KI wird in Unternehmen immer häufiger produktiv eingesetzt. Doch wie teuer die Nutzung tatsächlich ist, bleibt vielerorts unklar: Vor allem verbrauchsabhängige Tokenkosten machen die wirtschaftliche Bewertung schwieriger.
Eine Umfrage der Beratungsgesellschaft KPMG zeigt, dass rund einem Drittel der Führungskräfte der genaue Blick auf die Kostenstrukturen hinter der KI-Nutzung schwerfällt. Fast ein Viertel berichtet von Problemen mit nutzungsabhängigen Kosten. 42 Prozent geben an, insgesamt nur einen teilweisen Überblick über die eigenen KI-Ausgaben zu haben.
Gleichzeitig wächst der Druck, KI-Investitionen finanziell besser zu kontrollieren. Mehr als die Hälfte der befragten Unternehmen nutzt laut KPMG inzwischen Dashboards zur Überwachung der KI-Kosten. Ebenfalls mehr als die Hälfte integriert Kostenprüfungen bereits in Genehmigungsverfahren für KI-Projekte.
Diese Maßnahmen scheinen einen deutlichen Unterschied zu machen: Unternehmen mit dedizierter KI-Kostenkontrolle berichten häufiger von einem nachweisbaren Return on Investment. Der Anteil liegt dort bei 15 Prozent, während es bei Unternehmen ohne solche Maßnahmen nur 3 Prozent sind. Über alle befragten Unternehmen hinweg können im Schnitt 7 Prozent einen messbaren Ertrag durch künstliche Intelligenz feststellen.
Trotz der offenen Kosten- und Renditefragen bleibt KI das wichtigste Investitionsthema. 79 Prozent der Führungskräfte nennen sie als zentralen Bereich für neue Ausgaben. Allerdings verändert sich der Umgang mit der Technologie: KPMG sieht Hinweise darauf, dass Unternehmen die reine Experimentierphase verlassen und stärker auf Wirtschaftlichkeit achten. Fast die Hälfte der Befragten hat wegen Kostenbedenken bereits KI-Projekte gebremst, pausiert oder verkleinert.
Auch günstigere Modelle rücken stärker in den Blick. 22 Prozent der Unternehmen ziehen laut Umfrage kostengünstigere Alternativen in Betracht. Ein prominentes Beispiel ist Coinbase-Chef Brian Armstrong, der öffentlich machte, dass sein Unternehmen mit quelloffenen chinesischen Modellen wie GLM 5.2 und Kimi K2.7 experimentiert. Diese seien deutlich günstiger als Frontiermodelle von US-Anbietern wie Anthropic und OpenAI. Berichten zufolge setzen manche große US-Unternehmen zudem auf gedeckelte Tokenbudgets, strengere Kostenkontrolle oder die Sperrung bestimmter Modelle.
Rob Fisher, Global Head of Advisory bei KPMG, ordnet KI deshalb nicht mehr nur als Technologiethema ein, sondern auch als Aufgabe des Finanzmanagements. Das Risiko liege nicht darin, in KI zu investieren, sondern dies ohne Kostentransparenz und ohne Verständnis der wirtschaftlichen Zusammenhänge zu tun.