Menselijke softwareontwikkelaar straks voordeliger dan AI voor codegeneratie

De belangrijkste reden voor de kostenstijging is dat de grote aanbieders van AI-modellen hun prijsmodel veranderen van een vast abonnement naar betaling op basis van tokenverbruik, constateert Gartner. Een token is de kleinste onafhankelijke eenheid van betekenis in broncode, zoals gedefinieerd door de taal en de compiler. Het tokenverbruik verschilt sterk per toepassing en aanbieders zijn vaak onvoldoende transparant over hoe tokens worden berekend en gefactureerd. Bedrijven krijgen daardoor steeds meer moeite om AI-uitgaven te begroten en te beheersen. Verder gebruiken ontwikkelaars AI steeds intensiever bij hun werk.

Overzicht ontbreekt

In veel organisaties is er geen of nauwelijks controle op het tokengebruik. Dat probleem wordt groter wanneer door AI-agents aangestuurde workflows een grote mate van zelfstandigheid krijgen zonder goede regulering. Het gevolg is dat de AI-uitgaven aan softwareontwikkeling blijven stijgen.

Slechts een kwart van de C-level-beslissers heeft een volledig en realtime inzicht in de kosten van hun AI-systemen, blijkt uit een gisteren gepubliceerd rapport van KPMG. Het adviesbureau raadt organisaties aan het AI-verbruik op alle platforms en in alle tools centraal te monitoren. Daarbij stellen de auteurs van het rapport voor een tokenomics-model te gebruiken dat tokenverbruik koppelt aan kosten, eigenaarschap, bedrijfswaarde, gedragspatronen en risico's. Zo krijgt de bedrijfsleiding een beter zicht op welke AI-agents beperkt moeten worden, welke agents onnodige premium-modellen gebruiken en welke workflows bedrijfskritisch zijn.

Het grootste gevaar schuilt dus niet alleen in de hoge kosten van AI, maar vooral in het ontbreken van inzicht in wat AI-systemen doen en kosten. Zonder goede monitoring kunnen prijsstijgingen, gewijzigde functionaliteit of inefficiënte AI-processen onopgemerkt blijven, waardoor organisaties AI niet effectief kunnen besturen.