Die Optimierung der IT-Kosten hat für IT-Teams inzwischen höchste Priorität, so der Technology at Work Report 2025 von Ivanti. Unsere Umfrage ergab, dass Kostenoptimierung als entscheidendes strategisches Ziel für 2025 genannt wurde – noch vor der Verbesserung der Cybersicherheit, Investitionen in Infrastruktur und der Einführung von KI-/ML-Technologie.

Obwohl viele Unternehmen KI und Automatisierung vor allem im Hinblick auf kurzfristige operative Verbesserungen betrachten, haben viele das volle Potenzial von KI noch nicht ausgeschöpft, um die Art und Weise zu verändern, wie die IT Kosten verwaltet, prognostiziert und optimiert.

Es ist klar, dass IT-Teams den Nutzen von KI im Tagesgeschäft bereits sehr positiv einschätzen. Die IT ist derzeit führend bei der KI-Implementierung: 36 % der IT-Teams nutzen generative KI, wie McKinsey-Untersuchungen vom März 2025 zeigen – mehr als jede andere Unternehmensfunktion.

Während IT-Teams KI regelmäßig für Coding, Support-Tickets und andere alltägliche Aufgaben einsetzen, blicken viele Unternehmen nicht über diese kurzfristigen Effizienzgewinne hinaus. Zu oft übersehen IT-Führungskräfte das ungenutzte Potenzial von KI für unternehmensweite Optimierung.

Diese Verlagerung von schrittweisen Produktivitätsgewinnen hin zu strategischer Kostenoptimierung setzt Ressourcen frei und gibt IT-Führungskräften die Flexibilität, sich auf Innovation, langfristige Transformation und die konsequente Ausrichtung des Betriebs an einer sich schnell wandelnden Geschäftsstrategie zu konzentrieren.

Da CIOs zunehmend unter Druck stehen, „mit weniger mehr zu erreichen“, kann KI-gestützte IT-Kostenoptimierung unnötige IT-Ausgaben reduzieren, Investitionen rechtfertigen und im gesamten Unternehmen strategischen Mehrwert schaffen.

Bevor diese Transformation gelingen kann, müssen Unternehmen jedoch zunächst die größten Ursachen ineffizienter Ausgaben verstehen und die wertvollsten Bereiche identifizieren, in denen sie KI-Funktionen nutzen können, um Ressourcen besser zuzuweisen und ihr IT-Budget optimal einzusetzen.

Wesentliche Hindernisse für die IT-Kostenoptimierung

Herausforderungen im Kostenmanagement sind systemischer Natur. Ineffiziente IT-Ausgaben entstehen durch sich verstärkende Schwachstellen in Systemen, Prozessen und Führungsstrukturen. Mehr als die Hälfte der IT-Fachkräfte gab laut Ivanti-Studie 2025 an, dass unnötige IT-Ausgaben in ihrem Unternehmen ein erhebliches Problem darstellen.

Unnötige IT-Ausgaben sind besonders gravierend in hochkomplexen Branchen wie Telekommunikation und öffentlicher Verwaltung, in denen Altsysteme und weitverzweigte Anbieterbeziehungen die Nachverfolgung und Kontrolle der Ausgaben erschweren. Diese Branchen stehen stärker unter Kostensenkungsdruck, da unkontrollierte Verschwendung ihre Fähigkeit einschränkt, strategische Initiativen zu finanzieren und kritische Infrastruktur zu modernisieren.

Monatliche Anbieterprüfungen, vierteljährliche Budgetabgleiche und jährliche Vertragsverhandlungen können mit der dynamischen IT-Landschaft von heute kaum Schritt halten. Cloud-Ausgaben von Unternehmen können über Nacht stark ansteigen, und die technische Komplexität nimmt durch dezentrale Beschaffung, Schatten-IT und mangelnde Transparenz über Assets schnell zu. Beispielsweise nannten 38 % der von Ivanti befragten IT-Fachkräfte „technische Komplexität“ als ein wesentliches Hindernis für einen effektiven IT-Betrieb.

Mit Blick auf die Zukunft KI-gestützter ITOps erkennen viele IT-Fachkräfte das transformative Potenzial von KI, um diese Herausforderungen zu bewältigen und unnötige Ausgaben zu eliminieren.

KI und Machine Learning für prädiktives Kostenmanagement

Manuelle Kostenprüfungen allein sind rückwärtsgewandt, arbeitsintensiv und anfällig für menschliche Fehler. Menschliche Kontrolle allein kann Muster, die durch groß angelegte KI-Datenanalysen sichtbar werden, nicht erkennen und auswerten. KI-gestütztes Kostenmanagement verändert diesen Ansatz grundlegend. Statt Mehrausgaben erst im Nachhinein zu melden, kann prädiktive KI-Analyse potenzielle Anomalien erkennen und Unternehmen präzise Budgetprognosen bereitstellen, um redundante und unnötige Ausgaben zu vermeiden. KI kann außerdem redundante Tools sichtbar machen, Lebenszykluskosten aufzeigen und Ausgabenanomalien kennzeichnen, die bei menschlichen Prüfungen wahrscheinlich unentdeckt blieben.

Betrachten Sie folgendes Szenario: Sie können KI einsetzen, um Ihre Daten aus dem IT-Asset-Management zu analysieren und Shelfware sowie ungenutzte Softwarelizenzen aufzudecken – oder Support-Tickets nach Mustern zu durchsuchen, die zeigen, wann bestimmte Gerätetypen typischerweise auszufallen beginnen. Diese Erkenntnisse können intelligentere Austauschzyklen unterstützen, Ausfallzeiten reduzieren und sicherstellen, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie tatsächlich nutzen.

Der Geschwindigkeitsunterschied ist erheblich. Unternehmen, die KI-gestützte Kostenoptimierung nutzen, verzeichnen messbare Senkungen der Betriebskosten, während andere noch die Berichte des vergangenen Quartals in Tabellenkalkulationen zusammenstellen.

Echtzeit-Transparenz ist reaktiven Prüfungen konsequent überlegen. Wenn Sie Verschwendung vorhersagen und verhindern können, statt sie nur zu dokumentieren, entwickelt sich die IT vom Ausgabenmanagement hin zur strategischen Wertschöpfung.

KI-gestütztes Cloud-Kostenmanagement und Ressourcenmanagement

Cloud-Umgebungen sind die größte Einzelquelle für Budgetabweichungen und Verschwendung. Fast neun von zehn Unternehmen (88 %) sehen erhebliche Abweichungen zwischen tatsächlichen und prognostizierten Ausgaben, und nur 30 % wissen laut CloudZeros State of Cloud Costs 2024, wohin ihr Cloud-Budget fließt.

Ivantis eigene Ergebnisse vertiefen diese Herausforderungen im IT-Ressourcenmanagement:

  • 39 % der IT-Fachkräfte nannten veraltete Hardware als erhebliche Quelle unnötiger Ausgaben.
  • Veraltete, ungenutzte und abgelaufene Software ist ebenfalls ein wichtiger Faktor: Fast jede dritte IT-Fachkraft (31 %) berichtet, dass ihr Unternehmen ungenutzte oder nicht ausreichend genutzte Softwarelizenzen nicht nachverfolgt.
  • Noch besorgniserregender ist, dass 48 % der IT-Teams angaben, dass ihre Unternehmen Software verwenden, die das End of Life (EOL) erreicht hat.

Die Kombination aus Multi-Cloud-Umgebungen, im Zeitverlauf unvorhersehbarer Nutzung, komplexen und mehrseitigen Preismodellen innerhalb derselben Services sowie stark variierenden Kosten macht deutlich, wie notwendig KI und Automatisierung sind.

KI-gestützte Technologie kann helfen, diese Komplexität zu durchdringen. KI-Lösungen können nicht ausreichend genutzte Softwarelizenzen, überdimensionierte Cloud-Ressourcen und redundante Anwendungen in unterschiedlichen Umgebungen proaktiv identifizieren – eine Aufgabe, für die menschliche Analysten Wochen bräuchten.

Darüber hinaus kann KI in Kombination mit ITSM-Automatisierung durch intelligente Empfehlungen für Rightsizing und Deprovisionierung Lösungen für ineffiziente IT-Ausgaben vorschlagen. Führende CIOs nutzen strategisches IT-Kostenmanagement, um Initiativen mit hoher Wirkung zu finanzieren – und KI-Automatisierung macht dies in großem Maßstab möglich.

Softwarelizenzoptimierung erzielt erhebliche Erträge. KI gleicht die tatsächliche Softwarenutzung mit den Berechtigungen ab, identifiziert Möglichkeiten für Downgrades und prognostiziert künftige Bedarfe anhand von Wachstumsmustern. Unternehmen zahlen für das, was sie nutzen – nicht für das, was sie vor Monaten gekauft haben.

Der Einfluss von KI auf die Optimierung von IT-Prozessen

Während die KI-Einführung in IT-Teams zunimmt, sind ihre Auswirkungen auf die Kostenoptimierung noch nicht so weit verbreitet wie grundlegende Anwendungsfälle, etwa prädiktive Wartung und die Automatisierung routinemäßiger Self-Service-Aufgaben – beides laut Ivanti-Studie beliebt.

Die verzögerte breite KI-Einführung in ITOps hindert Unternehmen daran, die langfristigen finanziellen Vorteile und Chancen für strategisches Geschäftswachstum auszuschöpfen. IT-Automatisierungslösungen können Betriebskosten um bis zu 90 % senken. Die Technologie übernimmt die Ticket-Triage und automatisiert die Reaktion auf Vorfälle, während sie Systemausfälle prognostiziert und routinemäßige Wartung verwaltet.

KI hebt den IT-Betrieb auf ein neues Niveau, und die Auswirkungen sind im gesamten Unternehmen spürbar. Die Überwachung der Asset-Performance wird intelligent und proaktiv. Statt statischer Schwellenwerte und geplanter Prüfungen analysieren KI-Systeme kontinuierlich Performance-Daten, prognostizieren Hardwareausfälle und optimieren Wartungspläne.

Dies verhindert sowohl Kosten durch Ausfallzeiten als auch unnötige Ausgaben für Ersatzbeschaffungen. Prozessautomatisierung setzt außerdem IT-Zeit frei und senkt Kosten durch menschliche Fehler: manuelle Fehlkonfigurationen, versäumte Patches und verzögerte Reaktionen aufgrund begrenzter Ressourcen.

Wie KI die IT befähigt, strategischen Mehrwert zu liefern

IT-Kostenmanagement ist nicht das Endziel. Es ist der Ausgangspunkt für strategische Transformation. KI ermöglicht Unternehmen, Kosten in großem Maßstab zu optimieren und gleichzeitig Budgets für Wachstumsinvestitionen freizusetzen.

Unternehmen, die KI für das Kostenmanagement einsetzen, positionieren neu, wie ihr Geschäft Technologie betrachtet und nutzt. Wenn jede Investition ihre Existenz rechtfertigen muss, ermöglicht KI IT-Führungskräften, durch Kostensenkung und Wertschöpfung zu Architekten des Mehrwerts zu werden – nicht nur zu Verwaltern von Ausgaben. KI fördert eine agile Ressourcenzuweisung. Wenn unnötige Kosten proaktiv eliminiert werden, gewinnen IT-Führungskräfte Flexibilität, um neue Chancen zu finanzieren und auf veränderte Geschäftsprioritäten zu reagieren.

Transparenz ist ebenso wichtig, um die IT in einen strategischen Geschäftstreiber zu verwandeln. KI liefert die Daten und Erkenntnisse, die erforderlich sind, um den geschäftlichen Nutzen der IT zu quantifizieren. Wenn Investitionen nachverfolgt und mit Geschäftsergebnissen verknüpft werden, können CIOs den tatsächlichen ROI der IT-Abteilung nachweisen und strategische Unterstützung sichern.

Die eigentliche Transformation geschieht, wenn sich die IT von reaktiver Ausgabenkontrolle zu proaktiver Wertschöpfung entwickelt. KI-optimierte IT-Abläufe sind zur Grundlage für Innovation geworden und ermöglichen Teams, zu experimentieren und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Weitere Informationen zu den wichtigsten Herausforderungen, die zu unnötigen IT-Ausgaben beitragen, und dazu, wie KI und Automatisierung IT-Teams helfen können, die Effizienz zu steigern, die Asset-Transparenz zu verbessern und das IT-Kostenmanagement zu optimieren, finden Sie im Technology at Work Report 2025 von Ivanti.