Will Venters, a London School of Economics digitális innováció és információs rendszerek tanszékének docense szerint a vállalatok kellemetlen helyzetbe kerülhetnek, amikor belsőleg kísérleteznek a mesterséges intelligenciával vagy azt bevezetik, mivel a munkatársak gyorsan elhasználják a tokeneket.

„Az embereknek nagyon nehéz kezelni ezt a költséget… ez egy nem determinisztikus kimenet, tehát nem determinisztikus érték” – mondta.

A vállalatok azonban megoldásokat keresnek erre a problémára.

Oliver King-Smith, a smartR AI mérnöki szoftvercég alapítója szerint a kisebb szervezetek „elkerülhetik a figyelmet, és [flat fee] személyes fiókokat használhatnak, ami – ebben biztos vagyok – nem tetszik a nagy szolgáltatóknak”.

De, mint mondja: „Ennek valamikor véget kell vetni, mert a nagyvállalatok hatalmas veszteségeket szenvednek el ezeken a fiókokon.”

Amint a nagy AI-platformok nyomás alá kerülnek a részvényeseiktől, hogy nyereséget mutassanak ki, előrejelzése szerint: „Megkezdenek szigorítani.”

King-Smith szerint a vállalatoknak alaposabban át kell gondolniuk, hogy milyen AI-modelleket használjanak.

A vállalatoknak emellett sokkal pontosabb utasításokat kell adniuk – mondja Rob Steele, az iplicit nevű brit számviteli szoftvercég pénzügyi igazgatója.

„Ugye nem küldenéd el a családod egyik tagját heti bevásárlásra anélkül, hogy részletes utasításokat adnál neki arról, mit vársz el a bevásárlókosárban?”

A helyzet nehezen kezelhetővé válhat, ha a vállalatok olyan termékbe építenek be mesterséges intelligenciát, amelyet több ezer felhasználó számára is bevezethetnek – mutat rá Venters.

A mesterséges intelligencia költségei hirtelen megugorhatnak. Például a vezetők rájöhetnek, hogy nemcsak az alapvető szoftverfejlesztéshez, hanem más feladatokhoz is szükségük van tokenekre, például teszteléshez, biztonsági intézkedésekhez vagy védőkorlátok bevezetéséhez.

„Különösen nehéz a helyzet, ha az ügynöki folyamatokat vizsgáljuk” – mondja Venters.

Több AI-ügynök alkalmazása egyetlen gombnyomással megoldható, míg a humán munkaerő bővítése a létszámmal és a felvétellel kapcsolatos alapos megbeszéléseket igényelne – mondja.

Venters rámutat, hogy bár a tokenek költségei előre nem jelezhetők, előfordulhat, hogy a vállalat végső soron több értéket nyer a tokenek mesterséges intelligenciával történő felhasználásából.

„Ez nem egészen ugyanaz, mint egy számológép” – mondja. „Minél többet adsz neki, annál drágább, de annál jobb lehet az eredmény.”

A vállalatoknak azonban továbbra is át kell hárítaniuk ezeket a költségeket a saját ügyfeleikre.

„Senki sem találta még ki igazán, hogyan kell ezt megoldani” – mondja Bill Peterson, a Sumo Logic termékmarketingért felelős vezető igazgatója.

A szoftvercég jelenleg bemutatja az ügynöki mesterséges intelligencián alapuló új biztonsági szolgáltatásait – magyarázza –, de jelenleg tárgyalásokat folytat vállalati ügyfeleivel arról, hogyan számítsák fel ezeket.

„Erről még mindig folynak nálunk néhány szórakoztató beszélgetések” – jegyzi meg szárazon.

A lehetőségek között szerepelhet az árak egyszerű, átfogó emelése, az eredményalapú fizetés, vagy az incidensek „csomagjai” alapján történő számlázás – mondja.

De bármelyik árstruktúrát is válasszák, az felborulhat, ha a nagy nyelvi modellek szolgáltatói megváltoztatják a saját árazási stratégiájukat.

„Ha változó árazásba kezdesz, az pár havonta változik” – mondja. „Az ügyfeleknek ez nem tetszik. Senki sem így állítja össze a költségvetését.”