Storbolag bromsar AI-användningen efter skenande kostnader

Företag som Amazon, Walmart och Meta inför kvoter och styr anställda mot billigare AI-modeller efter att kostnaderna för AI-verktyg blivit svåra att kontrollera, rapporterar Financial Times.

Tidiga AI-pionjärer tvingas strama åt

De bolag som snabbast satsade på att ge sina anställda tillgång till AI-verktyg är nu de som bromsar hårdast. Enligt Financial Times har Amazon, Walmart, Cisco, Uber och Meta alla vidtagit åtgärder för att begränsa AI-användningen internt.

Åtgärderna varierar, men det gemensamma draget är att bolagen inför kvoter och hänvisar anställda till billigare AI-modeller i stället för de mest avancerade alternativen. Det handlar alltså inte om att avveckla AI-satsningarna, utan om att rationalisera dem.

"Tokenmaxxing" ersätts av "tokenminning"

Trenden speglar ett skifte i hur företag ser på AI-användning på arbetsplatsen. New York Times skriver att fenomenet "tokenmaxxing", det vill säga att maximera sin användning av AI i jobbet, håller på att dö ut.

I stället är det "tokenminning", en förkortning av "token minimizing", som nu beskrivs som det nya idealet. Begreppet syftar på att minimera antalet tokens, de enheter som AI-modeller processar och som ligger till grund för prissättningen, per uppgift.

Skiftet är talande. Under AI-entusiasmens höjdpunkt uppmuntrades anställda på många håll att använda AI så mycket som möjligt. Nu är sparsamhet med AI-resurser i stället ett tecken på god ekonomisk disciplin.

Kostnadskontroll blir nästa utmaning för AI-satsningar

Utvecklingen visar att kostnadssidan av företagens AI-satsningar börjar ta allt mer utrymme i strategidiskussionerna. Att distribuera AI-verktyg brett är en sak, att hantera de löpande driftskostnaderna en annan.

För bolag som Meta och Amazon, med hundratusentals anställda, kan även en måttlig ökning av AI-användningen per person ge dramatiska effekter på totalkostnaderna. Kvoter och modellstyrning är ett sätt att behålla kontroll utan att dra tillbaka verktygen helt.

Frågan framöver är om AI-leverantörerna, bland annat OpenAI, Anthropic och Google, sänker sina priser tillräckligt snabbt för att möta företagens kostnadspress, eller om fler bolag väljer att bygga egna, billigare lösningar internt.