Total Cost of Ownership für AI

Die größte Falle bei AI-Projekten: die wahren Kosten unterschätzen. Lizenzgebühren sind nur die Spitze des Eisbergs. Wer den TCO nicht kennt, scheitert am Business Case.

Die 5 Kostenblöcke

1. Software & Lizenzen

SaaS-Lösungen: 500–50.000 €/Monat je nach Anbieter und Nutzung
API-Kosten: GPT-4o, Claude, Gemini — Kosten skalieren mit Nutzung (Token-basiert)
Spezialsoftware: Branchenspezifische AI-Tools (z.B. Contract AI, Predictive Maintenance)

2. Infrastruktur

Cloud-Compute: GPU-Instanzen für Training und Inferenz
Speicher: Datenbanken, Data Lakes, Vector Stores
Netzwerk: Bandbreite für Datenübertragung und API-Calls
Sicherheit: Verschlüsselung, Firewalls, Compliance-Infrastruktur

3. Personal

Der größte und oft unterschätzte Kostenblock:

Rolle	Benötigt für	Typische Kosten (p.a.)
AI/ML Engineer	Modell-Entwicklung, Integration	80.000–130.000 €
Data Engineer	Daten-Pipelines, ETL	70.000–110.000 €
Projektmanager	Koordination, Stakeholder	65.000–95.000 €
Fachexperte	Domain-Wissen, Validierung	20 % ihrer Arbeitszeit

4. Datenaufbereitung

Datenbereinigung: 30–50 % des gesamten Projektbudgets
Labeling: Manuelle Annotation von Trainingsdaten
Integration: Anbindung an bestehende Systeme (ERP, CRM, DMS)

5. Hidden Costs

Die Kosten, die niemand einplant:

Change Management: Schulung, Kommunikation, Widerstandsmanagement
Opportunitätskosten: Was könnten die Mitarbeiter stattdessen tun?
Iteration: Erste Version funktioniert selten — 2–3 Iterationen einplanen
Compliance: DSGVO-Konformität, AI Act, Dokumentationspflichten
Wartung: Modell-Drift erfordert regelmäßiges Retraining

TCO-Faustformel

Realer TCO ≈ Lizenzkosten × 3–5

Wenn die Software 50.000 €/Jahr kostet,
planen Sie 150.000–250.000 €/Jahr Gesamtkosten ein.

Praxis-Tipp: Erstellen Sie eine TCO-Übersicht für 3 Jahre. Viele AI-Projekte werden erst ab Jahr 2 profitabel.