Опубликованные результаты внедрения систем искусственного интеллекта в бизнес-процессы не оправдали ожиданий — для многих аналитиков это стало закономерным итогом. Причина, по мнению авторов заметки, кроется в так называемом «токенмаксинге» (tokenmaxxing), который не является новой патологией, а лишь современной версией давно известных искажений при оценке производительности.

Термин «токенмаксинг» описывает ситуацию, когда команды, внедряющие AI-инструменты, искусственно подгоняют показатели эффективности под желаемые значения. Вместо объективной оценки влияния нейросетей на работу компании менеджеры сосредотачиваются на количестве обработанных токенов, частоте запросов к модели или других поверхностных метриках. Реальная польза от таких внедрений остаётся неочевидной.

«Токенмаксинг — это не что иное, как старая добрая игра с цифрами, только в новой обёртке, — отмечают авторы публикации. — Раньше мы видели то же самое с ключевыми показателями эффективности (KPI) в маркетинге или продажах. Теперь это перекочевало в сферу AI».

По мнению специалистов, проблема усугубляется тем, что многие компании устанавливают дашборды, не задав себе ключевых вопросов. Прежде чем устанавливать очередную панель мониторинга, стоит понять: какие именно бизнес-задачи решает AI? Какие метрики действительно отражают его вклад в прибыль или снижение издержек? И не будет ли система поощрения сотрудников провоцировать их на «токенмаксинг»?

Авторы напоминают, что даже самые продвинутые нейросети не гарантируют автоматического роста эффективности. Без вдумчивого подхода к выбору показателей и без постоянного аудита результатов любой AI-проект рискует превратиться в дорогостоящую игру с цифрами.

«Скромные результаты AI-метрик не должны удивлять, — резюмируется в заметке. — Пока бизнес не научится отличать настоящую производительность от её имитации, мы будем видеть одно и то же: красивые дашборды, но отсутствие измеримого эффекта».

Эксперты советуют компаниям, внедряющим искусственный интеллект, сосредоточиться на качественных изменениях, а не на количестве обработанных токенов. Только так можно избежать ловушки «токенмаксинга» и получить реальную отдачу от инвестиций в AI.