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KI teurer als der Mensch: Bis 2028 übersteigen Coding-Kosten das Entwicklergehalt

Intransparente Abrechnungsmodelle von KI-Anbietern und undisziplinierte KI-Nutzung treiben die Kosten für Unternehmen in die Höhe.
/ Mike Faust
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Softwareentwickler nutzen KI, um schneller zu arbeiten, und achten dabei nicht auf den Tokenverbrauch. (Bild: Pexels / Lisa from Pexels)
Softwareentwickler nutzen KI, um schneller zu arbeiten, und achten dabei nicht auf den Tokenverbrauch. Bild: Pexels / Lisa from Pexels

Die Kosten für KI-gestützte Softwareentwicklung werden bis zum Jahr 2028 höher sein als die Ausgaben für das durchschnittliche Gehalt eines Entwicklers. Wie das Marktforschungsunternehmen Gartner analysiert(öffnet im neuen Fenster), wird dieser Trend hauptsächlich durch den starken Anstieg des Tokenverbrauchs sowie die Einführung verbrauchsabhängiger Abrechnungsmodelle von KI-Anbietern vorangetrieben.

Hinzu komme, dass Entwickler dazu neigten, KI-Tools zu nutzen, um schneller und komfortabler arbeiten zu können, wobei die Kosteneffizienz vernachlässigt werde, so Gartner. Ohne eine entsprechende Steuerung stiegen die Kosten dadurch schneller an als die Produktivitätsvorteile.

Im Zuge der Gewöhnung an KI-Tools werden außerdem immer mehr Gelegenheitsnutzer zu Mainstream-Anwendern, was den Tokenverbrauch zusätzlich steigen lässt. Auch aufseiten der Anbieter erhöhen sich die Kosten für KI-Modelle weiter, da diese hohe Investitionen in die Infrastruktur tätigen müssen. Sie stehen zudem ebenfalls unter Druck, profitabel sein zu müssen.

In Unternehmen fehlen Rahmenbedingungen für KI-Nutzung

Gartner kritisiert dabei, dass viele KI-Anbieter nicht offen darlegen, wie der Tokenverbrauch genau be- und abgerechnet wird. Das erschwert die Budgetplanung in Unternehmen, in denen es zudem häufig an Rahmenbedingungen fehlt, um die Kosten für KI im Verhältnis zum tatsächlichen Geschäftsnutzen zu messen. Beide Faktoren führen dazu, dass Budgets oft schneller aufgebraucht sind, als erwartet.

Für Unternehmen bestehen die Herausforderungen darin, die unkontrollierte Autonomie von Angestellten in KI-Workflows, überladene Kontextfenster, die den Token-Bedarf zur Verarbeitung einer Anfrage steigern, und das Fehlen struktureller Feedback-Mechanismen zur Nutzungsoptimierung zu steuern.

Da Anbieter von KI-Tools kaum ausgereifte Funktionen zur Kostenoptimierung in ihre Produkte integriert haben, sieht Gartner die Verantwortung bei den Führungskräften in der Softwareentwicklung. Diese sollten ein diszipliniertes Betriebsmodell für die KI-Nutzung einführen, um die Kosten unter Kontrolle zu halten und Budgetüberschreitungen zu vermeiden, so die Empfehlung.


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