Künstliche Intelligenz hat bereits einige Menschen ihren Job gekostet. Grund dafür war eine für die Unternehmen oft einfach scheinende Rechnung: KI ist effizienter als ein Mensch und damit auch günstiger. Dass das in der Praxis nicht so einfach herunterzubrechen ist, ist hinlänglich bekannt. Das liegt unter anderem daran, dass KI zwar in einigen Aufgabenbereichen sehr gut eingesetzt werden kann, in anderen aber eher Mehrarbeit verursacht.
Zudem führt der Trend, dass Künstliche Intelligenz die simplen und oft repetitiven Tasks übernimmt, dazu, dass für Menschen nur die komplizierten Aufgaben übrigbleiben, die eine KI nicht so gut ausführen kann. Das führt zu einer teils massiven Mehrbelastung der menschlichen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, die zudem zusätzlich die Arbeit der KI überwachen müssen.
Jetzt kommt ein weiterer Faktor hinzu, vor dem Expertinnen und Experten bereits gewarnt haben und der nun in den Chefetagen der Unternehmen angekommen ist. Denn nach dem anfänglichen und lang anhaltenden Boom haben Ressourcenknappheit und die Etablierung auf dem Markt dazu geführt, dass die Kosten für Künstliche Intelligenz für Unternehmen drastisch gestiegen sind.
Vom Festpreis zum Token: Warum die Rechnungen plötzlich steigen
Das zeigt auch eine aktuelle Umfrage der Wirtschaftsprüfungsgesellschaft KPMG. Dafür wurden 2.145 Führungskräfte aus 20 Ländern befragt. Heraus kam, dass mehr als die Hälfte der Befragten die KI-Ausgaben in ihren Unternehmen nicht mehr wirklich überblicken können. Grund für die ausufernden Kosten ist eine wesentliche Umstellung bei den Anbietern.
Denn während anfangs viele mit einem festen Betrag für einen festgelegten Abrechnungszeitraum gearbeitet haben, hat sich das Modell nun geändert. So hat allen voran Microsofts GitHub Copilot erst Anfang Juni auf ein tokenbasiertes Modell umgestellt. Das bedeutet, dass Unternehmen keinen Festbetrag mehr bezahlen, sondern nutzungsbasiert.
Unter Token versteht man die Informationseinheiten, die Künstliche Intelligenz verarbeitet. Das hat zum einen die Kosten vieler Unternehmen, die inzwischen viel auf KI setzen, in die Höhe schnellen lassen. Zum anderen sind die Ausgaben viel unübersichtlicher geworden, weil der Betrag jedes Mal schwanken kann, je nachdem, wie viel KI am Ende genutzt wird.
KI wird zur normalen Ressource, die ein gezieltes Kostenmanagement braucht
Teilweise ist in diesem Zusammenhang inzwischen sogar von einer sogenannten „Token Panic“ die Rede, auch wenn einige Expertinnen und Experten monieren, dass das angesichts der aktuellen Lage übertrieben ist. Allerdings ist ein entsprechender Trend in der KI-Branche zu beobachten.
Für die Unternehmen bedeutet die Anpassung des Bezahlmodells nun vor allem eines: Sie müssen die KI-Tokens genau wie andere Ressourcen wie beispielsweise Arbeitskraft oder Energie skalieren. In der Praxis sind viele Unternehmen allerdings nicht an diesem Punkt. Die Umfrage hat auch gezeigt, dass viele ihr eigentliches Jahresbudget für Cloud-Computing und Tokens innerhalb weniger Monate bereits aufgebraucht hatten.
Das führt in mehreren Branchen bereits dazu, dass Projekte pausiert oder verschoben werden. Zudem begrenzen Unternehmen die KI-Nutzung an einigen Stellen oder suchen nach günstigeren Sprachmodellen. Dazu kommt, dass vielerorts noch nicht geklärt ist, wie die Verantwortlichkeiten aussehen, wenn Künstliche Intelligenz Fehler macht.
Steht die „Rückkehr“ menschlicher Fachkräfte bevor?
Viele Teams haben zwar inzwischen zahlreiche Leitfäden und Regelungen in Bezug auf Künstliche Intelligenz, aber wer übernimmt am Ende die Verantwortung für falsche Ausgaben? Gleiches gilt für die Verantwortung für explodierende Kosten für KI-Tools. Die Gewinner in diesem System sind aktuell vor allem die großen Unternehmen, die die Modelle anbieten und/oder in den Ausbau der KI-Infrastruktur investieren.
Allerdings könnte die Entwicklung auch in einigen Bereichen für Angestellte positiv sein. Studien haben bereits herausgefunden, dass Unternehmen, die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter zugunsten von KI entlassen haben, keine höhere Rendite (Return on Investment, kurz ROI) erzielt haben als jene Unternehmen, die ihre Belegschaft behalten.
Eine Studie von Orgvue ergab beispielsweise, dass etwa 32 Prozent der Unternehmen, die wegen Künstlicher Intelligenz Stellen gestrichen haben, inzwischen doch wieder Menschen auf die entsprechenden Positionen besetzt haben. 55 Prozent der Führungskräfte, die wegen KI Entlassungen vorgenommen hatten, bereuen das zudem inzwischen.