Optimierte Cloud-Kosten durch KI-gestützte Vorhersage

Die Bedeutung einer präzisen Vorhersage der Cloud-Ausgaben mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) wächst zunehmend, insbesondere für KMUs in der Schweiz, die auf Kosteneffizienz angewiesen sind. Ein klarer Vorteil besteht darin, dass durch den Einsatz von KI-gestützten Vorhersagesystemen nicht nur die Budgetierung genauer erfolgt, sondern auch unerwartete Kosten vermieden werden können.

Typische Fehler bei der Vorhersage von Cloud-Ausgaben

Erster Fehler: Eine weit verbreitete Tücke besteht in der unzureichenden Datenbasis für die KI-Modelle. Oftmals werden die historischen Nutzungsdaten, auf denen die KI ihre Prognosen stützt, nicht vollständig oder nicht akkurat genug gesammelt. Dieser Fehler führt dazu, dass die Vorhersagen unzuverlässig und ungenau werden. Um dies zu korrigieren, sollten Unternehmen sicherstellen, dass sie umfassende und saubere Datensätze zur Verfügung stellen, die alle relevanten Nutzungsinformationen enthalten.

Zweiter Fehler: Ein weiterer häufiger Fehler ist das Fehlen einer kontinuierlichen Anpassung und Feinabstimmung des KI-Modells. Cloud-Umgebungen sind dynamisch und ändern sich stetig, dennoch bleiben die KI-Modelle oft statisch. Dies passiert, wenn Anpassungen der Modelle an neue Nutzungsgewohnheiten oder geänderte Geschäftsanforderungen unterbleiben. Die Lösung liegt hier in der Implementierung von kontinuierlichen Überprüfungs- und Anpassungsprozessen, um die KI-Modelle stets auf dem aktuellen Stand zu halten.

Ein dritter Fehler besteht in der Vernachlässigung der Integration von KI-Vorhersagen in das Gesamtbudgetplanungsprozess. Ohne eine enge Verknüpfung der prognostizierten Ausgaben mit der Finanzplanung des Unternehmens bleiben Einsparpotentiale häufig unentdeckt. Um diesen Fehler zu beheben, sollten die prognostizierten Cloud-Ausgaben regelmässig mit den finanziellen Gesamtplänen abgeglichen und entsprechende Anpassungen vorgenommen werden.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

1. Datenqualität verbessern: Beginnen Sie damit, einen Data-Audit durchzuführen, um sicherzustellen, dass alle relevanten Cloud-Nutzungsdaten korrekt erfasst und vollständig bereitgestellt werden. Prüfen Sie die Systeme auf mögliche Fehler bei der Datensammlung und implementieren Sie Mechanismen zur Verbesserung der Datenintegrität.
2. KI-Modellüberprüfung und -anpassung: Planen Sie ein wöchentliches Meeting mit Ihrem IT-Team ein, um die Leistungsfähigkeit Ihres aktuellen KI-Systems zu prüfen. Stellen Sie sicher, dass Ihr Modell auf dem neuesten Stand ist und bei Bedarf Anpassungen vorgenommen werden. Setzen Sie Tools für die kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD) ein, um Modellaktualisierungen zu erleichtern.
3. Integration in die Finanzplanung: Schulen Sie Ihr Finanzteam darauf, die prognostizierten Ausgabedaten aktiv in die Budgetplanung einzubeziehen. Erstellen Sie einen Prozess, bei dem die Finanzabteilung und die IT-Abteilung in regelmässigem Austausch stehen, um schnell auf Abweichungen in der Prognose reagieren zu können.

Indem Sie diese Schritte in den nächsten 14 bis 30 Tagen umsetzen, können Sie Ihre Cloud-Kostenprognosen mithilfe von KI zuverlässig gestalten und fundierte Entscheidungen treffen, die zu einer Optimierung Ihrer Ausgaben führen.