WSJ: некоторые компании начали учитывать использованные сотрудниками токены ИИ, чтобы оценить расходы и ограничить нецелевое использование нейросетей

А в Кремниевой долине компании выделяют дополнительные бюджеты, чтобы покрыть расходы инженеров на использование ИИ, пишет Business Insider.

Компании, которые активно внедряют ИИ, начали задумываться об эффективности вложений, говорится в материале WSJ. Каждый раз, когда сотрудник использует нейросеть, расходуются оплаченные организацией вычислительные ресурсы, которые измеряются в токенах.
Компания Zapier добавила в корпоративную систему инструмент, который отслеживает количество потраченных сотрудниками токенов. «У нас появилась новая статья расходов», — пояснил директор компании по трансформации Брэндон Самму. На основе полученных данных менеджеры могут определить приблизительный «стандарт» использования ИИ, чтобы учитывать его при планировании расходов и оценке эффективности.
Исследователь из Чикагского университета Брайан Джабариан полагает, что такой подход будут применять большинство компаний. «Все думали, что достаточно просто использовать ИИ, и производительность повысится. Но всё гораздо сложнее», — отмечает он.
Глава Exceeds AI Марк Халл говорит, что компании начнут разрабатывать инструменты контроля за использованием токенов, а также устанавливать ограничения на применение конкретных моделей для решения разных задач.
При этом рост расходов на ИИ в одном подразделении компании может означать экономию в другом, указывает сооснователь Kumo AI Хема Рагхаван. В его стартапе инженеры используют ИИ-агентов как «армию джунов», которые продолжают работать в том числе в выходные.
В компаниях из Кремниевой долины доступ к ИИ-вычислениям становится важным фактором для привлечения сотрудников, отмечает Business Insider. Инженеры и исследователи всё чаще интересуются на собеседованиях, какой «бюджет на ИИ» им дадут, а в вакансии включают пункты об оплате подписок на нейросети.
По оценкам платформы Levels.fyi, дополнительные расходы компаний на оплату ИИ-инструментов могут достигать около $100 тысяч в год на сотрудника. Однако взамен работодатели ждут от сотрудников «кратного» роста продуктивности.

#редакция