Warum KI-Projekte häufig teurer werden als erwartet

Während klassische Unternehmenssoftware meist über feste Lizenzgebühren abgerechnet wird, verfolgen Anbieter moderner Sprachmodelle ein anderes Preismodell. Die Kosten entstehen abhängig von der tatsächlichen Nutzung. Jede Anfrage an ein Sprachmodell sowie jede erzeugte Antwort verbraucht sogenannte Tokens. Diese bilden die Grundlage für die Abrechnung.

Auf den ersten Blick wirken die Kosten pro Anfrage oft gering. Werden KI-Anwendungen jedoch täglich von hunderten oder sogar tausenden Mitarbeitern genutzt oder laufen automatisierte KI-Agenten rund um die Uhr, summieren sich die Ausgaben schnell auf beträchtliche Beträge.

Gerade Unternehmen, die KI in mehreren Geschäftsbereichen einsetzen, unterschätzen häufig diesen Effekt. Was zunächst mit wenigen Euro pro Tag beginnt, kann sich innerhalb weniger Monate zu einem bedeutenden Kostenblock entwickeln.

Viele Unternehmen fehlt der vollständige Überblick über ihre

KI-Ausgaben

Aktuelle Untersuchungen zeigen, dass nur ein vergleichsweise kleiner Teil der Unternehmen sämtliche KI-Kosten vollständig überwacht. Zwar existieren erste Controlling-Maßnahmen, doch ein umfassendes Kostenmanagement befindet sich vielerorts noch im Aufbau.

Ein erheblicher Anteil der Unternehmen verfügt lediglich über einen eingeschränkten Überblick über die tatsächlichen Ausgaben. Andere erkennen die Höhe ihrer KI-Kosten sogar erst mit Eingang der Monatsrechnung. Dadurch wird eine aktive Steuerung nahezu unmöglich.

Das Problem verschärft sich zusätzlich dadurch, dass KI-Anwendungen häufig von unterschiedlichen Abteilungen genutzt werden. Marketing, Kundenservice, Softwareentwicklung oder Vertrieb greifen gleichzeitig auf verschiedene KI-Modelle zu. Ohne zentrale Erfassung entstehen schnell zahlreiche Einzelkosten, die sich nur schwer nachvollziehen lassen.

Token sind die neue Kostenkennzahl

Wer moderne KI wirtschaftlich einsetzen möchte, muss sich zwangsläufig mit dem Begriff Token beschäftigen.

Ein Token entspricht einer kleinen Informationseinheit, die ein Sprachmodell verarbeitet. Sowohl die Eingabe eines Nutzers als auch die erzeugte Antwort bestehen aus einer bestimmten Anzahl von Tokens. Je umfangreicher die Kommunikation mit der KI wird, desto höher fällt auch der Verbrauch aus.

Besonders bei komplexen KI-Agenten wächst der Tokenbedarf erheblich. Ein einziger automatisierter Workflow kann mehrere Modellabfragen hintereinander durchführen. Werden diese Prozesse tausendfach pro Tag ausgeführt, steigen die Betriebskosten deutlich an.

Deshalb sprechen Experten inzwischen von Tokenomics – also der wirtschaftlichen Planung und Steuerung des Tokenverbrauchs innerhalb eines Unternehmens.

Fehlende Planung führt häufig zu Budgetüberschreitungen

Ein weiterer Grund für steigende KI-Kosten liegt in der dynamischen Nutzung. Während sich klassische IT-Ausgaben relativ gut kalkulieren lassen, verändert sich der Bedarf an KI häufig innerhalb kurzer Zeit.

Sobald Mitarbeiter den Mehrwert erkennen, nimmt die Nutzung meist deutlich zu. Neue Anwendungsfälle entstehen laufend, bestehende Prozesse werden erweitert und zusätzliche KI-Agenten kommen hinzu. Dadurch verändern sich die laufenden Kosten kontinuierlich.

Viele Unternehmen erstellen zwar zu Beginn eines Projekts ein Budget, überprüfen dieses jedoch anschließend kaum noch. Gerade bei nutzungsabhängigen Abrechnungsmodellen reicht eine jährliche Budgetplanung jedoch nicht aus.

Experten empfehlen deshalb regelmäßige Analysen des tatsächlichen Tokenverbrauchs sowie fortlaufende Anpassungen der Finanzplanung.

Token-Budgets gewinnen an Bedeutung

Immer mehr Unternehmen führen deshalb sogenannte Token-Budgets ein. Dabei erhält jede Abteilung oder jedes Projekt ein fest definiertes Verbrauchslimit.

Zusätzlich werden Dashboards eingerichtet, die den aktuellen Tokenverbrauch nahezu in Echtzeit anzeigen. So können Verantwortliche frühzeitig erkennen, wenn einzelne Anwendungen deutlich mehr Ressourcen verbrauchen als ursprünglich geplant.

Auch automatische Warnmeldungen oder Kostenlimits helfen dabei, unerwartete Ausgaben zu vermeiden. Diese sogenannten Guardrails verhindern, dass einzelne Nutzer oder KI-Agenten unkontrolliert hohe Kosten verursachen.

Nicht jede Aufgabe benötigt das leistungsstärkste KI-Modell

Ein häufiger Fehler besteht darin, für sämtliche Aufgaben die größten und leistungsfähigsten Sprachmodelle einzusetzen. Diese liefern zwar oft hervorragende Ergebnisse, verursachen jedoch gleichzeitig die höchsten Betriebskosten.

Für viele Standardaufgaben reichen deutlich kleinere Modelle völlig aus. Dazu gehören beispielsweise:

• Zusammenfassungen erstellen
• E-Mails formulieren
• Dokumente klassifizieren
• einfache Übersetzungen
• Standardanfragen im Kundenservice

Durch die Auswahl des jeweils passenden Modells lassen sich die laufenden KI-Kosten erheblich reduzieren, ohne dass die Qualität der Ergebnisse spürbar leidet.

Der wirtschaftliche Nutzen muss regelmäßig überprüft werden

Nicht jede KI-Anwendung rechtfertigt dauerhaft ihre Betriebskosten. Deshalb gewinnt die Erfolgskontrolle zunehmend an Bedeutung.

Unternehmen sollten regelmäßig prüfen,

• wie viel Zeit durch KI tatsächlich eingespart wird,
• welche Prozesse effizienter geworden sind,
• welche Kosten pro erledigter Aufgabe entstehen und
• ob sich der Einsatz finanziell langfristig lohnt.

Erweist sich ein KI-Agent als zu teuer oder liefert keinen ausreichenden Mehrwert, kann es sinnvoll sein, den Einsatz anzupassen oder alternative Lösungen zu wählen.

Dabei geht es nicht darum, KI grundsätzlich infrage zu stellen. Vielmehr entwickeln Unternehmen einen deutlich wirtschaftlicheren Blick auf ihre Investitionen.

KI-Kosten werden künftig ein fester Bestandteil des Controllings

Mit der zunehmenden Verbreitung generativer KI werden Token-Kosten künftig eine ähnliche Rolle spielen wie Cloud-Ausgaben oder Energiekosten. Unternehmen benötigen deshalb transparente Prozesse, um Verbrauch, Budgets und Wirtschaftlichkeit dauerhaft im Blick zu behalten.

Neben der IT sind dabei insbesondere Controlling, Finanzabteilung und Fachbereiche gefordert. Nur wenn technische Kennzahlen und betriebswirtschaftliche Auswertungen miteinander verbunden werden, lässt sich der Einsatz von KI nachhaltig steuern.

Fazit

Der wirtschaftliche Erfolg von Künstlicher Intelligenz hängt längst nicht mehr ausschließlich von der Leistungsfähigkeit der eingesetzten Modelle ab. Entscheidend ist vielmehr, ob Unternehmen ihre KI-Kosten, den Tokenverbrauch und den tatsächlichen Geschäftsnutzen kontinuierlich überwachen und optimieren.

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