18. August 2026

Laut Gartner werden die Kosten für KI-Inferenz pro Agenten-Workflow bis 2028 um mehr als das Fünffache steigen. Obwohl die Kosten für einzelne KI-Modelle sinken, führt die Entwicklung von assistiven KI-Funktionen hin zu komplexeren, mehrstufigen Prozessen, sogenannten agentischen Workflows, zu einem Anstieg der Gesamtkosten für Unternehmen. Dieses Phänomen wird als "Inferenz-Paradoxie" bezeichnet: Eine höhere Effizienz der Token-Nutzung führt paradoxerweise zu insgesamt höheren Kosten.

Produktexperten können sich nicht mehr allein auf effizientere Token-Ökonomien verlassen, um KI-Kosten zu steuern. Jede neue Generation von KI-Funktionen erfordert mehr und oft teurere Token. Ein universelles, kostengünstiges Modell ist nicht in Sicht. Die Entwicklung wettbewerbsfähiger KI-Produkte erfordert daher komplexe Multimodell-Ökosysteme und eine sorgfältige Steuerung der Inferenzkosten.

Ein grundlegender Unterschied besteht zwischen einem einfachen Chatbot und einem KI-Agenten: Während ein Chatbot eine Anfrage interpretiert und schnell eine passende Antwort liefert, muss ein KI-Agent ständig überlegen, verhandeln und sich selbst hinterfragen. Diese zusätzlichen Verantwortlichkeiten erhöhen die Anbieter-Inferenzkosten für agentische Reasoning-Modelle um mindestens das Fünffache im Vergleich zu einer grundlegenden Chatbot-Interaktion, wobei die Kosten mit zunehmender Aufgabenkomplexität weiter steigen.

• Die Kostenökonomie grundlegender Modelle verbessert sich schnell.
• Verbesserte KI-Effizienz ermöglicht den Einsatz leistungsfähigerer, aber auch teurerer Modelle für höherwertige Anwendungen.
• Komplexere KI-Workflows verbrauchen deutlich mehr Token als einfache Chatbot-Interaktionen, was die gesamten Inferenzkosten in die Höhe treibt.
• Es wird prognostiziert, dass 75 % der Unternehmen bis 2026 generative KI zur Erstellung synthetischer Kundendaten nutzen werden.
• Bis 2027 werden über 50 % der von Unternehmen genutzten GenAI-Modelle branchen- oder funktionsspezifisch sein.

Unsere Einschätzung

Die von Gartner beschriebene Inferenz-Paradoxie ist eine wichtige Erkenntnis für jeden KMU-Geschäftsführer. Sie zeigt deutlich, dass die vermeintlich sinkenden Kosten für KI-Modelle nicht bedeuten, dass die Gesamtkosten für den Einsatz von KI im Unternehmen automatisch fallen. Im Gegenteil: Je komplexer die Aufgaben, die Sie an die KI delegieren, desto höher können die Betriebskosten steigen. Es ist entscheidend, über den reinen Preis eines Sprachmodells hinauszublicken und den gesamten Workflow zu betrachten.

Genau hier setzt ConRat AI an. Wir positionieren uns nicht als einfacher "Werkzeugkasten". Wir verstehen uns als "Belegschaft", mit Assistenten, die komplette Aufgabenpakete eigenständig erledigen. Unser Fokus liegt darauf, diese komplexen Workflows von Grund auf zu optimieren und so zu gestalten, dass Sie als Nutzer von einem planbaren und effizienten Einsatz profitieren. Statt unkontrollierter Token-Verbräuche durch "generische autonome Intelligenz" setzen wir auf maßgeschneiderte Lösungen, die auf Ihren Bedarf zugeschnitten sind und transparent Kosten liefern. So verhindern wir unbegrenzte Kostenexplosionen und stellen sicher, dass Ihre Investition in KI einen messbaren und nachhaltigen ROI liefert.

👉 Zum ganzen Artikel: Gartner Predicts AI Inference Costs Per Agentic Workflow Will Increase More Than Fivefold Through 2028