Unternehmen brauchen KI-Kostenschilder zur Ausgabenkontrolle
Technologieunternehmen geben enorme Summen für KI aus, aber viele verstehen die tatsächlichen Kosten nicht. Ein Vorschlag für KI-„Nährwertangaben“ bei Prompts soll die Transparenz erhöhen.
Technologieunternehmen haben im vergangenen Jahr KI-Dienste in beispiellosem Umfang genutzt. Allein Google verarbeitet inzwischen über 3,2 Billiarden Token pro Monat, eine siebenfache Steigerung gegenüber dem Vorjahr. Uber beispielsweise hat sein gesamtes KI-Budget für 2026 bereits im April aufgebraucht.
Die Bemühungen, die exzessive KI-Nutzung einzudämmen, sind gerechtfertigt, da Unternehmen ohne Einblick in ihren Verbrauch schlechtere Erträge erzielen. Studien zeigen, dass Organisationen mit vollständiger Einsicht in ihre KI-Betriebskosten fünfmal wahrscheinlicher eine etablierte Kapitalrendite (ROI) aufweisen.
Das Kernproblem ist, dass die meisten Benutzer nicht wissen, wie viel Energie und Rechenressourcen selbst der kleinste Prompt verbraucht. KI wurde einfach zu bedienen, bevor ihre Kosten leicht verständlich wurden. Der Vorschlag sieht vor, dass KI-Tools den Mitarbeitern klare Informationen über die tatsächlichen Kosten jedes Prompts liefern, bevor dieser ausgeführt wird – ein sogenannter „Nährwertkennzeichnung“.
Obwohl Verbesserungen in der KI-Infrastruktur und Token-Limits zur Kontrolle des Überverbrauchs beitragen können, lösen sie nicht das grundlegende Problem: Mitarbeiter können nicht beurteilen, ob der Rechenaufwand eines Prompts für seinen Zweck angemessen ist. Ein einzelner ineffizienter Workflow kann ein Unternehmen hunderte oder sogar tausende Euro pro Monat und Mitarbeiter kosten, wenn man wiederholte Versuche und unklare Anfragen berücksichtigt. Darüber hinaus ist der Energieverbrauch ein erhebliches Problem.
Zukünftig werden Unternehmen mehr Transparenz von KI-Modellen verlangen. Anbieter von KI-Diensten werden wahrscheinlich beginnen, Informationen über die Anzahl der Token, Kosten und die Berechnungsinformationen für Prompts bereitzustellen. Dies würde den Mitarbeitern helfen, die Kosten eines Prompts im Verhältnis zu seinem Wert einzuschätzen und gleichzeitig Unternehmen dabei unterstützen, ihre KI-Ausgaben effektiver zu verfolgen.