Künstliche Intelligenz wird „gefeuert“, weil sie zu teuer ist.

VTV.vn – Hohe Bereitstellungs- und Betriebskosten veranlassen einige Unternehmen dazu, KI-Tools, von denen man sich einst eine Ressourceneinsparung erhofft hatte, einzuschränken oder ganz abzuschaffen.

(Abbildung zur Veranschaulichung: Großartig)

In den letzten zwei Jahren wurde künstliche Intelligenz (KI) von vielen Unternehmen als schnelle Lösung für Produktivitätsprobleme gesehen. Von Programmierung und Kundenservice über Berichtserstellung und Datenanalyse bis hin zur E-Mail-Bearbeitung – KI versprach schnellere, kostengünstigere und weniger arbeitsintensive Prozesse. Doch bis Mitte 2026 wird sich die Frage in vielen Unternehmensvorständen nicht mehr stellen: „Sollten wir KI einsetzen?“, sondern vielmehr: „Wie viel Geld wird für KI ausgegeben, und liefert sie tatsächlich einen entsprechenden Mehrwert?“

Dieser Wandel bedeutet nicht, dass KI überholt ist. Im Gegenteil, KI bleibt eine strategische Technologie, insbesondere in den Bereichen Programmierung, Kundenservice, Finanzen und interne Abläufe. Nach einer Phase rasanter Implementierung, getrieben von der Angst, den Anschluss zu verlieren, erkennen viele Unternehmen jedoch allmählich eine weniger glamouröse Realität: KI ist nicht kostenlos und bei falscher Anwendung auch nicht unbedingt günstiger als menschliche Arbeitskraft. Steht ein solches Tool Tausenden von Mitarbeitern zur Verfügung, können alle Befehle, alle Texte, alle Dokumentenanalysen und alle Codeeingaben Kosten verursachen, die sich in Tokens messen lassen – einer Maßeinheit für die Datenmenge, die das KI-Modell verarbeiten muss.

Ende Mai berichtete das Wall Street Journal, dass einige US-Unternehmen angesichts rasant steigender Rechen- und Tokenkosten beginnen, ihre KI-Ausgaben zu rationieren. Der Artikel führte Uber als Beispiel an und wies darauf hin, dass das Unternehmen sein KI-Budget für 2026 in nur vier Monaten aufgebraucht hatte, was Uber dazu veranlasste, seine KI-Ausgabenstrategie zu überdenken. Dies ist ein wichtiges Signal: KI ist nicht länger nur ein Technologieexperiment, sondern hat sich zu einem Finanzposten entwickelt, der – wie Cloud Computing, Personal oder Betriebskosten – kontrolliert werden muss.

Uber ist ein gutes Beispiel, da das Unternehmen KI nicht grundsätzlich ablehnt. Ubers Problem liegt vielmehr darin, dass die Kosten zu schnell steigen, während sich der konkrete Nutzen für das Unternehmen nicht ohne Weiteres nachweisen lässt. The Verge zitiert Andrew Macdonald, Ubers Vorstandsvorsitzenden und COO, mit den Worten, dass höhere Ausgaben für Tools wie Claude Code nicht direkt zu mehr nützlichen Funktionen für die Kunden führen. Anders ausgedrückt: Das Entwicklerteam kann KI zwar verstärkt einsetzen, doch die Führungsebene muss weiterhin die grundlegende Frage beantworten: Erhalten die Endnutzer für ihr Geld ein besseres Produkt?

Das Uber-Logo ist auf einem Handybildschirm zu sehen. Dieses Beispielfoto wurde am 9. August 2025 in Brüssel, Belgien, aufgenommen. (Foto: NurPhoto/Reuters)

Claude Code, das Programmierunterstützungstool von Anthropic, steht im Mittelpunkt dieser Diskussion. Um Missverständnisse zu vermeiden, ist Folgendes wichtig: Anthropic bietet weiterhin monatliche Abonnements für Privat- und Geschäftskunden an. Bei umfangreicher Nutzung oder über eine Programmierschnittstelle (API) können die Kosten jedoch anhand von Tokens, Nutzungsmustern und zusätzlichen Funktionen berechnet werden. Auf der offiziellen Preisseite von Anthropic ist ersichtlich, dass die Preise für die Claude-API-Modelle auf der Menge der ein- und ausgehenden Tokens basieren. Die Dokumentation des Unternehmens weist zudem darauf hin, dass Änderungen in der Datenkodierung dazu führen können, dass derselbe Text mehr Tokens benötigt als zuvor. Es geht also nicht um die „Aufbrauchen des monatlichen Abonnements“, sondern vielmehr um die Schwierigkeit für Unternehmen, die Kosten zu prognostizieren, wenn Mitarbeiter KI kontinuierlich für anspruchsvolle Aufgaben einsetzen.

Der Unterschied zwischen KI und herkömmlicher Software liegt in der Kostenstruktur. Bei Bürosoftware zahlen Unternehmen üblicherweise eine monatliche Gebühr pro Konto. Bei vielen KI-Tools, insbesondere solchen für Programmierung und mehrstufige Automatisierung, können die Kosten mit der Dokumentlänge, dem Abfragevolumen, den Revisionszyklen, der Anzahl der aufgerufenen Modelle und den Ausgabedaten steigen. Ein Mitarbeiter, der KI zur E-Mail-Zusammenfassung einsetzt, verursacht möglicherweise nur geringe Kosten. Ein Team von Ingenieuren hingegen, das KI Quellcode analysieren, Korrekturen vorschlagen, mehrere Versionen neu schreiben und automatisierte Prozesse ausführen lässt, kann kurzfristig erhebliche Kosten verursachen.

Aus Managementsicht ist dies ein altbekanntes Problem: Gute Technologie ist nicht zwangsläufig eine gute Investition, wenn ihre Effektivität nicht messbar ist. Ein Unternehmen mag zwar den Eindruck haben, die Produktivität sei gestiegen, weil die Mitarbeiter schneller arbeiten, doch wenn die eingesparten Arbeitsstunden, die reduzierten Fehler, die gestiegenen Umsätze oder die verbesserte Kundenzufriedenheit deutlich werden, lassen sich die Kosten für KI-Einsätze schnell schwer rechtfertigen. Daher wechseln führende Unternehmen von einer „So viel wie möglich nutzen“-Mentalität zu einer „Gezielt einsetzen, wo es sinnvoll ist, für die richtigen Personen und innerhalb bestimmter Grenzen“.

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Das Logo von Claude AI ist auf einem Handybildschirm in dieser Illustration vom 6. Februar 2026 zu sehen. (Foto: NurPhoto/Reuters)

Neben den reinen Kosten für die Tools wird auch die Frage, ob KI menschliche Arbeitskräfte ersetzen kann, neu bewertet. Forbes zitierte am 21. Mai Daten, die zeigen, dass 29 % der Unternehmen, die zuvor aufgrund von KI Personal abgebaut hatten, diese Stellen wieder besetzt haben. Diese Daten müssen zwar mit Vorsicht interpretiert werden, verdeutlichen aber eine Realität: Menschen durch KI zu ersetzen, ist nicht so einfach wie eine Kostenstelle in der Personalabrechnung zu kürzen. In vielen Bereichen, insbesondere im Kundenservice, Vertrieb, der Content-Erstellung, im operativen Management oder im Umgang mit sensiblen Situationen, gibt es nach wie vor Aufgaben, die KI noch nicht vollständig übernehmen kann.

KI kann zwar schnell reagieren, doch Geschwindigkeit bedeutet nicht automatisch Genauigkeit. KI kann Entwürfe erstellen, diese müssen aber dennoch von Fachleuten geprüft werden. KI kann Daten zusammenfassen, doch Führungskräfte müssen weiterhin den Kontext verstehen, um Entscheidungen treffen zu können. Wenn Unternehmen zu früh Personal abbauen, riskieren sie sinkende Servicequalität, unzufriedene Kunden, chaotischere interne Prozesse und letztendlich die Notwendigkeit, Mitarbeiter neu einzustellen und zu schulen. In diesem Fall erweisen sich die vermeintlichen „Einsparungen dank KI“ als Illusion.

Ein wichtiger Punkt, den es fairerweise zu berücksichtigen gilt, ist, dass KI nicht die alleinige Ursache für Entlassungen in Unternehmen ist. Manche Führungskräfte führen KI zwar als Begründung für Umstrukturierungen an, doch die wahren Gründe könnten Gewinndruck, Zinssätze, Aktionäre, Wettbewerb oder Kostensenkungsstrategien sein. Am 1. Juni zitierte Business Insider Torsten Slok, Chefökonom von Apollo Global Management, mit der Aussage, dass es in den allgemeinen Beschäftigungsdaten keine eindeutigen Belege für KI-bedingte Arbeitsplatzverluste gebe. Dies deutet auf ein komplexeres Bild hin als die Parole „KI nimmt menschliche Arbeitsplätze“.

Für vietnamesische Unternehmen sind die Lehren internationaler Konzerne äußerst praxisrelevant. Viele einheimische Firmen haben zwar keine Millionenbeträge für KI ausgegeben, laufen aber dennoch Gefahr, in die Falle zu tappen, mehrere Tools zu erwerben, diverse Konten zu eröffnen und verschiedene Plattformen ohne Kontrollprozesse auszuprobieren. Wenn jede Abteilung ihr eigenes KI-Tool wählt, jedes Team sein eigenes Modell verwendet und jeder Mitarbeiter eigenständig Unternehmensdaten in externe Plattformen eingibt, bergen die Risiken nicht nur Kosten, sondern auch Risiken in Bezug auf Sicherheit, Ergebnisqualität und Haftung.

(Abbildung zur Veranschaulichung: Großartig)

Vor der Implementierung von KI sollten Unternehmen fünf einfache Fragen klären. Erstens: Welches konkrete Problem soll die KI lösen? Zweitens: Wie hoch sind die maximalen monatlichen Kosten? Drittens: Wer hat Zugriff auf die KI und auf welche Daten? Viertens: Wer überprüft die KI-generierten Ergebnisse? Fünftens: Welche Kennzahlen verwendet das Unternehmen, um die Effektivität nach drei Monaten zu messen? Sind diese fünf Fragen nicht beantwortet, könnte ein großflächiger KI-Einsatz eine übereilte Entscheidung sein.

Ein sichererer Ansatz ist es, zunächst weniger risikoreiche Bereiche zu testen. KI kann bei der Zusammenfassung interner Dokumente, der Klassifizierung von Kundenanfragen, dem Vorschlagen von E-Mail-Inhalten, dem Auffinden von Fehlern im Programmcode, dem Erstellen von Berichtsentwürfen oder der Informationssuche von Mitarbeitern helfen. In Bereichen wie Finanzen, Recht, Personalwesen, Kundendaten oder öffentlichen Stellungnahmen müssen jedoch weiterhin Menschen die endgültige Prüfung übernehmen. Unternehmen sollten KI nicht als „Ersatz für Mitarbeiter“ einsetzen, sondern als „Beschleunigungsassistent“ mit klar definierten Grenzen.

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Daher sollte die Aussage „KI wird gefeuert, weil sie zu teuer ist“ nicht als Scheitern der KI interpretiert werden. Vielmehr wird die Illusion verworfen, dass der bloße Kauf von KI-Tools Unternehmen automatisch günstiger, schneller und intelligenter macht.

Künstliche Intelligenz wird in Unternehmen weiterhin präsent sein, jedoch unter strengerer Beobachtung von Finanzexperten, Technologieunternehmen, Juristen und Endnutzern. Im Zuge dieser Umstrukturierung wird nicht das Unternehmen gewinnen, das KI am häufigsten einsetzt, sondern dasjenige, das sie korrekt, kostengünstig und verantwortungsvoll nutzt.

Quelle: https://vtv.vn/ai-bi-sa-thai-vi-dat-do-100260616145054134.htm