قانونی AI اسٹارٹ اپ Legora کے ٹیکنیکل ہیڈ جیکب لوریٹزن کے مطابق، AI ٹولز کے ٹوکن استعمال کو ملازمین کی رینکنگ اور پرفارمنس ایویلیشن سے جوڑنا "ٹوکن میکسنگ" کی طرف لے جاتا ہے، جس میں ملازمین اصل کام کی پیداوار بڑھانے کے بجائے، اندر کے لیڈر بورڈ پر زیادہ فعال دکھنے کے لیے ٹوکنز کا زیادہ استعمال کرتے ہیں۔
پیداوار پر زیادہ زور دیں، استعمال پر نہیں
اس نے پوڈکاسٹ 20VC میں کہا کہ یہ طریقہ ملازمین کو صرف بہتر دکھنے کے لیے ٹوکن جلانے پر مجبور کرے گا، جس سے حقیقی پیداوار میں بہتری نہیں آئے گی۔ اس کے بجائے، زیادہ موثر طریقہ ہیکتھون، اندر کے ڈیمو وغیرہ کے ذریعے ملازمین کو یہ دکھانا ہے کہ وہ AI کا استعمال کرتے ہوئے منصوبوں کو کس طرح مکمل کرتے ہیں اور کن خاص طور پر کتنی کارکردگی میں اضافہ ہوا۔
لوریٹزن کا خیال ہے کہ کاروباری اداروں کو صرف "AI کا کتنے استعمال کیا" کے بجائے "زیادہ موثر اور زیادہ پیداوار کرنے والے" ملازمین کو انعام دینا چاہیے۔ اس کے نزدیک، AI کا استعمال خود ایک مقصد نہیں ہے، بلکہ اس کا اہم مقصد یہ ہے کہ کیا یہ زیادہ معیاری کام کے نتائج لاتا ہے۔
اونچی نمو والی کمپنیاں اب بھی کارکردگی کے لیے ادائیگی کرنا چاہتی ہیں
تاہم، اس نے یہ بھی کہا کہ جیسے Legora جیسی تیزی سے بڑھنے والی کمپنیوں کے لیے AI کا استعمال نہ کرنا بھی بہت زیادہ لاگت کا سبب بن سکتا ہے۔ اگر اضافی ٹوکن خرچ کرنے سے تقریباً 20 فیصد کی کارکردگی میں اضافہ ہو سکتا ہے، تو اس قسم کے اخراجات کا عملی معنی رکھنا چاہیے۔
کمپنیاں AI بجٹ پر کٹوتی کرنا شروع کر رہی ہیں
اس بیان کے ساتھ، ٹیک صنعت میں AI کے استعمال کے انتظام کا انداز تبدیل ہو رہا ہے۔ پہلے، کچھ کمپنیاں اپنے ملازمین کو AI ٹولز کا زیادہ سے زیادہ استعمال کرنے کے لیے اسکورکارڈ اور اندر کے ڈیش بورڈز کا استعمال کرتی تھیں، لیکن لاگت بڑھنے کے ساتھ، زیادہ تر کمپنیاں اس پر توجہ دینے لگی ہیں کہ کیا یہ انعامات برعکس اثر ڈال رہے ہیں۔
- یوبر نے ہر AI ٹول کے ماہانہ خرچ کی حد 1500 امریکی ڈالر رکھ دی ہے
- برطانیہ کی فنانشل ٹائمز کے مطابق، ایمیزون نے اپنا اندر کا AI استعمال کا رینکنگ لسٹ بند کر دیا ہے
- سیریبراس کے سیئو نے ملازمین کو بے حد ٹوکن فراہم کرنے پر تنقید کی
گزشتہ هفتے ایک بلومن میٹنگ میں، سیریبراس سسٹمز کے سی ای او اینڈریو فیلڈمن نے کہا کہ تمام کاموں کے لیے مہنگے ماڈلز کی ضرورت نہیں ہوتی، اور کاروبار کو ٹوکن استعمال کی کارکردگی بڑھانے کے لیے کام کی پیچیدگی کے مطابق سستے اوپن سورس ماڈلز کا انتخاب کرنا چاہیے۔
لیگورا، یوبر، ایمیزون اور سیریبراس کے بیانات سے ظاہر ہوتا ہے کہ ٹیک کمپنیوں کا AI کے انتظام پر توجہ "جتنا ممکن ہو اس قدر استعمال کو فروغ دینے" سے بدل کر "لاگت کنٹرول کے تحت عملی پیداوار حاصل کرنے" کی طرف منتقل ہو رہی ہے۔