MCP 2026 vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred (Ungarn)
Wirtschaftlichkeit von KI-Agenten: Warum kommt es bei den Token-Kosten oft zu regelrechten Abrechnungsschocks?
Bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz kommt es immer stärker darauf an, KI-Agenten sinnvoll und effizient einzusetzen. Dabei geht es oft auch darum zu wissen, welche Token-Kosten bei der Nutzung von KI-Agenten anfallen.
Bei der Abrechnung auf Basis von Tokens geht es um die Menge verarbeiteter Textbausteine (Tokens), die sich Modelle wie GPT-4 oder Gemini gut bezahlen lassen. Dabei kommt es allerdings oftmals zu starken Schwankungen, und zu regelrechten Abrechnungsschocks.
In einer Studie haben Forscher nun untersucht, inwiefern KI-Agenten bei Codierungs-Aufgaben (coding tasks) in der Lage sind, vor Start des Tasks die Kosten für die benötigten Tokens vorherzusagen. Immerhin wäre eine gut abschätzbare, und somit im voraus gut planbare, Anzahl von Tokens für die wirtschaftliche Bewertung von coding tasks von großer Bedeutung. Eine aktuelle Studie belegt allerdings sehr ausführlich, dass KI-Agenten dazu nicht in der Lage sind:
“Agents are not capable of predicting their own token costs. This is the fundamental bottleneck for result-based pricing for agents. You can’t really price the agent well unless you can figure out the cost, but now you only see the token costs after everything is done” (Bai, L. et al. (2026) https://arxiv.org/abs/2604.22750).
Man wird also erst nachdem alles erledigt ist wissen, was alles gekostet hat (in Token-Kosten). In dem genannten Paper sind noch viele weitere Detail zu finden.
Gerade Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU), die stark auf ihre Kosten achten müssen, können die Ergebnisse der Studie eine gute Basis für die wirtschaftliche Nutzung von KI-Agenten sein.
OpenMoji: Open Source Emojis für jeden
Jeder benutzt in seiner Kommunikation Emojis, die oft in den üblichen Apps enthalten sind. Um sich etwas zu unterscheiden, haben Studenten mit ihren zwei Professoren das Open Source Projekt OpenMoji ins Leben gerufen.
„OpenMoji is an open source project of 80+ students and 2 professors of the HfG Schwäbisch Gmünd and many external contributors“ (ebd.).
Die Symbole sind somit für jeden frei nutzbar, und können in verschiedenen Größen und Farben – auch Schwarz/Weiß – heruntergeladen werden.
Wieder ein schönes Beispiel für Open Source Projekte, die unseren Alltag bereichern. Mehr Beiträge zu Open Source finden Sie hier.
Open Innovation: Chesbrough 2026 Festschrift
Im April fand in Rom eine Konferenz für Henry Chesbrough statt, um das Werk des Forschers zu seinem 70. Geburtstag zu ehren. Chesbrough hat mit seinem Ansatz eines eher offenen Innovationsprozesses (Open Innovation) in Organisationen, und auch in Forschungsbereichen viel bewirkt.
Enge Mitstreiter haben sich daher in Rom zusammengefunden, auch um Paper zum Thema und zur Person vorzustellen, die in den nächsten Monaten veröffentlicht werden sollen.
„The April 2026 event is thus organized as a paper development workshop in three tracks: for the CMR special issue, the ICC special section, or the R&D Mgmt special issue“ (ebd.).
Ich bin sehr auf die verschiedenen Veröffentlichungen gespannt, denn ich habe den Weg von Henry Chesbrough in den letzten Jahren intensiv verfolgt.
Beispielsweise habe ich Henry Chesbrough schon auf dem MCPC 2011: 6th Worldcongress on Mass Customization, Personalization and Co-Creation, UC Berkeley, San Francisco, USA (Blogbeitrag) live erlebt.
Es war auch für mich inspirierend zu sehen, wie die Öffnung des Innovationsprozesses (Open Innovation) in Organisationen entwickelt werden kann, und was es für die Organisationen und für deren Kunden bedeutet. In der Zwischenzeit gibt es in allen Bereichen Beispiele für die den erfolgreichen Einsatz von Open Innovation – auch in Zeiten Künstlicher Intelligenz.
In einem meiner beiden Paper, die für die MCP 2026, 16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn angenommen wurde, gehe ich auch auf Open Innovation ein. Allerdings betrachte ich hier eher die Perspektive von Eric von Hippel, der Open User Innovation favorisiert.