Wie das Handelsblatt kürzlich unter Berufung auf eine interne Präsentation berichtete, führt der Walldorfer Softwarekonzern SAP ein neues dreistufiges System zur Kontrolle seiner internen KI-Ausgaben ein. Auslöser ist ein deutlicher Anstieg der sogenannten Token-Kosten – also jener Gebühren, die anfallen, wenn Mitarbeiter KI-Systeme nutzen.
SAP-Aktie: Drei Nutzerstufen mit klaren Budgetgrenzen
Token sind die grundlegende Abrechnungseinheit beim Einsatz von Sprachmodellen: Grob vereinfacht entspricht ein Token etwa einem Wort oder Wortfragment. Jede Anfrage an ein KI-System – ob Textentwurf, Datenanalyse oder Codeprüfung – verbraucht eine bestimmte Menge Token, die von den Modellanbietern in Rechnung gestellt werden. Je mehr Mitarbeiter KI-Tools intensiv nutzen, desto höher die monatliche Rechnung.
Laut dem Handelsblatt-Bericht sieht das geplante Modell drei Stufen vor: In der Basisstufe werden die monatlichen KI-Kosten je Nutzer auf 100 Euro begrenzt. Mitarbeiter in technischen Rollen erhalten ein Budget von bis zu 500 Euro monatlich. Für eine kleine Gruppe von Intensivnutzern ist eine Obergrenze von 5.000 Euro pro Monat vorgesehen – in Ausnahmefällen sollen mit Genehmigung einer Führungskraft einmalig sogar bis zu 50.000 Euro möglich sein.
Das System sieht automatische Hinweise bei Erreichen von 50 und 80 Prozent des jeweiligen Budgets vor, bei dauerhaft höherem Bedarf ist eine Genehmigung durch Vorgesetzte nötig.
SAP-Aktie: Manager betont Effizienz
Finanzchef Dominik Asam betonte gegenüber dem Handelsblatt, SAP gehe gerade vom Pilotieren zum Industrialisieren über – deshalb bringe man jetzt klassisches Controlling in den KI-Einsatz. Man habe inzwischen eine detaillierte Transparenz darüber, welche Organisationseinheiten wie viele Token wofür verbrauchten.
Zur Einordnung: Die Maßnahme zeigt ein wachsendes Problem, das nicht nur SAP betrifft: Mit dem breiteren Ausrollen von KI-Tools im Unternehmensalltag steigen die laufenden Betriebskosten deutlich schneller als ursprünglich kalkuliert. Das könnte letztendlich erneut Zweifel an der Wirtschaftlichkeit von KI-Systemen schüren.
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