KI-Kostenfallen erkennen und vermeiden

Wie lassen sich Tokenverbrauch, Lizenzkosten und API-Gebühren von KI-Anwendungen im Unternehmen kontrollieren? Wann lohnt sich ein kleines oder lokales KI-Modell gegenüber einem grossen Foundation-Modell? Wie können Unternehmen die Wirtschaftlichkeit von KI-Agenten, Automationen und Eigenentwicklungen beurteilen? Und wie lassen sich KI-Kosten senken, ohne die Qualität der Ergebnisse zu beeinträchtigen oder Mitarbeitende in die Schatten-IT zu treiben? Dieses Webinar zeigt, welche Kostenarten und strategischen Entscheidungen relevant sind und wie Sie KI-Budgets, Bezugsmodelle und Einsparpotenziale systematisch bewerten.

So steuern Sie Ihre KI-Kosten gezielt, statt sie nur zu bezahlen

Künstliche Intelligenz verspricht Effizienz, Automatisierung und bessere Entscheidungsgrundlagen. In der Praxis entsteht jedoch schnell ein neues Kostenrisiko. Entscheidend für die tatsächlichen Kosten sind strategische Weichenstellungen. Dieses Webinar zeigt, wie Sie die Kosten Ihrer KI-Nutzung gezielt steuern. Sie lernen Tokenverbrauch, Lizenzen und KI-Kosten strukturiert zu erfassen, zu bewerten und aktiv zu steuern. Sie erkennen typische Kostentreiber bei ChatGPT & Co. und verstehen, welche Aufgaben ein kleineres oder lokales Modell übernehmen kann und welche Wissensaufgaben
ein grosses Foundation-Modell erfordern. Sie vergleichen Bezugsoptionen und Preismodelle, von amerikanischen Clouds über europäische bis zu Schweizer Rechenzentren, und beurteilen, wann sich Open Source, eine Eigenentwicklung oder ein eingekauftes Produkt wirklich rechnet.

Ihr Praxis-Nutzen

Nach diesem Webinar können Sie KI-Kosten transparent erfassen, geeignete Modelle und Bezugsoptionen wirtschaftlich beurteilen sowie Budgets und Einsparmassnahmen gezielt steuern.

• Sie lernen die KI-Kosten im Unternehmen strukturiert zu erfassen, zuzuordnen und auszuwerten.
• Sie erkennen die typischen Kostentreiber, Kostenfallen und Doppelspurigkeit bei KI-Tools frühzeitig.
• Sie sind in der Lage, abzuwägen, wann sich Open Source, eine Eigenentwicklung oder ein eingekauftes KI-Produkt wirklich lohnt.
• Sie schätzen pragmatisch ein, warum ein lokales Chat-Modell ChatGPT oder Claude nicht ersetzt und welche Folgekosten dabei entstehen.
• Sie definieren KI-Budgets, Nutzungslimiten und Freigabeprozesse praxistauglich.Einschätzen, warum ein lokales Chat-Modell ChatGPT oder Claude nicht ersetzt und welche Folgekosten dabei entstehen.

Inhalte des Webinars

KI-Kosten erfassen und kontrollieren

• Kostenarten von KI-Tools, Lizenzen, APIs und Agenten verstehen
• KI-Kosten strukturiert erfassen, dokumentieren und sichtbar machen
• Laufende Kosten, Projektaufwände und Investitionen einordnen
• Budgets, Nutzungslimiten und Verantwortlichkeiten definieren sowie ein einfaches KI-Kostencontrolling aufbauen

Wirtschaftlichkeit und ROI beurteilen

• Business-Cases für KI-Tools, Automationen und Agenten erstellen
• Kosten, Nutzen, Wirkung und Return on Investment realistisch gegenüberstellen

KI-Modelle und Bezugsoptionen vergleichen

• Routineaufgaben wie Konvertieren, Sortieren und Zusammenfassen kleineren oder lokalen Modellen zuordnen
• Wissensintensive Aufgaben gezielt mit grossen Foundation-Modellen bearbeiten
• Grenzen von Open Source und lokalen Modellen beurteilen, einschliesslich Komplexität, Folgeaufwand und Unterschieden zu ChatGPT oder Claude
• Preismodelle amerikanischer Cloud-Anbieter sowie europäischer und Schweizer Rechenzentren vergleichen
• Wirtschaftlichkeit und Grenzen KI-basierter Eigenentwicklungen gegenüber eingekauften Produkten beurteilen

Kostenfallen vermeiden und Massnahmen ableiten

• Einsparpotenziale ohne Qualitätsverlust erkennen und Massnahmen zur Kostenreduktion und besseren Auslastung entwickelnSchatten-IT und Folgekosten durch ungeeignete interne KI-Lösungen berücksichtigen

Webinarleitung

Für wen ist das Webinar geeinet?

Das Webinar «KI-Kostenfallen erkennen und vermeiden» richtet sich an Controllerinnen und Controller, CFOs und Finanzverantwortliche, Geschäftsführende und Mitglieder der Geschäftsleitung sowie Leiterinnen und Leiter des Rechnungswesens.
Ebenfalls angesprochen sind Verantwortliche für Digitalisierung, künstliche Intelligenz, Innovation und Prozessautomatisierung, IT- und Projektverantwortliche mit Budgetverantwortung, Fachbereichsleitende, die KI-Tools einsetzen, beschaffen oder freigeben, sowie Treuhänderinnen und Treuhänder.
Das Webinar eignet sich insbesondere für Unternehmen, die ihre KI-Ausgaben transparenter machen, Investitionen wirtschaftlich beurteilen und den Einsatz unterschiedlicher KI-Modelle gezielt steuern möchten.

Weiterbildungsplattform myEvents

Über myEvents gelangen Sie mit Ihrem persönlichen Login zu Ihren digitalen Seminarunterlagen und wertvollen Zusatzinformationen für den Praxistransfer.

Methoden

• Systematische Einordnung typischer KI-Kostenarten anhand von Lizenzen, API-Nutzung, Tokenverbrauch und Agenten
• Gegenüberstellung von Kosten, Nutzen und Wirkung anhand von KI-Business-Cases
• Vergleich von Modelltypen, Bezugsoptionen und Preismodellen
• Ableitung von Budget-, Nutzungs- und Einsparmassnahmen anhand typischer Unternehmenssituationen

Häufige Fragen zu KI-Kosten und KI-Kostencontrolling in der Schweiz

Welche Kostenarten sollten Unternehmen bei KI-Anwendungen berücksichtigen?

Neben den Lizenzkosten entstehen bei KI-Anwendungen weitere Ausgaben, beispielsweise durch Tokenverbrauch, API-Nutzung, KI-Agenten und interne Projektaufwände. Hinzu kommen mögliche Investitionen und Folgekosten durch ungeeignete Lösungen. Für ein nachvollziehbares KI-Kostencontrolling sollten diese Kostenarten strukturiert erfasst und zugeordnet werden. Im Webinar lernen Sie, laufende Kosten, Projektaufwände und Investitionen zu unterscheiden und daraus Grundlagen für Budgets und Nutzungslimiten abzuleiten.

Wann lohnt sich ein lokales KI-Modell gegenüber einem grossen Foundation-Modell?

Kleinere oder lokale KI-Modelle können sich für klar abgegrenzte Routineaufgaben wie Konvertieren, Sortieren oder Zusammenfassen eignen. Wissensintensive Aufgaben können dagegen leistungsfähigere Foundation-Modelle erfordern. Bei der Entscheidung zählen nicht nur die direkten Nutzungskosten, sondern auch Komplexität, Betriebsaufwand, Ergebnisqualität und mögliche Folgekosten. Das Webinar behandelt zudem, weshalb ein einfaches lokales Chat-Modell nicht automatisch den Funktionsumfang von ChatGPT oder Claude ersetzt.

Welchen Nutzen vermittelt KI-Kostencontrolling und ROI-Bewertung in der Schweiz?

Das vierstündige Online-Webinar «KI-Kostenfallen erkennen und vermeiden» behandelt die strukturierte Erfassung von KI-Kosten, den Vergleich unterschiedlicher KI-Modelle und Bezugsoptionen sowie die wirtschaftliche Bewertung von KI-Anwendungen. Referent ist Alexander Schmidt, Digitalexperte und KI-Experte sowie Gründer der QuantumX-Solutions GmbH, die KI-Masterclasses und Transformationsberatung anbietet. Die Weiterbildung findet in einem virtuellen Seminarraum statt und richtet sich insbesondere an Personen mit Finanz-, Führungs- oder Budgetverantwortung.

Wie lassen sich die Erkenntnisse im eigenen Unternehmen umsetzen?

Ein erster Schritt besteht darin, vorhandene KI-Tools, Lizenzen, API-Nutzungen und Projektaufwände systematisch zu erfassen. Anschliessend können Sie Kosten und Nutzen gegenüberstellen, geeignete Modelle für unterschiedliche Aufgaben auswählen und Budgets sowie Nutzungslimiten definieren. Das Webinar zeigt, wie sich Einsparpotenziale erkennen lassen, ohne die Qualität der Ergebnisse zu vernachlässigen. Dabei wird auch berücksichtigt, wie ungeeignete interne Angebote die Nutzung privater KI-Tools begünstigen können.

Was kostet das Webinar und welche Leistungen sind enthalten?

Das Online-Webinar «KI-Kostenfallen erkennen und vermeiden» findet jeweils von 08.30 bis 12.30 Uhr statt. Der Teilnahmebetrag beträgt CHF 490.– exkl. MWST. Webinarunterlagen und Zertifikat sind im Preis enthalten. Das Webinar wird vollständig online durchgeführt. Ab zwei gleichzeitigen Buchungen gilt ein Rabatt von 10 Prozent, ab vier Buchungen 15 Prozent. Die Inhalte werden gemäss Ausschreibung entsprechend der Aktualität an neue Entwicklungen, Trends und Technologien im Bereich der künstlichen Intelligenz angepasst.