Fast jedes zweite Unternehmen hat 2026 laut einer aktuellen KPMG-Umfrage KI-Projekte gestoppt oder neu ausgerichtet, weil die Kosten den erkennbaren Nutzen überstiegen. Der entscheidende Unterschied zwischen Unternehmen mit und ohne Erfolg: volle Sicht auf die eigenen KI-Betriebskosten. Wer sie hat, erzielt laut der Studie fünfmal häufiger einen nachweisbaren Return on Investment.

Warum steigen die Betriebskosten von KI so stark?

Die KPMG-Studie „Global AI Pulse Q2 2026" befragte 2.145 Führungskräfte in 20 Ländern zwischen Ende April und Ende Mai 2026. Ein zentraler Treiber der steigenden Kosten: Viele Anbieter, darunter große KI-Labs, sind von Flatrate-Modellen auf verbrauchsbasierte Abrechnung nach Token oder API-Aufrufen umgestiegen. Das macht Kosten schwerer planbar, sobald ein Unternehmen von einzelnen Testfällen zu echtem Volumen skaliert.

Wie viele Unternehmen trifft das konkret?

Nach eigenen Angaben tun sich 29 Prozent der befragten Führungskräfte schwer damit, die steigenden Betriebskosten beim Skalieren von KI-Anwendungen nachzuvollziehen. Fast die Hälfte der Organisationen, rund 49 Prozent, hat KI-Projekte deshalb bereits zeitweise verschoben oder komplett neu ausgerichtet, weil Budgetüberschreitungen oder ein unklarer Ertrag den Ausschlag gaben. Gleichzeitig wächst die Nutzung im Alltag: 22 Prozent der Organisationen haben KI mittlerweile fest in tägliche Arbeitsabläufe eingebettet, neun Prozentpunkte mehr als im Quartal zuvor. Adoption und Kostenkontrolle laufen bei vielen Unternehmen also auseinander.

Was unterscheidet Unternehmen mit hohem ROI von den anderen?

Die Studie zeigt einen klaren Zusammenhang zwischen Verantwortung und Ergebnis. In Organisationen, in denen die Geschäftsführung selbst für KI-Entscheidungen verantwortlich ist, berichten 60 Prozent von hoher Zuversicht in die eigene KI-Strategie, gegenüber nur 22 Prozent ohne diese Zuordnung. 57 Prozent erzielen einen messbaren Geschäftswert, gegenüber 21 Prozent. Und 14 Prozent können bereits einen etablierten ROI vorweisen, gegenüber 4 Prozent. Volle Kostenvisibilität allein erhöht die Wahrscheinlichkeit eines nachgewiesenen ROI um das Fünffache.

  • Klare Verantwortung für KI-Entscheidungen auf Geschäftsführungsebene
  • Kostenvisibilität pro Anwendungsfall statt nur auf Gesamtrechnungsebene
  • Governance-Prozesse, die vor der Skalierung stehen, nicht danach

Was bedeutet das für den Aufbau einer KI-Belegschaft im eigenen Unternehmen?

Die KPMG-Zahlen bestätigen ein Muster, das sich auch außerhalb der Studie zeigt: Unstrukturiertes Ausprobieren einzelner KI-Tools erzeugt schnell Kosten, die niemand mehr klar einem Nutzen zuordnen kann. Wird ein wiederkehrender Ablauf dagegen bewusst an einen einzelnen KI-Mitarbeiter mit definiertem Aufgabenbereich übergeben, lässt sich der Aufwand pro Prozess von Anfang an messen und einer Verantwortlichkeit zuordnen, genau die Kombination aus Kostenvisibilität und klarer Ownership, die laut der Studie über Erfolg oder Stillstand entscheidet. Das AI Backbone System setzt an dieser Stelle an: Jeder KI-Mitarbeiter übernimmt einen klar abgegrenzten Ablauf, sodass Nutzen und Kosten von Beginn an nachvollziehbar bleiben, statt sich in einer wachsenden Zahl einzelner Tool-Rechnungen zu verlieren.