Hohe KI-Ausgaben, aber keine messbaren Ergebnisse: Dieses Muster zeigt sich bei Unternehmen weltweit, seit die ersten KI-Tool-Budgets aufgebraucht sind. Der Fehler liegt selten an der Technologie selbst, sondern am Ansatz. Wer KI wie ein weiteres Software-Abo kauft, statt konkrete Aufgaben zu automatisieren, wird kaum Rendite sehen.

Was ist Tokenmaxxing und warum führt es selten zu Ergebnissen?

Der Begriff „Tokenmaxxing" beschreibt das Verhalten von Unternehmen, die möglichst viel KI-Nutzung anstreben, ohne dabei einen klaren Mehrwert zu definieren. Tiffany Luck, Partnerin beim Risikokapitalgeber NEA, nannte dieses Muster im Juni 2026 in einem Gespräch mit TechCrunch als einen der häufigsten Fehler bei der Einführung von KI in Unternehmen: Firmen maximieren die Nutzung von KI-Diensten, ohne vorher zu klären, was am Ende dabei herauskommen soll.

Das Problem entsteht so: Ein Betrieb kauft KI-Lizenzen für alle Mitarbeiter, dazu vielleicht ein zweites Tool für Dokumentenanalyse und ein drittes für automatische E-Mails. Die Nutzung ist hoch, aber jeder Mitarbeiter nutzt die Tools anders, nach eigenem Ermessen und ohne definierte Prozesse. Nach sechs Monaten lässt sich kaum sagen, was die Tools konkret eingespart haben.

Gleichzeitig verschieben immer mehr KI-Anbieter ihre Abrechnungsmodelle von Pauschalpreisen auf nutzungsbasierte Tarife. Wer keine klar definierten Prozesse hat, zahlt dann für Experimente und nicht für Ergebnisse.

Welche KI-Investitionen tatsächlich messbare Ergebnisse liefern?

Unternehmen, die mit KI messbare Ergebnisse erzielen, haben zwei Dinge gemeinsam: Sie setzen KI auf konkrete, wiederholende Aufgaben an, und sie messen den Effekt direkt.

Ein Beispiel ist die Bearbeitung von Standardanfragen: Wenn ein KI-Mitarbeiter täglich fünfzig Anfragen beantwortet, die vorher 90 Minuten menschliche Bearbeitungszeit pro Tag gekostet haben, lässt sich die Einsparung auf die Minute genau berechnen. Ähnliches gilt für die automatische Zusammenfassung von Berichten, die Kategorisierung eingehender Dokumente oder die Überwachung von Vertragsfristen. Der gemeinsame Nenner: klare Aufgabe, klarer Ablauf, messbarer Output.

Was dagegen selten rechnet: KI als allgemeines Kreativwerkzeug ohne definierten Prozess, KI für Aufgaben, die ohnehin kaum Zeit kosten, und KI-Projekte ohne klares Zielkriterium von Beginn an.

Wie überprüfst du, ob sich KI in deinem Betrieb rechnet?

Vor jeder KI-Investition lohnen sich drei Fragen.

Erstens: Welche Aufgabe soll die KI übernehmen, und wie oft fällt sie an? Eine Aufgabe, die einmal pro Woche anfällt, lohnt sich selten zu automatisieren. Eine Aufgabe, die täglich mehrfach vorkommt, kann erhebliche Ressourcen binden, die nach der Automatisierung freiwerden.

Zweitens: Wie lange dauert diese Aufgabe heute, und welche Qualität muss die KI mindestens liefern? Wenn ein KI-System achtzig Prozent der Aufgabe zuverlässig erledigt, spart das trotzdem Zeit, auch wenn gelegentliche Nachkontrolle nötig bleibt. Entscheidend ist, dass du diesen Wert vorher definierst und nicht nachträglich daran anpasst, was das System geliefert hat.

Drittens: Wer im Betrieb ist verantwortlich, den KI-Mitarbeiter weiterzuentwickeln? KI-Systeme, die einmal eingerichtet werden und dann sich selbst überlassen bleiben, verlieren über Zeit an Qualität. Ein KI-Mitarbeiter braucht eine zuständige Person, die bei veränderten Aufgaben auch die Anweisungen anpasst.

Diese drei Fragen helfen dabei, KI-Investitionen zu priorisieren und Budget dort einzusetzen, wo es echte Wirkung hat. Ein strukturierter KI-Mitarbeiter, der auf eine spezifische Aufgabe ausgerichtet ist, klare Eingaben verarbeitet und messbare Ausgaben liefert, erfüllt diese Kriterien von Anfang an. Das ist der Unterschied zwischen einem Tool, das man kauft, und einem KI-Mitarbeiter, den man für eine definierte Rolle einsetzt.