Wichtige Erkenntnisse
- Die KI-Preisgestaltung pro Arbeitsplatz verbirgt oft erhebliche Verschwendung — Organisationen zahlen typischerweise für 500 Arbeitsplätze, erhalten aber nur von 200 aktiven Nutzern Wert
- Die tatsächliche Kostenstruktur von KI (Rechenleistung, Tokens, Abruf) variiert dramatisch je nach Nutzer, wodurch Pro-Arbeitsplatz-Modelle nicht mit der tatsächlichen Wertlieferung übereinstimmen
- Nutzungsbasierte Modelle richten die Ausgaben besser am Geschäftswert aus und stellen sicher, dass Sie nur für die KI bezahlen, die Ihr Team aktiv nutzt
Machen wir eine Rechnung, die wahrscheinlich noch niemand in Ihrer Organisation gemacht hat.
Ihr Unternehmen hat 500 Mitarbeiter. Sie evaluieren KI-Tools. Das, das Ihrem Team gefällt, kostet 30 € pro Nutzer und Monat.
Das sind 180.000 € pro Jahr.
Aber hier ist, was die Rechnung Ihnen nicht zeigt: Innerhalb von sechs Monaten werden vielleicht 100 dieser Personen das Tool regelmäßig nutzen. Weitere 150 werden sich gelegentlich einloggen. Die restlichen 250 werden vergessen, dass es existiert.
Die effektiven Kosten pro aktivem Nutzer, wenn nur 40 % der Arbeitsplätze tatsächlich genutzt werden — mehr als das Doppelte des Listenpreises.
Sie zahlen 180.000 €. Sie erhalten Wert von vielleicht 60.000 € an Arbeitsplätzen.
Der Rest ist Verschwendung — aber es ist unsichtbare Verschwendung, verborgen in einem Budgetposten, der aussieht, als würde er wie beabsichtigt funktionieren. Das ist die versteckte Wirtschaftlichkeit der KI-Preisgestaltung pro Arbeitsplatz, und sie kostet Unternehmen weit mehr, als ihnen bewusst ist.
Wie wir hierher gekommen sind
Die Preisgestaltung pro Arbeitsplatz machte bei traditioneller Software Sinn. Wenn Sie eine CRM-Lizenz oder eine Office-Produktivitätssuite kauften, kauften Sie Zugang zu einem statischen Tool. Jeder Nutzer verbrauchte ungefähr die gleichen Ressourcen. Die Grenzkosten für Nutzer #500 waren fast identisch mit denen für Nutzer #5.
Also berechneten die Anbieter pro Arbeitsplatz, die Kunden budgetierten pro Arbeitsplatz, und jeder verstand das Modell.
Dann kam KI, und alle haben einfach... das gleiche Preismodell weiter verwendet. Es ließ den Übergang vertraut erscheinen. Unternehmen wussten, wie sie es budgetieren sollten. Anbieter wussten, wie sie es verkaufen sollten.
Aber die Wirtschaftlichkeit von KI ist grundlegend anders, und sie in ein Pro-Arbeitsplatz-Modell zu zwingen, schafft Probleme, die sich mit der Zeit aufschichten.
Die Fehlanreize der Anbieter: Wenn Anbieter Sie an Pro-Arbeitsplatz-Verträge binden, sind ihre Einnahmen unabhängig von Ihrem Bereitstellungserfolg gesichert. Sie haben einen Anreiz, Lizenzen zu verkaufen, nicht das tiefe, tägliche Engagement zu fördern, das Ihr Geschäft tatsächlich transformiert.
Die tatsächliche Kostenstruktur von KI
Hier ist, was wirklich passiert, wenn jemand ein KI-Tool nutzt:
Rechenressourcen: Jede Anfrage verbraucht Rechenressourcen. Große Sprachmodelle laufen auf teurer GPU-Infrastruktur, und diese Infrastruktur kostet jedes Mal Geld, wenn sie eine Anfrage verarbeitet. Einfache Fragen kosten weniger. Komplexe Analysen kosten mehr.
Token-Verarbeitung: KI-Modelle berechnen nach Tokens — grob gesagt, Wörter — sowohl Eingabe als auch Ausgabe. Eine schnelle Frage kann ein paar hundert Tokens verwenden. Eine Dokumentenanalyse kann Zehntausende verwenden.
Abrufkosten: Wenn KI Ihre Wissensbasis durchsucht, um relevante Informationen zu finden, ist das auch nicht kostenlos. Anspruchsvollerer Abruf bedeutet bessere Antworten, aber auch höhere Kosten.
Ein Power-User, der 50 komplexe Anfragen pro Tag ausführt, kann 100-mal so viele Ressourcen verbrauchen wie jemand, der eine einfache Frage pro Woche stellt. Aber bei der Preisgestaltung pro Arbeitsplatz zahlen sie den gleichen Betrag.
Diese Diskrepanz zwischen Preis und Kosten schafft seltsame Anreize für alle Beteiligten.
Was die Preisgestaltung pro Arbeitsplatz Sie wirklich kostet
Über den Listenpreis hinaus hat die KI-Preisgestaltung pro Arbeitsplatz mehrere versteckte Kosten, die in Ihrer Erstanalyse nicht auftauchen.
Die Rollout-Steuer. Sie können es sich nicht leisten, jedem Zugang zu 30 € pro Kopf zu geben, also beginnen Sie mit einem Pilotteam. Dann erweitern Sie auf eine andere Abteilung. Dann eine weitere. Jede Erweiterung erfordert Budgetgenehmigung, Beschaffungszyklen und politisches Kapital. Bis KI Ihre gesamte Organisation erreicht, haben Sie Monate mit bürokratischer Reibung verbracht, die ein anderes Preismodell vollständig vermieden hätte.
Das Rationierungsproblem. Jemand muss entscheiden, wer Arbeitsplätze bekommt und wer nicht. Das bedeutet, jemand entscheidet, wer Zugang zu Produktivitätstools hat und wer nicht. Ihre bestbezahlten Wissensarbeiter bekommen wahrscheinlich Arbeitsplätze. Ihre Mitarbeiter an der Front — die, die Kundenanrufe beantworten, Bestellungen bearbeiten und neue Mitarbeiter einarbeiten — wahrscheinlich nicht. Die Menschen, die am meisten von KI-Unterstützung profitieren könnten, sind oft die Letzten, die sie bekommen.
Der Shelfware-Effekt: Sie zahlen für 500 Arbeitsplätze, aber Sie haben keinen Mechanismus, ungenutzte Lizenzen an Personen umzuverteilen, die sie tatsächlich nutzen könnten. Diese Marketing-Koordinatorin, die Zugang angefordert hat, ihn zweimal genutzt und dann vergessen hat? Sie zahlen immer noch für ihren Arbeitsplatz. Und Sie wissen es wahrscheinlich nicht einmal.
Die Budgetobergrenze. Irgendwann erreichen Sie die maximale Anzahl von Arbeitsplätzen, die die Finanzabteilung genehmigen wird. Sie stecken bei dieser Zahl fest, auch wenn die Nachfrage sie übersteigt, auch wenn der ROI mehr rechtfertigen würde. Das Preismodell schafft eine künstliche Obergrenze für die Wertschöpfung.
Das Schatten-KI-Problem. Mitarbeiter, die keine Arbeitsplätze bekommen, finden Workarounds. Sie nutzen persönliche ChatGPT-Konten. Sie kopieren Unternehmensdaten in kostenlose Tools. Sie finden Wege, KI-Unterstützung zu bekommen, die die IT nicht sehen, regulieren oder sichern kann. Ihre Preisgestaltung pro Arbeitsplatz hat gerade sensible Daten außerhalb Ihrer Kontrolle gebracht.
Die Rechnung, die niemand macht
Hier ist eine Übung, die sich vor Ihrer nächsten KI-Beschaffung lohnt.
Schauen Sie sich Ihre aktuellen Softwaretools an, die pro Arbeitsplatz berechnen. Berechnen Sie für jedes den Prozentsatz der lizenzierten Nutzer, die das Tool jeden Monat aktiv nutzen. Für die meisten Unternehmenssoftware liegt diese Zahl zwischen 40 % und 70 %.
Wenden Sie nun denselben Prozentsatz auf Ihre KI-Preisgestaltung an. Wenn Sie für 500 Arbeitsplätze zahlen und 50 % aktive Nutzung erwarten, zahlen Sie wirklich 60 € pro aktivem Nutzer, nicht 30 €.
Aber es wird schlimmer. Unter den aktiven Nutzern variiert das Engagement enorm. Manche Menschen nutzen KI ständig. Manche nutzen sie einmal pro Woche. Wenn Sie das berücksichtigen, könnten die effektiven Kosten pro sinnvoller Nutzung 100 € oder mehr pro Nutzer betragen.
Hätten Sie diesen Kauf bei 100 € pro Nutzer genehmigt? Wahrscheinlich nicht. Aber das ist es, was Sie tatsächlich zahlen.
Die Alternative: Nutzungsbasierte Preisgestaltung
Es gibt ein anderes Modell, das an Bedeutung gewinnt, besonders bei KI-nativen Unternehmen: Berechnen, was Menschen tatsächlich nutzen.
Die Logik ist einfach. KI hat echte Grenzkosten. Die nutzungsbasierte Preisgestaltung richtet den Preis, den Sie zahlen, am Wert aus, den Sie erhalten, und an den Kosten, die dem Anbieter entstehen. Vielnutzer zahlen mehr, weil sie mehr bekommen. Wenignutzer zahlen weniger. Nicht-Nutzer zahlen nichts.
Dies verändert die Wirtschaftlichkeit auf mehrere wichtige Arten.
Eintrittsbarrieren beseitigen: Dieses Modell schafft eine «Testen vor dem Kauf“-Dynamik innerhalb Ihrer eigenen Organisation. Weil es keine Vorabstrafe für das Hinzufügen eines Nutzers gibt, können Sie der gesamten Firma sofort Zugang gewähren. Dies ermöglicht die organische Entdeckung von Anwendungsfällen, die Sie nie vorhergesehen haben.
Jeder kann Zugang haben. Wenn das Hinzufügen eines Nutzers nichts kostet, bis er das Tool tatsächlich nutzt, können Sie Ihrer gesamten Organisation vom ersten Tag an Zugang geben. Keine Rationierung. Keine Entscheidung, wer Innovation verdient. Jeder kann entdecken, was KI für ihn tut.
Die Kosten folgen dem Wert. Wenn ein Team KI intensiv nutzt, liegt das vermutlich daran, dass es hohen Wert daraus zieht. Sie zahlen mehr, aber Sie bekommen mehr. Wenn ein Team es nicht nutzt, zahlen Sie nicht dafür. Das Budget fließt natürlich dahin, wo der Wert ist.
Adoption wird nicht bestraft. Bei der Preisgestaltung pro Arbeitsplatz bedeutet erfolgreiche Adoption Budgetdruck. «Alle wollen Zugang“ wird zu einem Problem, das gelöst werden muss. Bei nutzungsbasierter Preisgestaltung ist Adoption einfach... Adoption. Sie skaliert natürlich.
Das Budget wird auf andere Weise planbar. Sie können Ausgabenobergrenzen festlegen, die Ihre maximalen monatlichen Kosten garantieren. Sie kennen Ihre Obergrenze. Was variiert, ist, wie viel Wert Sie innerhalb dieser Obergrenze extrahieren.
Die Checkliste für CFOs
Wenn Sie KI-Tools evaluieren, sind hier die Fragen, die Sie stellen sollten:
Was sind die wahren Kosten pro aktivem Nutzer? Akzeptieren Sie nicht den Listenpreis. Schätzen Sie realistische Adoptionsraten und berechnen Sie die effektiven Kosten.
Was passiert, wenn wir expandieren wollen? Gibt es einen natürlichen Weg zum unternehmensweiten Rollout, oder wird jede Erweiterung einen neuen Budgetkampf erfordern?
Wie gehen wir mit variabler Nutzung um? Wenn ein Team KI zehnmal mehr nutzt als ein anderes, berücksichtigt das Preismodell das? Oder subventionieren wir Wenignutzer mit dem Budget der Vielnutzer?
Was sind die Kosten der Nicht-Adoption? Wenn 40 % der Arbeitsplätze ungenutzt bleiben, was bedeutet das für unseren effektiven ROI? Wie würde das unsere Entscheidung ändern?
Gibt es Ausgabenkontrollen? Bei nutzungsbasierten Modellen, können wir Obergrenzen setzen? Benachrichtigungen erhalten? Unkontrollierte Kosten verhindern?
Was tun Mitarbeiter ohne Zugang? Wenn wir Arbeitsplätze begrenzen, finden die Leute Workarounds? Was sind die Sicherheitskosten von Schatten-KI?
Eine andere Denkweise
Die eigentliche Frage ist nicht «Was kostet KI?“ sondern «Was kostet KI im Verhältnis zum Wert, den sie schafft?“
Die Preisgestaltung pro Arbeitsplatz macht diese Berechnung schwieriger als nötig. Sie zahlen einen festen Betrag unabhängig davon, wie viel Wert Sie extrahieren. Der Preis ist planbar, aber der ROI ist undurchsichtig.
Die nutzungsbasierte Preisgestaltung bindet die Kosten direkt an die Aktivität. Wenn Sie mehr zahlen, liegt das daran, dass die Leute es mehr nutzen. Wenn sie es mehr nutzen, finden sie vermutlich Wert. Der Preis variiert, aber die Beziehung zwischen Kosten und Wert ist klar.
Sie können vollkommen planbare 180.000 € pro Jahr für ein Tool zahlen, das 50.000 € an Wert liefert. Der Budgetposten sieht sauber aus. Der ROI ist schrecklich.
Für CFOs, die an die Planbarkeit von Pro-Arbeitsplatz-Modellen gewöhnt sind, kann nutzungsbasiert unsicher erscheinen. Aber planbare Kosten sind nicht dasselbe wie planbarer Wert.
Der Übergang
Die Branche bewegt sich langsam zur nutzungsbasierten Preisgestaltung. Die großen Cloud-Plattformen funktionieren bereits so. API-basierte KI-Dienste funktionieren so. Das Pro-Arbeitsplatz-Modell ist ein Überbleibsel aus einer Zeit, als die Software-Wirtschaftlichkeit anders war.
Wenn Sie heute KI-Tools evaluieren, haben Sie wahrscheinlich Optionen. Einige Anbieter berechnen noch pro Arbeitsplatz. Andere sind zu nutzungsbasierten Modellen übergegangen. Einige bieten hybride Ansätze.
Die richtige Antwort hängt von Ihrer Organisation ab. Wenn Sie zuversichtlich sind, dass jeder Arbeitsplatz intensiv genutzt wird, könnte das Pro-Arbeitsplatz-Modell gut funktionieren. Wenn Sie variable Adoption erwarten — was für die meisten Organisationen die Realität ist — verdienen nutzungsbasierte Modelle ernsthafte Überlegung.
Machen Sie mindestens die Rechnung. Die echte Rechnung, nicht die Rechnung des Anbieters. Berücksichtigen Sie realistische Adoptionsraten. Bedenken Sie die Kosten der Rationierung und die Kosten ungenutzter Lizenzen. Beziehen Sie das Schatten-KI-Problem ein.
Wenn Sie diese Zahlen durchrechnen, sieht das «planbare“ Pro-Arbeitsplatz-Modell oft viel weniger attraktiv aus als auf der ersten Folie der Verkaufspräsentation.
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