Jacob Lauritzen, giám đốc công nghệ của công ty khởi nghiệp pháp lý Legora, cho biết việc liên kết lượng token sử dụng của các công cụ AI với xếp hạng và đánh giá hiệu suất của nhân viên dễ dẫn đến hành vi “tokenmaxxing”—tức là tiêu tốn nhiều token hơn chỉ để xuất hiện tích cực trên bảng xếp hạng nội bộ, thay vì nâng cao hiệu suất làm việc thực sự.
Đánh giá cao sản lượng hơn là tiêu thụ
Anh ấy nói trên chương trình podcast 20VC rằng hành động này khiến nhân viên “đốt Token chỉ để trông có vẻ tốt hơn”, mà không thực sự cải thiện năng suất. Ngược lại, cách hiệu quả hơn là thông qua các cuộc hackathon, buổi trình diễn nội bộ, v.v., để nhân viên thể hiện cách họ sử dụng AI để hoàn thành dự án và những cải thiện hiệu suất cụ thể nào đã đạt được.
Lauritzen cho rằng các doanh nghiệp nên thưởng cho những nhân viên “hiệu quả hơn và tạo ra nhiều sản phẩm hơn”, thay vì chỉ thưởng vì “sử dụng AI bao nhiêu”. Theo ông, việc sử dụng AI không phải là mục tiêu; điều quan trọng là liệu nó có mang lại kết quả công việc chất lượng cao hơn hay không.
Các công ty tăng trưởng cao vẫn sẵn sàng trả tiền để nâng cao hiệu quả
Tuy nhiên, anh ấy cũng cho biết, đối với các công ty tăng trưởng nhanh như Legora, chi phí cơ hội khi không sử dụng AI cũng rất cao. Nếu chi thêm Token có thể mang lại khoảng 20% cải thiện hiệu suất, thì những khoản đầu tư này vẫn mang tính thực tiễn.
Các doanh nghiệp bắt đầu siết chặt ngân sách AI
Trong bối cảnh này, cách thức quản lý việc sử dụng AI trong ngành công nghệ đang thay đổi. Trước đây, một số công ty đã khuyến khích nhân viên thử nghiệm nhiều công cụ AI hơn thông qua bảng xếp hạng và bảng điều khiển nội bộ, nhưng với chi phí ngày càng tăng, ngày càng nhiều doanh nghiệp bắt đầu lo ngại rằng các động lực này có thể phản tác dụng.
- Uber đặt hạn mức chi tiêu hàng tháng cho mỗi công cụ AI là 1.500 USD
- The Financial Times của Anh cho biết Amazon đã đóng xếp hạng sử dụng AI nội bộ
- CEO của Cerebras chỉ trích việc cung cấp token không giới hạn cho nhân viên
Tại một hội nghị của Bloomberg vào tuần trước, CEO của Cerebras Systems, Andrew Feldman, cho biết không phải tất cả các nhiệm vụ đều cần sử dụng các mô hình chi phí cao; doanh nghiệp nên chọn các mô hình mã nguồn mở rẻ hơn dựa trên độ phức tạp của nhiệm vụ để tăng hiệu quả sử dụng Token.
Từ các tuyên bố của Legora, Uber đến Amazon và Cerebras, các công ty công nghệ đang chuyển trọng tâm quản lý AI từ “khuyến khích sử dụng nhiều nhất có thể” sang “theo đuổi sản lượng thực tế với chi phí được kiểm soát”.