Du betrachtest gerade Das Ende der IT-Flatrate: Warum Copilot Credits Controlling, HR und den Betriebsrat an einen Tisch zwingen
Copilot Cost Management

Das Ende der IT-Flatrate: Warum Copilot Credits Controlling, HR und den Betriebsrat an einen Tisch zwingen

Copilot Credits Kostenmanagement

Ein Vertriebsteam lässt Copilot Cowork über Nacht eine Sechs-Monats-Auswertung der Produktnutzungsdaten laufen. Am nächsten Morgen liegt der fertige Report auf dem Tisch – und ein Verbrauch von weit über 700 Credits (Copilot Credits), umgerechnet mehr als 7 US-Dollar, für diese eine Aufgabe. Multipliziert mit ein paar hundert Nutzern und mehreren hundert Tasks pro Woche, wird aus einer Komfortfunktion schnell eine Kostenstelle, die niemand im Unternehmen bislang geplant hat.

Genau an diesem Punkt setzt dieser Beitrag an. Ich habe im ersten Teil dieser Reihe die datenschutzrechtliche Seite der Microsoft-Multi-Modell-Strategie beleuchtet und im zweiten Teil die IT-Governance-Fragen rund um den GA-Start von Copilot Cowork eingeordnet. In diesem dritten Teil geht es um die Konsequenz, die viele Unternehmen noch unterschätzen: Mit der nutzungsbasierten Abrechnung über Copilot Credits wird KI-Kostenmanagement zu einem interdisziplinären Projekt, das Controlling, HR, IT-Architektur, Arbeitsrecht und Betriebsrat gemeinsam verantworten müssen. Datenschutz klammere ich hier bewusst aus – dazu verweise ich auf Teil 1 und 2 dieser Reihe.

Teil dieser Reihe: Teil 1 – Tokenomics als Compliance-Pflichtprogramm · Teil 2 – Copilot Cowork und Ihre IT-Governance

Die Ausgangslage: Vom Fixpreis zum Verbrauchsmesser

Am 16. Juni 2026 ist Copilot Cowork weltweit allgemein verfügbar geworden (Microsoft 365 Blog). Parallel dazu hat Microsoft ein zusätzliches Abrechnungsmodell etabliert, das die klassische Pro-Kopf-Lizenz ergänzt: Copilot Credits, abgerechnet nutzungsbasiert im Pay-as-you-go-Verfahren oder über vorab gebuchte Kontingente (Copilot Credit Pre-Purchase Plan, kurz P3) (Microsoft Learn: Usage-Based Billing Overview).

Wie viele Credits eine Task kostet, benennt Microsoft im offiziellen GA-Blogpost selbst: Der Preis pro Aufgabe berechnet sich aus vier Faktoren – welches Modell die Aufgabe bearbeitet (Model Use), wie viele interne Datenquellen durchsucht werden müssen (Context Retrieval), wie viele externe Tools oder Konnektoren angesprochen werden (Tool Calls), und wie lange der Agent tatsächlich läuft (Runtime) (Microsoft 365 Blog: Copilot Cowork is now generally available).

Copilot Credits · Kostenlogik im Überblick

Vier Faktoren, die über den Credit-Verbrauch entscheiden

Faktor 1

Model use

Welches Modell die Aufgabe bearbeitet

Faktor 2

Context retrieval

Wie viele interne Quellen durchsucht werden

Faktor 3

Tool calls

Wie viele Konnektoren ausgelöst werden

Faktor 4

Runtime

Wie lange der Agent tatsächlich läuft

Aus der Nutzung im Frontier-Vorabprogramm hat Microsoft daraus drei grobe Aufgabenmuster abgeleitet: Light Tasks mit wenigen Quellen, einfacher Logik und höchstens einem Ergebnis; Medium Tasks mit mehreren Quellen und strukturierter Auswertung; und Heavy Tasks mit breiter Datenaggregation und vielen Ergebnissen. In der Praxis kursieren dazu Schätzwerte von rund 100–300 Credits für Light Tasks bis über 700 Credits für Heavy Tasks – bei 0,01 US-Dollar pro Credit reicht das schnell in den zweistelligen Dollarbereich pro Einzelaufgabe.

COPILOT COWORK · KOSTENLOGIK IM ÜBERBLICK

Drei Aufgabentypen, drei Kostenklassen

Stufe 1

Light Task

Wenige Quellen, einfache Logik, ein Ergebnis oder weniger

 

BEISPIEL

Wöchentliches Status-Update aus Kalender und Prioritäten zusammenstelle

GESCHÄTZTE COPILOT CREDITS

100–300

Stufe 2

Medium Task!

Mehrere Quellen, strukturierte Auswertung, zwei oder mehr Ergebnisse

BEISPIEL

„Kundengespräch anhand von E-Mails, Terminen und Dateien vorbereiten.“

GESCHÄTZTE COPILOT CREDITS

300–700

Stufe 3

Heavy Task!

Breite Datenaggregation, tiefgehende Auswertung, viele Ergebnisse

BEISPIEL

„Sechs Monate Produktnutzungsdaten auswerten und Report erstellen.“

GESCHÄTZTE COPILOT CREDITS

> 700

Eigene Darstellung auf Basis der Angaben im Microsoft 365 Blog zur GA-Ankündigung.

Damit verlässt IT-Budgetierung endgültig das Terrain der kalkulierbaren Fixkosten. Genau das ist der Punkt, an dem klassische Unternehmensstrukturen an ihre Grenzen stoßen.

KI-Kostenmanagement · Die fünf Säulen

Fünf Säulen, die zusammenwirken müssen

Säule 1

Controlling & Budget

Spending & Billing Policies, Credit Requests

Säule 2

KI-Kompetenz

Art. 4 AI Act, wirtschaftliches Prompten

Säule 3

Arbeitsrecht

Private Nutzung, betriebliche Übung

Säule 4

Prompt-Effizienz

Kosteneffiziente Standard-Prompts

Säule 5

Data Governance

Datenhygiene als Sparmaßnahme

Säule 1: Controlling & Budgetplanung – vom Jahresbudget zum Prepaid-Konto

Für Controlling-Abteilungen, die IT-Software bislang einmal jährlich anhand von Nutzerzahlen budgetiert haben, ist die verbrauchsabhängige Abrechnung ein echter Kulturwandel. Interessant ist dabei: Microsoft hat für genau dieses Problem bereits eigene Werkzeuge im Cost Management Dashboard des Microsoft 365 Admin Centers eingebaut, die weiter gehen, als man zunächst vermutet:

 

  • Abteilungsbezogenes Billing ist vorgesehen, nicht nur denkbar. Über sogenannte Billing Policies lässt sich die Kostenverantwortung explizit auf Abteilungen verteilen und mit eigenen Azure-Subscriptions verknüpfen – die Grundlage für eine granulare Kostenstellen-Zuordnung ist damit technisch bereits vorhanden (Microsoft Learn: Pay-as-you-go Service Overview).

 

  • Ad-hoc-Freigaben gibt es bereits als Bordmittel – reichen für die Steuerung allein aber nicht aus. Anders als vielfach angenommen, muss ein Unternehmen den Prozess für kurzfristige Budgetnachschläge nicht komplett neu erfinden: Endnutzer können direkt im System einen „Credit Request“ stellen, wenn sie erstmals Zugriff benötigen oder ihr Limit erreicht haben. Administratoren sehen diese Anfragen gebündelt im Dashboard und können sie einzeln oder gruppenweise genehmigen (Microsoft Learn: Managing AI experiences enabled by usage-based billing). Dieser native Workflow kennt allerdings nur zwei Rollen: den anfragenden Nutzer und den IT-/Billing-Administrator. Eine fachliche Zwischeninstanz ist nicht vorgesehen – wer das Abteilungsbudget tatsächlich im Blick behalten muss, die Führungskraft, taucht im Standardprozess gar nicht auf. Für Unternehmen ab einer gewissen Größe ist es deshalb sinnvoll, diesen Bordmittel-Workflow an ein bestehendes ITSM-System (z. B. ServiceNow) anzudocken und eine vorgeschaltete Freigabe durch den jeweiligen Abteilungsleiter einzuziehen, bevor der Admin den Credit-Request final umsetzt. Ohne diesen Zwischenschritt drohen unkontrollierte Ad-hoc-Freigaben und eine Budgetverantwortung, die faktisch bei der IT statt bei der Abteilung liegt – obwohl die Abteilung den wirtschaftlichen Nutzen der Mehrausgabe eigentlich beurteilen müsste.

 

  • Hard Caps und Alerts lassen sich auf Tenant-, Gruppen- und Nutzerebene setzen; bei Erreichen definierter Schwellenwerte (z. B. 70 oder 80 Prozent) gehen automatisch Warn-E-Mails an definierte Stakeholder heraus (Microsoft Learn: Usage-Based Billing Overview).

Die eigentliche Herausforderung für das Controlling liegt damit weniger im technischen „Ob“, sondern im organisatorischen „Wie“: Wer definiert die Gruppen, entlang derer Budgets zugeschnitten werden? Wer genehmigt Credit Requests fachlich – IT, die Führungskraft oder eine dedizierte KI-Governance-Funktion? Und wie wird das bislang jährlich geplante Software-Budget in ein rollierendes, unterjährig nachsteuerbares Verbrauchsbudget überführt, inklusive Entscheidung zwischen günstigerem Pre-Purchase-Kontingent (P3) und teurerem Pay-as-you-go? Das ist im Kern eine neue Planungsdisziplin, kein reines IT-Ticket-Thema.

Säule 2: KI-Kompetenz nach Art. 4 AI Act – wirtschaftliches Prompten als Pflichtinhalt

Die europäische KI-Verordnung verpflichtet Unternehmen bereits nach Art. 4 KI VO (KI-Kompetenz) dazu, für ein angemessenes Maß an KI-Kompetenz bei ihren Mitarbeitenden zu sorgen. Im Tokenomics-Kontext bekommt diese Pflicht eine handfeste ökonomische Dimension: Mitarbeitende müssen verstehen, dass jede Cowork-Anfrage echtes Geld kostet – und dass die Kosten je nach eingesetztem Modell und Aufgabentyp erheblich variieren.

Konkret braucht es Nutzungsleitlinien und -bedingungen, die klarstellen:

  • Welcher Agent beziehungsweise welches Modell für welchen Anwendungsfall vorgesehen ist, damit nicht routinemäßig das teuerste Reasoning-Modell für simple Zusammenfassungen eingesetzt wird.
  • Dass Systeme wie Cowork nicht als Ersatz für die klassische Suchmaschine oder für private Zwecke – Fußballergebnisse, Nachrichten, Unterhaltung – zweckentfremdet werden dürfen.
  • Wie ein unstrukturierter Prompt, der Cowork zwingt, tausende SharePoint-Dokumente unstrukturiert zu durchforsten, direkt in einen „Heavy Task“ und damit in überproportionale Kosten kippen kann.

HR-/Unternehmens-Schulungen zur KI-Kompetenz sollten diese Kostenlogik daher explizit mitdenken – nicht nur als Compliance-Pflichtübung, sondern als Voraussetzung dafür, dass sich der Einsatz von Cowork überhaupt wirtschaftlich rechnet.

Säule 3: Arbeitsrecht – private Nutzung als Kostenrisiko, nicht nur als Compliance-Frage

Solange KI-Zugänge pauschal lizenziert waren, war die gelegentliche private Nutzung ein reines Compliance- und Datenschutzthema. Mit Copilot Credits wird daraus zusätzlich ein unmittelbares Kostenrisiko: Jede zweckfremde Anfrage verbraucht reales Budget.

Für Unternehmen bedeutet das:

  • Die private Nutzung von KI-Agenten sollte in Nutzungsrichtlinien beziehungsweise im Arbeitsvertrag ausdrücklich untersagt werden.

 

  • Wird eine private Nutzung über längere Zeit widerspruchslos geduldet, drohen die üblichen arbeitsrechtlichen Risiken einer betrieblichen Übung oder faktischen Duldung – mit der Besonderheit, dass hier zusätzlich ein bezifferbarer wirtschaftlicher Schaden im Raum steht.

 

  • Stichprobenartige, aggregierte Auswertungen können helfen, eine unkontrollierte Zweckentfremdung frühzeitig zu erkennen, ohne sofort in eine inhaltliche Einzelfallkontrolle einzusteigen.

Die Betriebsrat-Frage: Was das Cost Management Dashboard wirklich zeigt

Hier lohnt sich ein genauer Blick auf die tatsächlichen Reporting-Möglichkeiten, weil sich daraus die entscheidende Mitbestimmungsfrage ableitet.

Was Admins sehen können: Im Consumption-Tab des Cost Management Dashboards lässt sich der Credit-Verbrauch granular auf drei Ebenen auswerten – nach Gruppen, nach einzelnen Nutzern und nach Agenten/Services. Auf Nutzerebene zeigt das System unter anderem Verbrauchslimit, tatsächlichen Verbrauch, letztes Aktivitätsdatum und Sitzungsanzahl pro Person an (Microsoft Learn: Managing AI experiences enabled by usage-based billing). Das ist mehr als eine abstrakte Möglichkeit – es ist eine im Standard-Dashboard vorhandene, personenbezogene Verbrauchsauswertung.

Was Admins nicht sehen können: Eine inhaltliche Klartext-Auswertung der Prompts ist im Standard-Reporting nicht vorgesehen. Das Dashboard zeigt Verbrauchszahlen pro Person, nicht aber, wonach konkret gefragt wurde.

Cost Management Dashboard · Sichtbarkeitsgrenzen
Nicht sichtbar

Was Admins sehen – und was nicht

Sichtbar für Admins
  • Verbrauch pro einzelnem Nutzer
  • Letztes Aktivitätsdatum, Sitzungsanzahl
  • Verbrauch pro Gruppe und Abteilung
  • Verbrauch pro Agent/Service
Nicht sichtbar
  • Prompt-Inhalte im Klartext
  • Konkrete Anfragegegenstände

Für die Mitbestimmung ist bereits die erste Ebene relevant: Sobald Verbrauchsdaten personenbezogen zugeordnet und ausgewertet werden können, handelt es sich um eine technische Einrichtung, die grundsätzlich geeignet ist, Verhalten oder Leistung von Arbeitnehmern zu überwachen – und damit um einen klassischen Anwendungsfall von § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG. Eine Betriebsvereinbarung sollte hier über den reinen Datenschutz hinausgehen und insbesondere regeln, wie mit „Kreditmangel“ umzugehen ist: Wird ein Mitarbeiter durch ein aufgebrauchtes Monatsbudget faktisch an seiner Arbeit gehindert, darf daraus arbeitsrechtlich kein Nachteil entstehen, der ihm nicht zuzurechnen ist.

Säule 4 + 5: Zwei zusätzliche Kostentreiber, die selten mitgedacht werden

Neben den drei klassischen Säulen lohnt sich der Blick auf zwei strukturelle Kostentreiber, die im Tokenomics-Modell an Bedeutung gewinnen:

Prompt- und Agenten-Effizienz. Da Runtime und die Anzahl der ausgelösten Tool-Calls direkt in die Credit-Berechnung einfließen, wird kosteneffizientes Prompten zu einer eigenen Disziplin. Ein präzise formulierter Auftrag mit klar begrenztem Suchraum kostet ein Vielfaches weniger als ein vager Prompt, der Cowork zu unstrukturierten Mehrfach-Durchläufen zwingt. Unternehmen mit hohem Nutzungsvolumen sollten über interne Bibliotheken erprobter, kosteneffizienter Standard-Prompts und -Agenten nachdenken.

Datenhygiene als Sparmaßnahme. Beim Context Retrieval durchsucht Cowork unternehmensinterne Datenquellen über Microsoft Graph. Liegen in SharePoint zwanzig veraltete Versionen desselben Dokuments, steigt die Zahl der zu verarbeitenden Tokens – und damit der Credit-Verbrauch – spürbar an. Was bislang „nur“ ein Speicherplatz- und Ordnungsproblem war, wird im Tokenomics-Modell zu einem direkten, skalierenden Kostenfaktor. Data Lifecycle Management ist damit nicht länger nur ein Governance-Thema, sondern eine unmittelbare Controlling-Maßnahme.

Das erweiterte KI-Governance-Board: Wer noch am Tisch sitzen muss

Effizientes Kostenmanagement unter Tokenomics-Bedingungen lässt sich nicht mehr allein zwischen IT und Einkauf lösen. Aus meiner Sicht braucht es mindestens folgende zusätzliche Rollen im Governance-Gremium:

  • Enterprise Architect / AI Engineer – verantwortet das Model Routing im Admin Center und entscheidet technisch, welche Abteilungen standardmäßig auf günstigere, schlankere Modelle zugreifen und wann teurere Modelle freigeschaltet werden.
  • Business Unit Leader – trägt als Budgetinhaber die wirtschaftliche Verantwortung für die „KI-Rendite“ des eigenen Teams und genehmigt fachlich, welche Credit-Requests gerechtfertigt sind.
  • HR / People Development – operationalisiert die Ki-Kompetenz-Pflicht aus Art. 4 KI VO inklusive der wirtschaftlichen Komponente des Prompting.
  • Data Governance / Information Management – verantwortet Data Lifecycle Management als aktive Kostenbremse, nicht nur als Aufräumthema.
  • Betriebsrat – verhandelt die Betriebsvereinbarung zu Verbrauchsauswertung, Limits und den arbeitsrechtlichen Folgen von Budgetdeckelungen.
  • Datenschutzbeauftragter / Legal – bleibt zuständig für die inhaltliche, modellspezifische Bewertung, die ich in Teil 1 dieser Reihe beschrieben habe, bindet sich aber eng an die hier beschriebenen Kostenentscheidungen zurück, etwa bei der Freigabe zusätzlicher Modelle.

Fazit

Der Wechsel von der Flatrate zur nutzungsbasierten KI-Abrechnung ist kein technisches Detail, sondern zwingt Unternehmen zu einer echten organisatorischen Reifeprüfung. Die gute Nachricht: Microsoft liefert mit Spending Policies, Billing Policies, Credit Requests und einem granularen Consumption-Reporting bereits ein solides technisches Fundament. Die eigentliche Arbeit liegt jetzt bei den Unternehmen selbst – in der Frage, wer diese Werkzeuge nach welchen Regeln bedient, wer Budgets verantwortet, wie KI-Kompetenz vermittelt wird und wie der Betriebsrat frühzeitig eingebunden wird, statt am Ende vor vollendete Tatsachen gestellt zu werden.

Wer Controlling, HR, IT-Architektur, Arbeitsrecht und Mitbestimmung nicht rechtzeitig an einen Tisch bringt, wird entweder durch überraschende Kostenexplosionen kalt erwischt oder bremst mit zu restriktiven Hard Caps die eigentlich gewollte Produktivität aus.

Praxis-Werkzeug

KI-Modellbewertungstool für Microsoft 365

Mit meinem Bewertungstool können Sie die einzelnen Modelle innerhalb Ihrer Microsoft Enterprise-Lizenzen systematisch analysieren, Risiken bewerten und die Weichen für eine rechtssichere Governance stellen.

Zum Tool

Direkt anfragen

Haben Sie Fragen zur rechtssicheren Ausgestaltung Ihrer KI-Richtlinien oder zum Kostenmanagement unter Microsoft 365? Ich antworte in der Regel innerhalb von 24 Stunden.

Michael Eberlein Rechtsanwalt für Datenschutz - München Michael Eberlein und OneTrust Experte

Michael Eberlein

Rechtsanwalt für Datenschutz, KI & IT-Recht · München

✉ info@eberlein-ra.de

Weiterführend

Das könnte Sie auch interessieren

Quellen & Weiterführende Links

Schlagwörter: , , , , , , , , , , , , ,