בשנה האחרונה הפכה צריכת ה-AI למדד ביצועים בפני עצמה. מנכ"לים דרשו מהעובדים להטמיע כלים מבוססי בינה מלאכותית בעבודה היומיומית, חלקם שילבו זאת בהערכות התקופתיות, ואחרים אפילו תלו לוחות תוצאות שהציגו מי מהעובדים שורף הכי הרבה טוקנים. ההיגיון היה פשוט: ככל שמשתמשים יותר, כך הארגון מתקדם יותר.
הבעיה היא שזה עבד טוב מדי. במקרה אחד, מוסד פיננסי גדול צבר עלויות של מאות אלפי דולרים — אבל רוב השאילתות היו חסרות כל ערך עסקי. עובדים האכילו את המערכת בשיחות סרק כדי לעמוד ביעד, בנוסח של היי מה שלומך, שנספרו כאילו היו עבודה אמיתית. כשמודדים פעילות במקום תוצאה, מקבלים בדיוק את זה: הרבה תנועה, מעט תועלת.
- מעבר למודלים זולים יותר עבור רוב העובדים, תוך הכוונה לזרימות עבודה חסכוניות.
- השימוש האינטנסיבי באמת נשמר לצוותי ההנדסה, שם הוא מצדיק את עלותו.
- אף אחד לא מתכנן קיצוץ דרמטי — מנכ"לים עדיין מחויבים להראות לוול סטריט עד כמה הארגון מוטה-AI.
זו אינה תחילתו של משבר. זה מעבר טבעי מניסוי פרוע להתנהלות מדודה — בדיוק השלב שכל טכנולוגיה חדשה עוברת אחרי גל ההתלהבות הראשון. השאלה המעניינת היא איך זה ישפיע על ההנפקות הצפויות של שלוש חברות AI שעשויות לחצות שווי של טריליון דולר.
הבזבוז הזה לא נבע מה-AI עצמו, אלא מהמדד שבחרו למדוד אותו. ארגון שסופר טוקנים במקום ערך מקבל עובדים שמייצרים טוקנים במקום ערך. השלב הבא במהפכת ה-AI התאגידית לא יוכרע בכמה משתמשים — אלא בכמה חכם השימוש.