Wie man Open Source ausbremst, ohne es zu verbieten
Benedikt Langer
6 Min. Lesezeit Das schärfste Argument gegen Chinas beste offene KI kommt von einem Mann bei OpenAI. ...
Zum Beitrag
7 Min. Lesezeit
70 Prozent Betrieb, 30 Prozent Innovation: An diesem Daumenwert hängen noch immer viele IT-Budgets. 2026 führt er CIOs systematisch in die Irre. Die Regel ging von einem stabilen Run und planbarem Wandel aus. Beides stimmt nicht mehr. KI-Infrastruktur, Cloud-Opex und die Produktionskosten generativer Modelle ziehen das Budget gleichzeitig nach oben und nach vorn. Wer weiter in Prozenten denkt, misst das Falsche. Die eigentliche Frage lautet 2026: welcher Wertbeitrag steckt in jedem Euro?
Das Wichtigste in Kürze
- 70/30 ist vom Benchmark zum Risiko geworden: KI- und Cloud-Kosten belasten Run und Transform gleichzeitig, ein starres Verhältnis verdeckt das.
- Drei Töpfe statt zwei: Run, Grow und Transform mit eigenen KPIs bilden ab, wo Stabilität endet und Wettbewerbsvorteil beginnt.
- Wertbeitrag schlägt Daumenwert: Vor dem Vorstand zählt Time-to-Value und Risiko je Position. Eine Branchenzahl überzeugt dort niemanden.
Verwandt:Cloud-Kapazität wird knapp / VMware unter Broadcom: Der Exit-Plan als Hebel
Warum 70/30 für 2026 falsch kalibriert ist
Die klassische Aufteilung trennt sauber zwischen Run und Change. Diese Trennung löst sich auf. GPU-Kapazität, Inferenzkosten, Plattformgebühren und die Service-Level für produktive KI belasten dieselbe Budgetlinie und sind zugleich Betrieb und Zukunftsinvestition. Wer eine Vektordatenbank oder eine Observability-Schicht für Modelle als reinen Run bucht, unterschätzt ihren strategischen Charakter. Wer sie als Innovation bucht, versteckt laufende Fixkosten im Projektbudget. Ich habe Budgets gesehen, in denen die Vektordatenbank als Run lief und drei Quartale später niemand erklären konnte, warum der Betrieb so viel teurer geworden war.
Das Ergebnis ist ein doppelter Druck. Der Betrieb wird teurer, weil neue Infrastruktur dazukommt, ohne dass die alte verschwindet. Gleichzeitig braucht jede ernsthafte KI-Initiative mehr als ein Pilotbudget. Ein fixes Verhältnis von 70 zu 30 kann diese Verschiebung gar nicht abbilden, es zwingt den CIO, eine dynamische Realität in eine statische Zahl zu pressen.
Die drei Budget-Schwerpunkte: Run, Grow, Transform
Sinnvoller als die binäre Logik ist eine Dreiteilung, wie Analysten sie unter Run, Grow und Transform fassen. Run sichert die Betriebsstabilität, hier zählt der Preis der Stabilität aus Regulierung, SLA und Ausfallkosten. Grow finanziert die skalierbaren Fähigkeiten, also Datenplattformen, Integration, Security und die KI-Basis, auf der später alles aufsetzt. Transform bezahlt die wenigen Initiativen, die im Wettbewerb wirklich differenzieren.
Der Vorteil dieser Sicht liegt in der Steuerung. Jeder der drei Bereiche bekommt eigene Kennzahlen und eine eigene Governance. Transform lässt sich nur dann verantworten, wenn Grow die Skalierungs- und Risikobasis liefert. Eine differenzierende KI-Anwendung ohne saubere Datenplattform darunter ist kein Transform-Projekt, sondern ein Prototyp mit Vorstandsfolie.
Faktor 5 bis 10
teurer als der Pilot wird eine GenAI-Anwendung im produktiven Betrieb, sobald Governance, Security, Skalierung und Change-Management dazukommen.
Einordnung aus Gesprächen mit CIOs und Praxisberichten zur GenAI-Produktivsetzung
Wo der Kostendruck wirklich herkommt
Pauschal von „der Cloud“ zu sprechen, verfehlt das Problem. Drei Quellen sind zu unterscheiden. Erstens der strukturelle Opex-Druck aus Lizenzen, Hyperscaler-Rechnungen und Compliance. Die Preisrunden konsolidierter Anbieter, das Muster VMware unter Broadcom steht stellvertretend dafür, zwingen zu Umschichtungen im Run, ohne dass der Business Case für Innovation schlechter würde.
Zweitens der Kapitalbedarf für KI- und Datenplattformen, der echte Zukunftsinvestition ist und nicht in den Run gehört. Drittens die Opportunitätskosten veralteter Architektur. Technische Schulden binden in vielen Häusern einen erheblichen Teil der IT-Kapazität an Reaktivität, Schätzungen reichen bis zu 20 oder 40 Prozent, oft ohne dass das im Budget sichtbar wird. Genau dort wächst der effektive Run-Anteil über die 70 Prozent hinaus, leise und ungesteuert. Wer pauschal spart oder reflexhaft aus der Cloud zurückzieht, trifft selten die teuerste Stelle. Eine Repatriation rechnet sich erst, wenn Personal, Hardware-Lebenszyklus und Ausfallsicherheit ehrlich eingerechnet sind.
Vom Pilotbudget zur Produktionsökonomie
Der gefährlichste Posten in der alten Logik ist die generative KI. Im Pilot kostet sie überschaubar, ein paar Wochen, ein Modell, ein Use Case. In der Produktion kommen Governance, Sicherheitsprüfung, Red Teaming, Monitoring, Skalierung und Change-Management dazu. Der Sprung kostet schnell ein Vielfaches des Experiments. Wer GenAI ausschließlich im 30-Prozent-Innovationstopf führt, erlebt die Überschreitung pünktlich zum Go-Live.
Die Konsequenz für die Allokation ist klar: Produktive KI braucht eine eigene Budgetlinie im Grow-Bereich, mit fixen Betriebskosten, die nicht im Innovationstopf untergehen. Sonst subventioniert der nächste Pilot heimlich den Betrieb des letzten. Niemand sieht es kommen.
Wie CIOs die neue Verteilung vor dem Vorstand begründen
Eine neue Verteilung lässt sich nur mit Logik begründen, eine neue Daumenregel hilft dabei nicht. Drei Werkzeuge tragen das Gespräch. Die Portfolio-Sicht aus Run, Grow und Transform macht sichtbar, wofür das Geld arbeitet. Die Allokation nach Wertbeitrag verlangt für jede größere Run-Position eine Begründung aus Stabilität und für jede Transform-Position einen erwarteten Wert mit Time-to-Value. Und ein periodisches Zero-Based-Budgeting, alle zwei bis drei Jahre oder nach einem Schock, stellt die eine Frage, die den Run vor schleichender Aufblähung schützt: Was würden wir heute nicht mehr finanzieren, wenn wir neu anfingen?
Für die DACH-Realität kommen Themen hinzu, die ein US-Framework nicht kennt. EU-Regulierung, der AI Act, Energie- und Rechenzentrumskosten sowie der Fachkräftemangel verschieben die Rechnung zusätzlich. Der CIO, der 2026 erfolgreich budgetiert, führt ein Wertportfolio, kein Prozentkonto. Das ist die eigentliche Verschiebung hinter der Zahl.
Häufige Fragen
Gilt die 70/30-Regel für IT-Budgets noch?
Als starrer Daumenwert nicht mehr. KI-Infrastruktur und Cloud-Opex belasten Betrieb und Innovation gleichzeitig, sodass ein festes Verhältnis die tatsächliche Verteilung verdeckt. Sinnvoller ist eine Steuerung nach Wertbeitrag und eine Dreiteilung in Run, Grow und Transform.
Was bedeutet Run, Grow, Transform konkret?
Run sichert die Betriebsstabilität, Grow finanziert skalierbare Fähigkeiten wie Datenplattformen und die KI-Basis, Transform bezahlt die wenigen Initiativen, die im Wettbewerb differenzieren. Jeder Bereich bekommt eigene Kennzahlen, statt alles in zwei Töpfe zu pressen.
Warum sprengt generative KI die Budgetlogik?
Weil der Sprung vom Pilot in die Produktion neue Fixkosten erzeugt: Governance, Security, Monitoring, Skalierung und Change-Management. Produktive KI kostet schnell ein Vielfaches des Experiments und gehört in eine eigene Budgetlinie, nicht in den allgemeinen Innovationstopf.
Lohnt sich Cloud-Repatriation zur Kostensenkung?
Selten so klar, wie es klingt. Eine Rückverlagerung rechnet sich erst, wenn Personal, Hardware-Lebenszyklus und Ausfallsicherheit ehrlich eingerechnet sind. Der größere Hebel liegt meist im strukturellen Opex und in technischen Schulden, nicht in der Standortfrage allein.
Wie begründet ein CIO die neue Verteilung vor dem Vorstand?
Über Wertbeitrag, Risiko und Time-to-Value statt über Branchen-Daumenwerte. Hilfreich sind eine Portfolio-Sicht nach Run, Grow und Transform, eine Cost-of-Stability-Begründung je Run-Position und ein periodisches Zero-Based-Budgeting, das die Run-Baseline regelmäßig neu rechtfertigt.
Weiterlesen auf Digital Chiefs
Digital ChiefsDie KI schreibt den Code. Wer haftet dafür?Digital ChiefsVMware unter Broadcom: Der Exit-Plan als HebelDigital ChiefsMidjourneys Medizin-Wette ist ein Strategie-TestMehr aus dem MBF Media Netzwerk
cloudmagazinFinOps: 30 Prozent Cloud-Kosten realistisch senken mybusinessfutureWas die Pleitewelle vom Mittelstand verlangt securitytodayDie Splunk-Lücke, die ohne Login Dateien löschtBildquelle: KI-generiert (Juni 2026)