Na jarenlang kunstmatige intelligentie binnen hun organisaties te hebben gepropageerd, gaan Chief Information Officers en andere technologiebewindvoerders binnen de C-suite nu de teugels aanhalen nu de kosten stijgen en de rendementen onzeker blijven. De terugtrekking markeert een opvallende verschuiving van de adoptiefase — gekenmerkt door hackathons, brede tooltoegang en experimenteren — naar een meer gedisciplineerde operationele fase die doet denken aan hoe ondernemingen uiteindelijk kostendisiplipline toepasten op cloudcomputing na een aanvankelijke landgreep-periode.

Bij Samsara heeft Chief Information Officer Stephen Franchetti met groot enthousiasme een breed scala aan AI-tools geadopteerd voor de 4.100 werknemers van het technologiebedrijf. Hij heeft Anthropic's Claude, Google's Gemini, OpenAI's ChatGPT en de AI-programmeeragent Cursor geautoriseerd, en daarnaast een intern systeem gebouwd dat AI-uitgaven dagelijks volgt. De behoefte aan zulke gedetailleerde monitoring onderstreept hoe op gebruik gebaseerde, door tokens gedreven prijsstelling — nog relatief nieuw in bedrijfssoftware — fundamenteel verschilt van het per-seat abonnementsmodel waarvoor de meeste bedrijven poorten zijn te budgetteren. Onlangs heeft Samsara echter gebruikslimieten opgelegd voor sommige niet-technische werknemers, terwijl groepen zoals onderzoek en ontwikkeling — die afhankelijk zijn van AI voor intensieve programmering en data-analyse — meer ruimte behouden om te experimenteren.

"Het duurde even voordat we de juiste limieten hadden bepaald, om ervoor te zorgen dat iedereen goed bediend werd," zegt Franchetti. "Maar het zet mensen in een positie waarin ze een zekere controle hebben en kunnen kiezen welke modellen ze gebruiken."

De verschuiving weerspiegelt een bredere trend in het Amerikaanse bedrijfsleven. De wereldwijde AI-uitgaven worden dit jaar naar verwachting $2,5 biljoen, een stijging van 44% ten opzichte van het voorgaande jaar. Na jarenlang AI-adoptie te hebben bevorderd via trainingen, hackathons en brede werknemerstoegang tot programmeertools, agents en chat-assistenten, beperken sommige technologieleiders nu hoe vaak deze tools kunnen worden gebruikt. Ze hertrainen ook personeel om met kleinere, goedkopere AI-modellen te werken die vele routinematige werkzaamheden aankunnen.

Een aantal bedrijven heeft gemeld dat hun AI-budgetten voor 2026 al boven de oorspronkelijke prognoses liggen zonder overeenkomstige bedrijfswaarde te leveren. AI-hyperscalers hebben dit opgemerkt en reageren met goedkopere modellen en prijsverlagingen. De competitieve dynamiek tussen de toonaangevende modelaanbieders — OpenAI, Anthropic, Google en andere — is verscherpt nu zakelijke klanten signaleren dat kostenefficiëntie, niet alleen mogelijkheden, zal bepalen welke platformen langdurige contracten winnen.

"2026 is het jaar waarop iedereen ontdekt dat AI eigenlijk echt moeilijk is," zegt Will Sommer, een expert in kwantitatieve modellering en economische voorspelling bij onderzoeksbureau Gartner. "Het is geen gratis lunch. Het vereist veel nadenken en inspanning om het goed te doen." Sommer waarschuwt dat bedrijven gemakkelijk duizenden dollars per werknemer kunnen uitgeven aan AI-tools waarvan de output in wezen waardeloos is en de productiviteit niet verbetert.

In juni publiceerde Gartner een bearish rapport waarin werd gewaarschuwd dat de kosten van AI-programmering tegen 2028 het gemiddelde salaris van een ontwikkelaar zouden overtreffen, gedreven door stijgend tokenverbruik en een verschuiving naar op verbruik gebaseerde prijsmodellen. De prognose benadrukt een spanning in het hart van zakelijke AI-adoptie: de tools die het meest strak geïntegreerd zijn in ontwikkelaarsworkflows — programmeeragents die code lezen, schrijven en debuggen — behoren ook tot de meest token-intensieve toepassingen, waardoor ze een primaire aanjager van kostenoverschrijdingen zijn.

Bij Docusign, het bedrijf voor elektronische handtekeningensoftware, zegt Chief Technology Officer Sagnik Nandy dat de organisatie de kostenuitdaging serieus neemt. "We hebben dit zeer serieus genomen, zowel bij het interne gebruiksscenario als dat we deze lessen extern verspreiden," zegt hij. Intern noteert Nandy dat elke ingenieur AI-tools heeft geadopteerd en dat 75% van de code die ze ontwikkelen door AI wordt geïnitieerd.

Nandy ontdekte echter al snel dat AI-programmeeragents zo waren ontworpen dat ze de volledige codebase van Docusign raadpleegden voor context voordat ze een taak uitvoerden. "Dat zijn veel tokens, omdat je probeert alles te lezen," zegt hij. Nandy configureerde de programmeeragents zo dat de standaardinstelling alleen de context ophaalt die relevant is voor de specifieke taak waaraan een ontwikkelaar werkt, waardoor het tokenverbruik met bijna 50% daalde. De optimalisatie illustreert hoe engineeringteams leren dat promptarchitectuur en contextbeheer — niet alleen modelselectie — een dramatische invloed kunnen hebben op de eenheidseconomie van AI-implementatie.

Jim Dausch, chief digital and technology officer bij Yum Brands — de exploitant van KFC en Taco Bell — zegt dat het tokenverbruik nog geen "materieel getal is, maar dat de lijn er een was die we in de gaten hielden." Eerder dit jaar merkte hij dat zowel het AI-tokenverbruik als de uitgaven stegen binnen het restaurantbedrijf.

Dausch stelt dat een grote meerderheid van de taken die aan AI-tools worden toegewezen — mogelijk wel 95% — kan worden afgehandeld door meer basis, minder dure modellen. Yum heeft sindsdien extra training rond AI-modelselectie bevorderd en bedrijfsleiders geadviseerd om digitale uitgaven met dezelfde strengheid te beheren die ze toepassen op personeelsbudgetten voor afdelingen. "We proberen de kosten en het beheer ervan enigszins te democratiseren, zodat het niet alleen een IT-post is," zegt Dausch.

Bij Cigna Group heeft de gezondheidszorgreus een breed net uitgeworpen door samen te werken met meerdere AI-hyperscaler-leveranciers, waardoor werknemers kleine taalmodellen of eerdere, goedkopere versies kunnen gebruiken voor taken die geen aanzienlijke redeneercapaciteit vereisen. "De manier waarop je de kosten echt laat oplopen is door de duurste modellen te gebruiken zonder enige bescherming eromheen," zegt Katya Andresen, chief data, digital en AI-officer bij Cigna. Cigna heeft meer dan 70 verschillende AI-modellen voor intern gebruik geautoriseerd. Hoewel Andresen erkent dat het reken- en AI-tokenverbruik is gestegen, stijgen de totale uitgaven niet in hetzelfde tempo dankzij deze multimodale aanpak. De strategie weerspiegelt een rijpende visie op AI-tools als een gelaagd portfolio — waarbij de mogelijkheden en kosten van het model worden afgestemd op de complexiteit van elke taak in plaats van standaard voor de krachtigste optie te kiezen.

Shay Artzi, CTO bij vastgoedmakelaar Compass, zegt dat zijn AI-investeringen zich op drie groepen hebben gericht: ingenieurs, de AI Assistant-tool van het bedrijf die taken automatiseert voor vastgoedprofessionals, en de bredere bedrijfsbevolking. Ingenieurs waren de eersten die AI uitgebreid gebruikten, maar Artzi zegt dat hij vanaf het begin voorzichtig was met tokenuitgaven en nooit heeft verplicht dat alle code met AI-assistentie wordt geschreven.

Compass pilotte verschillende AI-programmeertools voordat het partnerships aanging met twee branlegroothen, Anthropic en Google, met bepaalde financiële beperkingen. "We hebben ook budgetten vastgesteld voor elke ingenieur, zodat ze zich bewust zijn van hun uitgaven," zegt Artzi.

Door John Kell. Dit verhaal verscheen oorspronkelijk op Fortune.com.