Wie sich die KI-Kostenfalle vermeiden lässt

Hart verhandelt wird in den herbstlichen Budgetrunden. Ein Posten sorgt in vielen Unternehmen heuer für viel Gesprächsbedarf und wird wohl nicht einfach fortgeschrieben. Die KI-Ausgaben sind von einem Nebenposten zu einem für viele schwer zu kalkulierenden Kostenfaktor geworden. Neun von zehn Unternehmen haben die Budgets überschritten, hat McKinsey erhoben, und jedes fünfte hat die KI-Kosten nun eingeschränkt.

Dass Entwicklungsabteilungen komplette Jahresbudgets oft schon nach zwei, drei Monaten verbraucht haben, ist heuer nicht nur Uber, Amazon oder Meta passiert. Auch Finanzvorstände in Österreich wissen ein Lied davon zu singen, dass KI-Budgets zu klein dimensioniert sind angesichts der Begeisterung der Mitarbeitenden für die KI. Warum drohen die KI-Kosten derart aus dem Ruder zu laufen? Was machen Verantwortliche in heimischen Unternehmen und Organisationen, um genau das zu verhindern?

Hauptgrund für die stark gestiegenen Kosten sind Preisänderungen, die die Industrie heuer durchgeführt hat. Während es bei älteren Sprachmodellen Nachlässe wie im Sale gibt (minus 50 Prozent), sind Premium-Abos teurer geworden. Das bei Unternehmen sehr populäre Anthropic hat in der Enterprise-Grundgebühr seit April kein Token-Kontingent mehr inkludiert. Die gesamte Industrie rechnet vermehrt nach Verbrauch ab, der in Token gemessen wird.

Peter Schentler, Partner bei der Managementberatung Horváth, beschäftigt sich mit dem Thema intensiv und illustriert die Lage mit einem Vergleich: „Das erste Netflix-Abo hat 6,99 Euro gekostet, letzten Monat stiegen die Kosten auf 24,99 Euro.“ Dieser Effekt ist bei der KI in kürzerer Zeitspanne zu beobachten und wird sich noch stärker bemerkbar machen. Mit dem Einsatz von KI-Agenten, die autonom Projekte und nicht mehr nur einzelne Aufgaben abarbeiten, vervielfacht sich dieser Token-Verbrauch – in welchem Ausmaß, lässt sich seriös nicht abschätzen. „Viele Unternehmen, die vor zwei, drei Jahren begonnen haben, wurden im Roll-out jetzt von den Kosten überrascht“, kommentiert Schentler die Lage. „Das agentische Arbeiten erhöht die ökonomische Komplexität.“ Und, so der Experte: „Die zweite Welle der KI wird sich betriebswirtschaftlich entscheiden. Unternehmen brauchen ein Steuerungselement und müssen ihr KI-Performance-Management erweitern.“

Bei der Österreichischen Post gibt es das schon, und die Finanzabteilung weiß auch genau, wie viel sie unter dem Titel „KI“ ausgeben wird. Ein Prozent des gesamten IT-Budgets, sagt Post-CIO Horst Mooshandl, der überzeugt ist, dass noch viel mehr Geld in die KI fließen wird: „Die Token-Kosten werden in jedem Unternehmen steigen. Es ist gut investiertes Geld, wenn der Nutzen gut gelenkt wird.“ Die Post routet nicht nur die Pakete im Logistikzentrum, sie lenkt auch die Nutzer:innen mit ihren Prompts zum effizientesten und günstigsten Sprachmodell für die jeweilige Anfrage.

Einen KI-Kassasturz auf Knopfdruck bekommt auch der Linzer Magistrat hin. Hier sind es 1,5 Prozent des IT-Budgets, die Magistratsdirektorin Ulrike Huemer für KI-Lizenzen ausgibt: „Wir folgen nicht jedem Trend, setzen KI dort ein, wo sie einen echten Mehrwert bringt. Teil unserer KI-Strategie ist auch, dass wir kontinuierlich den Markt beobachten und das Modell wechseln, wenn es ein optimales Preis-Leistungs-Verhältnis verspricht.“ Ähnlich geht es das 75-köpfige Team der Agentur BBDO Wien an, um die KI-Ausgaben im Blick zu behalten. Dort sind die Kosten für künstliche Intelligenz jährlich um 20 Prozent gestiegen, weil mehr Mitarbeitende Lizenzen brauchen. Kosten und Nutzen werden im Einzelfall pragmatisch abgewogen: „Nicht der Preis entscheidet, sondern die gelieferte Qualität“, sagt Geschäftsführerin Jana David-Wiedemann, „manchmal erkennt man die erst nach dem Kauf. Wenn sie nicht passt, kehren wir zur Standardlizenz zurück.“

Ob Konzern oder Kreativagentur, ohne eine Art von KI-Performance-Management zu haben, sind alle im Blindflug unterwegs, und das kann sich niemand leisten. „KI-Governance bezog sich bislang vor allem auf Datenschutz, Compliance und Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse“, sagt Horváth-Partner Schentler. „Die wirtschaftliche Steuerung des KI-Einsatzes durch klare betriebswirtschaftliche Leitplanken gewinnt jetzt massiv an Bedeutung.“ Wer KI-Kosten nicht transparent machen und begründen kann, wird die Folgen tragen, die bei börsennotierten Konzernen bis hin zu Kursstürzen reichen, wie das heuer beim Cybersecurityunternehmen Crowdstrike der Fall war. Den Anlegern waren die Kosten zu hoch.

Die Reaktion vieler Unternehmen ist offenbar die Notbremse. In einer KPMG-Umfrage im Juni gab jedes zweite Unternehmen an, aus Kostengründen KI-Projekte zurückzufahren oder zu pausieren.

Solche Notbremsungen beruhigen das Controlling, stellen aber keine solide Strategie dar. Für eine Kosten-Nutzen-Rechnung müssen Verantwortliche die Nutzung ihrer Mitarbeitenden verstehen und in die richtigen Bahnen lenken. Eine Accenture-Studie erhob, dass Beschäftigte – wenn es keine Vorgaben gibt – routinemäßig zu den Topmodellen greifen, obwohl sie für die Lösung der Aufgaben ein Zehntel der Leistung benötigen. Das lässt sich mit Schulungen und technischen Kniffen lösen. Bei der Post zeigen die Mitarbeitenden ihren Kolleg:innen seit einem Jahr bei einem Digital Tuesday, welche KI-Lösungen Sinn machen. „Zuletzt hatten wir 400 Besucher:innen“, sagt Post-CIO Horst Mooshandl. „Eine Lösung demonstrierte, wie man sich mit Copilot Premium selber einen Agenten bauen kann. Begeisterte Mitarbeitende sind die besten Trainer:innen.“ Die Post spart damit Schulungskosten und das Anwendungswissen kommt direkt aus dem Haus.

Finanz- und IT-Abteilungen muss es gelingen, KI-Nutzung so intelligent zu steuern, dass die Begeisterung in der Belegschaft nicht abgewürgt wird, die Kosten überwacht und auf Nutzen geprüft werden. Technische Werkzeuge für mehr Kostenwahrheit und bessere Steuerung gibt es genug. KI-Kostenmanagement ist die neue Budgetdisziplin, die täglich am Prüfstand steht, nicht nur im Herbst.