Wie Walmart KI einsetzt, um Kosten zu senken und Gewinnmargen zu steigern

Berichten zufolge hat Walmart damit begonnen. Die Nutzung eines internen KI-Assistenten namens Code Puppy durch die Mitarbeiter wird eingeschränkt. Die Anforderungen an das große Sprachmodell (LLM), das dem Tool zugrunde liegt, waren deutlich höher als erwartet. Anfangs wurden die Mitarbeiter ermutigt, Code Puppy ohne Einschränkungen oder Nutzungslimits zu verwenden – Walmart hat nun jedoch jedem Mitarbeiter ein eigenes Benutzerkonto zugewiesen. feste Anzahl von KI-TokensDadurch wird die Nutzung des Tools pro Person effektiv begrenzt.

Code Puppy wurde intern als Produktivitätstool beworben, das bei Aufgaben wie den folgenden helfen kann: Tabellenanalyse, Präsentationen erstellenund andere automatisierbare Tätigkeiten am Arbeitsplatz.

📋 Wichtiger Kontext: Walmart beschäftigt etwa 2,1 Millionen Menschen Weltweit. Selbst bescheidene KI-Abfragen pro Mitarbeiter können sich zu erheblichen Betriebskosten summieren – insbesondere da LLM-Anbieter von Pauschalabonnements auf flexiblere Lösungen umstellen. nutzungsbasierte AbrechnungsmodelleDie

Die Änderung der internen Richtlinien ist in erster Linie eine KostenkontrollmaßnahmeDa Anbieter von KI-Inferenzlösungen zunehmend von Festpreis-Abonnementmodellen mit nahezu unbegrenztem Datenvolumen hin zu verbrauchsabhängigen Preisen übergehen, spüren Unternehmen wie Walmart den finanziellen Druck in Echtzeit.

Walmarts Richtlinien für Mitarbeiter konzentrieren sich nun auf den Einsatz von KI wo es tatsächlich Wert schafftDas Unternehmen hat Richtlinien herausgegeben, wie Mitarbeiter das passende KI-Tool für eine bestimmte Aufgabe auswählen sollen. Mitarbeiter haben außerdem weiterhin Zugriff auf weitere, vom Unternehmen finanzierte KI-Plattformen.

💰 Die wahren Kosten des "Token-Maxxing"

Walmart hatte zuvor erweiterte Nutzung von KI-Tools im gesamten Unternehmen und bereitgestellte Schulung Für Mitarbeiter wird Schulung im effektiven Einsatz von KI angeboten – die Mitarbeiter werden aktiv ermutigt, zu experimentieren und erfolgreiche Anwendungsfälle zu identifizieren. Da nun jede Interaktion direkte finanzielle Kosten verursacht, reiht sich Walmart in die wachsende Liste großer Unternehmen ein, die Schwierigkeiten haben, die gemeldeten Produktivitätssteigerungen mit den damit verbundenen Kosten in Einklang zu bringen.

Ein Teil des Problems könnte darin liegen, wie Produktivität in KI-gesteuerten Arbeitsabläufen gemessen wurde. Anzahl und Komplexität Die Nutzung von KI-Tool-Interaktionen als Indikator für Produktivität hat viele Mitarbeiter dazu verleitet, ihre KPIs zu manipulieren – ein Phänomen, das als … bekannt ist. "Token-Maximierung"Die

💬 Noch vor kurzem April 2025, ein Partner bei Sequoia Capital erzählt Das Wall Street Journal: "Wir sollten alle Token-Maximierung betreiben." — ein Ansatz, der in Unternehmen zur Entstehung interner KI-Ranglisten führte, in denen diejenigen Unternehmen ausgezeichnet wurden, die KI-Software am intensivsten nutzten.

Solche repräsentativen Praktiken haben mittlerweile messbare finanzielle Konsequenzen. Die Kosten skalieren direkt mit dem Anzahl und Komplexität der KI-Aufgaben und das verwendete Modell. Größer Denkmodelle — solche, die rekursive Schlussfolgerungsschritte durchführen — verbrauchen deutlich mehr Token pro Abfrage, was zu höheren Rechnungen für die Endbenutzer führt.

Walmarts Richtlinien, die Mitarbeiter dazu ermutigen, Modelle sorgfältig auswählen ist ein direkter Versuch, die Ausgaben für teure, hochmoderne KI-Modelle für relativ einfache Aufgaben wie die Formatierung von Tabellenkalkulationen und die Erstellung von Präsentationsfolien zu begrenzen.

🤖 Multiagenten-KI und versteckte Kostenrisiken

Multiagenten-KI-Workflows Dies führt zu einer weiteren Ebene unvorhersehbarer Kosten. Wenn Mitarbeiter iterative Schleifen mit mehreren KI-Agenten initiieren, um ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen, werden die Kosten suboptimaler Ergebnisse – und die wiederholte Verfeinerung und erneute Übermittlung von Eingabeaufforderungen – direkt in bar messbar.

⚠️ Branchenweiter Wandel: Beide Anthropisch Und OpenAI haben ihre höherwertigen Unternehmenstarife bereits auf die Abrechnung pro Token umgestellt. Microsoft begann dafür Gebühren zu erheben GitHub Copilot Entwicklungswerkzeuge ab 1. Juni — im Einklang mit dem, was sich in der KI-Branche rasch zur neuen finanziellen Norm entwickelt.

Die Folgen sind bereits in großen Unternehmen sichtbar. Uber gab kürzlich bekannt, dass es seine Mittel erschöpft habe Das gesamte KI-Budget für 2026 innerhalb der ersten vier Monate des Jahres – ein deutliches Beispiel dafür, wie sich die rasante Entwicklung der Preismodelle auf Unternehmenskunden auswirkt.

🎯 Was Walmarts Token-Obergrenze wirklich bedeutet

Durch die Umsetzung Token-Limits pro MitarbeiterWalmart verfolgt drei miteinander verbundene Ziele:

• ✅ Kontrolle der laufenden Betriebskosten im Zusammenhang mit KI-Inferenz in großem Umfang
• 🧠 Förderung eines überlegteren und bewussteren Gebrauchs KI-Tools in der Belegschaft
• 📊 Festlegung klarerer ROI-Kennzahlen um den tatsächlichen Ertrag seiner KI-Investitionen zu bewerten

Da die KI-Branche immer ausgereifter wird und verbrauchsbasierte Preisgestaltung zum Standard wird, könnte der Ansatz von Walmart als Maßstab dafür dienen, wie große Unternehmen ihre KI-Zugangsrichtlinien neu ausrichten – und dabei Innovation und finanzielle Verantwortung in Einklang bringen.

📸 Bildquelle: Pixabay, unter LizenzDie

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