Jacob Lauritzen, director técnico de la startup de IA legal Legora, afirmó que vincular el uso de tokens de las herramientas de IA con la clasificación y evaluación del desempeño de los empleados puede fomentar comportamientos de “tokenmaxxing”, es decir, consumir intencionalmente más tokens para parecer más activo en las listas internas, en lugar de mejorar la eficiencia real del trabajo.
Prioriza la producción sobre el consumo
En el podcast 20VC, dijo que esta práctica hace que los empleados "quemen tokens solo para parecer mejores" y no mejora realmente la productividad. En cambio, un enfoque más efectivo es permitir que los empleados muestren cómo utilizaron la IA para completar proyectos y qué mejoras de eficiencia específicas lograron, a través de hackathons, presentaciones internas y otras formas.
Lauritzen cree que las empresas deben recompensar a los empleados que son "más eficientes y producen más", en lugar de recompensar simplemente "cuánto AI usan". En su opinión, el uso de AI en sí mismo no es el objetivo; lo clave es si genera resultados de trabajo de mayor calidad.
Las empresas de alto crecimiento aún están dispuestas a pagar por la eficiencia.
Sin embargo, también indicó que para empresas de crecimiento rápido como Legora, el costo de oportunidad de no utilizar la IA es igualmente alto. Si un gasto adicional en tokens puede generar un aumento de eficiencia de aproximadamente el 20%, dicha inversión sigue teniendo sentido práctico.
Las empresas comienzan a reducir los presupuestos de IA
En este contexto, la forma en que la industria tecnológica gestiona el uso de la IA está cambiando. Anteriormente, algunas empresas animaban a los empleados a probar más herramientas de IA mediante tablas de clasificación y paneles internos, pero con el aumento de los costos, cada vez más empresas temen que este tipo de incentivos puedan tener el efecto contrario.
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En una reunión de Bloomberg la semana pasada, Andrew Feldman, CEO de Cerebras Systems, indicó que no todas las tareas requieren el uso de modelos de alto costo, y que las empresas deberían seleccionar modelos de código abierto más económicos según la complejidad de la tarea para mejorar la eficiencia en el uso de tokens.
Desde las declaraciones de Legora, Uber, Amazon y Cerebras, el enfoque de las empresas tecnológicas en la gestión de la IA está pasando de “fomentar el uso en la mayor medida posible” a “perseguir resultados prácticos bajo el control de costos”.