TL;DR
Uber przepalił roczny budżet na AI w zaledwie 120 dni. Wystarczyło dać asystentów AI pięciu tysiącom programistów i wprowadzić wewnętrzne rankingi zespołów na podstawie intensywności korzystania z modeli — koszt na dewelopera skoczył z 150 do 2000 dolarów miesięcznie. COO firmy sam przyznał, że nie potrafi powiązać zużycia tokenów ze wzrostem liczby dostarczanych funkcji. Efekt: twardy limit 1500 dolarów na pracownika.
To nie odosobniony przypadek — Klarna po głośnym zastąpieniu 700 pracowników asystentem AI rok później cichcem wróciła do zatrudniania konsultantów, bo jakość obsługi na tym ucierpiała. Z raportu MIT NANDA wynika, że 95% pilotaży AI nie zostawia żadnego mierzalnego śladu w przychodach, a Gartner szacuje, że tylko 28% projektów AI w pełni spełnia założenia ROI.
Tekst zbiera z tych historii konkretne wnioski dla firm wdrażających AI: najpierw uporządkować proces, dopiero potem automatyzować, mierzyć dostarczane funkcje zamiast zużycia tokenów, i różnicować limity budżetowe między zespołami zamiast dawać wszystkim ten sam, otwarty kران.
Firmy przez wiele miesięcy sprawdzały, co potrafi AI. Teraz rynek zaczyna liczyć rachunek. Uber przepalił roczny budżet w 120 dni. Polscy praktycy mówią, jak nie powtórzyć tego błę...
Czytaj cały wpis u źródła
