Jacob Lauritzen, directeur technique de la startup juridique AI Legora, a déclaré que lier la consommation de jetons des outils AI aux classements et évaluations de performance des employés favorise les comportements de « tokenmaxxing », consistant à consommer délibérément davantage de jetons pour apparaître plus actif sur les classements internes, plutôt qu'à améliorer réellement l'efficacité au travail.
Prioriser la production plutôt que la consommation
Il a déclaré dans le podcast 20VC que cette pratique incite les employés à « brûler des tokens uniquement pour avoir l'air mieux », sans véritablement améliorer la productivité. En revanche, une approche plus efficace consiste à permettre aux employés de montrer, via des hackathons ou des présentations internes, comment ils ont utilisé l'IA pour réaliser leurs projets et quels gains d'efficacité ils ont précisément obtenus.
Lauritzen estime que les entreprises devraient récompenser les employés qui sont « plus efficaces et plus productifs », et non simplement ceux qui utilisent le plus d'IA. À ses yeux, l'utilisation de l'IA en elle-même n'est pas un objectif ; ce qui compte, c'est de produire des résultats de meilleure qualité.
Les entreprises à forte croissance sont toujours prêtes à payer pour l'efficacité.
Cependant, il a également indiqué que pour des entreprises à croissance rapide comme Legora, le coût d'opportunité de ne pas utiliser l'IA est tout aussi élevé. Si des dépenses supplémentaires en jetons permettent d'obtenir une amélioration d'efficacité d'environ 20 %, ces investissements conservent une réelle pertinence.
Les entreprises commencent à resserrer leurs budgets IA
Ces déclarations surviennent alors que la manière dont le secteur technologique gère l'utilisation de l'IA évolue. Auparavant, certaines entreprises encourageaient les employés à expérimenter davantage d'outils d'IA grâce à des classements et des tableaux de bord internes, mais avec l'augmentation des coûts, un nombre croissant d'entreprises s'inquiètent de savoir si ces incitations ont l'effet inverse.
- Uber fixe une limite mensuelle de dépenses de 1 500 dollars pour chaque outil d'IA.
- Le Financial Times britannique affirme qu'Amazon a fermé son classement interne d'utilisation de l'IA
- Le PDG de Cerebras critique la distribution de tokens illimités aux employés
Lors d'une conférence Bloomberg la semaine dernière, Andrew Feldman, PDG de Cerebras Systems, a déclaré que toutes les tâches n'exigent pas l'utilisation de modèles coûteux ; les entreprises devraient choisir des modèles open source moins chers en fonction de la complexité de la tâche pour améliorer l'efficacité de l'utilisation des tokens.
Du commentaire de Legora, Uber, Amazon et Cerebras, il apparaît que les entreprises technologiques passent d'une gestion de l'IA axée sur « l'encouragement à l'utilisation maximale » à une approche centrée sur « la poursuite de résultats concrets tout en maîtrisant les coûts ».