превращение токенов (единицы вычислений, которые расходуются каждый раз, когда человек обращается к ИИ) в новую валюту производительности требует пересмотра подходов к оценке эффективности: простой подсчёт объёма токенов не отражает реальной картины.
в ответ на это бизнес одновременно пытается решить две задачи: оптимизировать расходы на ИИ‑инструменты и внедрить механизмы контроля, чтобы отличать пользователей, создающих реальную ценность, от тех, кто расходует токены без ощутимой отдачи.
например, компания Zapier (американская компания, предоставляющая платформу для автоматизации рабочих процессов, интеграции приложений и оркестрации на базе ИИ) ввела в эксплуатацию внутреннюю аналитическую панель, отображающую показатели использования ИИ‑инструментов сотрудниками и объём затраченных токенов.
стартап Kumo AI (американская платформа прогнозной аналитики с поддержкой GNN для обработки реляционных данных на базе ИИ) ввёл систему мониторинга токенов с привязкой к каждому инженеру.
компании Meta* и Shopify внедрили учёт использования ИИ в систему оценки персонала, предусматривающую стимулирование сотрудников, активно применяющих технологии, и корректирующие меры в отношении тех, кто их игнорирует или использует неэффективно.
на основе собранных данных менеджеры определяют типичный сценарий использования ИИ, который затем задействуют при планировании затрат и оценке результативности.
в ближайшие годы ожидается, что компании начнут вводить правила использования токенов, например, ограничивать, какие модели можно применять для конкретных задач.
*компания и продукты компании признаны экстремистскими и запрещены в России.
