लीगोरा के कानूनी AI स्टार्टअप के तकनीकी प्रमुख जेकब लौरिट्जन के अनुसार, AI उपकरणों के टोकन उपयोग को कर्मचारियों के रैंकिंग और प्रदर्शन मूल्यांकन से जोड़ने से "टोकनमैक्सिंग" का व्यवहार प्रोत्साहित होता है, जिसमें वास्तविक कार्यक्षमता में सुधार के बजाय, आंतरिक सूची में अधिक सक्रिय दिखने के लिए जानबूझकर अधिक टोकन खर्च किए जाते हैं।
उत्पादन पर अधिक ध्यान दें, उपभोग पर नहीं
उन्होंने पॉडकास्ट '20VC' में कहा कि यह दृष्टिकोण कर्मचारियों को "बेहतर दिखने के लिए केवल टोकन जलाने" की ओर ले जाएगा, और वास्तविक उत्पादकता में सुधार नहीं करेगा। इसके विपरीत, अधिक प्रभावी तरीका ऐसे हैकथॉन, आंतरिक प्रदर्शन आदि के माध्यम से कर्मचारियों को यह दिखाना है कि वे AI का उपयोग करके प्रोजेक्ट कैसे पूरा करते हैं और किन क्षेत्रों में कार्यक्षमता में सुधार हुआ है।
लौरिट्जन का मानना है कि कंपनियों को "AI का कितना उपयोग किया गया" के बजाय "अधिक कुशल और अधिक उत्पादक" कर्मचारियों को पुरस्कृत करना चाहिए। उनके अनुसार, AI का उपयोग स्वयं लक्ष्य नहीं है; महत्वपूर्ण बात यह है कि क्या यह अधिक गुणवत्तापूर्ण कार्य परिणाम लाता है।
उच्च विकास वाली कंपनियाँ अभी भी कुशलता के लिए भुगतान करने को तैयार हैं
हालांकि, उन्होंने यह भी कहा कि लेगोरा जैसी तेजी से बढ़ रही कंपनियों के लिए AI का उपयोग न करने की अवसर लागत भी बहुत अधिक है। यदि अतिरिक्त टोकन खर्च से लगभग 20% की दक्षता में वृद्धि हो सकती है, तो ऐसे निवेश का वास्तविक महत्व है।
कंपनियाँ AI बजट पर कठोरता लाना शुरू कर रही हैं
इस बयान के समय, टेक उद्योग में AI के उपयोग के प्रबंधन का तरीका बदल रहा है। पहले, कुछ कंपनियाँ अपने कर्मचारियों को AI उपकरणों का अधिक से अधिक प्रयास करने के लिए रैंकिंग और आंतरिक डैशबोर्ड का उपयोग करती थीं, लेकिन लागत बढ़ने के साथ, अधिकांश कंपनियाँ इस प्रोत्साहन के प्रतिकूल प्रभाव की चिंता करने लगी हैं।
- यूबर ने प्रत्येक AI उपकरण के लिए मासिक खर्च सीमा 1500 डॉलर निर्धारित कर दी है।
- बिजनेस फाइनेंस टाइम्स के अनुसार, अमेज़ॉन ने अपने आंतरिक AI उपयोग रैंकिंग को बंद कर दिया है
- सेरेब्रास के सीईओ ने कर्मचारियों को असीमित टोकन प्रदान करने की आलोचना की
पिछले हफ्ते एक ब्लूमबर्ग सम्मेलन में, सेरिब्रास सिस्टम्स के सीईओ एंड्रयू फेल्डमैन ने कहा कि सभी कार्यों के लिए उच्च लागत वाले मॉडल की आवश्यकता नहीं होती है, और उद्यमों को टोकन उपयोग की दक्षता बढ़ाने के लिए कार्य की जटिलता के आधार पर सस्ते ओपन-सोर्स मॉडल का चयन करना चाहिए।
लेगोरा, यूबर, अमेज़न और सेरेब्रास के बयानों से दिखता है कि प्रौद्योगिकी कंपनियाँ AI प्रबंधन पर ध्यान केंद्रित करना शुरू कर रही हैं, जो "जितना संभव हो उतना उपयोग करने को प्रोत्साहित करने" से बदलकर "लागत नियंत्रित रखते हुए वास्तविक उत्पादन की ओर" है।