Total Cost of Ownership als Schlüssel zum Erfolg von KI im deutschen Mittelstand

Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz (KI) steht der deutsche Mittelstand vor einer Chance, seine Prozesse zu optimieren und neue Geschäftsfelder zu erschließen. Doch bevor man in KI investiert, ist es wichtig, die gesamten Kosten eines solchen Projekts zu berücksichtigen – das sogenannte Total-Cost-of-Ownership (TCO). In diesem Artikel werden wir die verschiedenen Komponenten beleuchten, die bei der Kalkulation der TCO berücksichtigt werden müssen: Lizenzen, Betrieb, Datenpflege, Schulung und Support.

Einführung in KI im Mittelstand

KI ist nicht mehr nur ein Thema für Großkonzerne. Auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) können von KI profitieren, indem sie Effizienzgewinne erzielen, neue Produkte entwickeln und ihre Kundenbeziehungen stärken. Laut aktuellen Studien planten im Jahr 2025 bereits 21 % der mittelständischen Unternehmen den Einsatz von KI in naher Zukunft, was zeigt, dass das Interesse stetig wächst[1]. KI kann in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden – von der Produktion über den Vertrieb bis hin zur Kundenkommunikation[2].

Bestandteile der Total-Cost-of-Ownership

Um die TCO für KI-Anwendungen korrekt zu berechnen, müssen verschiedene Kostenfaktoren berücksichtigt werden:

1. Lizenzen

Lizenzkosten sind oft die anfänglich sichtbarsten Kosten für KI-Anwendungen. Sie beinhalten die Gebühren für die Nutzung von Softwarelizenzen, die entweder als monatliche oder jährliche Abonnements berechnet werden. Diese Kosten können je nach Komplexität der eingesetzten Technologie und der Anzahl der Nutzer variieren. Es ist wichtig, die Lizenzstruktur zu verstehen und abzuschätzen, wie sie sich im Laufe der Zeit entwickeln könnte. Manche Anbieter bieten skalierbare Lizenzen an, was besonders für Unternehmen interessant ist, die in der Zukunft wachsen möchten.

2. Betrieb

Der Betrieb von KI-Systemen umfasst die laufenden Kosten für die Infrastruktur, auf der die Anwendungen ausgeführt werden. Dazu gehören Serverkosten, Rechenleistung, Speicherplatz und die Kosten für die Wartung und Kommunikationsinfrastruktur. Wenn die KI-Anwendung in der Cloud gehostet wird, fallen zusätzliche Kosten für die Cloud-Dienste an. Der Betrieb kann auch die Kosten für die Skalierbarkeit und Flexibilität der Systeme umfassen, um auf veränderte Geschäftsanforderungen reagieren zu können.

3. Datenpflege

KI-Systeme basieren auf Daten. Die Qualität und Menge der Daten bestimmen die Effektivität der KI-Anwendung. Daher sind die Kosten für die Datenpflege entscheidend. Dies umfasst die Erfassung, Speicherung, Analyse und Aufbereitung der Daten. Unternehmen müssen investieren, um sicherzustellen, dass die Daten aktuell sind, korrekt gespeichert werden und den Anforderungen der KI-Systeme entsprechen. Zudem müssen Datensicherheitsmaßnahmen implementiert werden, um sensible Informationen zu schützen.

4. Schulung

Die Einführung von KI erfordert oft eine Schulung der Mitarbeiter, um sicherzustellen, dass sie die neuen Technologien effektiv nutzen können. Diese Schulungen können interne oder externe Kurse umfassen. Die Kosten für die Schulung hängen von der Komplexität der Technologie und der Anzahl der zu schulenden Mitarbeiter ab. Auch zukünftige Updates und Anpassungen der Systeme erfordern fortlaufende Schulungen.

5. Support

Für den reibungslosen Betrieb von KI-Systemen ist ein guter Support entscheidend. Dies umfasst sowohl technischen Support, der bei Problemen mit der Software oder Infrastruktur hilft, als auch Nutzersupport für Anwender. Unternehmen müssen entscheiden, ob sie einen internen Support aufbauen oder externe Dienstleister beauftragen möchten. Die Kosten für den Support können erheblich sein, insbesondere wenn es um komplexe Systeme geht.

Fallbeispiele aus dem Mittelstand

Um die Relevanz der TCO-Kalkulation zu illustrieren, sind einige konkrete Beispiele aus dem Mittelstand hilfreich:

• Qualitätsmanagement in der Produktion:

  Ein mittelständisches Unternehmen im Maschinenbau setzt KI zur Qualitätskontrolle ein. Die Lizenzkosten für die Software betragen jährlich etwa 10.000 Euro. Die Betriebskosten für den Server und die Wartung belaufen sich auf zusätzliche 5.000 Euro pro Jahr. Die Schulung der Mitarbeiter kostet etwa 3.000 Euro pro Jahr. Der Support wird von einem externen IT-Dienstleister übernommen, was jährlich etwa 2.000 Euro kostet. Die Datenpflege erfordert eine regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung der Produktionsdaten, was etwa 4.000 Euro im Jahr kostet. Insgesamt beträgt die TCO für dieses Projekt etwa 24.000 Euro jährlich.

• Vorhersage von Maschinenwartung:

  Ein Unternehmen im Maschinenbau nutzt KI, um Maschinenstillstände vorherzusagen. Die Lizenzkosten für die spezialisierte Software betragen etwa 15.000 Euro pro Jahr. Die Betriebskosten für die erforderliche Hardware und Infrastruktur summieren sich auf etwa 8.000 Euro pro Jahr. Die Schulung der Wartungsteams kostet etwa 5.000 Euro pro Jahr. Der Support wird intern betrieben, was jährlich etwa 3.000 Euro kostet. Die Datenpflege erfordert den regelmäßigen Datenaustausch mit Sensoren, was etwa 6.000 Euro im Jahr kostet. Insgesamt beträgt die TCO für dieses Projekt etwa 37.000 Euro pro Jahr.

Herausforderungen und Chancen

Der Einsatz von KI im Mittelstand bietet zahlreiche Chancen, aber auch Herausforderungen. Einige der größten Hürden sind die mangelnde KI-Kompetenz, unzureichende Datenqualität und strategische Defizite[11]. Dennoch bieten KI-Anwendungen erhebliche Potenziale für Effizienzsteigerungen und neue Geschäftsfelder. Unternehmen, die jetzt handeln und gezielt investieren, können sich zu Vorreitern in ihrer Branche entwickeln.

Um die TCO effektiv zu managen, ist es wichtig, eine klare Strategie zu entwickeln und die Kosten laufend zu überwachen. Dies kann durch regelmäßige Prüfungen der Lizenzvereinbarungen, Betriebskosten und Schulungsbedarfe erfolgen. Zudem sollte die Datenqualität kontinuierlich verbessert und der Support effektiv organisiert werden.

Fazit

Die Kalkulation der Total-Cost-of-Ownership für KI-Anwendungen ist entscheidend, um die wirtschaftliche Tragfähigkeit eines Projekts zu beurteilen. Durch die Berücksichtigung von Lizenzen, Betrieb, Datenpflege, Schulung und Support kann ein Unternehmen sicherstellen, dass es die richtigen Entscheidungen trifft und die KI-Einführung erfolgreich wird.

Mit einer klaren Strategie und einem durchdachten Ansatz können KMUs die Vorteile von KI voll ausschöpfen und ihre Position im Wettbewerb stärken. Die Zukunft der KI bietet viele Chancen, doch es ist wichtig, dass Unternehmen schnell handeln, um nicht den Anschluss zu verpassen.