Startups geben mehr für KI aus als für Mitarbeiter – ein gefährlicher Trend?

KI-Budgets übersteigen Personalkosten – Startups feiern „tokenmaxxing“

In der Tech-Szene wird ein neuer Trend gefeiert: Startups geben mehr Geld für KI-Berechnungen aus als für die Einstellung von Mitarbeitern. Was als Zeichen für Wachstum und Effizienz gilt, birgt jedoch Risiken. Ein Beispiel: Der CEO von Swan AI, Amos Bar-Joseph, veröffentlichte kürzlich einen viralen LinkedIn-Post, in dem er stolz verkündete, dass sein vierköpfiges Team monatlich 113.000 Dollar für KI-Dienste wie Claude ausgebe – statt Gehälter zu zahlen.

„Unser Ziel sind 10 Millionen US-Dollar jährlicher wiederkehrender Einnahmen mit weniger als zehn Mitarbeitern“, schrieb Bar-Joseph. „Wir haben keine Vertriebsmitarbeiter, kein Marketing-Budget – aber wir geben ein Vermögen für KI-Tokens aus. Dieser Betrag ist Teil unseres Go-to-Market-Teams, unserer Entwicklung, unseres Supports und unserer Rechtsabteilung.“

„Tokenmaxxing“ – der neue Produktivitätsmythos?

Der Trend, den Bar-Joseph beschreibt, wird als „Tokenmaxxing“ bezeichnet: Je mehr Geld ein Unternehmen für KI-Dienste ausgibt, desto innovativer und produktiver gilt es. Ein interner Bericht des Magazins The Information enthüllte kürzlich, dass Meta sogar ein internes Dashboard namens „Claudenomics“ nutzt, um die KI-Token-Nutzung von Mitarbeitern zu tracken. Die Annahme: Wer mehr Tokens verbraucht, arbeitet effizienter.

Doch nicht alle sind überzeugt. Salesforce hat mit „Agentic Work Units“ eine Metrik eingeführt, um zu messen, ob die hohen KI-Ausgaben tatsächlich zu messbaren Ergebnissen führen. Kritiker warnen, dass dieser Trend vor allem dazu dient, menschliche Arbeitskräfte durch KI zu ersetzen – ohne nachhaltige Effizienzgewinne.

KI als Ersatz für Mitarbeiter – ein gefährliches Spiel?

Während große Konzerne KI nutzen, um Entlassungen zu rechtfertigen, setzen Startups bereits im Gründungsstadium auf KI statt auf Personal. Chen Avnery, Mitgründer von Fundable AI, kommentierte Bar-Josephs Post: „Der Betrag von 113.000 Dollar ist kein Kostenfaktor – er ist das Gehaltsbudget, nur anders investiert.“

Sein Unternehmen verarbeitet Kreditdokumente, für die normalerweise 15 Mitarbeiter nötig wären. „Die Rechnung geht auf, wenn die KI-Ausgaben die 10-fache Leistung menschlicher Arbeitskraft erbringen. Der wahre Vorteil liegt im exponentiellen Wachstum: Die KI-Kosten steigen linear, der Output jedoch exponentiell.“

Doch nicht alle Beispiele sind so erfolgreich. Medvi, ein Startup im Bereich GLP-1-Telemedizin, kämpft mit hohen KI-Kosten und fragt sich, ob die Investitionen jemals die versprochenen Einsparungen bringen werden.

Experten warnen vor blindem KI-Hype

„Unternehmen sollten nicht blind in KI investieren, nur weil es gerade en vogue ist. Effizienz muss messbar sein – sonst wird aus einem vermeintlichen Wettbewerbsvorteil schnell ein finanzielles Risiko.“
– Tech-Analystin Lisa Bauer

Während einige Startups mit KI tatsächlich skalieren, warnen andere vor den langfristigen Folgen: Abhängigkeit von externen Anbietern, unkalkulierbare Kosten und der Verlust von Fachwissen durch den Verzicht auf menschliche Mitarbeiter. Die Frage bleibt: Ist „Tokenmaxxing“ ein nachhaltiges Geschäftsmodell – oder nur ein kurzfristiger Hype?