Больше не нужно искать — необходимые
обучающие материалы и подсказки всегда под рукой

Компании поспешно внедрили ИИ-агентов, не создав инфраструктуру для контроля их работы и затрат. Такой вывод сделал основатель стартапа Hebbia Джордж Сивулка в материале для рассылки a16z, о чем сообщает Fortune.
Проблему он связал с практикой tokenmaxxing, когда организации отслеживали и стимулировали рост потребления токенов при работе с ИИ. По мнению Сивулки, компании ошибочно посчитали увеличение расхода токенов признаком внедрения ИИ и роста производительности.
«Вы просто наняли миллион некомпетентных сотрудников», — написал Сивулка.
Он считает, что ИИ-агенты не столько сократили трудовые издержки, сколько изменили структуру трат. В эссе Сивулка отметил, что «впервые за всю историю люди стали дешевле программного обеспечения».
Hebbia разрабатывает корпоративные ИИ-инструменты. По данным Fortune, среди клиентов стартапа — BlackRock, KKR и ВВС США.
Проблема оказалась не в моделях
По мнению Сивулки, ИИ-агенты часто терпят неудачу не из-за слабости моделей, а из-за нечетких инструкций внутри компаний. Он утверждает, что «примерно один из 100 сотрудников» способен дать ИИ достаточно контекста для качественного выполнения задачи.
Плохие инструкции ведут к «петлям»: агент пытается исправить свои действия, снова обращается к модели и тратит дополнительные токены без соразмерного результата. Сивулка назвал это «расходом токенов на расход токенов». В итоге автор пришел к выводу, что компании столкнулись не с технологическим, а с управленческим кризисом.
Fortune связало этот тезис с более широкой дискуссией о затратах на ИИ. По данным издания, в начале 2026 года некоторые компании отслеживали и поощряли потребление токенов как показатель активности сотрудников.
Позже часть таких инициатив была свернута. Ранее издание писало, что Meta и Amazon использовали внутренние рейтинги потребления токенов, но отказались от них, когда сотрудники начали использовать ИИ ради показателей, а не результата.
Расходы стали отдельным риском
Fortune приводит данные UBS Global Research, согласно которым почти все руководители ИИ-компаний на закрытом мероприятии банка говорили о проблеме затрат на токены в корпоративной среде.
Одна неназванная фирма сообщила UBS, что ее расходы на Anthropic выросли с $20 000 в декабре до почти $1 млн в июле. Менеджмент не стал полностью ограничивать использование, но начал вводить внутренние лимиты и предупреждения о превышении порогов.
По данным журналистов, UBS ранее оценивал обеспокоенность расходами на токены как значимую проблему примерно для 60% организаций. Издание также упомянуло случай неназванной компании, которая за месяц получила счет примерно на $500 млн за использование Claude после запуска ИИ-инструментов без лимитов.
Компании переходят к управлению моделями
Сивулка считает решением не отказ от ИИ, а появление управленческой инфраструктуры для агентных систем. К ней он отнес четкое описание процессов, оценки качества результата, контроль расходов и распределение задач между разными моделями.
Fortune пишет, что некоторые компании уже переходят к model routing. В таком подходе простые операции передают более дешевым или быстрым моделям, а дорогие передовые используют только для ключевых сценариев.
Сивулка также предупредил о новой внутренней проблеме, связанной с удержанием сотрудниками важного рабочего контекста. По его словам, люди могут не захотеть передавать ИИ-системам знания и процессы, которые делают их незаменимыми. Эксперт отметил, что без доверия и понятных правил работники не будут помогать системам, которые могут их изменить.
Напомним, в июле обозреватель Financial Times Сара О’Коннор назвала знания сотрудников ресурсом для корпоративного ИИ
Популярные новости: