Viele Unternehmen drosseln KI‑Einsatz: Token‑Kosten steigen stark und sind schwer planbar.
In Kürze
- Tokenmaxxing führt zu unerwartet hohen KI‑Abrechnungen
- Accenture rationiert interne Tokens und stoppt unnötigen Verbrauch
- Vorstände prüfen ROI; Märkte bestrafen ineffiziente KI‑Projekte
Viele Firmen bremsen ihren KI‑Einsatz — weil die Rechnung plötzlich viel höher ausfällt als erwartet.
Was Anfang des Jahres als interner Wettbewerb um möglichst viel KI‑Nutzung begann, sorgt jetzt für scharfe Kostendiskussionen in Vorstandsetagen.
Anfangs ermunterten Unternehmen ihre Teams, KI‑Tools intensiv zu nutzen; in manchen Firmen gab es sogar Ranglisten für den aktivsten Einsatz. Aus diesem Verhalten entstand der Begriff „tokenmaxxing“ — also das maximale Ausgeben von Abrechnungseinheiten für KI‑Dienste. Das Problem: hohe Nutzung heißt hohe Kosten, und die lassen sich nicht leicht vorausberechnen.
Token‑Rationierung
Der Begriff „Token‑Rationierung“ taucht inzwischen häufiger auf. Laut 404 Media versucht Accenture derzeit, Mitarbeitende davon abzuhalten, firmeninterne Token für banale Aufgaben zu verbrauchen — etwa das simple Umwandeln von PDFs in Präsentationsfolien. Der Schritt kommt kurz nachdem Berichte aufgetaucht waren, dass das Unternehmen Mitarbeitende zur KI‑Nutzung gedrängt hatte und Nicht‑Nutzung bei Beförderungen Nachteile bringen könnte.
Interne Debatte bei Accenture
Aus einer geleakten internen Besprechung mit Justice Kwak, Accenture‑Leiter für agentische KI‑Strategie, geht hervor, dass KI‑Ausgaben inzwischen „materiell“ für die Kostenstruktur werden. Demnach sind die Ausgaben schwer planbar; CFO, COO und CIO stellen sich die Frage, ob der erhoffte Nutzen die laufenden Kosten rechtfertigt.
Zur Einordnung
Tokens sind die Abrechnungseinheiten vieler KI‑Dienste. Sie messen, wie viel Text oder Rechenzeit ein Modell verarbeitet, und bestimmen damit direkt die Rechnungshöhe.
Je öfter Mitarbeiter:innen
- große Textmengen
- umfangreiche Modelle
- multimodale Anfragen
laufen lassen, desto mehr Tokens werden verbraucht — und desto höher die Kosten.
Auswirkungen auf Finanzmärkte
Die steigenden KI‑Kosten haben auch auf den Finanzmärkten Spuren hinterlassen. Ein „AI‑Selloff“ hat Unternehmen getroffen, die stark von KI‑Hardware wie Speicherchips abhängig sind. Analysten und Manager beobachten jetzt sehr genau, welche KI‑Projekte echten wirtschaftlichen Mehrwert bringen — und welche nur die Abrechnung in die Höhe treiben.
Praktische Frage
Für viele Firmen steht damit eine praktische Frage an: Wie viel KI‑Einsatz ist sinnvoll, wenn die Ausgaben nicht zuverlässig planbar sind — und welche Einsparmaßnahmen lassen sich kurzfristig umsetzen?
Quellen
- Quelle: Accenture
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
