Kostenfalle KI? Warum Unternehmen die Nutzung zurückfahren
Der globale Arbeitsmarkt steht vor enormen Umwälzungen. Ein Bericht des Weltwirtschaftsforums zur Zukunft der Arbeitaus dem vergangenen Jahr besagt, dass bis zum Jahr 2030 weltweit rund 92 Millionen Arbeitsplätze durch Künstliche Intelligenz und damit verbundene Automatisierungsprozesse wegfallen oder sich sehr stark verändern werden.
Gleichzeitig sollen rund 170 Millionen neue Arbeitsplätze entstehen. Entsprechend hoch sind die Erwartungen vieler Firmen an die KI: Sie soll Prozesse beschleunigen, Kosten reduzieren und damit die Effizienz steigern.
Doch mittlerweile rudern einige Unternehmen schon wieder zurück. Nachdem sie bereits viel Zeit und Geld in KI investiert hatten, um diese möglichst flächendeckend einzuführen, rücken nun Fragen nach dem tatsächlichen Nutzen, den laufenden Kosten und den Risiken stärker in den Mittelpunkt.
Hochspezialisierte KI für einfache Tätigkeiten
Ein extremes Beispiel ist das globale Beratungsunternehmen Accenture. Eigenen Angaben zufolge hat Accenture insgesamt drei Milliarden US-Dollar gezielt in den Ausbau seines Data- und KI-Bereichs investiert. Jährlich soll mehr als eine Milliarde in die Fortbildung der Mitarbeiter geflossen sein - ein erheblicher Teil davon in spezielle KI-Trainings.
Accenture soll dabei eine besonders aggressive KI-Strategie verfolgen: Eine Beförderung in Führungspositionen erhalten nur Angestellte, die regelmäßig interne KI-Tools nutzen.
Dieser enorme Druck führte jedoch dazu, dass Mitarbeiter die teuren Werkzeuge auch für relativ einfache Arbeitsschritte genutzt haben sollen, um die Nutzungsanforderungen zu erfüllen: etwa für das Erstellen von Präsentationen aus Textdokumenten, das Zusammenfassen von Berichten oder für einfache Programmierungen.
"Vor ein paar Jahren waren die Anwendungen noch relativ günstig, weil die Währung, mit der man sozusagen bezahlt hat, die Daten waren", erklärt Anne-Sophie Mayer, Professorin für Digitale Arbeit an der Ludwig-Maximilians-Universität in München.
"Das hat sich jedoch grundlegend geändert. KI wird immer besser, weshalb die Lizenzkosten für hochspezialisierte Modelle stark gestiegen sind."
Für das Nutzen dieser KI-Tools müssen oft teure Tokens gekauft werden - so auch bei Accenture. Dort sind die Kosten förmlich explodiert, weshalb das Unternehmen nun die Reißleine gezogen hat.
Künftig gibt es pro Kopf nur noch ein Budget von 29 Dollar pro Monat für KI-Anwendungen, darüber hinaus gehende Kosten müssen erst von der Unternehmensführung genehmigt werden.
Mehraufwand statt Effizienz
Doch nicht nur die Nutzung teurer KI-Tools für einfache Arbeiten wurde zum Kostenfaktor. Heraus kamen oft KI-generierte Inhalte, die zwar auf den ersten Blick professionell wirkten, bei genauerer Prüfung aber oberflächlich oder fehlerhaft waren, oder kaum zu neuen Erkenntnissen führten.
Anstatt Zeit zu sparen, wurde erheblicher Mehraufwand generiert. Mitarbeiter mussten die KI-Informationen aufwändig überprüfen, Fehler korrigieren und Ergebnisse in einen brauchbaren Zustand bringen. Dieses Phänomen, das auch schon in vielen anderen Unternehmen aufkam, ist unter dem Namen "Workslop" bekannt geworden.
Dies beklagte jüngst auch Ryan Roslansky, einer der stellvertretenden Vorstandsvorsitzenden beim Softwareriesen Microsoft, auf seinem öffentlich zugänglichen LinkedIn-Konto.
"KI-Schrott gibt es nicht nur auf Social Media. Es gibt ihn auch im Arbeitsalltag. Jemand hat mir ein Dokument geschickt, dass eindeutig KI-generiert war. Ich habe es gelesen, erkannt, dass alles KI ist, es durch meine KI zusammenfassen lassen und am Ende nichts gefunden, das irgendwie neue Ideen einbrachte ... Es ist ein Teufelskreis."
KI-Expertin Anne-Sophie Mayer spricht in diesem Zusammenhang von einer problematischen "Homogenisierung von Inhalten". Bei einfachen Zusammenfassungen oder Routinearbeiten, bei denen es nicht um Kreativität gehe, seien KI-Tools durchaus sinnvoll, erklärt die Professorin.
"Aber wenn es um Handlungsempfehlungen geht oder darum, Dinge zu interpretieren, dann muss das immer noch der Mensch tun, damit Mehrwert generiert wird und auch neue Erkenntnisse zutage kommen und ich nicht meinen Wettbewerbsvorteil verliere."
Macht KI Mitarbeiter sogar dümmer?
Arbeitsmarktforscher sehen langfristig noch ein weiteres Problem: den Verlust von Fachwissen. "Das Outsourcing des Denkens führt zu kognitiver Verkümmerung", warnt etwa Eric So vom Massachusetts Institute of Technology (MIT). Wenn Beschäftigte sich zu stark auf KI-Inhalte verlassen, könnten die eigenen fachspezifischen Fähigkeiten nachlassen.
"Das ist tatsächlich eine große Gefahr", sagt auch Anne-Sophie Mayer, "weil KI ja auch immer suggeriert, dass man recht hat. Weshalb man ja nicht angeregt wird, Dinge zu hinterfragen. Natürlich werden die KI-Tools immer besser. Und dann wird man als Mensch natürlich sehr bequem."
Noch problematischer wird es, wenn dann fehlerhafte Informationen nicht kontrolliert und in interne Prozesse übernommen werden und sich dort weiterverbreiten. "Das muss man einfach erkennen: KI macht Fehler. Und die Verantwortung für einen Output bleibt immer beim Menschen."
Motivationskiller KI?
Ein weiteres Problem vieler Unternehmen: die oft nur unzureichende Einbindung der Beschäftigten bei der Einführung von KI. "Wenn ich ein firmenspezifisches KI-Tool einführe, bin ich darauf angewiesen, dass meine Mitarbeiter helfen, dieses KI-Tool auch zu trainieren", erklärt Anne-Sophie Mayer.
Dies schüre jedoch auch viele Ängste, "etwa dass Mitarbeiter denken: Mensch, wenn ich jetzt helfe, diese KI-Tools zu trainieren, dann mache ich mich vielleicht in ein paar Jahren obsolet."
Mayer erklärt, sie selbst habe bei einigen Unternehmen miterlebt, dass Mitarbeiter sogar bewusst falsche Informationen eingepflegt hätten, aus Angst, das KI-Tool könne sie eines Tages überflüssig machen.
Zuletzt hatten Meldungen über den Facebook-Mutterkonzern Meta aufhorchen lassen, der rund 8000 Mitarbeiter entließ, nachdem man ihre tägliche Arbeit heimlich für das firmeninterne KI-Training aufgezeichnethatte.
Zögernde Unternehmen
In Deutschland schrecken noch viele Unternehmen davor zurück, KI einzusetzen. Einer Erhebung des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) zufolge haben zwei Drittel aller Firmen des Landes bis Ende 2025 auf den Einsatz von KI-Tools verzichtet .
Häufig wurden von den Firmen keine geeigneten Einsatzmöglichkeiten gesehen. Einige gaben aber auch fehlendes Knowhow, inkompatible IT-Systeme oder Datenschutzhürden als Grund an.
Anne-Sophie Mayer kann diese Zurückhaltung nachvollziehen. Ihrer Meinung nach sollten Firmen vier Punkte erfüllen, damit ein Einsatz von KI auch erfolgreich sein kann.
"Erstens: Es muss ein Anwendungsbereich definiert werden: Wo hab ich überhaupt ein Problem, und wie kann die Lösung aussehen? Der zweite Punkt ist die Datenqualität. Wenn ich einen schlechten analogen Prozess habe, werde ich auch einen schlechten digitalen Prozess haben. Wenn ich bestimmte Daten gar nicht besitze, nicht ordentlich aufbereite und dann eine KI darüberspiele, dann bringt das nichts."
Drittens, sagt die Expertin, sei es trotzdem wichtig, sich eine gewisse Offenheit gegenüber der neuen Technologie zu bewahren - "die Balance zu finden zwischen den Potentialen von KI, ohne gleichzeitig jedem Trend hinterherzurennen und sie völlig blind einzusetzen.
Und viertens: Die Befähigung von Mitarbeitern. Sie dazu anzuregen, selbst gute Anwendungsbereiche zu finden, bei denen auch sie den Mehrwert von KI erkennen können."