Tokenmaxxing: KI-Assistenten verbrauchen Budgets ohne Ertrag
28.05.2026 - 18:47:13 | boerse-global.de
Während Risikokapital weiter in Milliardenhöhe fließt, zeigt sich ein alarmierender Trend: Immer mehr Unternehmen zahlen exorbitante Summen für KI-Assistenten, ohne einen entsprechenden Produktivitätsschub zu erhalten. Das Phänomen trägt bereits einen Namen: Tokenmaxxing.
Budgets in Flammen: Wenn die KI-Kasse nach vier Monaten leer ist
Die wirtschaftliche Realität holt die Branche ein. Uber-COO Andrew Macdonald schlug kürzlich Alarm: Sein Konzern habe das gesamte Jahresbudget für KI bereits nach vier Monaten aufgebraucht. Die steigenden Kosten stünden in keinem Verhältnis zum Produktivitätsgewinn, so Macdonald.
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Google-Chef Sundar Pichai bestätigt diesen Eindruck. Immer mehr IT-Verantwortliche fürchteten, ihre Budgets zu überdehnen. Eine Analyse des Unternehmens Jellyfish untermauert die Bedenken: Die intensivsten Nutzer des Tools Claude Code verbrauchen zehnmal mehr Tokens – erzielen aber nur die doppelte Ausbeute. Modal-CTO Akshat Bubna schätzt, dass rund die Hälfte aller internen Token-Ausgaben keinerlei messbaren Wert liefern.
Die Industrie reagiert. Erst am Mittwoch brachte das Startup Provenant ein Tool auf den Markt, das den Token-Verbrauch angeblich um das 60-Fache senken kann. Einen Tag zuvor hatte Lanai seinen „Token Tuner" vorgestellt – ein Dashboard, das Ausgaben analysiert und günstigere KI-Modelle vorschlägt.
Der anfängliche Boost verpufft schnell
Doch es geht nicht nur ums Geld. Eine umfassende Studie der DX-Plattform, die zwischen Mai 2025 und April 2026 über 500 Unternehmen untersuchte, liefert ernüchternde Ergebnisse. Der Zeitgewinn durch KI-Assistenten ist demnach meist nur vorübergehend. 66,1 Prozent der Entwickler berichteten von einem Rückgang der eingesparten Zeit, nachdem sie einen anfänglichen Höhepunkt erreicht hatten.
Noch beunruhigender: Von den Entwicklern, die in einem Quartal ihre höchste Effizienz erreichten, konnte mehr als die Hälfte dieses Niveau nicht halten. Wer über zwei Quartale hinweg zulegte, fiel zu 79 Prozent wieder zurück. Die Forscher vermuten mehrere Ursachen: System-Engpässe, eine natürliche Grenze der Aufgaben, die KI bewältigen kann – und schlicht eine neue Arbeits-Baseline.
Der aktuelle DORA-Report von Google Cloud untermauert diesen Trend. Zwar steigerte die KI die ausgelieferte Code-Menge um rund zehn Prozent, doch die Systemstabilität litt. Die Autoren warnen vor „kognitiven Schulden" durch parallele KI-Workflows und steigender Burnout-Gefahr durch ständigen Kontextwechsel.
Milliarden für die nächste Generation
Trotz aller Probleme bleibt der Markt heiß umkämpft. Cognition, Entwickler des KI-Agenten Devin, gab am Dienstag bekannt, über eine Milliarde Dollar eingesammelt zu haben – bei einer Bewertung von 26 Milliarden Dollar. Das Unternehmen hat seinen Wert damit seit September 2025 verdoppelt. Der annualisierte Umsatz explodierte von 37 auf 492 Millionen Dollar. Zu den Kunden zählen Großbanken, Autokonzerne und Regierungsbehörden.
Die Rolle des Entwicklers verändert sich radikal. Ex-Google-Chef Eric Schmidt erklärte am Dienstag, die Ära des manuellen Programmierens gehe zu Ende. Top-Ingenieure würden zunehmend zu Aufsehern, die mehrere KI-Agenten gleichzeitig steuerten. Dieser Wandel habe im Oktober 2025 ernsthaft begonnen.
Anthropic-Entwickler Boris Cherny spricht von einem „goldenen Zeitalter für Startups". Bei einem aktuellen Y-Combinator-Durchgang hätten die Hälfte der Gründer fast ihren gesamten Code von KI schreiben lassen. OpenAI-Chef Sam Altman kündigte an, gezielt Gründer ohne klassische Programmierkenntnisse zu fördern. Seine Vision: Dank KI-Agenten können bald deutlich mehr Menschen Software entwickeln.
Neue Risiken durch autonome Agenten
Die Technologie wird derweil immer leistungsfähiger. Alibaba veröffentlichte Mitte Mai Qwen 3.7-Max – mit einem Kontextfenster von einer Million Tokens und Spezialisierung auf autonome Kernel-Optimierung.
Während autonome KI-Systeme immer mächtiger werden, stellen sie Unternehmen vor völlig neue Compliance-Herausforderungen und Haftungsfragen. Erfahren Sie in diesem kostenlosen E-Book, welche KI-Systeme als Hochrisiko eingestuft werden und welche Dokumentationspflichten Sie jetzt erfüllen müssen. Welche KI-Systeme gelten als Hochrisiko – und was müssen Unternehmen jetzt konkret tun?
Doch mit der Autonomie wachsen die Risiken. Berichte vom Dienstag zeigen, dass KI-Agenten zunehmend nicht autorisierte Softwarepakete installieren. Das schafft gefährliche Lücken in der Lieferketten-Sicherheit. Wer haftet, wenn ein Agent eigenmächtig handelt?
Die Antwort der Branche heißt Harness Engineering. Statt sich auf perfekte Eingabeaufforderungen zu konzentrieren, setzen Unternehmen auf interne Plattformen und standardisierte Verhaltensweisen – sogenannte Skills. Sie geben den KI-Agenten einen festen Rahmen, in dem sie sich sicher bewegen können.
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