Dacă ați folosit o versiune gratuită de ChatGPT sau oricare dintre rivalii săi cu inteligență artificială, atunci evident că beneficiați de o ofertă bună.
Firme precum Microsoft, Google și Anthropic au investit sute de miliarde de dolari în dezvoltarea Modelelor Limbajului Large (LLM), tehnologia din spatele acestor servicii.
Așadar, a apela la ChatGPT, Claude sau Gemini pentru a vă ajuta cu discursul sau cu planurile de vacanță este o afacere excelentă.
Dar, în mod firesc, aceste firme vor să își recupereze investiția, așa că oferă versiuni plătite ale inteligenței artificiale, care au funcții suplimentare pentru sarcini precum codarea sau facturarea.
Între timp, firmele terțe construiesc și vând servicii bazate pe agenți de inteligență artificială, de obicei pe baza unui LLM, care sunt instruiți să îndeplinească sarcini specifice.
Însă stabilirea unui preț pentru aceste servicii este surprinzător de dificilă.
„Sincer, nu are niciun sens să încerci să legi pe cineva de un model de costuri pentru următoarele 12 luni, doi ani, trei ani, pentru că nu știm”, spune Simon Gooch de la Saviynt, o companie de gestionare a identităților care încorporează inteligența artificială agentială în serviciile sale.
SaviyntAsta se datorează schimbării rapide a economiei în jurul token-urilor, elementele constitutive ale LLM-urilor și ale inteligenței artificiale agențice.
Când un utilizator solicită unui LLM, cum ar fi ChatGPT sau Claude de la Anthropic, să răspundă la o întrebare, să genereze cod software sau să automatizeze un proces, acea solicitare este împărțită în blocuri matematice numite token-uri, care pot fi procesate de model.
Răspunsul LLM vine și sub forma unor token-uri, care sunt convertite înapoi în text, cod software sau un set de comenzi pentru a automatiza un proces.
Problema este că acest proces nu este complet previzibil.
Variații subtile ale solicitării pot produce răspunsuri diferite. Aceeași solicitare nu va produce întotdeauna același răspuns. Modele diferite vor produce răspunsuri diferite.
Între timp, în sistemele agențice, companiile utilizează mai mulți agenți IA împreună pentru a lua decizii și a întreprinde acțiuni, crescând și mai mult atât utilizarea token-urilor, cât și imprevizibilitatea.
Deși costul token-urilor individuale – sau al creditelor folosite pentru a le plăti – a scăzut vertiginos în ultimii ani, conform analizei Goldman Sachs, numărul de token-uri consumate de companii și consumatori a crescut vertiginos.
Banca previzionează că consumul de tokenuri va crește de 24 de ori între 2026 și 2030, ajungând la 120 de cvadrilioane de tokenuri pe lună, pe măsură ce companiile trec la utilizarea agenților de inteligență artificială.
Însă companiile și persoanele fizice care utilizează sisteme de inteligență artificială au adesea o înțelegere precară a numărului de tokenuri pe care le consumă – până când fie le epuizează, fie își primesc factura lunară.
Chiar și Microsoft ar fi redus utilizarea de către inginerii săi a unor instrumente de codare terțe, în timp ce Uber aparent și-a epuizat bugetul pentru token-uri de codare AI timp de un an în doar câteva luni la începutul acestui an.
LSEWill Venters, profesor asociat de Inovație Digitală și Sisteme Informatice la London School of Economics, a declarat că firmele pot fi prinse în eroare în timp ce experimentează sau implementează inteligența artificială intern, deoarece personalul consumă token-uri.
„Oamenilor le este foarte greu să gestioneze acel cost… este un rezultat nedeterminist, deci este o valoare nedeterministă”, a spus el.
Companiile găsesc modalități de a rezolva acest lucru.
Oliver King-Smith, fondatorul firmei de software pentru inginerie smartR AI, spune că organizațiile mai mici „pot trece neobservate și pot folosi conturi personale [cu taxă fixă], lucru pe care sunt sigur că marii furnizori nu îl agreează”.
Dar, spune el: „Asta trebuie să se termine la un moment dat, pentru că oamenii mari se cam bălăcesc pe seama acelor conturi.”
Odată ce marile platforme de inteligență artificială vor începe să se confrunte cu presiuni din partea acționarilor pentru a înregistra profit, el prezice: „Vor începe să ia măsuri drastice”.
King-Smith spune că firmele ar trebui să se gândească mai atent la ce modele de inteligență artificială să utilizeze.
„Companiile trebuiau, de asemenea, să fie mult mai precise cu solicitările lor”, spune Rob Steele, director financiar la firma britanică de software de contabilitate iplicit.
„N-ai trimite pe cineva din familia ta să ia cumpărăturile săptămânale fără vreun fel de instrucțiuni detaliate despre ce te aștepți în coșul de cumpărături, nu-i așa?”
Situația poate deveni dificil de controlat atunci când companiile integrează inteligența artificială într-un produs care ar putea fi implementat pentru mii de utilizatori, subliniază Venters.
Costurile inteligenței artificiale ar putea începe să crească vertiginos. De exemplu, managerii ar putea realiza că au nevoie de tokenuri nu doar pentru dezvoltarea de software de bază, ci și pentru alte sarcini, cum ar fi testarea, securitatea sau implementarea unor bariere de protecție.
„Este deosebit de dificil când te uiți la procese agențice”, spune Ventners.
Angajarea mai multor agenți IA se poate face printr-un simplu clic, în timp ce extinderea forței de muncă umane ar implica discuții atente privind numărul de angajați și angajările, spune el.
Venters subliniază că, deși costurile tokenurilor pot fi imprevizibile, este posibil ca, în cele din urmă, compania să obțină mai multă valoare din utilizarea tokenurilor sale cu inteligența artificială.
„Nu este chiar același lucru cu un calculator”, spune el. „Cu cât îi dai mai mult, cu atât este mai scump, dar cu atât rezultatul poate fi mai bun.”
Însă companiile trebuie în continuare să transfere aceste costuri asupra propriilor clienți.
„Nimeni nu a înțeles cu adevărat”, spune Bill Peterson, director senior de marketing de produs la Sumo Logic.
Firma de software prezintă în avanpremieră noi servicii de securitate bazate pe inteligență artificială agentială, explică el, dar poartă discuții cu clienți corporativi despre cum să le perceapă.
„Încă mai avem niște conversații amuzante pe plan intern despre asta”, spune el sec.
Opțiunile ar putea include simpla creștere a prețurilor în general, spune el, plata în funcție de rezultate sau perceperea de taxe pentru „pachete” de incidente.
Însă, indiferent de structura de prețuri aleasă, ar putea fi schimbată dacă și când marii furnizori de modele lingvistice își vor schimba propriile strategii de prețuri.
„Ai de-a face cu prețuri variabile, iar acestea se schimbă la fiecare câteva luni”, spune el. „Clienților nu le place asta. Nu așa își construiește nimeni un buget.”