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KI steuern, wenn der klassische ROI versagt: Neue KPI-Frameworks für die Praxis

Die traditionelle Business-Case-Berechnung stößt bei der Agilität moderner KI-Projekte an ihre Grenzen. Starr geplante Finanzkennzahlen werden der iterativen Realität Künstlicher Intelligenz nicht gerecht. Dieser Vortrag vermittelt dir ein praxisnahes Instrumentarium, um KI-Initiativen stattdessen anhand ihres technologischen Reifegrads und belastbarer Leistungskennzahlen messbar zu machen. Der Mehrwert für dein Controlling: Du erfährst, wie sich komplexe Systemmetriken – von Inferenzlatenzen über Token-Effizienz bis hin zur Aufgabenerfüllung – nahtlos in greifbare KPIs für das IT-Performance-Management übersetzen lassen. So wird die technologische Leistungsfähigkeit transparent und objektiv bewertbar, und die Lücke zwischen disruptiver Technologie und fundiertem Performance-Management wird geschlossen.

FinOps für KI: Von der Token-Nutzung zur Kostentransparenz

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz wächst rasant. Während Entwicklungsteams Modelle erproben und Fachabteilungen neue Anwendungsfälle umsetzen, fällt es Finanz- und Controlling-Teams häufig schwer, den Überblick zu behalten. Wer nutzt welche Services, zu welchen Kosten, und wer trägt die Verantwortung dafür? Der Vortrag zeigt praxisnah, wie Unternehmen KI-Ausgaben transparent machen, die wichtigsten Preismodelle – von tokenbasierten APIs über Subscriptions bis hin zu Dedicated Capacity – richtig einordnen, Kosten verursachungsgerecht zuordnen und mithilfe geeigneter Governance-Strukturen die Budgetkontrolle zurückgewinnen.