EY CEO Outlook 2026: KI-Kosten gehören in die Fachbereiche

Der EY CEO Outlook vom Oktober 2026 zeigt, dass deutsche Unternehmen ihre KI-Kosten am falschen Ort steuern: Bei 47 Prozent liegt die Hauptverantwortung beim CIO oder der IT und nur bei 8 Prozent in den Fachbereichen, in denen der Nutzen entsteht. Nach einer Zusatzbefragung von EY-Parthenon unter 100 Unternehmen, die am 15. Oktober 2026 mit dem CEO Outlook Survey erschienen ist, sehen nur 18 Prozent ihre KI-Kosten umfassend und in Echtzeit, obwohl 88 Prozent in den kommenden drei Jahren steigende Kosten für generative KI erwarten. Für einen Mittelständler mit 50 Millionen Euro Umsatz kostet eine Verdopplung nach unserer Rechnung 450.000 Euro im Jahr und damit so viel wie der Renditevorsprung, den KfW Research für KI-Nutzer im Mittelstand misst. Geschäftsführungen sollten die Kostenverantwortung deshalb dorthin legen, wo der Nutzen gemessen wird, bevor die Ausgaben steigen.

Der EY CEO Outlook zeigt bei KI-Kosten eine Lücke zwischen Budgettreue und Transparenz

Sieben von zehn deutschen Unternehmen halten laut EY-Parthenon ihre KI-Budgets meistens oder nahezu immer ein, obwohl nur 32 Prozent umfassende Prozesse zur Kostenüberwachung eingeführt haben und weitere 26 Prozent solche Prozesse teilweise. Umfassend und in Echtzeit sehen 18 Prozent ihre KI-Kosten, weltweit nennt EY 16 Prozent. Keinen verlässlichen Überblick über KI-Kosten und Return on Investment haben 24 Prozent der deutschen Unternehmen. Martin Gerber, CFO von EY Deutschland, sieht viele Unternehmen „in einer trügerischen Komfortzone“ und fasst die Folge zusammen: „Wer KI-Kosten nicht misst, kann sie nicht steuern.“ Bewusst ist das Problem, weil 79 Prozent die Kontrolle der KI-Kosten für sehr oder eher wichtig halten.

Bei 47 Prozent verantwortet die IT die KI-Kosten, bei 8 Prozent der Fachbereich

Die Zuständigkeit für KI-Kosten liegt in knapp der Hälfte der Unternehmen bei einer Funktion, die den Nutzen der Anwendungen nicht beurteilen kann. Bei 47 Prozent liegt die Hauptverantwortung beim CIO oder der IT, in 16 Prozent teilen sich mehrere Funktionen die Verantwortung und in 8 Prozent liegt sie in den Fachbereichen. EY nennt diese Verteilung als einen Grund für die Steuerungslücke.

Gerber sagt in der Mitteilung: „Es ist ein natürlicher Reflex, die Kostenkontrolle für KI in die IT zu geben.“ Weil KI in ganz unterschiedlichen Bereichen mit unterschiedlichem Nutzen eingesetzt werde, folgert er: „Deshalb gehört die Kostenverantwortung dorthin, wo der Nutzen entsteht.“ Wer viel Nutzen daraus ziehe, dürfe auch hohe Kosten haben, müsse sie aber rechtfertigen. „Das kann ein CIO für das gesamte Unternehmen häufig nicht beurteilen.“

Aus Sicht des Organisationsdesigns beschreibt Gerber eine Trennung von Entscheidungsrecht und Ergebnisverantwortung. Die IT sieht die Rechnung und kann Ausgaben begrenzen, ohne zu wissen, welches Vorhaben dadurch seinen Nutzen verliert, während der Fachbereich die Nutzung ausweiten kann, ohne die Kosten zu spüren. Wie Entscheidung und Verantwortung zusammenfallen, beschreibt der Beitrag Entscheidungsrechte klären.

Für viele Unternehmen ist eine Mischung sinnvoll, weil gemeinsame Plattformen wie ein Modellzugang zentral eingekauft werden, während die Nutzung je Anwendung einem Fachbereich zugerechnet wird. Die IT macht die Kosten sichtbar, die Person mit dem Nutzen verantwortet das Verhältnis von Kosten und Nutzen.

Nur jedes fünfte Unternehmen rechnet für alle größeren KI-Vorhaben einen Business Case

Der Mehrheit der Befragten fehlt ein Maßstab, an dem sich steigende KI-Kosten messen lassen. Laut EY rechnen 20 Prozent der Unternehmen alle größeren KI-Initiativen sauber durch, 29 Prozent tun das für ausgewählte Projekte, 33 Prozent nur vereinzelt und 14 Prozent gar nicht.

In 47 Prozent der Unternehmen lässt sich eine Kostensteigerung deshalb in der Regel weder begründen noch widerlegen, sodass sie ungeprüft durchläuft oder pauschal gestoppt wird. Gerber sagt, solange Monitoring, Budgetierung und klare Business Cases fehlten, bleibe „jede Aussage über die Wirtschaftlichkeit von KI Spekulation“. Wie sich Nutzen und Kosten vorab rechnen lassen, beschreibt der Beitrag KI-Business-Case: Nutzen und Kosten belastbar rechnen, den Nachweis nach dem Start der Beitrag ROI von KI-Projekten messen.

Ein Business Case enthält auch Ablaufänderung und Schulung, weil der Nutzen davon abhängt. 62 Prozent der deutschen CEOs nennen die Neugestaltung von Prozessen einschließlich Automatisierung als zentralen Produktivitätshebel, weltweit 46 Prozent. Sandra Krusch, Managing Partner von EY-Parthenon in Deutschland, sagt: „KI bringt wenig, wenn man sie auf veraltete Prozesse setzt.“ 53 Prozent der deutschen CEOs sehen ihr Unternehmen beim Kompetenzaufbau zu langsam. Wie er planvoll gelingt, beschreibt der Beitrag KI-Kompetenzen in der Organisation aufbauen.

Mehr als die Hälfte erwartet um über 50 Prozent höhere Kosten für generative KI

57 Prozent der befragten Unternehmen erwarten, dass ihre Kosten für generative KI in drei Jahren um mehr als 50 Prozent steigen. Insgesamt erwarten 88 Prozent steigende Kosten, 27 Prozent eine Steigerung um mehr als 100 Prozent und 5 Prozent unveränderte Kosten. Aus diesen Stufen, die EY als kumulierte Anteile veröffentlicht, lässt sich die Verteilung der Erwartungen ableiten.

Die Kosten wachsen mit der Nutzung, weil Sprachmodelle in der Regel nach verarbeiteten Tokens abgerechnet werden und Assistenten je Nutzer und Monat. Ein Pilot kann deshalb im Regelbetrieb ein Vielfaches kosten, sobald mehr Vorgänge oder Agenten mit mehreren Modellaufrufen hinzukommen. Welche Posten zusammenkommen, beschreibt der Beitrag KI-Kosten steuern.

Bei 50 Mio. Euro Umsatz zehrt eine Verdopplung der KI-Kosten den KI-Renditevorsprung auf

Für einen Mittelständler mit 50 Millionen Euro Umsatz kostet eine Verdopplung der KI-Kosten zusätzlich 450.000 Euro im Jahr und damit 0,9 Prozentpunkte Umsatzrendite. Um diesen Abstand liegt laut KfW Research die Umsatzrendite eines typischen Mittelständlers mit KI über der eines Unternehmens ohne KI, bei 4,5 gegenüber 3,6 Prozent. Wächst der Nutzen nicht mit, ist der gemessene Renditevorsprung aufgebraucht.

Heute entsprechen die KI-Kosten in diesem Beispiel einem Fünftel des Gewinns, nach einer Verdopplung zwei Fünfteln. Damit sich die Steigerung lohnt, muss jedes Jahr ein zusätzlicher Nutzen von mindestens 450.000 Euro entstehen, etwa als gesenkte Kosten oder zusätzlicher Deckungsbeitrag. Ein Unternehmen aus den 24 Prozent ohne verlässlichen Überblick bemerkt eine Lücke dieser Größe erst im Jahresabschluss.

Welche Größenordnung der Nutzen erreichen kann, ordnet der Beitrag KfW-Studie zur KI im Mittelstand ein, wie sich Ausgaben einplanen lassen, der Beitrag KI-Budget planen.

FinOps für KI ordnet jede KI-Ausgabe einem Vorhaben und einer Kennzahl je Vorgang zu

FinOps für KI überträgt die Kostensteuerung aus der Cloud auf KI-Anwendungen, sodass jede Ausgabe einem Vorhaben und einem Nutzen zugeordnet wird. Die FinOps Foundation beschreibt FinOps als Zusammenarbeit von Technik, Finanzen und Fachbereichen in drei wiederkehrenden Phasen: Kosten sichtbar machen und zuordnen (Inform), Nutzung und Preise verbessern (Optimize) und die Maßnahmen im Betrieb umsetzen (Operate). Steigen die Gesamtkosten bei gleichen Kosten je Vorgang, wächst ein Vorhaben wie geplant. Steigen die Kosten je Vorgang, liegt die Ursache in der Bauweise, etwa in längeren Eingaben oder zusätzlichen Modellaufrufen. Welche Kennzahlen das Management-Reporting dafür braucht, beschreibt der Beitrag KI-Kennzahlen für das Management-Reporting.

Die EY-Zahlen beruhen auf 100 Selbstauskünften und zeigen eine belastbare Größenordnung

Die Werte geben die Einschätzung der Befragten wieder und eignen sich für Größenordnungen, weniger für feine Vergleiche. Was „umfassend und in Echtzeit“ heißt, definiert die Mitteilung nicht, Größenklassen und Erhebungszeitraum nennt sie ebenfalls nicht. Die Studie gibt EY über ein Bestellformular heraus, sodass alle Zahlen hier aus der Pressemitteilung stammen. Bei 18 Prozent und 100 Befragten liegt das 95-Prozent-Konfidenzintervall bei rund plus oder minus 7,5 Prozentpunkten, unter der Annahme einer Zufallsstichprobe. Der Unterschied zu den weltweiten 16 Prozent ist damit nicht belastbar, während auch das obere Ende von gut 25 Prozent eine Minderheit beschreibt.

Geschäftsführungen im Mittelstand sollten KI-Kosten dem Fachbereich mit dem Nutzen zuordnen

Geschäftsführungen können die Lücke aus dem EY CEO Outlook in zwei Quartalen schließen, wenn sie mit einer vollständigen Übersicht beginnen und die Verantwortung je Vorhaben in den Fachbereich legen:

1. Übersicht erstellen: Das Controlling sammelt im Auftrag der kaufmännischen Geschäftsführung in vier Wochen alle KI-Ausgaben der letzten zwölf Monate, auch Aufpreise in vorhandener Software und Abonnements über Spesen. Fertig ist der Schritt, wenn jede Ausgabe einem Vorhaben zugeordnet ist und ihr Anteil am Umsatz neben dem EY-Mittelwert von 0,9 Prozent steht.
2. Verantwortung zuordnen: Die Geschäftsführung benennt in den folgenden vier Wochen je größerem Vorhaben eine verantwortliche Person im Fachbereich, während die IT Plattformkosten zentral führt. Ziel ist, dass mindestens 90 Prozent der KI-Ausgaben eine fachliche Verantwortung haben.
3. Business Case nachholen: Jede verantwortliche Person legt in acht Wochen einen Business Case mit Nutzen, Kosten je Vorgang und Kosten für Schulung und Ablaufänderung vor. Erfolg heißt, dass jedes Vorhaben über einer Schwelle von etwa 25.000 Euro im Jahr einen hat.
4. Laufend sichtbar machen: Die IT richtet bis zum Ende des ersten Quartals Kostenstellen oder Schlüssel je Anwendung und eine Warnstufe vor dem Budgetrahmen ein. Gemessen wird daran, dass jeder Fachbereich seine KI-Kosten monatlich ohne Nachfrage sieht.
5. Im Quartal entscheiden: Geschäftsführung und Bereichsleitungen prüfen ab dem zweiten Quartal Kosten und Nutzen je Vorhaben und entscheiden über Ausbau, Anpassung oder Ende. Steigen die Kosten je Vorgang ohne den Nutzen je Vorgang, wird das Vorhaben angepasst oder beendet.

Wie sich KI-Vorhaben im Portfolio gegeneinander abwägen lassen, beschreibt der Beitrag KI im Projektportfolio steuern.

Niehues Consulting verbindet KI-Management mit der Steuerung von Kosten und Nutzen

Niehues Consulting unterstützt Geschäftsführungen und Bereichsleitungen dabei, Organisationen aufzubauen, die verlässlich liefern. Im Organisationsdesign entstehen Strukturen und Entscheidungswege für das Tagesgeschäft und für die Transformation. Im Delivery Management steuert ein Delivery Manager oder Product Owner das Vorhaben, bis die Veränderung im Betrieb angekommen ist. Wo KI in die Abläufe einzieht, kommen Business Case und Prototyp hinzu, danach die Einführung in den Fachbereichen.

Das Vorgehen folgt dem Niehues Delivery Model mit den Phasen Verstehen, Bauen und Einführen. Für ein KI-Vorhaben prüft es drei Fragen. Im Verstehen: Welchen Nutzen soll das Vorhaben bringen und wer verantwortet ihn? Im Bauen: Welche Kosten je Vorgang verursacht die Lösung und welche Kennzahlen machen sie sichtbar? Im Einführen: Sind die Nutzer befähigt und die Abläufe angepasst? Gründer Marin Niehues baut als Management-Berater aus der Lieferperspektive Organisationen, die liefern. Seine Projekte reichen von VC-finanzierten Scaleups bis zu DAX-40-Konzernen, im Einsatz in über 20 Ländern auf sechs Kontinenten. In der kostenfreien Erstberatung von 30 Minuten prüfen Sie gemeinsam, welche KI-Ausgaben in Ihrem Unternehmen einem belegten Nutzen gegenüberstehen und wer sie verantworten sollte: Erstberatung vereinbaren.