KI wird für Unternehmen immer mehr zum Kostenfaktor

Ein unerwarteter Kostenfaktor für die Wirtschaft

Lange Zeit galt Künstliche Intelligenz in der Unternehmenswelt als das Versprechen für eine günstige und effiziente Arbeitskraft, die Prozesse beschleunigt und Kosten senkt. Doch diese optimistische Sichtweise wandelt sich derzeit grundlegend. Immer mehr Unternehmen berichten von massiv steigenden Ausgaben für KI-Anwendungen, die zunehmend die Budgets belasten. Was als technologischer Heilsbringer begann, entwickelt sich für viele Firmen zu einem signifikanten Kostenfaktor. Die Ursache für diese Entwicklung liegt in der technologischen Evolution: Die Modelle werden immer komplexer, leistungsfähiger und damit auch deutlich rechenintensiver. Was früher als schlanke Lösung galt, ist heute ein ressourcenhungriger Prozess, der die Unternehmensfinanzen unter Druck setzt. Für viele Entscheider kommt diese Entwicklung überraschend, da sie ursprünglich davon ausgingen, dass die Automatisierung durch KI zwangsläufig zu Einsparungen beim Personal führen würde. Die Realität sieht jedoch anders aus: Die Technologie selbst ist der neue, teure Posten in der Bilanz, der neben klassischen Ausgaben wie Energie, Hardware oder Personalaufwand eine eigene Kategorie einnimmt. Die Ära der vermeintlich billigen KI-Unterstützung scheint damit vorerst beendet zu sein.

Die technologische Zäsur im November 2025

Als entscheidender Wendepunkt gilt laut Frank Dobelmann, Technologie-Chef des IT-Unternehmens Adesso, der 24. November 2025. Zu diesem Zeitpunkt markierte die Veröffentlichung des KI-Modells Claude Opus 4.5 durch den Konzern Anthropic den Beginn einer neuen Ära. Dieser technologische Quantensprung veränderte in den darauffolgenden Monaten die Arbeitsweise ganzer Branchen nachhaltig. Die neuen Modelle, die häufig als „agentische KI“ bezeichnet werden, zeichnen sich durch eine deutlich höhere Selbstständigkeit aus. Sie sind in der Lage, komplexe Aufgaben in einzelne Unteraufgaben zu zerlegen und diese in einem mehrstufigen Prozess abzuarbeiten. Dabei interagieren oft mehrere KI-Modelle miteinander, um Ergebnisse zu liefern, die ihre Vorgänger bei weitem übertreffen. Besonders in der Softwareentwicklung zeigen diese High-End-Modelle ihre volle Kraft, da sie in der Lage sind, zum Teil fehlerfrei Programme zu entwickeln. Doch diese Leistungssteigerung hat ihren Preis: Die Rechenintensität dieser neuen Generation ist enorm. Für Unternehmen wie Adesso aus Dortmund bedeutet dies, dass sie mittlerweile monatlich Hunderttausende Euro für die Nutzung dieser Technologien aufwenden müssen, was die wirtschaftliche Kalkulation deutlich erschwert.

Die neue Währung: KI-Tokens als Kostenstelle

Ein zentraler Begriff in der aktuellen Kosten-Debatte ist das sogenannte KI-Token. Tokens dienen als Abrechnungseinheit für die Nutzung von Künstlicher Intelligenz und sind zu einer festen unternehmerischen Kostenposition geworden. Die Dimensionen, die dieser Verbrauch annimmt, sind beachtlich. So berichtete Benedikt Bonnmann, Vorstandsmitglied bei Adesso, dem Handelsblatt, dass sich der Verbrauch von KI-Tokens im eigenen Unternehmen seit Dezember 2025 verhundertfacht habe. Auch andere Firmen spüren diesen Druck. Berichten zufolge soll das Unternehmen Uber sein gesamtes KI-Budget bereits in den ersten vier Monaten des Jahres 2026 vollständig aufgebraucht haben. Dieser enorme Ressourcenverbrauch verdeutlicht, dass KI keine unbegrenzte Ressource ist, sondern ein teures Gut. Unternehmensberater wie Christoph Magnussen aus Hamburg kritisieren in diesem Zusammenhang die Fehleinschätzung vieler Führungskräfte. Die Annahme, dass KI lediglich effizienter mache und Personal einspare, sei schlichtweg falsch. Die Technologie sei aufgrund ihrer hohen Rechenintensität in der Anwendung äußerst kostspielig, was die betriebswirtschaftliche Planung vor neue Herausforderungen stellt.

Die Rolle der Unternehmensberatung und Marktanalysen

Die aktuelle Situation wird durch internationale Umfragen und Analysen untermauert. Gerrit Bojen von der Unternehmensberatung KPMG weist darauf hin, dass es für Unternehmen derzeit „relativ schwierig auszubalancieren“ sei, die Kraft der KI zu nutzen und gleichzeitig die Kosten im Blick zu behalten. In der Vergangenheit basierte die Produktion primär auf menschlicher Arbeit; heute tritt die Künstliche Intelligenz als zusätzliche, kostspielige Ressource hinzu. Ein großes Problem ist dabei die mangelnde Transparenz: Laut KPMG-Umfragen haben nur 35 Prozent der Unternehmen einen vollständigen Überblick darüber, wie viel Geld sie tatsächlich für KI-Anwendungen ausgeben. Diese Unkenntnis führt zu den sogenannten „Überraschungseffekten“, bei denen Budgets deutlich schneller erschöpft sind als geplant. Da mittlerweile laut dem ifo Institut etwa 55 Prozent der Unternehmen in Deutschland KI einsetzen, ist diese Problematik kein Nischenthema mehr, sondern betrifft die breite wirtschaftliche Basis. Die fehlende interne Regulierung und das Fehlen klarer Strategien für den Einsatz der Technologie verschärfen die finanzielle Situation in vielen Betrieben weiter.

Strategien zur Kostenkontrolle und Effizienzsteigerung

Um der Kostenfalle zu entkommen, entwickeln Unternehmen zunehmend Strategien zur Budgetierung. Adesso-Technologie-Chef Frank Dobelmann berichtet, dass man allen Mitarbeitenden anfangs feste Budgets zugeordnet habe, um ihnen das Experimentieren mit KI-Tools im Rahmen von etwa 50 Euro zu ermöglichen. Mittlerweile setzt das Unternehmen zudem auf interne Leitfäden, die den Mitarbeitern helfen sollen, das jeweils passende Modell auszuwählen. Die Logik dahinter: Nicht jede Aufgabe erfordert die Nutzung der teuersten High-End-Modelle. Viele tägliche Aufgaben lassen sich ebenso effizient mit kostengünstigeren Alternativen erledigen. Auch KI-Berater Christoph Magnussen betont, dass Unternehmen lernen müssen, differenziert zu entscheiden, wann der Einsatz von Intelligenz tatsächlich sinnvoll ist und wann nicht. Die teuren Modelle sollten gezielt dort eingesetzt werden, wo sie den größten Mehrwert bieten. Diese selektive Nutzung ist eine notwendige Reaktion auf die schnell schwindenden Budgets. Es geht darum, die Balance zwischen technologischer Innovation und wirtschaftlicher Vernunft zu finden, um die langfristige Tragfähigkeit der KI-Integration im Unternehmen zu sichern.

Der Einfluss der KI-Konzerne auf die Preisgestaltung

Ein wesentlicher Faktor für die Zukunft der KI-Kosten ist das Geschäftsmodell der führenden Anbieter wie OpenAI und Anthropic. Diese Unternehmen haben hohe Kredite aufgenommen, um massiv in den Bau von Rechenzentren zu investieren. Da beide Unternehmen derzeit einen Börsengang planen, stehen sie unter dem Druck, ihre Profitabilität gegenüber Investoren nachzuweisen. Unternehmensberater Gerrit Bojen von KPMG geht davon aus, dass Investoren innerhalb von ein bis zwei Jahren eine klare Rentabilität erwarten. Dies bedeutet, dass die Anbieter darauf angewiesen sind, dass Unternehmen perspektivisch sehr viele Tokens verbrauchen, um die Geschäftsmodelle aufrechtzuerhalten. Auf WDR-Anfrage äußerte sich OpenAI nicht konkret zur Entwicklung zukünftiger Preise, verwies jedoch auf bisherige Preissenkungen. So biete eines der neuesten Modelle eine mit GPT-5.5 vergleichbare Leistung bei gleichzeitig halb so hohen Kosten. Dennoch bleibt die Sorge bestehen, dass die Abhängigkeit von wenigen großen Anbietern die Preisgestaltung langfristig zu Ungunsten der Anwender beeinflussen könnte, da der KI-Boom derzeit stärker über Schulden finanziert wird.

Alternativen und die Frage der technologischen Souveränität

Angesichts der steigenden Kosten und der Abhängigkeit von US-amerikanischen Anbietern gewinnen Open-Source-Modelle als Alternative an Bedeutung. KPMG-Berater Bojen empfiehlt Unternehmen, nicht ausschließlich auf die großen US-Konzerne zu setzen. Open-Source-Modelle sind öffentlich zugänglich und in der Regel kostengünstiger. Zudem bieten sie den Vorteil, dass Unternehmen sie in eigenen Rechenzentren oder in einer eigenen Cloud betreiben können. Dies ist nicht nur eine wirtschaftliche, sondern auch eine strategische Entscheidung. Frank Dobelmann von Adesso betont, dass es auch aus politischen Gründen sinnvoll sei, autark zu bleiben. Sollten KI-Modelle aus den USA plötzlich für den Export gesperrt werden, benötigen Unternehmen Rückfalloptionen, um den Betrieb ohne Unterbrechung fortsetzen zu können. Die technologische Souveränität wird somit zu einem zentralen Aspekt der Unternehmensstrategie. Die Fähigkeit, ohne die großen US-Modelle weiterarbeiten zu können, könnte sich in einer unsicheren geopolitischen Lage als entscheidender Wettbewerbsvorteil erweisen, während gleichzeitig die Kosten für die KI-Infrastruktur besser kontrollierbar bleiben.

Offene Fragen zur weiteren Marktentwicklung

Obwohl die Problematik der steigenden KI-Kosten deutlich zutage tritt, bleiben wesentliche Fragen für die Zukunft unbeantwortet. Es ist unklar, wie sich der Wettbewerb zwischen den großen KI-Giganten und den Open-Source-Anbietern auf das Preisniveau auswirken wird. Ebenso bleibt offen, ob die angekündigten Effizienzsteigerungen durch KI-Modelle in der Praxis jemals die hohen Kosten ihrer Nutzung vollständig kompensieren können oder ob sie dauerhaft ein Zuschussgeschäft bleiben. Die Frage, inwieweit Unternehmen bereit sind, ihre internen Prozesse radikal umzustellen, um den Token-Verbrauch zu minimieren, ist ebenfalls noch nicht geklärt. Zudem bleibt die Entwicklung der Börsengänge von OpenAI und Anthropic abzuwarten; es ist ungewiss, wie sich der Druck der Kapitalmärkte auf die Preisgestaltung für Unternehmenskunden auswirken wird. Die Lücke zwischen dem technologischen Potenzial der „agentischen KI“ und der wirtschaftlichen Rentabilität ist derzeit noch groß. Es bleibt abzuwarten, ob die Unternehmen durch bessere interne Regeln und den Einsatz von Open-Source-Alternativen die Kostenkurve in den Griff bekommen oder ob die KI-Ausgaben dauerhaft einen immer größeren Anteil der IT-Budgets verschlingen werden.