KI-Kosten und Kontrolle: intelligentere Entwicklung mit KI
Die Einführung von KI ist einfach. Sie effektiv zu nutzen, ist schon schwieriger. KI verändert grundlegend, wie schnell Unternehmen ihre Ideen in die Tat umsetzen können. Mit zunehmender Nutzung steigen jedoch auch die Kosten, und damit wächst der Bedarf an Transparenz und Kontrolle. Wir laden alle zu einem praxisorientierten Überblick über das Kostenmanagement und die Steuerung von KI ein, der die geschäftliche Perspektive mit praktischen Erfahrungen aus dem Einsatz agentenbasierter KI-Tools verbindet. Wir werden untersuchen, welche Kennzahlen Unternehmen messen sollten, wo sich durch intelligentere Arbeitsmethoden unnötige Ausgaben einsparen lassen und wie wir die Kontrolle behalten können.
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Ein bekanntes Gefühl: Mit KI scheint plötzlich fast alles möglich zu sein. Ideen, deren Umsetzung früher Monate dauerte, können heute innerhalb weniger Tage zu funktionsfähiger Software werden, und KI ist zu einem festen Bestandteil der täglichen Entwicklungsarbeit geworden. Doch je mehr Teams KI einsetzen, desto höher steigen auch die Kosten. Die Lösung besteht nicht darin, weniger KI zu nutzen. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, zu verstehen, woher die Kosten stammen, was tatsächlich optimiert werden sollte und wie wir ein angemessenes Maß an Kontrolle einführen können, ohne dabei die Entwickler auszubremsen.
Je mehr KI in den Entwicklungsalltag integriert wird, desto schwieriger wird es, die Kosten im Blick zu behalten. Ohne Transparenz ist es zudem nicht einfach zu beurteilen, wo Optimierungen echte Veränderungen bewirken können.
Da sich der Einsatz von KI in immer mehr Teams verbreitet, werden klare Rahmenbedingungen immer wichtiger. Die Herausforderung besteht darin, die Kontrolle zu behalten, ohne dabei die Entwickler auszubremsen.
Die Wahl des Modells, der Kontext, die Prompts und die Tools wirken sich alle auf die KI-Kosten aus. In einer großen Entwicklerorganisation können sich selbst kleine Effizienzverluste schnell summieren.
Es lohnt sich nicht, jeden Token zu optimieren, und die Arbeitszeit der Entwickler kostet ebenfalls Geld. Das Ziel ist es, unnötige Ausgaben zu reduzieren, ohne dabei die Produktivität zu beeinträchtigen.
Das Webinar geht über die neuesten Trends hinaus: Es bietet einen praktischen Rahmen, um fundiertere Entscheidungen über den Einsatz von KI im Unternehmen zu treffen.
Wir geben einen Überblick darüber, welche Faktoren die KI-Kosten beeinflussen, wenn der Einsatz auf immer mehr Entwicklerteams ausgeweitet wird, wie sich diese Kosten im gesamten Unternehmen summieren und wo eine Optimierung wesentliche Veränderungen bewirken kann, ohne den durch KI geschaffenen Mehrwert zu schmälern.
Wir zeigen Ihnen, worauf Organisationen achten sollten, welche Entscheidungen und Rahmenbedingungen zentral gesteuert werden sollten und wo Entwickler die Freiheit benötigen, selbst zu entscheiden, wie sie arbeiten, ohne dass wir ihnen unnötige Hindernisse in den Weg legen.
Wir zeigen Ihnen, wie sich unnötige Kosten durch den bewussten Einsatz von Kontext, Caching und Sitzungsverwaltung reduzieren lassen, ohne dass die Produktivität der Entwickler darunter leidet.
Hier erfahren Sie, wann es sich lohnt, ein leistungsstärkeres Modell zu verwenden, und wann ein schnelleres, kostengünstigeres Modell die Aufgabe genauso gut erledigt.
Es wird auch darum gehen, wie gezielte Eingabeaufforderungen, ein übersichtlicheres Instrumentarium und bessere Arbeitsmethoden dazu beitragen, die Kosten zu senken und die Qualität der von der KI gelieferten Ergebnisse zu verbessern.
Wir empfehlen dieses Webinar Führungskräften aus den Bereichen Wirtschaft und Technologie, die sich bereits mit KI auskennen, diese gerade einführen oder ausweiten und erreichen möchten, dass diese Schnelligkeit einen nachhaltigen geschäftlichen Mehrwert schafft.
Dies ist besonders relevant, wenn:
Als Technologieleiter (z. B. CTO, CIO, VP Engineering oder Head of Engineering) ist er für Entscheidungen im Bereich KI und Technologie verantwortlich;
setzt in seinen Entwicklungsteams bereits agentenbasierte KI-Tools ein und möchte deren Nutzung effizienter gestalten;
stellt fest, dass die Kosten mit der zunehmenden Verbreitung der KI steigen, und benötigt einen klareren Überblick darüber, was hinter diesen Ausgaben steckt;
Im Zuge der immer umfassenderen Einführung von KI muss entschieden werden, was zentral geregelt und was den Entwicklern überlassen werden soll;
mehr Transparenz und Kontrolle beim Einsatz von KI schaffen möchte, ohne dabei die Arbeit der Entwicklerteams zu verlangsamen;
sucht nach praktischen Lösungen, um unnötige KI-Kosten zu senken und gleichzeitig die Produktivität der Entwickler aufrechtzuerhalten.
01 | KI-KOSTEN
Was führt zu einem Anstieg der KI-Kosten, wenn sich der Einsatz im gesamten Unternehmen ausweitet, und wie können Unternehmen nachvollziehen, woher diese Ausgaben stammen?
02 | STEUERUNG UND KONTROLLE
Worauf sollten Unternehmen achten, was sollten sie messen und wie sollten sie vorgehen, damit der Einsatz von KI transparent und effizient bleibt und nicht außer Kontrolle gerät?
03 | ENTWICKLUNGSPROZESSE
Praktische Methoden, wie sich Kontext, Caching und Sitzungen effizienter verwalten lassen, wie sich unnötiger Token-Verbrauch reduzieren lässt und wie sich im täglichen Entwicklungsalltag mehr Nutzen aus der KI ziehen lässt.
04 | MODELLE UND WERKZEUGE
Wie können eine bewusstere Modellauswahl, gezielte Prompts und ein übersichtlicheres Toolset dazu beitragen, die Kosten zu senken und die Ergebnisse zu verbessern?
05 | KOSTEN VS. PRODUKTIVITÄT
Wie können Entwicklungsteams ihre KI-Kosten senken, ohne dabei die Produktivität zu beeinträchtigen – und ohne mehr Entwicklerzeit für die Kosteneinsparungen aufzuwenden, als es sich lohnt?
Zwei Perspektiven zu den Kosten und zur Kontrolle von KI: zum einen die geschäftlichen Auswirkungen und die Steuerung, zum anderen die praktischen Erfahrungen mit KI-gestützter Softwareentwicklung.
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Er leitet die Geschäftsbereiche von Gloster Digital im Vereinigten Königreich, in Irland und auf den Philippinen. Er verfügt über zwei Jahrzehnte Erfahrung in der Implementierung von IT-Produkten und -Plattformen auf Unternehmensebene für Kunden in den Regionen EMEA und APAC.
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Er leitet die internationalen Vertriebs- und Marketingaktivitäten von Gloster Digital im Vereinigten Königreich und in der DACH-Region. Er vertritt die geschäftliche Perspektive in Fragen der KI-Kosten, des Managements und der groß angelegten Einführung.
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Über 10 Jahre Erfahrung als Softwarearchitekt im Bereich kritischer Unternehmenssysteme. András bringt die technologische Perspektive ein: Sein Fokus liegt auf einer effizienten, KI-gestützten Entwicklung, den Kosten und der Produktivität der Entwickler.
Geschäftliche und technologische Aspekte zu den Kosten, der Kontrolle und der effizienten Einführung von KI.
Praktische Erfahrungen mit agentenbasierten KI-Tools und Entwicklungsabläufen.
Konkrete Beispiele, Erkenntnisse und praktische Ideen, die sich sowohl in der eigenen Organisation als auch in den Entwicklungsteams gut umsetzen lassen.
Gloster entwickelt, modernisiert und skaliert seit mehr als zwei Jahrzehnten Unternehmenssoftware. Heute verbinden wir diese Entwicklungserfahrung mit KI, damit Unternehmen schneller vorankommen können, während Sicherheit, Skalierbarkeit, Wartbarkeit und langfristiger geschäftlicher Nutzen weiterhin im Mittelpunkt stehen.
Jahre Erfahrung im Bereich Unternehmens-IT und Softwarebereitstellung
Fachkraft bei einer internationalen Organisation
Region: Ungarn, England, Deutschland und die USA
An der Budapester Wertpapierbörse notiertes Unternehmen
Wir kombinieren unser fundiertes Fachwissen in der Softwareentwicklung mit führenden Cloud-, Sicherheits- und KI-Technologien, um Lösungen zu entwickeln, die genau auf die tatsächlichen Geschäftsabläufe zugeschnitten sind.
