एआई 'टोकनमैक्सिंग' उत्पादकता को महंगी प्रतिस्पर्धा में बदल देता है

जल्दी आने या लंच के समय काम करने की बात भूल जाइए। 2026 में, करियर की सफलता तेजी से इस बात से जुड़ी होगी कि कर्मचारी कृत्रिम बुद्धिमत्ता का कितनी सक्रियता से उपयोग करते हैं।

अमेज़ॅन, डिज़्नी और मेटा सहित कंपनियों के अधिकारी अब आंतरिक डैशबोर्ड, लीडरबोर्ड और उपयोग मैट्रिक्स के माध्यम से कर्मचारियों की एआई गतिविधि पर नज़र रख रहे हैं।

मेटा में, कर्मचारियों ने एआई "टोकन" की खपत के आधार पर सबसे सक्रिय 250 कर्मचारियों की रैंकिंग में प्रतिस्पर्धा की है। टोकन एआई सिस्टम द्वारा संसाधित पाठ के अंशों को दर्शाते हैं।

डिज्नी भी इसी तरह का "एआई एडॉप्शन डैशबोर्ड" संचालित करता है, जबकि अमेज़न ने एआई के व्यापक उपयोग को प्रोत्साहित किया है, इस हद तक कि कुछ कर्मचारी कथित तौर पर एआई उपकरणों को अनावश्यक कार्य सौंपकर गतिविधि को बढ़ा-चढ़ाकर दिखा रहे हैं।

"टोकनमैक्सिंग" नामक यह उभरती हुई प्रथा उत्पादकता का एक प्रदर्शनकारी माप बन गई है, भले ही परिणामों को मापना मुश्किल हो।

एक तकनीकी कर्मचारी ने इसकी तुलना निर्माण स्थल पर लकड़ी के बुरादे पर नज़र रखने से की और कहा कि यह सार्थक उत्पादन के बजाय गतिविधि का संकेत देता है।

लेकिन यह रणनीति महंगी साबित हो रही है। जैसे-जैसे कंपनियां आगे बढ़ रही हैं श्रमिकों एआई के उपयोग को अधिकतम करने के लिए, बड़े भाषा मॉडल से जुड़ी तेजी से बढ़ती कंप्यूटिंग लागतों के कारण आईटी बजट पर दबाव बढ़ रहा है।

प्रमुख कंपनियों पर वित्तीय दबाव पहले से ही दिखाई दे रहा है।

उबर के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी प्रवीण नेप्पल्ली नागा ने अप्रैल में खुलासा किया कि कंपनी ने क्लाउड कोड जैसे कोडिंग टूल की बढ़ती मांग के चलते चार महीने से भी कम समय में अपना वार्षिक एआई बजट खत्म कर दिया।

उबर के मुख्य परिचालन अधिकारी एंड्रयू मैकडोनाल्ड ने बाद में कहा कि रिटर्न अनिश्चित हैं, और आगे कहा:

"इन आंकड़ों और 'ठीक है, अब हम वास्तव में 25% अधिक उपयोगी उपभोक्ता सुविधाएँ बना रहे हैं' के बीच एक स्पष्ट रेखा खींचना बहुत मुश्किल है।"

टेक्नोलॉजी कंसल्टेंसी रेडमोंक के पार्टनर कैपेसिटास के डैनी क्विल्टन ने कहा कि कुछ फर्मों के अंदर प्रतिक्रिया बेहद तीव्र रही है, उन्होंने कहा:

"पहला बिल देखते ही एक मुख्य वित्तीय अधिकारी अपनी कुर्सी से गिर पड़ा।"

हालांकि ChatGPT जैसे उपभोक्ता AI उपकरण अक्सर मुफ्त या सदस्यता-आधारित होते हैं, वहीं उद्यम प्रणालियों के लिए आमतौर पर टोकन के हिसाब से शुल्क लिया जाता है। एक क्वेरी की लागत कुछ पैसे हो सकती है, लेकिन बड़े पैमाने पर उपयोग करने पर यह लाखों या अरबों टोकन तक पहुंच सकती है।

अधिक जटिल कार्यों से लागत में काफी वृद्धि होती है। एक छोटा सा प्रश्न पूछने में कुछ ही टोकन लगते हैं, जबकि रिपोर्ट या कोड तैयार करने में प्रति अनुरोध हजारों टोकन खर्च हो सकते हैं।

विश्लेषकों के अनुसार, यहां तक ​​कि 4 पाउंड प्रति दस लाख टोकन की कीमत वाले मॉडल भी उद्यम स्तर पर महंगे होते जा रहे हैं, खासकर जब इंजीनियर स्वचालित "एजेंट" सिस्टम तैनात करते हैं जो पृष्ठभूमि में लगातार चलते रहते हैं।

कुछ टीमें अब एआई एजेंटों के झुंड चलाती हैं जो रातोंरात डेटा का विश्लेषण करते हैं या स्वायत्त रूप से कोड लिखते और परीक्षण करते हैं।

इन प्रणालियों का प्रबंधन अक्सर अतिरिक्त एआई एजेंटों द्वारा किया जाता है, जिससे इनका उपयोग और भी बढ़ जाता है।

एआई फर्म एंथ्रोपिक में क्लाउड कोड के प्रमुख बोरिस चेर्नी का कहना है कि वह व्यक्तिगत रूप से कोडिंग कार्यों के लिए एक साथ सैकड़ों एजेंटों को चलाते हैं।

इस बीच, पीटर स्टेनबर्गर, जिन्होंने अपना एआई टूल ओपनक्लॉ ओपनएआई को बेच दिया था, ने कथित तौर पर एक ही महीने में टोकन के उपयोग पर 1 मिलियन पाउंड खर्च किए, जिसका खर्च उनके नियोक्ता ने उठाया।

एनवीडिया के मुख्य कार्यकारी अधिकारी जेन्सेन हुआंग यह तर्क दिया गया है कि एआई का उपयोग वेतन के अनुरूप होना चाहिए:

"अगर उस 500,000 डॉलर के इंजीनियर ने कम से कम 250,000 डॉलर मूल्य के टोकन का उपभोग नहीं किया, तो मैं बहुत चिंतित हो जाऊंगा।"

एनवीडिया, जिसके चिप्स इस बुनियादी ढांचे के बड़े हिस्से को शक्ति प्रदान करते हैं, उद्योग भर में बढ़ती कंप्यूटिंग मांग से लाभान्वित होने की स्थिति में है।

हालांकि, विशेषज्ञ चेतावनी देते हैं कि टोकन का उपयोग उत्पादकता का एक खराब संकेतक है।

टेक्नोलॉजी सलाहकार फर्म रेडमोंक के संस्थापक जेम्स गवर्नर ने कहा:

"अगर आप सभी से कहें कि 'ढेर सारे टोकन जलाओ', तो आप वाकई ढेर सारे टोकन जला देंगे। लेकिन यह उत्पादकता का वैध मापक नहीं है।"

"अधिकांश संगठन ऐसी स्थिति में नहीं हैं जहां वे व्यावहारिक रूप से ऐसी उत्पादकता पर इतनी बड़ी रकम खर्च कर सकें जो सिद्ध न हो।"

लागत भी तेजी से बढ़ रही है।

शोध से पता चलता है कि उन्नत मॉडलों की बढ़ती मांग के कारण टोकन की कीमत 2026 की शुरुआत से लगभग दोगुनी हो गई है, और मई से इसमें 26% की वृद्धि हुई है।

एजेंट-आधारित प्रणालियाँ इस वृद्धि का एक प्रमुख चालक हैं, क्योंकि उन्हें मानक चैटबॉट इंटरैक्शन की तुलना में काफी अधिक कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है।

इन बढ़ते खर्चों के कारण कुछ कंपनियों को अपने दृष्टिकोण पर पुनर्विचार करने के लिए मजबूर होना पड़ रहा है।

टारगेट की एक कार्यकारी अधिकारी एंड्रिया ज़िम्मरमैन ने कहा कि एआई की भारी लागत के कारण रिटेलर को "अपनी रणनीति का पुनर्मूल्यांकन" करना पड़ रहा है।

डुओलिंगो के मुख्य कार्यकारी अधिकारी लुइस वॉन आन ने एआई के उपयोग के आधार पर कर्मचारियों का मूल्यांकन करने की अपनी पिछली योजनाओं को भी पलट दिया है, और कहा है कि वह कर्मचारियों को इस तकनीक का उपयोग करने के लिए "मजबूर" नहीं करेंगे।

वहीं दूसरी ओर, कुछ कंपनियां अन्य जगहों पर लागत में कटौती करके एआई पर होने वाले खर्च की भरपाई करने की कोशिश कर रही हैं।

मेटा ने हाल ही में अपने कर्मचारियों की संख्या में लगभग 8,000 पदों की कटौती की है, जबकि उबर ने एआई पर बढ़ते खर्च को संतुलित करने के लिए भर्ती प्रक्रिया को धीमा कर दिया है।

गोल्डमैन सैक्स के विश्लेषकों का अनुमान है कि इंजीनियरिंग भूमिकाओं से जुड़ा एआई खर्च मानव श्रम की लागत के 10% के करीब पहुंच रहा है, और यदि वर्तमान रुझान जारी रहे तो समानता के करीब पहुंचने की संभावना है।

सीसीएस इनसाइट के विश्लेषक बोला रोटिबी ने कहा:

"कुछ संगठन शुरू में भर्ती से हटकर एआई की ओर खर्च को प्राथमिकता देने के लिए प्रलोभित हो सकते हैं।"

"लेकिन समय के साथ, उस संतुलन पर फिर से विचार किया जाएगा क्योंकि नेता एआई पर खर्च और सिद्ध परिणामों के बीच स्पष्ट संबंध की मांग करेंगे।"

अंततः, कई फर्मों के लिए सवाल यह है कि क्या "टोकनमैक्सिंग" वास्तविक उत्पादकता का प्रतिनिधित्व करता है या तेजी से बढ़ती एआई अर्थव्यवस्था में केवल एक महंगा संकेत मात्र है।