Nach Jahren, in denen sie künstliche Intelligenz in ihren Unternehmen vorangetrieben haben, ziehen Chief Information Officers und andere Technologieverantwortliche auf C-Ebene nun die Zügel an, da die Kosten steigen und die Erträge ungewiss bleiben. Der Rückzug markiert einen deutlichen Wandel von der Einführungsphase – geprägt von Hackathons, breitem Tool-Zugang und Experimenten – hin zu einer disziplinierteren Betriebsphase, die daran erinnert, wie Unternehmen nach einer ersten Phase des „Land Grabs“ bei Cloud Computing schließlich Kostenkontrollen eingeführt haben.

Bei Samsara hat Chief Information Officer Stephen Franchetti eine breite Palette von KI-Tools für die 4.100 Beschäftigten des Technologieunternehmens begeistert eingeführt. Er hat Anthropic’s Claude, Google’s Gemini, OpenAI’s ChatGPT und den KI-Coding-Agenten Cursor freigegeben und gleichzeitig ein internes System aufgebaut, das die KI-Ausgaben täglich erfasst. Die Notwendigkeit einer so genauen Überwachung unterstreicht, wie sehr sich nutzungsbasierte, tokengetriebene Preisgestaltung – in Unternehmenssoftware noch immer vergleichsweise neu – grundlegend von dem Pro-Nutzer-Abonnementmodell unterscheidet, mit dem die meisten Unternehmen ihre Budgets planen. Inzwischen hat Samsara jedoch Nutzungsgrenzen für einige nichttechnische Beschäftigte eingeführt, während Gruppen wie Forschung und Entwicklung, die KI für intensives Coding und Datenanalyse benötigen, mehr Spielraum zum Experimentieren haben.

„Es hat eine Weile gedauert, bis wir die richtigen Obergrenzen gefunden hatten, um sicherzustellen, dass alle gut versorgt sind“, sagt Franchetti. „Aber es versetzt die Menschen in eine Position, in der sie gewissermaßen die Kontrolle haben und selbst entscheiden können, welche Modelle sie verwenden.“

Der Wandel spiegelt einen breiteren Trend in der Unternehmenswelt wider. Die weltweiten Ausgaben für KI sollen in diesem Jahr 2,5 Billionen US-Dollar erreichen, ein Anstieg um 44 % gegenüber dem Vorjahr. Nach Jahren, in denen KI-Einführung durch Schulungen, Hackathons und breiten Mitarbeitendenzugang zu Coding-Tools, Agents und Chat-Assistenten gefördert wurde, begrenzen einige Technologieverantwortliche nun, wie häufig diese Tools genutzt werden können. Zudem schulen sie Mitarbeitende um, damit sie kleinere und günstigere KI-Modelle besser verstehen, die viele Routineaufgaben am Arbeitsplatz übernehmen können.

Mehrere Unternehmen berichten, dass ihre KI-Budgets für 2026 die anfänglichen Erwartungen bereits übertroffen haben, ohne einen entsprechenden Geschäftswert zu erzeugen. Auch die großen KI-Hyperscaler bekommen die Klagen zu hören und haben mit günstigeren Modellen oder Preissenkungen reagiert.

„2026 ist das Jahr, in dem alle herausfinden, dass KI tatsächlich sehr schwer ist“, sagt Will Sommer, Experte für quantitative Modellierung und wirtschaftliche Prognosen beim Forschungsunternehmen Gartner. „Es ist kein kostenloses Mittagessen. Es erfordert viel Überlegung und Aufwand, um es richtig zu machen.“

Sommer warnt, dass Unternehmen leicht Tausende von Dollar pro Kopf für KI-Tools ausgeben können, deren Ergebnisse im Wesentlichen wertlos sind und die Produktivität nicht erhöhen. Im Juni veröffentlichte Gartner zudem einen pessimistischen Bericht, in dem davor gewarnt wurde, dass die Kosten für KI-Coding bis 2028 das durchschnittliche Gehalt eines Entwicklers übersteigen könnten – wegen des steigenden Token-Verbrauchs und des Wechsels zu nutzungsabhängigen Gebühren.

„Wir haben das sehr ernst genommen, sowohl im internen Anwendungsfall als auch bei der Übertragung dieser Erkenntnisse nach außen“, sagt Sagnik Nandy, Chief Technology Officer beim elektronischen Signatursoftware-Unternehmen Docusign.

Intern lobt Nandy, dass jeder Ingenieur KI-Tools angenommen habe und dass 75 % des von ihnen entwickelten Codes von KI angestoßen würden. Doch Nandy habe schnell erkannt, dass KI-Code-Agents darauf ausgelegt waren, vor der Ausführung einer Aufgabe Docusigns gesamte Codebasis als Kontext zu durchsuchen. „Das sind eine Menge Tokens, weil man versucht, alles zu lesen“, sagt er.

Nandy hat diese KI-Coding-Agents so angepasst, dass die Standardeinstellung nur den Kontext zieht, der für eine eng umrissene Aufgabe relevant ist, an der ein Entwickler arbeitet. Dadurch sei der Token-Verbrauch um fast 50 % gesunken.

Jim Dausch, Chief Digital and Technology Officer bei Yum Brands, sagt, der KI-Token-Verbrauch sei bisher noch „keine wesentliche Zahl, aber die Entwicklung beobachten wir“. Anfang dieses Jahres bemerkte er jedoch, dass sowohl der Token-Verbrauch als auch die Ausgaben beim Betreiber von KFC und Taco Bell gestiegen sind.

Dausch vertritt jedoch die Ansicht, dass ein Großteil der Aufgaben, die KI-Tools erfüllen sollen – möglicherweise sogar bis zu 95 % – mit einfacheren, günstigeren Modellen erledigt werden kann. Das hat Yum dazu veranlasst, mehr Schulungen zur Nutzung von KI-Modellen zu fördern und Geschäftsverantwortlichen zu raten, ihre digitalen Ausgaben mit derselben Sorgfalt zu steuern wie die Personalkosten eines Bereichs.

„Wir versuchen sozusagen, die Orte zu demokratisieren, an denen die Kosten anfallen, und wie sie verwaltet werden, damit es nicht nur ein IT-Posten ist“, sagt Dausch.

Beim Gesundheitskonzern Cigna Group setzt man bewusst auf eine breite Auswahl und hat mehrere KI-Hyperscaler-Anbieter eingebunden, damit die Belegschaft für bestimmte Aufgaben, die keine ausgeprägten Schlussfolgerungsfähigkeiten erfordern, kleine Sprachmodelle oder frühere, günstigere Versionen nutzen kann. „Der eigentliche Kostenanstieg entsteht, wenn man die teuersten Modelle ohne Leitplanken verwendet“, sagt Katya Andresen, Chief Data, Digital and AI Officer von Cigna.

Cigna hat mehr als 70 verschiedene KI-Modelle für interne Zwecke freigegeben, und obwohl Compute- und KI-Token-Verbrauch gestiegen seien, wachse die Gesamtausgabe dank dieses multimodalen Ansatzes nicht im gleichen Tempo.

Shay Artzi, CTO beim Immobilienmakler Compass, sagt, seine KI-Investitionen hätten sich auf drei Nutzergruppen konzentriert: Ingenieure, das KI-Assistant-Tool des Unternehmens, das Aufgaben für Immobilienprofis automatisiert, und die allgemeine Unternehmensbelegschaft. Die Ingenieure seien die Ersten gewesen, die KI umfassend nutzten, doch Artzi sagt, er sei von Anfang an vorsichtig mit dem Token-Verbrauch gewesen und habe nie vorgeschrieben, dass Code immer mit KI-Unterstützung geschrieben werden müsse.

Compass testete mehrere KI-Coding-Tools und entschied sich schließlich für Partnerschaften mit zwei Branchengrößen, Anthropic und Google, mit bestimmten finanziellen Einschränkungen. „Wir haben auch für jeden Ingenieur Budgets festgelegt, damit sie sich bewusst sind, wie sie ausgeben“, sagt Artzi.

Von John Kell. Diese Geschichte erschien ursprünglich auf Fortune.com.