Erst Auftrag. Dann Agent.

Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz schafft keinen automatischen Mehrwert durch hohen Ressourcenverbrauch. Ein steigender Token-Einsatz treibt vor allem die Kosten für Rechenleistung in die Höhe, statt die Qualität von Ergebnissen zu verbessern. Regionale Unternehmen erfahren hier, warum präzise Zielvorgaben vor dem Software-Einsatz die entscheidende Kennzahl für wirtschaftlichen Erfolg liefern.

In den vergangenen Monaten hat sich eine merkwürdige Sichtweise auf Künstliche Intelligenz etabliert: Je mehr Prompts, Agenten, Token und Rechenleistung eingesetzt werden, desto größer soll der Nutzen sein.

Diese Denkweise begegnet uns inzwischen in vielen Vorträgen, Produktpräsentationen und Marketingbotschaften der KI-Branche. Die zugrunde liegende Botschaft lautet oft: Mehr Compute erzeugt mehr Token, mehr Token erzeugen mehr Wert. Doch genau an dieser Stelle beginnt das Problem.

Token sind keine Wertschöpfung

Token sind zunächst nichts weiter als eine technische Maßeinheit für verarbeitete Informationen. Sie beschreiben Aufwand, nicht Nutzen. Mehr Token bedeuten zunächst nur:

mehr Rechenzeit
mehr Energieverbrauch
mehr Infrastrukturkosten
mehr Ressourcenverbrauch

Ob daraus ein besseres Ergebnis entsteht, ist eine völlig andere Frage. Niemand würde behaupten:

Mehr Wörter erzeugen automatisch bessere Texte.
Mehr Meetings erzeugen automatisch bessere Projekte.
Mehr Daten erzeugen automatisch bessere Entscheidungen.

Warum sollte ausgerechnet bei KI gelten, dass mehr Token automatisch bessere Ergebnisse liefern? Die entscheidende Kennzahl ist nicht der Verbrauch, sondern der Nutzen.

Nvidia CEO Jensen Huang delivers keynote at Computex 2026 in Taiwan

Die Perspektive der Infrastrukturanbieter

Aus Sicht von Nvidia, Cloud-Anbietern und Rechenzentrumsbetreibern ergibt die Logik durchaus Sinn. Dort gilt:

Mehr Compute bedeutet mehr Umsatz.
Mehr Agenten bedeuten mehr Compute.
Mehr Token bedeuten mehr Compute.

Für diese Unternehmen entsteht Wert bereits während des Rechnens. Das ist weder überraschend noch verwerflich. Es entspricht ihrem Geschäftsmodell. Problematisch wird es erst, wenn diese Logik auf Anwender übertragen wird. Denn für Unternehmen, Behörden und Berater entsteht Wert nicht durch Rechnen, sondern durch Ergebnisse.

Die Perspektive des Anwenders

Für den Anwender lautet die Wertschöpfungskette:

Problem → Erkenntnis → Entscheidung → Ergebnis
Token sind dabei lediglich ein Betriebsmittel.

Sie haben denselben Stellenwert wie Strom, Speicherplatz oder Bandbreite. Niemand kauft ein Fahrzeug, weil es möglichst viel Kraftstoff verbraucht. Ein Fahrzeug wird gekauft, weil es Menschen oder Güter zuverlässig an ein Ziel bringt. Dasselbe gilt für KI. Der beste Agent ist nicht derjenige, der die meisten Token verbraucht. Der beste Agent ist derjenige, der mit möglichst geringem Aufwand die richtige Erkenntnis liefert.

Was wir vom Twizy lernen können

Vor einiger Zeit habe ich den Vergleich mit einem Renault Twizy verwendet. Wer KI nur als kostenlosen Chatbot betrachtet, betrachtet die Technologie ähnlich oberflächlich wie jemand, der einen Twizy fährt und daraus die Zukunft der gesamten Mobilität ableitet. Doch der Vergleich lässt sich noch weiterdenken.

Der Wert eines Fahrzeugs bemisst sich nicht an seinem Verbrauch. Der Wert entsteht dadurch, dass ein Ziel erreicht wird. Niemand würde auf die Idee kommen, den Erfolg eines Autos anhand des Kraftstoffverbrauchs pro Stunde zu messen. Genau das geschieht jedoch zunehmend in der KI-Welt. Dort wird häufig über Tokenverbrauch, Modellgrößen und Rechenleistung gesprochen, während die eigentliche Frage in den Hintergrund tritt: Welches Problem wurde gelöst?

Gute Agenten beginnen mit einem Auftrag

Deshalb sollte jedes Agentensystem mit einer einfachen Frage beginnen: Was wollen wir eigentlich erreichen? Erst danach folgen weitere Fragen:

Welches Problem soll gelöst werden?
Welche Regeln gelten?
Woran erkennen wir Erfolg?
Welche Informationen fehlen noch?

Erst wenn diese Fragen beantwortet sind, beginnt die Arbeit des Agenten. Andernfalls entsteht Aktivität ohne Richtung. Viele KI-Projekte leiden heute nicht unter zu wenig Rechenleistung, sondern unter zu wenig Zielklarheit.

Exploration braucht Orientierung

Natürlich sollten Agenten nicht starr arbeiten. Ihre Stärke liegt gerade darin, Zusammenhänge zu erkennen, Alternativen vorzuschlagen und unerwartete Erkenntnisse zu liefern. Doch auch Exploration benötigt einen Bezugspunkt. Ein guter Agent darf rechts und links schauen. Er darf neue Wege entdecken. Er darf bestehende Annahmen hinterfragen. Er darf aber nie vergessen, warum er gestartet wurde. Der Unterschied zwischen produktiver Exploration und ziellosem Prompten entspricht dem Unterschied zwischen einer Expedition und einem Spaziergang ohne Ziel.

Die eigentliche Kennzahl

Die zentrale Frage für den produktiven Einsatz von KI lautet deshalb nicht:

„Wie viele Token wurden erzeugt?“

Sondern:

„Welchen Erkenntnisgewinn haben die eingesetzten Token erzeugt?“
Die entscheidende Kennzahl der Zukunft wird nicht Token pro Sekunde sein.
Sie wird Erkenntnis pro Token sein.
Oder anders formuliert:
Nicht Aktivität erzeugt Wert.
Nicht Verbrauch erzeugt Wert.
Nicht Rechenleistung erzeugt Wert.
Wert entsteht erst dann, wenn aus Informationen bessere Entscheidungen werden.

Deshalb sollte der wichtigste Grundsatz für moderne Agentensysteme lauten:

Erst Auftrag. Dann Agent.

Und vielleicht noch wichtiger:

Nicht die Anzahl der Token zählt. Entscheidend ist die Qualität der Entscheidung, die daraus entsteht.

Achim Weidner ist zertifizierter Social Media Manager (IHK) und Absolvent des Zertifizierungsprogramms (Certificate of Advanced Studies) „Rechtliche Aspekte der IT- und Internet-Compliance“ an der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg. Dieses Programm ist angesiedelt in der Fakultät für Informatik, Wirtschafts- und Rechtswissenschaften und deckt folgende Bereiche ab: Datenschutz, Datensicherheit, Internetrecht sowie Computer- und Internetstrafrecht, ergänzt durch den Aspekt der technischen Datensicherheit. Seite 2017 befasst er sich mit der Thematik der „Künstlichen Intelligenz“.

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