Tokenomics: Warum PwC vor dem stillen KI-Kostenschock in den Unternehmen warnt

Obwohl die Preise pro Token sinken, steigen die KI-Rechnungen, und ohne echte Kostendisziplin droht der wirtschaftliche Nutzen zu verpuffen.

Ein Paradox auf der Rechnung

Die Kosten pro Token fallen, und dennoch klettern die KI-Ausgaben vieler Unternehmen. Der Grund ist die schiere Verbreitung, denn KI wird inzwischen quer durch die Organisation eingesetzt. In einem aktuellen Papier warnt PwC, dass diese ungebremste Adoption die Abläufe komplexer und teurer mache, zumal alle auf dieselben Modelle zugreifen und sich dadurch kaum noch differenzieren. CIOs und CFOs müssten die Kostendisziplin daher ernsthaft angehen, um überhaupt Wert aus dem Einsatz zu ziehen.

Die versteckten Treiber

Besonders tückisch ist der Wechsel von festen Lizenzgebühren zur Abrechnung pro Token, weil monatliche Rechnungen nur die Gesamtsumme zeigen, nicht aber die Aufschlüsselung nach Abruf, Reasoning, Orchestrierung oder Infrastruktur. Hinzu kommt der agentische Multiplikator. Agenten planen mehrstufig, starten Wiederholungen und laufen im Hintergrund, und verfehlt ein Ergebnis das Ziel, korrigiert sich das System immer wieder selbst, während die Kosten mitwachsen. Auch die Modellwahl ist heikel, denn das teuerste Modell liefert nicht zwangsläufig den größten Nutzen, ein zu schwaches jedoch verursacht später Kosten durch Nacharbeit und Prüfungen.

Finance braucht ein FinOps-Team für KI

PwC schlägt vor, KI-Ausgaben nicht länger als IT-Fußnote, sondern als margenrelevante Größe auf der Dauer-Agenda des CFO zu behandeln. Jeder Kostenwert pro Ergebnis brauche einen Verantwortlichen in der Finanzabteilung, ausgestattet mit Befugnis und technischem Team, ähnlich dem FinOps-Modell aus der Cloud-Welt. Weil die Anwender im Tagesgeschäft finanziell selten in der Verantwortung stehen, empfiehlt PwC, die Disziplin direkt in den Code zu gießen, etwa durch Budgetgrenzen, die vor einem Aufruf greifen, sowie durch Schwellenwerte, die Abläufe stoppen. Dass der Ansatz trägt, zeigt ein Projekt mit einem der größten Technologiekonzerne, bei dem die Kosten pro Durchlauf um 65 bis 80 Prozent sanken und die Laufzeit sich bei gleicher Qualität von zwölf auf vier Stunden verkürzte.