Tokenminimizing: le aziende limitano l'uso dell'IA da parte del personale mentre le fatture colpiscono

      Un anno fa, la mossa intelligente all'interno di una grande azienda era utilizzare il maggior numero possibile di AI. Alcune aziende addirittura classificavano i dipendenti su delle leaderboard in base a quanti token bruciavano, un gioco di status che ha guadagnato un nome: tokenmaxxing.

      Quell'era sta finendo. Le stesse aziende ora stanno limitando l'uso dell'AI, e la nuova parola d'ordine è la sua immagine speculare: tokenminimizing.

      L'ultima è AT&T, che ha iniziato a limitare l'accesso di alcuni dipendenti a GitHub Copilot, secondo The Information. Meta sta riportando sotto controllo le spese del personale per Anthropic e altri strumenti di AI, un netto cambiamento rispetto ai mesi in cui i lavoratori si sfidavano a consumare di più.

      Il conto è arrivato

      Il motivo è semplice: la spesa è diventata spaventosa. Le aziende più ossessionate dall'AI ora spendono $7.500 per dipendente al mese, e gli strumenti agentici che chiamano un modello ripetutamente hanno triplicato le fatture aziendali per l'AI anche se i prezzi per token sono crollati.

      Uber ha esaurito l'intero budget per la codifica AI del 2026 entro aprile e ora limita i dipendenti a $1.500 al mese per strumento. Walmart ha limitato l'uso del suo agente AI interno. Amazon ha eliminato la leaderboard interna che classificava il personale in base all'uso dell'AI dopo che le persone l'hanno sfruttata, facendo aumentare i costi di calcolo.

      Anche gli ingegneri individuali erano un problema: Microsoft ha scoperto che alcuni spendevano da $500 a $2.000 al mese solo per i token di Claude Code.

      Ecco il ‘te l'avevo detto’

      Alcune aziende stanno godendo del momento. “Non abbiamo mai celebrato il tokenmaxxing,” ha detto il CEO di Box, Aaron Levie. “Non abbiamo mai avuto leaderboard, quindi non ci siamo spinti oltre… incentivando la cosa sbagliata.”

      Non tutti stanno tirando indietro. Presso Databricks, un leader ingegneristico ha detto che il budget per l'AI degli ingegneri è ancora illimitato, “quindi il tokenmaxxing esiste ancora”, un segno che le aziende sicure che il loro personale utilizzi l'AI in modo efficiente vedono meno motivi per razionarla.

      Questa è la tensione sotto la tendenza. I limiti controllano i costi, ma possono anche soffocare i guadagni di produttività che giustificavano la spesa in primo luogo.

      I veri vincitori sono gli strumenti dei tagli ai costi

      Il cambiamento più duraturo è ciò verso cui il tokenminimizing spinge le aziende. Per ridurre le fatture senza ridurre l'uso, le aziende stanno scambiando modelli di frontiera costosi con quelli più economici o open-source per compiti più semplici.

      Questo offre un'apertura alla parte infrastrutturale. Microsoft e Databricks hanno lanciato strumenti ‘gateway’ per monitorare e limitare le spese AI del personale, e Factory, sostenuta da Nvidia e valutata $1,5 miliardi, ha appena lanciato un router di modelli che indirizza compiti più economici verso modelli più economici.

      Satya Nadella ha catturato l'umore in un saggio del fine settimana, sostenendo che i modelli AI dovrebbero essere intercambiabili piuttosto che dominanti. “L'ultima cosa che qualcuno di noi vuole è un mondo in cui ogni azienda in ogni settore cede valore a pochi modelli che mangiano tutto ciò che vedono,” ha scritto. Venendo dal capo di un'azienda il cui software è sotto pressione proprio dai laboratori su cui dipende, è anche un segnale su dove sta andando questa situazione.