Bedrijven die AI-codeeragenten inzetten, zouden binnenkort net zoveel kunnen betalen voor het gebruik van AI-tokens door hun ontwikkelaars als voor de salarissen van de ontwikkelaars zelf, volgens een opvallende nieuwe analyse van Gartner, gerapporteerd door CIO.com op 24 juni 2026.

De voorspelling van Gartner senior hoofdanalist Nitish Tyagi waarschuwt dat de kosten van AI-tokens binnen de komende twee jaar het maandsalaris van de gemiddelde software-ingenieur zullen evenaren of overschrijden. De voorspelling weerspiegelt een fundamentele verschuiving van het platte SaaS-model per stoel waar bedrijven al jaren op vertrouwen naar op consumptie gebaseerde prijzen, waarbij elke API-aanroep, elke uitbreiding van het contextvenster en elke agentgestuurde workflow de rekening verhoogt. Voor bedrijven die de bredere economische aspecten van [de transformatie van de AI-industrie] (https://aibuzzwire.news) volgen, zijn er waarschuwingssignalen dat de wittebroodswekenfase van goedkope AI-experimenten ten einde loopt.

De cijfers achter de waarschuwing

Tyagi maakte duidelijk dat de voorspelling van Gartner gebaseerd is op een wereldwijd gemiddeld ontwikkelaarssalaris van ongeveer $2.000 per maand. In de Verenigde Staten, waar de jaarlijkse beloning voor ontwikkelaars routinematig de zes cijfers overschrijdt, hebben de equivalente tokenuitgaven nog niet de pariteit bereikt. Maar de kloof wordt snel kleiner.

"Ik heb enge cijfers gehoord als 'Mijn ontwikkelaar heeft vorige maand $20.000 verbruikt' of 'Een zakelijke gebruiker heeft $32.000 verbruikt'", vertelde Tyagi aan CIO.com. “Het doel is om de industrie te alarmeren over de impact van tokenkosten als deze niet wordt beheerst en gecontroleerd.”

De kostenexplosie wordt veroorzaakt door verschillende convergerende factoren. Ontwikkelaars adopteren in hoog tempo generatieve AI en agentische coderingstools, en deze tools verbruiken veel meer tokens dan eenvoudige, op chat gebaseerde interacties. Agentgestuurde workflows, die gedurende langere perioden autonoom kunnen draaien, genereren een enorm tokenverbruik terwijl ze door codebases itereren, uitgebreide contextvensters onderhouden en herhaalde API-aanroepen doen.

Waarom de kosten uit de hand lopen

Een deel van het probleem is structureel. Leveranciers van AI-codering moeten nog leveren wat Tyagi ‘volwassen, ingebouwde kostenoptimalisatiemogelijkheden’ noemt. Bedrijven betalen voor infrastructuurinvesteringen die leveranciers doorgeven aan klanten, terwijl ze tegelijkertijd proberen de winstgevendheid op peil te houden. Het resultaat is een prijslandschap dat zowel ondoorzichtig als escalerend is.

Veel organisaties ontberen ook de volwassenheid en het bestuurskader om te bepalen of hun AI-uitgaven rendement op hun investering opleveren. Contextvensters worden groter, budgetten raken eerder uitgeput dan verwacht en tokenuitgaven worden moeilijk te rechtvaardigen. Wat het probleem nog groter maakt, is dat niet-ontwikkelaars steeds vaker AI-tools adopteren naarmate ze er meer vertrouwd mee raken, waardoor het gebruik in de hele organisatie verder stijgt.

Misschien wel het meest contra-intuïtief merkte Tyagi op dat er geen ‘directe relatie’ bestaat tussen het aantal tokens dat een ontwikkelaar gebruikt en hun daadwerkelijke productiviteitswinst. Meer tokens betekenen niet automatisch betere code of snellere levering.

"Tokenmaxxing houdt niet direct verband met hogere productiviteitswinsten", zei Tyagi, "maar het optimaliseren van de tokenconsumptie wel."

Gartner's recept voor kostenbeheersing

Gartner adviseert bedrijven niet om AI-codeermiddelen achterwege te laten. Verre van dat. De richtlijnen van het bedrijf zijn gericht op het opzetten van governance en kostenbeheersing voordat de kosten boven het herstelbare niveau uitstijgen.

Onder de specifieke aanbevelingen:

  • Stel tokendrempels in. Organisaties moeten expliciete bestedingslimieten invoeren en de gebruiksmonitoring automatiseren om op hol geslagen verbruik op te vangen voordat dit de budgetten leegzuigt.
  • Classificeer taken op autonomieniveau. Gartner stelt voor om het werk op te delen in drie uitvoeringsmodellen: door de ontwikkelaar geleid, door de ontwikkelaar met een agent en volledig door een agent. Niet elke taak rechtvaardigt tokenconsumptie op het grensmodel.
  • Route op basis van complexiteit. Eenvoudigere, hoogfrequente taken moeten worden gericht op kleinere, goedkopere modellen, waarbij escalatie naar grensmodellen gereserveerd is voor complex, hoogwaardig werk.
  • Verplicht context-engineering. Ontwikkelaars moeten worden getraind in het optimaliseren van de context die zij aan AI doorgeven, door alleen relevante informatie op te nemen en waar mogelijk samen te vatten om de token-overhead te verminderen.

Een nieuwe productiviteitsstatistiek

De traditionele statistiek ‘geschreven coderegels’ is achterhaald sinds AI-tools binnen enkele seconden hele Python-bibliotheken begonnen te genereren. Gartner stelt dat waarde nu moet worden gemeten in kwaliteit, snelheid en klanttevredenheid in plaats van in het ruwe outputvolume.

Belangrijke vragen die bedrijven zich moeten stellen zijn onder meer hoe snel ontwikkelaars belangrijke functies kunnen vrijgeven, hoeveel tijd er wordt verkort tussen ontwikkeling en feedback, en of snelle verzending met behoud van kwaliteit een echt concurrentievoordeel oplevert.

Tyagi's advies aan leiders is pragmatisch: behandel de stijgende AI-coderingskosten niet als een reden om afstand te doen van AI, en schakel niet reflexmatig over op open-sourcemodellen voor alles. Het doel, zo benadrukte hij, is het optimaliseren van de kosten zonder de waarde die deze tools opleveren in gevaar te brengen.

Het bredere ondernemingsbeeld

De waarschuwing van Gartner komt op een moment waarop bedrijven in alle sectoren overstappen van AI-experimenten naar schaalbare implementatie. Bedrijven houden hun uitgaven in toom en eisen concrete resultaten, en de discrepantie tussen AI-investeringen en meetbare rendementen wordt een zorg op bestuursniveau.

Specifiek voor softwareontwikkelingsteams is de boodschap duidelijk: het tijdperk van grenzeloze AI-tokenconsumptie is onhoudbaar. Bedrijven die er niet in slagen governance-frameworks te implementeren, lopen nu het risico te ontdekken dat hun AI-coderingstools meer kosten dan de ingenieurs die ze moesten uitbreiden.

---

Blijf de economische impact van AI een stap voor

Van de druk op de bedrijfskosten tot miljardenfinancieringsrondes: de activiteiten van AI gaan snel. Volg AI Buzz Wire voor een diepgaande analyse van de financiële krachten die het technologielandschap hervormen.

Lees meer AI-nieuws →