Wie Token-Verschwendung zum ESG-Risiko wird

Die versteckte KI-Steuer: Warum Token-Verschwendung von heute den Business Value von morgen zerstört

Wissenschaftliche Studien zur Energieeffizienz von LLMs zeigen, dass der Energieverbrauch pro Token linear bis exponentiell mit der Länge des Prompts steigt. Das macht sich vor allem bei redundanten Sätzen bemerkbar, die Ihr System verarbeitet. Sie kosten doppelt, und zwar Geld und Strom. Gibt es für diesen Sachverhalt ein Bewusstsein in den Unternehmen? Fehlanzeige! Auch wenn in der Regel beteuert wird: „Natürlich schulen wir unsere Leute im Prompten!“ Heute fällt das nicht so sehr ins Gewicht, weil die Kosten für KI-Nutzung noch relativ niedrig sind.

Aber eins muss jedem Anwender bewusst sein: Ohne saubere Datenbasis im Hintergrund bringt die Einführung von KI-basierten Tools langfristig nichts, im Gegenteil. Man stelle sich vor, ein Kind hat unbegrenzt Taschengeld zur Verfügung und kann damit machen, was es will. Auch wenn es sicherlich Ausnahmen gibt, ist davon auszugehen, dass der Großteil in Süßigkeiten investiert wird und es nach kurzer Zeit gesundheitliche Probleme bekommt.

Warum an Master Data Management kein Weg vorbeiführt

Ähnlich ungesund sieht die IT-Kostenstruktur vieler Unternehmen zurzeit aus, weil große LLMs ungezügelt mit unstrukturierten, redundanten Daten gefüttert werden. Die Einführung eines Governance-Layers klingt zunächst nur wie ein unnötiger Kostenfaktor, birgt aber deutlich mehr Sprengstoff. Denn mit dem EU-AI-Act und der CSRD müssen Unternehmen künftig den ökologischen Fußabdruck ihrer IT offenlegen. Das Problem: Betroffen sind hiervon nicht nur KI-Anbieter, sondern jeder, der eine KI einsetzt.

So zahlt eine schlechte "Token-Nachhaltigkeit" direkt negativ in das ESG-Rating ein und damit auch in Kreditkonditionen und Investorenvertrauen. Die Lösung ist kein neuer Algorithmus, sondern etwas Altbekanntes: Master Data Management. Ein sauberer, bereinigter "Golden Record" statt Datensumpf senkt den Token-Verbrauch oft um 60 bis 90 Prozent. Nebenbei bricht das Silos auf. Vertrieb, Support und Logistik arbeiten auf einen Schlag mit derselben verlässlichen Basis und produzieren weniger Fehler im Tagesgeschäft, ganz ohne KI-Bezug. Und wenn Sie Ihre Daten so verschlanken, benötigen Sie für viele Aufgaben gar keine milliardenschweren Cloud-Modelle mehr. Kleinere, lokal gehostete Open-Source-Modelle reichen völlig aus. Die positiven Nebeneffekte:

• 100 % Datenhoheit
• Unabhängigkeit von den Preisen der großen Anbieter
• Minimaler Energieverbrauch.

Hören Sie auf, KI als Prompting-Spielwiese zu behandeln. Fragen Sie nach dem echten Business Value. Denn wenn Sie eine KI profitabel und nachhaltig betreiben wollen, machen Sie zuerst Ihre Hausaufgaben im Datenmanagement. Alles andere ist teures, digitales Übergewicht.