Alle wollen KI. Aber was kostet das überhaupt?

Stand: 08.09.2026 08:00 Uhr

Wer KI nutzt, muss auch verstehen, wie sie abgerechnet wird – denn umsonst arbeitet auch die künstliche Intelligenz nicht. Damit verbunden ist die Frage, ob der Einsatz von KI den Unternehmen hilft, Geld zu sparen.

Mehr ist.... mehr!

Beim Einsatz von KI-Systemen bzw. Sprachmodellen, etwa Chatbots oder automatisierten Textgeneratoren, werden die Kosten oft nicht pauschal, sondern anhand der tatsächlich genutzten Rechenleistung berechnet.

1. Ein gängiges Abrechnungsmodell basiert auf sogenannten Token als der zentralen Maßeinheit. Token sind kleine Text- oder Wort-Einheiten, die das KI-System verarbeitet. Ein Token kann ein einzelnes Wort, ein Teil eines Wortes, eine Silbe oder auch nur ein einzelnes Zeichen sein. Bei der Eingabe von Text in eine KI und bei der Antwort wird der Text in Token zerlegt und gezählt. Die Kosten hängen davon ab, wie viele Token die KI verarbeitet. Dabei kann ein einzelner Prompt sehr schnell fünfstellige Tokenmengen auslösen.

2. Je mehr Token verarbeitet werden, desto mehr Rechenzeit und Energie wird auch benötigt. Eine langer Eingabetext oder eine umfangreiche Antwort bedeutet also nicht nur mehr Token, sondern auch mehr Rechenleistung, mehr Energie und damit höhere Kosten.

3. Generell werden KI-Modelle immer leistungsfähiger und bearbeiten größere Datenmengen – damit steigt automatisch der Token-Verbrauch. Je komplexer ein Modell außerdem wird, desto höher ist auch der Rechenaufwand pro Token. Und da zunehmend mehr Unternehmen KI intensiv einsetzen und die Nutzung exponentiell wächst, wird auch die Infrastruktur stärker genutzt. Auch das kostet Geld.

4. Mit Blick auf innovative AI Agents, die nicht mehr nur unterstützen, sondern eigenständig Aufgaben übernehmen und erledigen, wird die Abrechnung früher oder später nicht mehr nur nach Tokens oder Nutzer:innen errechnet, sondern auch pro Leistung, pro Automatisierung oder pro eingesparte Arbeitsstunde. KI wird damit zur Infrastruktur, für deren Vorhandensein und Nutzung bezahlt werden muss.

5. Und schließlich investieren Anbieter und Betreiber von KI aktuell massiv in Rechenzentren, Chips und Energieinfrastruktur. Diese Investitionen müssen sich rechnen

Transparenz dringend zu empfehlen!

Je länger und stärker KI genutzt wird, desto höher sind die Kosten für jedes Unternehmen. Wer keine bösen Überraschungen erleben will, sollte also wissen, welche KI-Modelle im eigenen Unternehmen von wem und wofür genutzt werden – daher Vorsicht vor Schatten-KI – und wie viele Token anfallen. Da die Kosten sich in der Regel auf unterschiedliche Abteilungen oder Bereiche verteilen, sollte darüber Transparenz herrschen. Hierfür bieten so genannte AI Gateways passende Dashboards, die genau diese Nutzung und Verteilung übersichtlich darstellen.

Spart der Einsatz von KI im Kundenservice Geld?

Ehrliche Antwort: Langfristig ja. Denn Anfragen lassen sich einfach mit Chatbots oder Sprachassistenten automatisieren, etwa zum Status einer Bestellung, zu Tarifanfragen, Kündigungsfristen etc. Das geht rund um die Uhr, ohne, dass ein:e Mitarbeiter:in bereitstehen muss. Bei komplexeren Anliegen kann eine KI-basierte Assistenz die Mitarbeitenden unterstützen, Echtzeit-Vorschläge machen, die Gesprächszusammenfassung übernehmen oder Informationen bereitstellen. So sinkt die AHT und mehr Anfragen können in kürzerer Zeit bearbeitet werden. KI gestütztes Quality-Management durch automatische Gesprächsanalysen etc. reduziert Fehler, Trainingsbots verringern den Schulungsaufwand neuer Mitarbeiter:innen und durch bessere Prognosen des Anrufvolumens sinkt der Überkapazitätsbedarf bei der Personalplanung.

Aber: Gerade zu Anfang kostet der KI-Einsatz Geld – für die Technologie an sich, für Schulungen und die Anpassung von Prozessen. Eine gute Beratung ist hier wichtig. Effektive KI braucht saubere und gut strukturierte Daten sowie technische Integration und natürlich müssen Mitarbeiter:innen und Kunden die KI-Lösungen annehmen, sonst sinkt der Nutzen. Die erzielte Automatisierung und Effizienzsteigerung stellt sich in der Regel ein bis drei Jahre nach dem Start der Lösung ein.