Le aziende riducono l'uso dell'AI, citando gli alti costi dei token

Non molto tempo fa, i titoli dei giornali abbondavano riguardo alla mossa dei dirigenti di incoraggiare l'utilizzo dell'AI il più possibile per migliorare la produttività, spesso tagliando anche i dipendenti. L'esempio più famoso di questa mentalità è stato quello del CEO di Nvidia Jensen Huang, che ha dichiarato che si sarebbe allarmato molto se gli ingegneri di Nvidia non avessero bruciato metà del loro stipendio di 500.000 dollari in token AI per portare a termine il lavoro. Si è persino spinto a paragonarlo a un progettista di chip che usa carta e matita invece di CAD.

In realtà, è emerso che si tratta di un modo estremamente costoso di gestire un'azienda, anche quando si licenziano i dipendenti per pagarlo, e megacorporazioni come Microsoft, Uber, Meta e Amazon stanno riducendo l'eccesso di "tokenmaxxing" Mentre le prime due stanno limitando in modo più diretto l'uso dell'AI (con Microsoft che ha cancellato la maggior parte delle sue licenze Claude Code e il capo delle operazioni di Uber Andrew Macdonald che ha dichiarato che è "sempre più difficile giustificare" la spesa per l'AI), le ultime due non hanno dichiarato apertamente che l'AI è troppo costosa o che la stanno limitando. Ciò che abbiamo visto in risposta alle fughe di notizie sulle classifiche interne di utilizzo dei token AI è che tali classifiche sono state tolte, il che significa che il tokenmaxxing non è più incoraggiato in quelle aziende.

Non si tratta solo di Big Tech. Secondo Gizmodo, un consulente anonimo di AI ha informato Axios che uno dei suoi clienti ha accidentalmente speso mezzo miliardo di dollari in un solo mese, non riuscendo a limitare l'uso di Claude per i suoi dipendenti. Abbiamo anche visto, nella migliore delle ipotesi, rapporti contrastanti sul fatto che l'uso dell'AI migliori effettivamente la produttività: un rapporto di OpenAI indica solo un miglioramento della produttività di "un'ora al giorno" e uno studio del MIT su 350 implementazioni pubbliche indica che il 95% di esse non riesce a realizzare un profitto o a raggiungere gli obiettivi di performance.

Si tratta di una svolta interessante per la conversazione sull'IA in azienda, che contraddice pesantemente le parole dei fanatici che traggono profitto dalla sua adozione a spese dei lavoratori esistenti. Soprattutto a livello aziendale, l'AI non è libera.