企業のAI予算が拡大し続けているため、「活用は価値を等しくする」かどうかについて議論が温まる。 代表取締役 スコット 呉は、内部鑑定はトークン消費量の周りに構築されてはならないと信じ、AIが実際に出力成長をもたらすかどうかを確認すべきである。

トークンランキングへの目的

Podcastでは、一部の企業がトークン消費でエンジニアをランク付けしたこと、焦点からダイバートされた慣行を示しています。 スタッフがどれだけの配達をしたか、複数のモデルを使っていた人よりもクリアなリターンがあったかを調べました。

認知はAIプログラミングエージェントのデヴィンの開発者です。 同社は、単にモデルのサイズを追跡するのではなく、エンジニアリング能力が上昇しているかどうかを調べることによって、影響を測定するという呉論。 配送速度が大幅に増加すると、関連する計算とモデルコストを正当化しやすくなります。

大きい工場の上にあるために使用される。

メタやアマゾンなどの会社がAIの活用を促進するために、内部のインセンティブやランキングにさらされた後、呉の声明が表示されます。 組織は、チームがアプリケーションを探し求めることを奨励することを目的としていますが、後者はAIを頻繁に呼び始め、ランクを上げました。

フィナンシャル・タイムズは、以前、一部の従業員は、実際の価値が欠けているタスクを処理するロボットさえ許されたことを報告し、関係する企業は、そのような内部の追跡をキャンセルしていた。 また、Amazonの上級副社長がAIを使わないという質問をしました。

総支出は、コストダウン後に拡大し続けます

トークン価格は2023年と比較して大幅に下落していますが、全社的なAI支出は同期していません。 この記事では、Uber は 2026 年に AI 予算で 4 か月しか費やしたことを言及し、 $1,500 で毎月のトークン支出キャップを設定しました。

  • インタビューのスタッフの42%は、週約8時間保存できると述べた
  • 66% は、同社が時間節約の使い方を明らかにしたことを意味
  • ハーフは、より戦略的な仕事に時間をシフトしなかった

ボストン・コンサルティングは、2026年のグローバル・ワークフォース・AIレポートにおいて、AIが生産性向上に完全に翻訳されていないことと述べ、この問題はツール自体だけでなく、明確に目的を述べていない経営において、採用および期待されるリターンを指摘しました。 また、企業が収入、効率性、コスト削減の観点からAI入力を評価する必要があると主張しました。