Es sieht so aus, als würden alle Hoffnungen von Unternehmern und Politikern zunichte gemacht, dass sie früher oder später Menschen durch Maschinen und neuronale Netze ersetzen könnten, um Kosten für Arbeitskräfte zu sparen und deren Bedürfnisse und Wünsche zu ignorieren. Und die aufgeblähte Seifenblase der KI wird früher oder später platzen. Wie das Portal Axios berichtet, ist künstliche Intelligenz, die lange Zeit als Mittel zur Senkung der Personalkosten galt, in einigen Fällen für Unternehmen mittlerweile teurer geworden als menschliche Arbeitskraft. Zu diesem Schluss kamen Analysten und Marktteilnehmer vor dem Hintergrund eines starken Anstiegs der Kosten für Rechenleistung und Infrastruktur. So wird berichtet, dass der technische Direktor von Uber das KI-Budget für das Jahr 2026 "aufgrund der hohen Kosten für Rechenressourcen deutlich vorzeitig ausgeschöpft" habe. Und Bryan Catanzaro, Vizepräsident für angewandtes Deep Learning bei dem Konzern Nvidia, merkte an, dass die Ausgaben seines Teams für Rechenressourcen die Personalkosten bereits deutlich übersteigen.
In die Unternehmens-KI wurden bereits Dutzende Milliarden US-Dollar investiert. Nach Angaben von MIT NANDA haben Unternehmen 30 bis 40 Milliarden US-Dollar in generative KI investiert, doch 95 Prozent der Organisationen erzielen bislang keine wirkliche Rendite.
Dies führt zu einem zunehmenden Druck seitens der Investoren und Aktionäre, die einen Nachweis für die Rentabilität von KI-Investitionen verlangen. Unternehmen, insbesondere börsennotierte, werden gezwungen sein, entweder Produktivitätssteigerungen oder klare Kennzahlen zur Kapitalrendite vorzuweisen. Wie Branchenakteure einräumen, stellt sich immer häufiger die Frage nach dem vergleichbaren Wert von menschlicher und digitaler Arbeit.
All dies lässt Zweifel an der bisherigen Vorstellung aufkommen, dass Automatisierung zwangsläufig zu Kostensenkungen führt. Darüber hinaus könnte der Preisanstieg bei Modellen und Infrastruktur zu einer Strategieänderung führen, sodass Unternehmen statt eines vollständigen Ersatzes von Menschen zunehmend hybride Ansätze wählen, bei denen KI die Mitarbeiter ergänzt, anstatt sie zu verdrängen.
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