In der aktuellen Situation um KI-Modelle und KI-Agenten wird häufig argumentiert, dass die Abrechnung in Token ein großes Problem darstellt. Dabei ist es am Anfang oft unklar, welche Kosten bei der Nutzung von KI-Systemen wirklich entstehen. Siehe dazu auch Wirtschaftlichkeit von KI-Agenten: Warum kommt es bei den Token-Kosten oft zu regelrechten Abrechnungsschocks?
Solche technologischen Aspekte überlagern dabei die Kosten, die in der Organisation und bei den Mitarbeitern entstehen. In einem Gesamtsystem Mensch, Organisation und Technologie (MOT-Modell) ist es wichtig, einzelne Elemente sinnvoll auf das eigene Geschäftsmodell und die dazu erforderlichen Geschäftsprozesse abzustimmen.
Gerade Kleine und Mittelständische Unternehmen (KMU) mit ihren begrenzten Ressourcen sollten darauf achten, das gesamte KI-System auf ihre Organisation abzustimmen und nicht immer nur dem nächste technologischen Hype hinterherzujagen. In einem lesenswerten Artikel stellt M. Kramer ausführlich dar, dass dieser rein Tech-getriebene Ansatz nicht wirtschaftlich ist.
„None of this lessens the technology. Models will keep improving, and that progress matters. But the next wave of AI value will come less from models becoming more capable and more from organisations becoming more capable of using them. Capability sets what is possible. The operating model decides how much of that possibility the business ever sees“ Kramer, M. (2026) Analyst Insights: The AI ROI Problem Is Rarely the Model.
Wie man in einem mittelständischen Unternehmen vorgehen kann, habe ich in dem Blogbeitrag KI-System im Mittelstand: Von der Wissensbilanz lernen grob dargestellt.
