Store teknologiselskaper har møtt på et nytt problem: den omfattende bruken av AI-verktøy har begynt å presse kostnadene opp, ikke ned. Interne insentivordninger for AI-bruk har ført til en kraftig økning i utgifter til databehandling og spørringer.
Ifølge bransjekilder oppfordrer selskapene teamene til å bruke egne AI-verktøy samtidig som de skjærer ned på tredjepartsløsninger. En sentral drivkraft er de raskt stigende kostnadene ved å behandle spørringer, særlig ettersom AI-applikasjonene blir mer avanserte.
Det som kalles agentisk AI er spesielt kostbart. Disse systemene genererer ikke bare et enkelt svar; de utfører autonomt en handlingskjede, analyserer data og tar delbeslutninger. Slike prosesser kan kreve hundrevis eller til og med tusenvis av ganger mer datakraft enn en standard tekstspørring.
Samtidig har en ny intern trend oppstått: ansatte bruker AI for selv de enkleste oppgaver, kun for å vise høye brukstall internt. Resultatet er et paradoks: jo mer tilgjengelige verktøyene ble, desto mer økte totalforbruket.
Noen team har allerede begynt å revurdere AI-strategien, og ser forbi produktivitetsgevinstene til de reelle driftskostnadene. Spørsmålet melder seg stadig: er automatisering virkelig billigere enn manuelt arbeid når datakostnadene stiger raskere enn ventet?
Ifølge eksperter vil markedet gradvis flytte fokus fra å telle AI-bruk til å måle reell effektivitet og økonomisk avkastning. For selskaper betyr dette at neste fase ikke handler om generell AI-utrulling, men om å plukke ut bruksområder der det faktisk gir avkastning.