KI, Wirtschaftskrise und Fachkräftemangel treffen Unternehmen gleichzeitig. Viele reagieren mit Kostensenkungen.

Steigende Cloud-Kosten durch KI? Warum die Java-Laufzeitumgebung für CFOs und IT-Teams zum entscheidenden Einsparhebel wird.

Der anfänglichen KI-Euphorie weicht heute der betriebswirtschaftlichen Realität. Subventionierte Flatrate-Modelle haben in Unternehmen die Illusion billiger „All-you-can-eat“-Serverleistung erzeugt, doch IT-Entscheider*innen droht nun die unangenehme Nebenkostenabrechnung. Denn hinter den Kulissen sieht die Ökonomie von Enterprise AI viel teurer aus.

Während Unternehmen ihre IT-Budgets für Cloud, KI und Security weiter erhöhen, wächst ein Posten oft unbeachtet mit: der Support. Gerade hier lohnt der genaue Blick.

Künstliche Intelligenz ist fester Bestandteil des Arbeitsalltags. Das treibt den Tokenverbrauch und damit die Kosten massiv nach oben.

Tesla kommt beim groß angekündigten Plan von Firmenchef Elon Musk, den Elektroauto-Vorreiter auf Roboter und selbstfahrende Robotaxis auszurichten, langsamer voran als noch vor wenigen Monaten in Aussicht gestellt.

Der Weg zur zukunftssicheren IT scheitert in der Praxis selten an der gewählten Technologie, sondern oft an den unsichtbaren Kosten der Umstellung. Warum die realistische Betrachtung der „Total Cost of Change“ für den Projekterfolg so entscheidend ist.

Die wirtschaftliche Bewertung von KI in der Softwareentwicklung befindet sich im Umbruch. Lange Zeit galt KI als klarer Kostensenker: weniger Programmieraufwand, schnellere Umsetzung, geringere Personalkosten. Diese Annahme gerät jedoch zunehmend ins Wanken.