После того как Rippling потратила миллионы на ИИ за несколько месяцев, компания создала инструмент для оценки эффективности сотрудников

Rippling, столкнувшись с неконтролируемым ростом расходов на ИИ — до 40% бюджета R&D от штата сотрудников, — разработала инструмент AI Spend Console для анализа эффективности и контроля затрат на большие языковые модели. Система позволяет отслеживать, сколько каждый сотрудник, группа или роль тратят на ИИ и насколько эти затраты связаны с ростом результативности, а не просто с увеличением генерации малополезного контента. В результате внедрения инструментов лимитирования и маршрутизации задач между моделями разного ценового сегмента, компании удалось снизить траты на токены с 40% до 15% фонда оплаты труда, сохраняя прежний объем использования ИИ. Особое внимание уделяется определению «капитанов ИИ» — сотрудников, наиболее эффективно применяющих большие языковые модели, чтобы распространять лучшие практики внутри организации. Если ПИИ не повышает продуктивность в бизнес-функциях, доступ к ИИ для части сотрудников будет ограничен.

📰 Источник