A Microsoft részben a költségek miatt mondta fel Claude Code licenceinek nagy részét, az Uber operatív igazgatója pedig úgy nyilatkozott, hogy a mesterséges intelligenciára fordított kiadások egyre nehezebb igazolni – sorolja az Axios május végi összeállítása azokat a példákat, amelyek alapján látszólag már a cégvezetők is elkezdték megkérdőjelezni, hogy az MI-re fordított mértéktelen költekezés tényleg érdemi megtérülést hozna. A lap egy meg nem nevezett tanácsadóra hivatkozva még olyasmiről is beszámol, hogy annak egyik ügyfele nemrégiben félmilliárd dolláros havi számlát hozott össze a Claude MI-licencekből, miután nem foglalkozott a mesterséges intelligencia használati korlátozásainak beállításával.

Ahogy az Axios is felhívja rá a figyelmet, az erőltetett ütemű MI-bevezetések nyomán az érintett szervezetek egyre növekvő informatikai kiadásokkal, bizonytalan termelékenységnövekedéssel és az alkalmazotti szkepticizmus erősödésével szembesülnek. A CloudBees vezérigazgatója ehhez azt is hozzáteszi, hogy a mesterséges intelligencia automatizálási képességeivel indokolt elbocsátások sokszor arra vezethetők vissza, hogy a létszámleépítés valójában az egyetlen eszköz, amit hirtelenjében be tudnak vetni az MI-szolgáltatások elszabaduló költségeinek ellensúlyozására. Szerinte az üzleti oldalon "egészséges eltávolodás" indult az MI túlhasználatát illetően, bár ennél többre lesz szükség a hatékonyság javításához.

A piac ugyanis még mindig abból indul ki, hogy a szóban forgó eszközök egyformán jól működnek a vállalat egészére nézve, bár a technológia jelenlegi valósága inkább az, hogy csak kódolásban hozza az elvárható szintet, és komoly problémát jelent többek között az MI-vel generált kódok validálása. A költségekről szólva pedig friss példa a GitHub Copilot új, tokenalapú működése, amelynek keretei között modellenként és típusonként eltérő áron kínálják a bementi, a kimeneti és a gyorsítótárazott tokenek, illetve az API-használatot. A felhasználók már az első nap után arról számoltak be, hogy ilyen feltételek mellett pillanatok alatt kimerítik a rendelkezésükre álló krediteket, a végső költségeket pedig megjósolni sem lehet.

Ez nem kalapács, és nem is minden feladat szög

Az Axios több problémát is azonosít a vállalati MI-használat elterjedésében. Ilyen a bevételek növelését célzó használati esetek meghatározása, mivel alapértelmezés szerint mindenki azokat a feladatokat automatizálja, amelyeket nem szeret elvégezni. Ezzel összefüggésben ott van az egyre emelkedő költségek visszafogása, akár olyan értelemben is, hogy nem az előfizetéses MI-től kell tudakolni a holnapi időjárást. A harmadik az emberi tényező, mint szűk keresztmetszetet, és az "ezer virág" megközelítés, amikor nyakig gázolnak az MI-licencekben azt remélve, hogy egyik-másik befektetés biztosan megtérül majd. Negyedszer pedig ott van az adatokhoz való hozzáférés, ami szintén nagyban befolyásolja az MI-ügynökök hatékonyságát.

A Futurism vonatkozó cikke ezzel kapcsolatban a vállalati kultúra problémáit boncolgatja. Mondjuk azt a "tokenmaxxing" néven hivatkozott jelenséget, amikor a vezetőség megszállott módon ösztönzi a mesterséges intelligencia alkalmazását a különféle feladatokra. A cikkben felidézik, hogy a Meta már az MI-használatot is belefoglalja az alkalmazottak teljesítményértékelésébe, és az Amazonnál is belső rangsorolást vezettek az alkalmazottak MI-használatáról – ezt azonban a Financial Times beszámolója szerint a közelmúltban már le is állították, miután náluk is kiderült, hogy az egymással versengő dolgozók haszontalan feladatokkal és utasításokkal bombázzák az MI-ügynököket a pontszámaik növelése érdekében.

Részletek az Axios oldalán »