KI für präzise Cloud-Kostenprognosen nutzen

Unternehmen stehen zunehmend unter Druck, ihre Cloud-Ausgaben effizient zu gestalten. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) zur Vorhersage von Cloud-Kosten eröffnet neue Möglichkeiten, ausufernde Ausgaben zu bremsen und eine präzisere Budgetplanung zu ermöglichen. Der Einsatz von KI kann helfen, nutzungsbedingte Schwankungen frühzeitig zu erkennen und somit Kosten zu optimieren.

Typische Fehler bei der Vorhersage von Cloud-Ausgaben mit KI

Fehler bei der Datenauswahl: Ein gängiger Fehler ist die Auswahl unzureichender oder irrelevanter Daten, die als Grundlage für die KI-Vorhersagen dienen. Oftmals werden historische Nutzungsdaten verwendet, ohne die aktuellen Unternehmensprozesse oder neue Projekte zu berücksichtigen, die den Verbrauch beeinflussen könnten. Korrektur: Integrieren Sie umfassende Datensätze, die sowohl aktuelle als auch geplante Nutzungsszenarien abdecken, um eine realistische Vorhersage zu ermöglichen.

Mangelfhafte Modellpflege: Nach der Implementierung werden die KI-Modelle häufig vernachlässigt und nicht regelmäßig aktualisiert. Ohne kontinuierliche Anpassung verlieren sie jedoch schnell an Genauigkeit und Relevanz. Korrektur: Implementieren Sie einen Prozess für regelmässige Überprüfungen und Aktualisierungen der Modelle, um Änderungen im Verbrauchsverhalten zügig zu reflektieren.

Fehlende Expertise: Der Einsatz von KI erfordert spezifisches Wissen, das in vielen KMUs nicht ausreichend vorhanden ist. Modelle werden oft falsch konfiguriert und liefern ungenaue Prognosen. Korrektur: Ziehen Sie interne oder externe Experten hinzu, um die Modelle korrekt zu konfigurieren, und investieren Sie in Schulungen, um das interne Know-how zu erweitern.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Datensammlung und -überprüfung: Beginnen Sie mit der Erfassung aller relevanten Cloud-Nutzungsdaten der letzten 12 Monate. Achten Sie dabei auf Vollständigkeit und Aktualität. Ergänzen Sie diese Informationen mit Daten zu neuen Projekten oder sonstigen Veränderungen im Unternehmen, die den Cloud-Bedarf beeinflussen könnten.
2. Modellauswahl und Implementierung: Wählen Sie eine geeignete KI-Technologie oder Softwarelösung aus, die auf die Bedürfnisse Ihres Unternehmens zugeschnitten ist. Wenn Sie über keine interne Expertise verfügen, ziehen Sie Beratung durch einen externen Spezialisten in Betracht. Implementieren Sie das Modell und führen Sie erste Vorhersagen durch.
3. Überprüfung und Anpassung: Setzen Sie in Regelabständen von zwei Wochen eine Sitzung zur Überprüfung der Vorhersagegenauigkeit an. Analysieren Sie Abweichungen und passen Sie das Modell an, basierend auf den Feedback-Schleifen und Veränderungen im Nutzungsverhalten.
4. Schulung und Weiterbildung: Identifizieren Sie interne Verantwortliche für die Betreuung der KI-Modelle und investieren Sie in deren Aus- und Weiterbildung. Stellen Sie sicher, dass diese Mitarbeitenden in der Lage sind, die Modelle zu pflegen und anzupassen.

Durch eine strukturierte und methodische Herangehensweise können Unternehmen innerhalb kurzer Zeit ihre Cloud-Ausgabentransparenz erheblich verbessern und Kosten gezielt optimieren.