Unternehmen reduzieren ihre KI-Ausgaben, da die Kosten für symbolische Maßnahmen die Produktivitätssteigerungen übertreffen

Unternehmen, die im vergangenen Jahr ihre Mitarbeiter dazu gedrängt haben, KI-Tools so aggressiv wie möglich einzusetzen, haben nun Schwierigkeiten, die Kosten zu kontrollieren.  

Finanzvorstände fordern nun messbare Renditen für die ständig steigenden API-Kosten, was die Wachstumsprognosen von OpenAI, Anthropic und anderen großen Anbietern von Sprachmodellen gefährdet.  

Warum reduzieren Unternehmen plötzlich ihre Ausgaben für KI? 

Unternehmen reduzieren nun ihre Ausgaben für KI, da Finanzchefs die steigenden API-Kosten rechtfertigen müssen. Diese Kehrtwende markiert das Ende dessen, was die Branche als „Token-Maxxing“ bezeichnet hat, und die Korrektur setzt schnell ein.

Amazon hat kürzlich eine interne Rangliste tracKI-Nutzung der Mitarbeiter abgeschafft, nachdem die Führungsebene festgestellt hatte, dass das System mehr KI-gestützte Routineaufgaben als nützliche Ergebnisse lieferte. „Bitte nutzen Sie KI nicht nur um ihrer selbst willen“, sagte ein leitender Angestellter von Amazon zu den Mitarbeitern. 

Uber verbrauchte sein gesamtes Budget für KI-Programmierung bis 2026 innerhalb von nur vier Monaten. Meta verschickte daraufhin ein internes Memo an rund 6.000 Mitarbeiter, in dem das Unternehmen auf einen exponentiellen Anstieg des KI-Einsatzes hinwies und vor internen KI-Kosten in Milliardenhöhe warnte. Uber hat seitdem eine monatliche Ausgabenobergrenze von 1.500 US-Dollar pro Mitarbeiter für KI-Programmierwerkzeuge eingeführt.

Der Beratungsriese Accenture hatte seine Mitarbeiter zuvor gewarnt, dass sie „möglicherweise Beförderungschancen verpassen“, wenn sie KI-Tools nicht einsetzen. Nun versucht Accenture, die Mitarbeiter daran zu hindern, KI für triviale Aufgaben zu nutzen. 

In einem durchgesickerten Audio-Mitschnitt einer internen Besprechung ist zu hören, wie ein Accenture-Manager sagt, dass die Ausgaben für KI „sehr unberechenbar werden“. Derselbe Manager sagte, dass die Führungsebene auf CFO-, COO- und CIO-Ebene sich immer noch frage, ob sie einen Nutzen aus den getätigten Ausgaben ziehe

Adam McDaniel und Markus Eisele von International Business Machines (IBM) argumentierten in einer kürzlich erschienenen Analyse , dass Token-Minimierung genauso schlecht sei wie Token-Maxxing, da in beiden Fällen der Token-Konsum zum Hauptziel werde, anstatt sich auf Geschäftsergebnisse zu konzentrieren. 

IBM setzt auf das, was es „Valuemaxxing“ nennt. Dabei liegt der Fokus auf der Messung abgeschlossener Aufgaben, der eingesparten Zeit und der vermiedenen Nacharbeit anstatt auf dem Verbrauch von Token.

Hat die Reduzierung der Ausgaben für KI bereits Auswirkungen auf die Unternehmen?

OpenAI und Anthropic bauten ihre Wachstumspläne auf der Annahme auf, dass Unternehmen immer mehr Token konsumieren würden. 

OpenAI überschritt Anfang des Jahres die Marke von 25 Milliarden US-Dollar Jahresumsatz und bewertete sich selbst mit 1 Billion US-Dollar, während Anthropic einige Milliarden US-Dollar weniger wert ist. Beide Unternehmen investieren cash in Rechenleistung, Forschung und Personal und hoffen, durch die Nutzung ihrer Lösungen im Unternehmensbereich profitabel zu werden. 

Unternehmen reservieren jedoch bereits teure Flaggschiffmodelle für komplexe Aufgaben und nutzen kleinere, kostengünstigere Alternativen für Routineaufgaben. Einige verlagern ihre Arbeitslasten auf Open-Source-Modelle, die auf ihrer eigenen Infrastruktur ohne Token-Gebühren laufen.

Die International Data Corporation (IDC) prognostiziert, dass bis 2028 70 % der führenden KI-gestützten Unternehmen mehrere Modelle nutzen werden, anstatt sich auf einen einzigen Anbieter zu verlassen. Dadurch würde KI zu einem Massenprodukt, bei dem Anbieter eher über den Preis als über ihre Leistungsfähigkeit konkurrieren. 

Das Thema Geld wird uns aber so schnell nicht loslassen. Selbst Sam Altman, CEO von OpenAI, hat eingeräumt, dass die Kosten für KI in diesem Jahr zu einem „enormen Problem“ für die Kunden geworden sind.

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