Rippling, постачальник програмного забезпечення для HR, цього тижня представив AI Spend Console — продукт, розроблений для боротьби з надмірним витрачанням коштів на ШІ, який допомагає компаніям відстежувати та контролювати свої витрати на штучний інтелект. Однією з найцікавіших функцій є відображення того, скільки витрачають окремі співробітники, команди та посади, а також чи справді вони стають продуктивнішими, чи просто генерують більше “ШІ-сміття”.
Компанія обіцяє, що інструмент покаже, «у яких інженерів високі витрати на ШІ, чиї колеги часто просять їх переробити роботу під час код-рев’ю», — зазначено в дописі компанії в блозі.
Розробка інструменту розпочалася після того, як Rippling на початку року повністю перейшов на “токенмаксинг” (максимальне використання ШІ-токенів) — як це зробили багато хто — лише для того, щоб виявити, що співробітники шалено спалюють гроші. Головний директор з продуктів Метт МакІннес досі пригадує березневе засідання керівництва, коли фінансовий директор Адам Свієкі представив цифру, яка їх шокувала.
Rippling мав витратити 40% свого бюджету на персонал відділу досліджень і розробок (R&D) на ШІ-токени. Це означало, що витрати на токени становили стільки ж, скільки 40% усієї винагороди, яку компанія виплатила співробітникам цього підрозділу. Мільйони доларів. (У більшості технологічних компаній відділ R&D охоплює інженерний напрямок).
Витрати зростали на 80% місяць до місяця, і якби ця тенденція тривала, наступного року компанія витратила б майже стільки ж на ШІ-токени — 90% — скільки витрачала на своїх високооплачуваних співробітників відділу R&D.
«Ми були в шоці», — сказав МакІннес TechCrunch.
Керівництво негайно розпочало «терміновий» проєкт для розуміння цих витрат та того, що компанія отримує за ці гроші, сказав він. Насправді, в рекламному ролику цього нового продукту показано, як Свієкі сидить на стільці, а співробітники беруть пачки грошей і кидають їх у паперовий подрібнювач.
Під час аналізу Rippling виявив такі факти, як «приблизно 10–15% наших співробітників генерували близько 60% загальних витрат на ШІ. Один інженер витрачав 50 000 доларів на місяць», — йдеться в дописі їхнього блогу.
Rippling не хотів зупиняти використання ШІ, а лише значно його обмежити. Спочатку вони домовилися про максимальну стелю витрат з кожним інструментом, який використовувала компанія: Cursor, OpenAI та Anthropic. Одразу виявилася очевидна проблема: співробітники за замовчуванням використовували найновіші та найдорожчі передові моделі для всіх завдань.
«Правда в тому, що постачальники інференсу, такі як Anthropic та OpenAI, абсолютно не зацікавлені в тому, щоб допомогти вам контролювати витрати. Вони мають усі стимули для того, щоб це стало неконтрольованою витратою, і саме це вони й роблять. Вони не надають вам чудових інсайтів щодо використання, і вони не співпрацюють один з одним», — сказав МакІннес.
Це була поширена проблема на початку 2026 року. Тепер, через вісім місяців року, підприємства з’ясували кілька речей. По-перше, вони знають, що їм потрібні численні моделі від різних лабораторій ШІ за різними ціновими категоріями, включно з передовим відкритим варіантом, можливо, китайського походження.
Засновник і генеральний директор Rippling Паркер Конрад минулого місяця зазначив, що коли його компанія проводила власні бенчмарки для своїх внутрішніх потреб, вона виявила, що Grok від SpaceX був лідером за всіма показниками, але «GLM 5.2 на 85% дешевший, але [мав] майже ідентичну продуктивність» порівняно з передовими моделями. (SpaceX тепер володіє Cursor, який пропонує доступ до Grok та десятків інших моделей.) GLM 5.2 від Z.ai став особливим фаворитом серед китайських моделей для завдань кодування серед технологічних компаній останнім часом. Databricks також активно його просуває.
По-друге, підприємства тепер знають, що їм потрібен ШІ-шлюз, який спрямовує запити до найкращої, найекономічнішої моделі для конкретного завдання. Rippling також дійшов такого висновку. Тому вони створили власний ШІ-шлюз, який також є частиною цього продукту. МакІннес каже, що підприємства, які вже використовують інший шлюз, можуть продовжувати використовувати продукт AI Spend Console, хоча, якщо їм потрібні функції, що контролюють витрати, їм доведеться використовувати шлюз Rippling.
AI Spend Console створює інформаційні панелі (колись відомі як рейтинги в епоху “токенмаксингу”), які оцінюють такі показники, як запити на день у поєднанні з обсягом роботи (рядки коду/pull-запити) та витратами.
З цим інструментом Rippling знизив витрати на токени з 40% бюджету на персонал до приблизно 15%. Але це не обмежило використання ШІ. Компанія витратила пік у 605 мільярдів токенів за місяць, коли фінансовий директор видав своє попередження, повідомив МакІннес. У липні внутрішнє використання знову досягло 600 мільярдів токенів, але «вартість липневих витрат на токени становила 37% від вартості квітневих витрат на токени», — сказав він.
«Це просто тому, що тепер ми використовуємо ефективніші моделі», — сказав він, жартуючи, що «ми не дозволяємо відділу продажів робити оновлення граматики за допомогою Fable».
Але технологічних рішень недостатньо, зазначає Rippling. Компанія виявила людей, які ефективно використовують ШІ, і зробила їх «ШІ-капітанами», відповідальними за допомогу решті компанії.
Однак, такі зусилля щодо використання ШІ за межами інженерії все ще перебувають у процесі розробки, каже МакІннес, оскільки програмні інженери були основними користувачами досі. Але Rippling, наприклад, працює над цим для команд онбордингу клієнтів, щоб автоматизувати деякі завдання, пов’язані з поштовими даними та узгодженням даних. Панель інструментів тоді вимірюватиме продуктивність з точки зору залучення більшої кількості клієнтів.
«Ми повинні мати можливість пов’язати споживання токенів у функціях загального управління (G&A) та функціях, спрямованих на клієнта, з продуктивністю. Якщо ми не зможемо цього зробити, всі ставки зроблені на те, що все це буде доступно ширшому колу співробітників», — каже МакІннес.
Отже, якщо Rippling є прикладом, “токенмаксинг” міг настільки зміститися в інший бік, що доступ співробітників до ШІ може більше не бути таким, як Slack або електронна пошта. Якщо компанія не зможе виміряти продуктивність, тоді доступ може бути обмежений для всіх співробітників.
Щодо самого продукту, AI Spend Console включено для підписників HR-послуг Rippling, хоча існують додаткові витрати, що базуються на використанні ШІ. Його також можна придбати як окремий продукт та інтегрувати з іншою системою обліку HR, каже МакІннес.
Коли ви купуєте через посилання в наших статтях, ми можемо отримувати невелику комісію. Це не впливає на нашу редакційну незалежність.
Джерело новини: techcrunch.com