Ich treffe immer noch Leute, deren Kenntnisse in LLM so veraltet sind, dass man bei Gesprächen über ChatGPT den Eindruck hat, sie äussern sich über den Stand von vor zwei oder drei Jahren. Sie kennen die aktuellen Funktionen nicht. Sie wissen nicht einmal, dass man sein E-Mail-Konto verknüpfen und damit interagieren kann.
Reddit, 21. August 2026
Return on KI: Die wahren Kosten künstlicher Intelligenz
Im Newsletter der Bosten Consulting Group BCG, vom 1. Juli 2026 beleuchten die Autoren Nicolas De Bellefonds, Abhinav Gupta, Steven Kok, Matthew Kropp, Vladimir Lukic, Clark O’Niell, Rohan Panjwani und Vikram Srikumar die Kosten von KI-Token und wie Unternehmen diese handhaben können. Mit dem Übergang von der Pilotphase zur Massenproduktion von KI benötigen die Kosten für künstliche Intelligenz eine neue Messgrösse. Die führenden Unternehmen werden nicht diejenigen mit den niedrigsten oder höchsten KI-Kosten sein, sondern diejenigen, die den höchsten Return on KI, RoKI erzielen. Die rasant steigenden Kosten für KI haben Tokens – die grundlegenden Dateneinheiten, die KI-Modelle verwenden und nach denen KI-Anbieter abrechnen – in den Mittelpunkt der Aufmerksamkeit von Führungskräften und Verwaltungsräten gerückt. Ein Token ist die kleinste Texteinheit, die ein Sprachmodell liest und generiert. Es ist weder ein einzelnes Wort noch ein einzelnes Zeichen – es liegt irgendwo dazwischen. Als Faustregel gilt für englischen Text (Englisch ist viel günstiger als beispielsweise Deutsch): 1 Token entspricht ungefähr 4 Zeichen oder etwa ¾ eines Wortes. 100 Tokens entsprechen also ungefähr 75 Wörtern. CEOs benötigen eine Möglichkeit, die gekaufte Intelligenz, Kosten von KI und Nutzen, den Mensch und KI gemeinsam generieren, genau zu verstehen. Entscheidend ist ein intelligenter Umgang mit Ressourcen, damit sich Arbeitsabläufe im Laufe der Zeit organisch verbessern, da KI immer besser, schneller und kostengünstiger wird. Der Beitrag von erfahrenen und kompetenten «Alten» liegt im Erkennen der Wiederverwendbarkeit von Kontextinformationen wie Systemaufforderungen, Richtlinien, Wissensdatenbanken und Standards, welche zwischengespeichert und auf grossen Plattformen wie Anthropic, Google Gemini und OpenAI kostengünstig abgerufen werden können. Die Minimierung der Token-Kosten mittels Wiederholung (copy paste) durch erfahrene «Alte» die zu prüfen in der Lage sind, welches Wissen, welche Richtlinien und Geschäftsprozesse wiederverwendet werden können, ohne jedes Mal neu dafür zu bezahlen ist entscheidend. Token-Maximierung zur «richtigen Nutzung» steigert die KI-Kompetenz im gesamten Unternehmen. Entscheidend ist ob das Unternehmen nachweisen kann, dass die gekaufte Intelligenz mehr wert ist als sie kostet.
Künstliche Intelligenz KI lebt von der Sprache
Gemäss einem Bericht in der NZZ vom 7. August 2026, verlieren die Geisteswissenschaften an Terrain. Studierende wenden sich von Fächern wie Geschichte, Philosophie oder Sprachwissenschaften ab und die Gewinner sind die Mint-Fächer, Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften und Technik, die seit Jahren von Bund und Kantonen gefördert werden. Diese Entwicklung ist gefährlich, denn künstliche Intelligenz KI – grosse Sprachmodelle, Large Language Models LLM – basiert auf «Sprache». Geschichte, Philosophie, Sprach-, Literatur- und Kulturwissenschaften arbeiten konsequent mit der Sprache, nur sie üben sich in Quellenkritik, Interpretation und Hermeneutik (Verstehen). «Die Skills der Geisteswissenschaften sind unerlässlich in einer Welt, die sich gerade disruptiv auf die generative KI ausrichtet.» meint die Historikerin Lea Haller (49), Generalsekretärin der Schweizerischen Akademie der Geistes- und Sozialwissenschaften SAGW. Haller nennt «Kulturtechniken» wie das Entwickeln neuer Ideen und das Out-of-the-box-Denken, das Bewerten und Auswählen als essenziell. «KI ist in vielem grossartig, aber sie ist nicht effizient, wenn wir sie nicht einhegen, und sie ist affirmativ und rückwärtsgewandt», sagt Haller. «Das kritische Denken und das Formulieren guter Fragen (Prompting) werden immer wichtiger. Nur so kann man KI intelligent nutzen.» Genau diese Fähigkeiten lerne man in einem geisteswissenschaftlichen Studium. Für die Studienwahl entscheidend sind Kompetenzen die man während der obligatorischen Schulzeit und in der Mittelschule erwirbt. Doch da sehe es düster aus: «Wir wissen, dass die Schülerinnen und Schüler im Lesen, Zuhören und Schreiben sukzessive schlechter geworden sind. Wer diese Fähigkeiten nicht beherrscht, wird kein geisteswissenschaftliches Fach studieren.» Nötig für eine Renaissance der Geisteswissenschaften wären also entsprechende Investitionen in die Volksschule und der verstärkte Fokus auf den Umgang mit Texten. Sie wären in historisch und sprachlich orientierten Fächern bestens aufgehoben. Doch gerade diese geraten immer stärker unter Druck.
Das Ende der Schreibromantik
«KI sind Optimierungsmaschinen. Gibt man ihnen eine Aufgabe, setzen sie alles daran, diese zu lösen. Das ist ihnen einprogrammiert.» schreibt die Journalistin Ruth Fultener (34). Bots (vom Englischen Robot) wie Gemini, ChatGPT und Co. vernichten den Journalismus nicht. Im Gegenteil. Sie befreien uns endlich vom todlangweiligen Durchschnitt. In seinem Kommentar schreibt Barnaby Skinner (51), stellvertretender Chefredaktor, in der NZZ vom 6. August 2026 unter dem Titel: «Die KI bedeutet das Ende der Schreibromantik. Das ist gut so» über den moralisierenden Unterton in der Debatte über künstliche Intelligenz KI mit Journalist:innen. Wer die Maschine nutze, hintergehe nicht nur die Leserschaft, sondern verkaufe auch die Seele einer ganzen Branche an den Algorithmus. Skinner unterscheidet in seinem Beitrag zwischen zwei Typen, den Plagiatsjägern und den Künstlern und Schönschreibern. Das Problem beim Auslagern des Denkens an ein Large Language Model LLM ist eigentlich nicht moralischer, sondern wirtschaftlicher Natur. Journalistinnen und Journalisten können es sich gar nicht leisten, ihre Kreativarbeit komplett an die Maschine auszulagern, weil dabei schlicht und einfach nichts Neues entsteht. Und im heutigen Journalismus hat nur das Neue, das Originäre, das Originelle einen Wert. Deshalb sind fundierte Haltung, Einordnung und Verifikation so gefragt wie nie zuvor. Genau deshalb ist KI kein publizistischer Weltuntergang, sondern schlicht ein Strukturproblem, das Journalist:innen, Redaktionen und Verlage lösen müssen. Die spannendste Frage an die KI-Skeptiker ist deshalb: Was ist eigentlich verwerflich daran, wenn sich Journalist:innen vertieft mit einer KI auseinandersetzen, um ihre eigene Haltung zu einem Thema, ihrer Recherche oder den Rahmen des anstehenden Interviews zu schärfen? Überhaupt nichts. Die Inhalte werden dadurch schlichtweg besser. Das ist kein Auslagern des Denkens; die KI übernimmt vielmehr die Rolle eines aussergewöhnlich belesenen und geduldigen Sparringspartners. Die KI schreibt den Text nicht; sie zwingt Journalist:innen, ihre Text unersetzbar zu machen. KI-Modelle sind keine neutralen Geister im Netz. Wie der St. Galler Informatikprofessor Damian Borth (45) kürzlich treffend anmerkte, sind sie kulturelle Artefakte, trainiert anhand der Daten und mit den Texten unserer Zeit, versehen mit den Gewichtungen und Sicherheitsregeln ihrer Macher. Sie haben kein eigenes Erkenntnisinteresse. Den Rahmen und den Ausgangspunkt muss der Mensch setzen. Er muss die Maschine lenken, mit ihr interagieren. Kompetente und aufgeschlossene «Alte» fungieren dabei als Mentoren oder Sparringspartner.
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