フランス・パリで開催されたMistral AIサミットで、複数の経営陣は、AI投資のリターンを測定する際に、トークン消費量から効率の向上、顧客体験の改善、コスト対効果の改善などのより直接的なビジネス成果へと焦点を移していると述べました。
経営陣は効率と結果を重視します
フランス銀行企業・機関銀行部門の最高AI責任者であるシャルル・オリヴェは、チームは「虚栄指標」を避けるよう努めると述べた。彼の見解では、1日にどれだけのトークンを消費するかは、AIが実際のリターンを生み出しているかどうかを直接示すものではない。
彼がより注目しているのは、従業員がAIを活用してかつてできなかったどのような作業を完了したか、および処理速度がどれだけ向上したかである。フランス郵便銀行の経営陣であるAntoine Pichotも、内部評価は主に効率、カスタマーサービス、および投資対効果の整合性に焦点を当てていると述べている。
「トークンは多いほど良い」が冷え込み始めている
このような発言がなされる一方で、一部の米国企業は、「tokenmaxxing」という、AIの使用量をそのまま生産性の向上と直結させるやり方を見直し始めている。
先月、アマゾンは内部のAI利用ランキングを閉鎖した。これは、一部の従業員がランキングを上げるために、ランキングに有利なタスクを優先して完了し始めたためだ。ウーバーのCOO、アンドリュー・マクドナルドも、AI支出の増加が本当に役立つ製品につながっているのかと公に疑問を呈した。
トークンは引き続き追跡されていますが、中央に配置されません
複数の経営陣はトークンデータの役割を否定していない。Holiveは、チームはコスト管理と採用度の観察のためにトークン消費を引き続き監視するが、こうしたデータはリターンを測る中心的な指標にはすべきでないと述べた。
一方で、OpenAI、Anthropic、GitHub は、企業顧客向けの使用量課金モデルを推進しています。これにより、企業はAI利用量の増加が実際に可視的なビジネス収益につながっていることを証明する必要が高まっています。