От использования ИИ до токен-эффективности: компании меняют критерии оценки

В последние два года почти каждая компания вкладывается в искусственный интеллект: сотрудники используют большие языковые модели, а в KPI появляются показатели «AI-использование» и «объем токенов». Однако изменилось ли что-то по сути? Сокращений встреч и согласований не произошло, а эффективность персонала осталась на месте. По данным исследований, около 70% руководителей регулярно говорят о человеческой эффективности, но лишь немногие действительно умеют ей управлять.

Показательны два контрастных примера. Volkswagen режет избыточные мощности и избавляется от бюрократических слоев, а Meta приостановила проект замены сотрудников ИИ. У Meta объем кода вырос на 220%, но число запущенных функций увеличилось лишь на 36%, а количество технических аварий выросло на 40%. Вывод прост: ИИ повышает производительность отдельных людей, но не организации в целом, если не меняется структура.

Эксперты предлагают заменить старые измерители на «токен-эффективность» — отношение финансового результата к совокупным затратам на людей и ИИ, включая стоимость вычислений и токенов. Дополнительно советуют следить за скоростью принятия ключевых решений и за тем, какая часть выгоды от ИИ возвращается сотрудникам. Только такой комплекс метрик позволяет избежать эффекта Гудхарта, когда показатель, поставленный во главу угла, перестает отражать реальное положение дел. Чтобы ИИ действительно работал, компаниям придется заняться не сокращением людей, а перестройкой организационной структуры и честным учетом отдачи от каждого вложенного рубля.