Warum das zählt. Der Druck, KI einzuführen, war nie größer, und gleichzeitig war nie unklarer, ob das, was heute läuft, morgen noch läuft. Wer diese Unsicherheit nicht in eine Architekturentscheidung übersetzt, trifft sie trotzdem, nur unbewusst.

Der Stand. Die Anbieter verengen die Wege zu den eigenen Daten, und zwar in beide Richtungen gleichzeitig. Salesforce hat im April seine Plattform für KI-Agenten geöffnet und verkündet „Our API is the UI“. Ein Jahr davor hat derselbe Konzern die Slack-Daten abgeriegelt und fremden KI-Tools verboten, Nachrichten dauerhaft zu speichern. SAP sperrt die ODP-RFC-Schnittstelle per Security-Patch für den Datenabzug, der offizielle Ersatz ist rund zehnmal langsamer. Dazu kommt die Politik. Washington kontrolliert den Export von KI-Modellen, von heute auf morgen umgesetzt, Peking schränkt umgekehrt den Zugriff auf die eigenen Modelle ein.

Im Detail. Drei Risiken halte ich für real. Erstens ändern Anbieter ihre Nutzungsbedingungen einseitig und mit kurzer Frist. Dein Zugang zu deinen eigenen Daten ist am Ende so stabil wie dein Vertrag. Zweitens sind die politischen Risiken echt, und die Willkür scheint im selben Maß zuzunehmen wie die Modelle mächtiger werden. Drittens verschwinden Modellversionen, sobald ein besseres nachkommt. Dazu kommt ein zweiter Preis. Mit jedem Prompt und jedem Kontextdatum fließt ein Stück geistiges Eigentum zum Anbieter ab.

„Du bezahlst für Intelligenz zweimal. Einmal mit Geld, und noch einmal mit dem proprietären Wissen, das du preisgeben musst, damit sie nützlich wird.“ (Satya Nadella, 12.07.2026)

Nüchtern betrachtet. Dass ein Anbieter über Nacht abdreht und dein Geschäft stillsteht, halte ich für Panikmache. Der Wettbewerb funktioniert. Anthropic hat den kostenlosen Zugriff seiner zahlenden Kunden auf Fable 5 gleich zweimal verlängert, obwohl er extra kosten sollte. So verhält sich jemand, der um Nutzer kämpft. Dazu kommt das Auffangnetz der offenen Modelle, und das wird erstaunlich stark. Auf OpenRouter entfallen inzwischen bis zu 46 Prozent des Token-Volumens auf chinesische Open-Weight-Modelle, die fünf meistgenutzten stammen komplett aus dieser Ecke. Für Routineaufgaben sind sie gut genug und bis zu fünfzigmal günstiger als die Frontier-Modelle.

Was das für dich bedeutet

Stelle dir diese vier Fragen:

Modell

Wie lange bräuchtest du, um dein wichtigstes KI-Feature von einem Modell auf ein anderes umzustellen? Wer Prompts, Feinabstimmung und Bewertungstests eng an eine Version bindet, macht jeden Wechsel zum Projekt. Eine dünne Zwischenschicht wie ein Gateway oder Router drückt das von Monaten auf Tage.

Infrastruktur

Welche Teile deiner KI-Landschaft sind fest an deinen Hyperscaler gebunden? Unterschätzt wird meist der Punkt, der beim Wechsel wirklich wehtut, nämlich die Egress-Kosten für die eigenen Daten.

Prompts und Kontext

Weißt du, was mit den Eingaben deiner Mitarbeiter tatsächlich passiert? Die Zusage, nicht auf Kundendaten zu trainieren, gilt meist nur im Business-Tarif und nur in der Standardeinstellung. Dein Kontext läuft durch fremde Systeme, wird protokolliert und eine Weile aufbewahrt, ganz gleich ob je ein Modell damit trainiert wird. Das größere Leck sitzt ohnehin bei den privaten Accounts deiner Mitarbeiter, die vertrauliche Firmeninformationen mit dem privaten Chatbot verarbeiten.

Lokales Hosten

Bei welchen Anwendungsfällen könnte es mittelfristig zum Thema werden? Es ist eine Rechenaufgabe, keine Glaubensfrage. Neu ist, dass die offenen Modelle gut genug geworden sind, dass die Rechnung öfter aufgeht.

Mein Fazit

Die Gefahr ist nicht der große Knopf, mit dem dir jemand über Nacht die KI abdreht. Real sind die weniger offensichtlichen Risiken, also geänderte Vertragsbedingungen mit kurzer Frist, politische Entscheidungen, abgeschaltete Modellversionen und unbemerkt abfließendes Wissen. Beherrschbar werden sie durch bewusste Entscheidungen und eine Architektur, die dich nicht an einen einzigen Anbieter kettet.

In den nächsten Ausgaben des KI-Umsetzungs-Playbooks nehmen wir uns die vier Fragen einzeln vor, mit Beispielen aus Industrie und Großhandel.

Du zahlst zweimal für KI: vier Fragen für CIOs