Eine unerwartete Nebenwirkung der breiten Verfügbarkeit von KI-Tools innerhalb grosser Tech-Unternehmen zeigt sich bei Microsoft: Einige Angestellte nutzen unternehmenseigene oder -subventionierte KI-Services so intensiv, dass dies erhebliche Kosten verursacht. Interne Memos offenbaren, dass Einzelne über tausende US-Dollar monatlich für KI-Nutzung aufwenden.
Das Phänomen wird teilweise als "Tokenmaxxing" bezeichnet, was andeutet, dass es mehr um maximale Nutzung als um zweckmässige Anwendung geht. Dies könnte ein Zeichen von mehreren Dingen sein: Einerseits könnte es echte Produktivitätssteigerung sein, wenn jemand KI sehr intensiv für Entwicklung, Design oder andere Aufgaben nutzt. Andererseits könnte es auch ineffiziente oder verschwenderische Nutzung sein.
Microsoft reagiert mit einer expliziten Warnung und möchte das Verhalten durch Kommunikation und möglicherweise durch Kontrolle steuern. Dies ist interessant, weil es zeigt, dass selbst bei grossen Konzernen mit unbegrenzten Budgets die Kontrolle der KI-Nutzung zum Problem wird. Die Kosten sind real, und unkontrollierte Ausgaben sind nicht nachhaltig.
Für Unternehmen und IT-Dienstleister, die KI-Tools einführen, ist dies ein wichtiges Lernzeichen. Eine KI-Governance ist notwendig, nicht nur aus Sicherheitsgründen, sondern auch aus Kostengründen. Fragen, die gestellt werden sollten: Wer darf welche KI-Tools nutzen? Gibt es Budget-Limits? Wie werden Nutzungsmuster monitored? Wird die Nutzung regelmässig überprüft?
Die Kostendynamik von KI-Diensten ist auch für Budget-Planung relevant. Viele Cloud-basierte KI-Dienste werden pro Token, pro Anfrage oder pro Minute abgerechnet. Eine Person, die ein KI-Modell ineffizient nutzt, kann schnell signifikante Kosten verursachen. KMU sollten beim Deployment von KI-Tools entsprechende Kontrollmechanismen einbauen, etwa Budgetlimits pro Benutzer oder Abteilung, und regelmässig überprüfen, ob die Nutzung effizienterweise erfolgt.