Die Wirtschaftlichkeit großer Sprachmodelle steht kurz davor, mit der Unternehmensrealität zu kollidieren, schreibt Pegasystems-CEO Alan Trefler (Bild). Warum er das so sieht, beschreibt er in einem Kommentar:
In der ersten Phase der Einführung wurde KI meist in Form subventionierter, häufig nutzerbasierter, Preismodelle angeboten. Die Tokens schienen praktisch kostenlos zu sein. Das machte das Experimentieren einfach – vor allem für jene, die inzwischen regelrecht von ihrer täglichen Dosis KI-Agenten abhängig geworden sind. In manchen Unternehmen scheint die Nutzung inzwischen zum Selbstzweck geworden zu sein. Der absurde Trend des sogenannten Tokenmaxxing feiert Quantität statt Qualität, als ob sich Eingaben einfach mit Ergebnissen gleichsetzen lassen.
Doch jetzt, da die großen Sprachmodelle die Unternehmen an KI-Agenten gewöhnt haben, wird die eigentliche Rechnung fällig.
Hunderte Milliarden Dollar fließen derzeit in KI-Infrastrukturen und irgendjemand wird diese Kosten tragen müssen. Jüngste Schritte großer Anbieter deuten darauf hin, dass Token-basierte Abrechnungsmodelle zum Standard werden. Was zunächst wie ein All-you-can-eat-Buffet begann, verwandelt sich zunehmend in einen Taxameter.
Für viele Führungskräfte wird dabei die größere Überraschung nicht in den sichtbaren Output-Tokens liegen. Vielmehr ist entscheidend, dass im Hintergrund sogenannte Reasoning-Tokens verbraucht werden, wann immer ein Modell eine Entscheidung eigenständig herleitet. Und dann noch einmal überdenkt und neu bewertet. Genau diese Tokens sind die teuersten überhaupt, obwohl niemand ausdrücklich darum gebeten hat.
Reasoning-KI ist zwar leistungsstark, sie ist aber auch kostspielig, unvorhersehbar und oft unnötig. Jede operative Entscheidung immer wieder neu zu durchdenken, mag anspruchsvoll wirken, ist jedoch das Gegenteil von Disziplin. Sobald Logik, Richtlinien und Workflows sauber aufgesetzt sind, verursacht deren endloses Neugenerieren während des laufenden Betriebs unnötige Kosten und Risiken, ohne einen Mehrwert zu schaffen.
Reasoning in der Designphase, also dort, wo Kreativität, Exploration und neue Erkenntnisse gefragt sind, ist hingegen die Stärke generativer KI. Die Runtime-Ausführung ist jedoch etwas grundlegend anderes. Hier zählen Vorhersehbarkeit, Konsistenz und Kostenkontrolle mehr als Kreativität. Der Einsatz schlanker semantischer KI-Funktionen in dieser Phase ermöglicht es Agenten, definierte Workflows effizienter und kostengünstiger zu befolgen. Genau so lässt sich KI sinnvoll skalieren.
Nachhaltige KI ist keine Magie, sie basiert vielmehr auf klugen Abwägungen.
Die nächste Phase von Enterprise-KI wird weniger durch spektakuläre Demos als durch Disziplin geprägt sein. Durch vorhersehbare Ergebnisse und durch kalkulierbare Kosten. Und durch eine klare Entscheidung darüber, wann sich aufwendiges Reasoning wirklich lohnt und wann nicht.
Unternehmen, die sich frühzeitig mit der wachsenden Abhängigkeit von agentenbasierter KI auseinandersetzen und dabei auf Token-Effizienz und architektonische Klarheit setzen, werden nicht nur Kosten sparen. Sie werden auch Systeme aufbauen, die vertrauenswürdiger, leichter zu steuern und einfacher zu skalieren sind. Dies wird insbesondere dann von Vorteil sein, wenn KI nicht mehr als kostenlos wahrgenommen wird, sondern als realer wirtschaftlicher Faktor.
