makandra

„Was kostet uns KI-Betrieb?“ – „Kommt drauf an.“ Ich mag diese Antwort nicht wirklich. Sie ist meistens richtig und hilft trotzdem niemandem weiter. Deshalb machen wir Anfang September mal das Gegenteil und rechnen das in 45 Minuten ganz konkret in Zahlen durch. Was uns dazu bewegt hat: ChatGPT oder Claude für 200 Mitarbeitende landet je nach Setup bei 44.000 bis 130.000 Euro pro Jahr, nur für Lizenzen. Microsoft hat zum 1. Juli die Preise erhöht und GitHub die Copilot-Flatrate abgeschafft. Deshalb fragen sich viele unserer Kunden: Ab wann rechnet sich denn eigene Hardware? Nach einem Jahr, nach drei… oder nie? Was wir im Webinar am 01.09 (10 Uhr) durchgehen werden: → Was Cloud-KI wirklich kostet, Abrechnung pro Kopf und pro Verbrauch, inklusive der Posten, die nicht auf der Rechnung auftauchen → Was lokale KI wirklich kostet, da betrachten wir hauptsächlich Hardware, Betrieb und Auslastung → Der Break-even in drei Szenarien: 20 Nutzende, 200 Nutzende und bei hohem Dokumentenvolumen Danach gibts für alle Teilnehmenden unsere Kalkulationsvorlage und eine Entscheidungs-Checkliste, lohnt sich also wirklich 😉 Link zur Anmeldung in den Kommentaren, ist natürlich kostenlos. 👇

„Klar nehme ich für alles Opus. Warum auch nicht?" Weil dein Chef sich in 4 Wochen bei dir melden wird. Opus kostet 5 Dollar pro Million Input-Tokens und 25 Dollar Output. Haiku, das für Klassifizierung, Extraktion und Standardtexte völlig reicht, kostet 1 und 5. Für eine Anwendung, die im Monat 20.000 Dokumente verarbeitet, sind das rund 310 Dollar gegen rund 1.550. Läuft das große Modell zusätzlich im Denkmodus, verbraucht eine Antwort mit 200 sichtbaren Tokens intern schnell 10.000, und die werden abgerechnet. Dann wirds noch teurer. Bei Chat-Lizenzen ist das alles egal, da zahlt man ja sowieso pro Kopf. Sobald eine eigene Anwendung dahinterhängt, wird aus der Modellwahl aber bares Geld. Und oft trifft man die Entscheidung gar nicht bewusst, sondern arbeitet mit dem hinterlegten Modell. Am 1. September rechne ich das komplett durch, zusammen mit der Frage, ab wann sich eigene Hardware gegenüber der Cloud lohnt. Anmeldung via: https://lnkd.in/eWF6jWpC

Lizenzkosten für KI steigen weiter. Lokale KI gibt Ihnen die Kostenkontrolle zurück. Ab wann sich der Umstieg für Ihr Unternehmen lohnt, rechnen wir vor. Wann? 📅 01.09.2026 I 10:00 Uhr I Zoom 🎟 Kostenlos anmelden: https://lnkd.in/dx2sqgEE

Microsoft hat zum 1. Juli die Preise erhöht. GitHub hat die Copilot-Flatrate abgeschafft. Cloud-KI wird gerade neu bepreist, nur nicht von Ihnen. ChatGPT oder Claude für 200 Mitarbeitende kostet 44.000 bis 130.000 Euro pro Jahr, nur für Lizenzen, und die Konditionen bestimmt ein anderer. Ab wann rechnet sich da eigene Hardware? In unserem Webinar „Was kostet KI wirklich?" rechnen wir alle Posten durch, auch die, die auf keiner Preisliste stehen: was Cloud-KI und lokale KI wirklich kosten, der Break-even in drei Szenarien und fünf Fragen, mit denen Sie Ihre Situation selbst einordnen können. Bonus: Kalkulationsvorlage und Entscheidungs-Checkliste für alle Teilnehmenden. Für Fach- und Führungskräfte aus Produkt, Entwicklung, IT und Innovation. 📅 01.09.2026 10 Uhr → Anmeldung: https://lnkd.in/d3s4hU_f

Viele KI-Vorhaben scheitern nicht am Use Case, sondern an RAM, CPU und fehlender GPU. Wir zeigen in unserem Webinar, wie Sie lokale KI realistisch planen, welche Modellklassen zu welcher Infrastruktur passen und wo kleine Setups überraschend viel leisten. Wann? 📅 13.05.2026 | 10:00 Uhr I Zoom 🎟 Kostenlos anmelden: https://lnkd.in/dr7FpjAr

In stark regulierten Umgebungen ist Cloud oft keine Option. Aber was ist lokal wirklich machbar? Wir schauen in unserem Webinar auf realistische Setups bis hin zu CPU-only-Szenarien und zeigen, welche Ergebnisse auch unter engen Rahmenbedingungen erreichbar sind. Wann? 📅 13.05.2026 | 10:00 Uhr I Zoom 🎟 Kostenlos anmelden: https://lnkd.in/dr7FpjAr