, Kanäle, Tonalität, Multiplikator:innen.

8. Gesamtgovernance: Roadmap, Rollen und Business Case

- Rollen und Arbeitsteilung zwischen IT, Einkauf, Controlling, Fachbereich und Compliance.
- Betriebsmodell wählen: zentrale Einheit, föderiertes Modell, Center of Excellence.
- 90-Tage-Roadmap und Business Case entwickeln und der Geschäftsführung erklären.
- Templates für die Kostenkontrolle sowie Hinweise auf geeignete Tools, Dashboards und Reporting-Prozesse.

Dein Nutzen

Du verstehst, warum Kosten heute bei der Nutzung entstehen statt bei der Bestellung, und kannst diese Entwicklung in deiner Organisation einordnen und erklären.
Du kennst die Kostenmechanik hinter Token, Credits und Agentenläufen und kannst KI-Kosten pro Vorgang, pro Person und pro Abteilung kalkulieren und vorausschauend budgetieren.
Du rechnest für einen konkreten Use Case den ROI durch und kannst begründen, welcher KI-Einsatz sich trägt und welcher nicht.
Du weißt, wie du Agenten wie Mitarbeitende behandelst: inventarisiert, verantwortlich zugeordnet, mit Budget und klarer Ownership.
Du baust Zuordnung, Budgets und Limits auf Gruppen- und Mitarbeiterebene auf und machst KI-Kosten verursachungsgerecht sichtbar.
Du weißt, wie du Kostenbewusstsein in der Belegschaft erzeugst und die Kommunikation dazu gestaltest, ohne den Einsatz von KI auszubremsen.

Trainer:in

Philipp Garra

Methoden

Der Kurs arbeitet konsequent an konkreten Rechenbeispielen statt an abstrakten Modellen:

Rechenübung zur Kalkulation von KI-Kosten pro Vorgang, Person, Abteilung und Monat
ROI-Berechnung für einen realen Use Case, eingesparte Arbeitszeit gegen laufende Token- und Betriebskosten gestellt
Templates für Kostenkontrolle, Budgetierung und Business Case
Fallbeispiele zu gut vs. schlecht gebauten Agenten und deren Kostenwirkung

Voraussetzungen: Vorkenntnisse in Cloud oder Controlling sind hilfreich, aber nicht erforderlich.

Abschlussprüfung

Du hast Fragen zum Training?

Ruf uns an unter +49 761 595 33900 oder schreib uns auf service@haufe-akademie.de oder nutze das Kontaktformular.

Die Illustrationen sind in Kooperation von Menschen und künstlicher Intelligenz entstanden. Sie zeigen eine Zukunft, in der Technologie allgegenwärtig ist, aber der Mensch im Mittelpunkt bleibt.

KI-generierte Illustration