{"id":667,"date":"2026-09-11T05:01:25","date_gmt":"2026-09-11T05:01:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.supralogic.ch\/companies-are-discovering-the-cost-of-letting-ai-agents-work-longer\/"},"modified":"2026-09-11T05:01:25","modified_gmt":"2026-09-11T05:01:25","slug":"unternehmen-erkennen-zunehmend-welche-kosten-entstehen-wenn-ki-agenten-langer-arbeiten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.supralogic.ch\/de\/companies-are-discovering-the-cost-of-letting-ai-agents-work-longer\/","title":{"rendered":"Unternehmen erkennen, welche Kosten entstehen, wenn sie KI-Agenten l\u00e4nger arbeiten lassen"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image size-large\">\n<img decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"608\" src=\"https:\/\/www.supralogic.ch\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/supralogic_image_20260910_dc390b.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-666\" srcset=\"https:\/\/www.supralogic.ch\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/supralogic_image_20260910_dc390b.jpg 1080w, https:\/\/www.supralogic.ch\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/supralogic_image_20260910_dc390b-300x169.jpg 300w, https:\/\/www.supralogic.ch\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/supralogic_image_20260910_dc390b-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/www.supralogic.ch\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/supralogic_image_20260910_dc390b-768x432.jpg 768w, https:\/\/www.supralogic.ch\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/supralogic_image_20260910_dc390b-18x10.jpg 18w\" sizes=\"(max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/>\n<figcaption><em>Foto von Zach M (@zachmmalin) auf Unsplash<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n<style>body.single-post .cm-featured-image { display: none !important; }<\/style>\n\n\n\n    <meta charset=\"UTF-8\">\n    <meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width, initial-scale=1.0\">\n    <title>Unternehmen erkennen, welche Kosten entstehen, wenn sie KI-Agenten l\u00e4nger arbeiten lassen<\/title>\n\n\n    <article><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Forscher von OpenAI haben mithilfe von Programmieragenten den t\u00e4glichen Token-Verbrauch auf ein Niveau getrieben, das weniger an ein Software-Abonnement als vielmehr an eine Recheninfrastruktur erinnert.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Business Insider berichtete, dass einige intensive interne Nutzer t\u00e4glich mehr als $7.000 in Tokens ausgaben, w\u00e4hrend der Medianwert des t\u00e4glichen Verbrauchs unter Forschern im Laufe des Sommers stark anstieg.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Zahlen stammen zwar aus einem KI-Labor und nicht aus einer gew\u00f6hnlichen IT-Abteilung eines Unternehmens, verdeutlichen jedoch ein Kostenmodell, mit dem Unternehmen konfrontiert sein werden, wenn die Agenten nicht mehr nur Fragen beantworten, sondern stundenweise Arbeit verrichten.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Chatbot folgt einem offensichtlichen Interaktionsmuster: Ein Mitarbeiter sendet eine Anfrage. Das Modell antwortet. Die Nutzung ist beendet. Ein Agent liest Dateien, plant eine Aufgabe, ruft Tools auf, \u00fcberarbeitet seinen Plan, schreibt Code, f\u00fchrt Tests durch, interpretiert Fehler und startet eine weitere Iteration. Jeder Schritt beansprucht die Modellinferenz. Parallele Agenten vervielfachen den Arbeitsaufwand erneut.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Unternehmen m\u00fcssen daher messen, <a href=\"https:\/\/www.supralogic.ch\/de\/kategorie\/unternehmens-ki\/unternehmens-ki-tools\/\">KI-Produktivit\u00e4t<\/a> in Einheiten, die gr\u00f6\u00dfer sind als der Preis einer einzelnen Anfrage. Ein Programmieragent, der 40 \u20ac kostet, um eine Aufgabe zu erledigen, f\u00fcr die ein Ingenieur fr\u00fcher drei Stunden gebraucht hat, erscheint kosteng\u00fcnstig. Ein Agent, der 40 \u20ac f\u00fcr eine Aufgabe ausgibt, die ein Ingenieur zwei Stunden lang pr\u00fcft und anschlie\u00dfend umschreibt, hat ein anderes wirtschaftliches Ergebnis erzielt.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Wipro liefert Belege aus der anderen Perspektive. Das Unternehmen gibt an, dass KI Kapazit\u00e4ten in einer Gr\u00f6\u00dfenordnung freigesetzt hat, die der Arbeitsleistung von rund 20.000 Mitarbeitern entspricht, und diese Kapazit\u00e4ten anderweitig eingesetzt hat. Der indische IT-Dienstleistungskonzern hat mehr als 100.000 Mitarbeiter in fortgeschrittenen KI-Kompetenzen geschult, w\u00e4hrend er die Arbeitsabl\u00e4ufe im Hinblick auf die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI neu organisiert.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Unternehmen m\u00fcssen nun diese beiden Bilanzen miteinander verkn\u00fcpfen: den verbrauchten Rechenaufwand und die erledigte Arbeit.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Viele fr\u00fche KI-Programme ma\u00dfen die Anzahl der Lizenzen oder die Akzeptanz. Die Finanzabteilungen wussten, wie viele Mitarbeiter Zugang zu Copilot oder einem anderen Assistenten hatten. Diese Kennzahlen funktionierten, solange sich die Software wie ein auf Nutzerlizenzen basierendes Produktivit\u00e4tswerkzeug verhielt.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Agentenbasierte Systeme verbrauchen Ressourcen entsprechend der Arbeitslast.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Mitarbeiter l\u00e4sst vielleicht zweimal pro Woche einen kleinen Agenten laufen. Ein anderes Entwicklerteam sendet m\u00f6glicherweise t\u00e4glich Millionen von Token durch mehrere Modelle. Die Beschaffungsabteilung kann diese zweite Arbeitslast nicht nachvollziehen, indem sie lediglich die Anzahl der Lizenzen z\u00e4hlt.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Routenplanung wird zu einem Bestandteil der Kostenkontrolle.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Unternehmen ben\u00f6tigt nicht sein teuerstes Modell, um jedes Dokument zu klassifizieren oder jeden Zwischenschritt auszuf\u00fchren. Kleinere Modelle \u00fcbernehmen Routineaufgaben, w\u00e4hrend leistungsst\u00e4rkere Modelle mit Aufgaben betraut werden, die ein tieferes logisches Denken erfordern. Lokale Modelle bew\u00e4ltigen bestimmte vorhersehbare Arbeitslasten ohne abrechnungspflichtige API-Aufrufe, wobei das Unternehmen dennoch f\u00fcr die ihnen zugrunde liegende Infrastruktur bezahlt.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Entwicklerteams optimieren bereits Datenbanken, Cloud-Instanzen und Speicher, da deren Nutzung Kosten verursacht. Die KI-Inferenz geh\u00f6rt in denselben Bereich.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Auch Budgets ben\u00f6tigen Grenzen, die der jeweiligen Aufgabe gerecht werden. Eine starre Obergrenze verhindert zwar ausufernde Ausgaben, k\u00f6nnte aber auch dazu f\u00fchren, dass n\u00fctzliche Arbeit auf halbem Wege gestoppt wird. Ein Agent, der denselben fehlgeschlagenen Test zwanzig Mal wiederholt hat, verdient eine andere Vorgehensweise als einer, der ein legitimes Archiv mit Tausenden von Dateien verarbeitet.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Beobachtbarkeit ist daher sowohl finanzieller als auch technischer Natur. Die Teams m\u00fcssen erkennen k\u00f6nnen, welcher Agent die Ressourcen verbraucht hat, welcher Workflow den Lauf ausgel\u00f6st hat, wie viele Wiederholungsversuche stattgefunden haben und ob eine Person die Ausgabe akzeptiert hat.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Unternehmen, das die Ausgaben f\u00fcr Inferenz nicht mit der geleisteten Arbeit in Verbindung bringen kann, ist nicht in der Lage, den Ertrag aus agentenbasierter KI zu berechnen. Die erste Generation der Unternehmens-KI verkaufte Zugriffsrechte. Die n\u00e4chste Generation stellt eine Rechnung f\u00fcr Rechenleistung aus.<\/span><\/p><br><\/article>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Da Unternehmen zunehmend auf KI-Agenten setzen, werden die versteckten Kosten einer intensiven Nutzung immer deutlicher. 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