Endelig fandt vi noget at bruge AI til - og så ødelægger økonomichefen festen

Kære læser

Der er aldrig en kedelig stund i den store AI-fortælling. Fra ChatGPT-gennembruddet, til AI-vinteren, frygten for en voldsom AI-boble og nu den store begejstring omkring AI-agenter.

Hvordan AI-agenter har banket muren ned til det næste kapitel, skrev jeg om i et tidligere nyhedsbrev i maj.

Men nu er vi allerede nået til næste vejsving i den store AI-fortælling: Regningen for alle AI-agenterne er ankommet, og økonomichefen er ikke glad.

Okay, det var lidt en forsimpling, men de seneste uger er det væltet ud med historier om lystig brug af AI-agenter – og enorme regninger og økonomiske tømmermænd.

Her er et par nedslag: Peter Steinberger, manden bag OpenClaw, som satte hele AI-agent bølgen i gang, har vist, hvordan hans lille team på tre mennesker har brugt tokens for 8,4 mio. kr. på en måned. Tokens er den enhed, man måler AI-forbruget i.

Hos Uber er hele budgettet til AI-værktøjer for hele 2026 brugt op i april måned. Ubers COO Andrew Macdonald sagde i podcasten Rapid Response, at der måske bliver produceret flere nye features på samme tid, men at der ikke er noget, der viser, at der så også er kommet flere brugbare features for Ubers kunder. Med andre ord: Den enorme regning for AI-agent-forbruget har ikke givet noget mærkbart ekstra til Uber.

Og i et helt vildt eksempel, som dog er anonymiseret og derfor lidt svært at placere, har en amerikansk virksomhed fået en regning på over tre milliarder kroner for AI-tokens. På én måned. Fordi ingen havde tænkt på at sætte en øvre grænse for forbruget af tokens, ifølge mediet Axios.

Det minder lidt om dengang, man kunne brænde fingrene på telefonregninger i udlandet. Hvor det kunne koste en kvart million at tjekke lidt e-mails og læse lidt nyheder i Tyrkiet, hvis du kan huske den sag fra 2014.

Det lidt skøre ved de her historier er, at begejstringen for AI-agenter nogle steder har været så stor, at medarbejderne blev målt på, hvor mange tokens de brugte. Det er som hvis en virksomhed prøvede at få indført maskiner i produktionen og gav hver afdeling en bonus, der blev bestemt af, hvor højt et strømforbrug, de kunne præstere. Eller som tilbage i Sovjet, hvor en fabrik, der producerede traktorer, blev målt på det samlede antal ton, der blev leveret – hvilket førte til nogle ret tunge og upraktiske traktorer til de sovjetiske bønder.

Jeg formoder, det var tænkt som en måde at få alle i gang, så det ikke kun blev de sædvanlige AI-ildsjæle i staben, der fik erfaring og højere produktivitet med AI-agenterne. Potentialet er hos ledelsen blevet set som så enormt, at alle skulle i sving. Det blev et krav, at alle brugte AI-agenter, og den nemmeste måde at kontrollere det på, er ved at måle på token-forbruget hos hver medarbejder.

Konceptet blev døbt ”tokenmaxxing” – for nu gjaldt det om at maksimere sit token-forbrug. Det kan man gøre ved at køre med mere komplicerede prompts eller få en agent til at køre samme opgave flere gange – eller sætte helt unødvendige AI-agenter til at køre løs. For eksempel en agent, der rapporterede løbende om sportsresultater, eller som kom med rapporter om vejret.

Jo flere tokens, der blev brændt af, jo mere ville din chef smile til næste MU-samtale. Indtil regningen kom.

Problemet opstod af flere grunde. Da ChatGPT og Claude og de andre chatbots ankom, blev vi vant til at kunne klare os med et billigt månedsabonnement, næsten uanset hvad vi fandt på. Man kunne også komme langt med en gratis model.

Som jeg tidligere har talt med økonom Lars Christensen om, fik vi en vare til langt under markedspris. Men OpenAI og de andre kunne rejse milliarder af dollars igen og igen. Så de havde penge nok til at give os en vare gratis eller billigt, selvom omkostningerne reelt var meget højere. Så kommer regningen bare senere.

Næste problem opstod, da AI-værktøjerne blev videreudviklet. En måde at sikre færre fejl og hallucinationer på var nemlig, at man delte spørgsmål og problemer op i mindre bidder og lod chatbotten ræsonnere sig igennem, trin for trin. Det kostede mere regnekraft end før.

Og da vi så fik gennembruddet med AI-agenterne, stak behovet for regnekraft helt af. Nu var det ikke bare én prompt, vi sendte afsted, men en løbende proces, der kunne køre nonstop.

I april måtte Anthropic opgive at have kunder, der kørte på et månedligt abonnement, for deres forbrug af tokens kostede Anthropic meget mere end abonnementet kostede. Samtidig steg behovet for regnekraft så voldsomt, at Anthropic måtte på indkøb hos andre AI-selskaber og købe datacenterkapacitet, blandt andet hos Elon Musk.

Det samme skete hos konkurrenterne, og pludselig kunne AI-agenterne ikke bare køre lystigt på et abonnement til fast pris. Nu talte taxameteret hver gang, en AI-agent skulle tænke en tanke.

I en klumme på Computerworld advarer Kasper Lynge Jacobsen - AI-chefanalytiker hos Dansk Erhverv – om de mulige konsekvenser.

Danske virksomheder, der har vedtaget et fint budget for licenser til AI-værktøjer i 2026 kan nu smide det i makulatoren. Forbruget bliver helt uforudsigeligt – men helt sikkert højere end forventet, hvis medarbejderne tager AI-agenter til sig, lyder budskabet.

Økonomichefer og regnskabsfolk rundt omkring skal tage fat i it-folkene og AI-ildsjælene og sikre sig, at der ikke pludselig kommer en enorm regning.

»Den dyreste medarbejder i 2027 bliver ikke den højest lønnede ekspert. Det bliver en AI-agent, en kollega satte i gang i et eksperiment, og som ingen siden har slukket,« skriver han.

Man ser det for sig. Mødet med økonomiafdelingen og AI-frontløberne, der har holdt oplæg for hele virksomheden om, hvordan AI-agenter lige har femdoblet deres produktivitet. Og AI-pionererne kommer slukørede ud, med et meget fast budget for tokens, som de dårligt kan holde deres vejr- og sports-agenter kørende med.

Øv. Nu gik det lige så godt. Vi fandt ud af, at AI-værktøjerne kunne bruges til en hel masse og give os et reelt boost i produktiviteten. Og så kommer der en kedelig controller ind og lukker festen.

Nu begynder den næste øvelse, der kan vise sig at blive temmelig svær. For hvordan afgør man som chef, om en medarbejder skal have lov at bruge 10.000 kr. om måneden på AI-agent-tokens? Eller 40.000 kr.? For så skal der virkelig også fremvises nogle resultater.

Og imens skal it-chefen rundt og finde AI-æraens svar på strømslugere. Denne gang er det bare ikke en overvintret glødepære her og der. Det er snarere en hel sauna-ovn, som Karsten har kørende i et kælderrum non-stop.

UGENS NYHEDER

Tre gigantiske børsnoteringer kan sende rystelser gennem aktiemarkedet. SpaceX går på børsen på fredag – historiens største børsnotering – og inden længe følger Anthropic og OpenAI trop. Det er så massive pengemængder, der er i spil der, at det kan få konsekvenser for hele aktiemarkedet. Min kollega Daniel Skinbjerg har skrevet om udsigterne og den store ”stresstest” af AI-boomet, og du kan også høre ham fortælle i denne podcast.