Atlassian ने कर्मचारियों के AI खर्च को प्रति माह $2,000 तक सीमित किया, जबकि अन्य टेक फर्में असीमित उपयोग का जश्न मना रही हैं
यह सॉफ्टवेयर कंपनी प्रत्येक कर्मचारी द्वारा AI टूल्स पर खर्च की जा सकने वाली राशि पर सीमा लगा रही है। तकनीकी क्षेत्र में कहीं और, कुछ फर्मों ने विपरीत दृष्टिकोण अपनाया है, AI उपयोग को एक प्रतिस्पर्धी खेल में बदल दिया है।
मुख्य बातें
- Atlassian, जो Jira और Confluence जैसे टूल्स के पीछे की कार्यक्षेत्र सॉफ्टवेयर कंपनी है, ने प्रत्येक कर्मचारी के मासिक AI खर्च को $2,000 पर सीमित कर दिया है।
- कंपनी ने वर्चुअल "वॉलेट" पेश किए हैं जो यह ट्रैक और सीमित करते हैं कि व्यक्तिगत कर्मचारी AI टूल्स पर कितना खर्च करते हैं।
- Atlassian ने 2024 में 1,600 नौकरियां काटीं, कारण के रूप में AI का उल्लेख किया।
- कुछ टेक कंपनियों ने कथित तौर पर विपरीत दिशा अपनाई है, असीमित AI उपयोग को प्रोत्साहित करते हैं और कर्मचारियों को इसके उपयोग की मात्रा के आधार पर रैंक करते हैं।
- कर्मचारियों को AI का जितना संभव हो उतना उपयोग करने के लिए प्रेरित करने की प्रवृत्ति को उद्योग के अंदर "tokenmaxxing" का नाम दिया गया है।
Atlassian ने प्रत्येक कर्मचारी को एक डिजिटल खर्च खाता दिया है, जो AI टूल्स के लिए $2,000 प्रति माह पर सीमित है। यह आंकड़ा "टोकन" (पाठ या डेटा की इकाइयां जो AI सिस्टम प्रक्रिया करते हैं, अनिवार्य रूप से AI टूल्स को शक्ति देने वाला ईंधन) को कवर करता है जो कर्मचारी किसी दिए गए महीने में उपयोग करता है। एक बार जब वॉलेट खाली हो जाता है, तो वह सीमा होती है।
The Guardian ने इस कदम की सूचना दी, इसे एक जानबूझकर का विभाजन के रूप में प्रस्तुत किया कि अन्य प्रौद्योगिकी कंपनियां क्या कर रही हैं।
"tokenmaxxing" क्या है और यह क्यों महत्वपूर्ण है?
Tokenmaxxing एक संक्षिप्त वाक्यांश है जो कर्मचारियों को AI टूल्स का जितना संभव हो उतना उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित करता है, इस सिद्धांत पर कि वे जितना अधिक उपयोग करते हैं, उतने अधिक उत्पादक हो जाते हैं। यह राशनिंग के विपरीत है। कुछ कंपनियों ने कथित तौर पर लीडरबोर्ड पेश किए हैं जो कर्मचारियों को उनके द्वारा उपभोग किए जाने वाले AI टोकन की संख्या के आधार पर रैंक करते हैं, भारी उपयोग को सम्मान का एक बैज में बदल देते हैं।
समस्या यह है कि AI टोकन वास्तविक पैसे की कीमत करते हैं। ChatGPT और Claude जैसे चैटबॉट के पीछे की तकनीक, बड़ी भाषा मॉडल को भेजा गया प्रत्येक प्रश्न एक छोटी कीमत रखता है। इसे सैकड़ों या हजारों कर्मचारियों के पार गुणा करें जो पूरे दिन क्वेरी चला रहे हैं और बिल बहुत जल्दी बहुत बड़े हो सकते हैं।
Atlassian ने स्पष्ट रूप से तय किया है कि इन बिलों को एक सीमा की आवश्यकता है।
इसका कर्मचारियों के लिए क्या मतलब है?
$2,000 प्रति व्यक्ति प्रति माह अधिकांश भूमिकाओं के लिए एक कड़ी कसौटी नहीं है। संदर्भ के लिए, लगातार, दैनिक AI उपयोग का एक एकल महीना आमतौर पर $100 से भी कम खर्च करता है। यह सीमा सामान्य काम पर एक कठोर प्रतिबंध के बजाय अनियंत्रित प्रयोग के खिलाफ एक रेलिंग है।
फिर भी, तथ्य यह है कि Atlassian व्यक्तिगत खर्च को बिल्कुल भी ट्रैक कर रहा है, नोट करने योग्य एक बदलाव है। कर्मचारियों के पास अब AI के लिए एक दृश्यमान बजट है, जिसका अर्थ है कि उपयोग अब प्रबंधन के लिए अदृश्य नहीं है।
बड़ी तस्वीर को अनदेखा करना मुश्किल है। Atlassian ने 1,600 कर्मचारियों को छंटनी की और AI को एक योगदान कारक के रूप में नाम दिया। अब यह शेष कर्मचारियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले AI टूल्स पर भी एक मूल्य सीमा लगा रहा है। दोनों निर्णय एक ही दिशा में इशारा करते हैं: कंपनी चाहती है कि AI लागत को कम करे, जोड़ना नहीं।
अन्य टेक फर्मों ने विपरीत दांव लगाया है, इस पर दांव लगाते हुए कि कर्मचारियों को AI पहुंच से भर देने से उत्पादकता लाभ होगा जो खर्च को ऊपर कर देगा। कौन सा दृष्टिकोण जीतता है यह एक सवाल है जिसे पूरा उद्योग चुप्पी से देख रहा है।
सामान्य प्रश्न
क्या इस तरह की AI खर्च सीमा लोगों के काम करने के तरीके को प्रभावित कर सकती है?
अधिकांश कर्मचारियों के लिए, $2,000 की मासिक सीमा दैनिक AI कार्यों के लिए बहुत अधिक जगह छोड़ती है। यह मुख्य रूप से बड़े पैमाने पर या प्रायोगिक AI कार्यभार चलाने वाले कर्मचारियों को प्रभावित करेगा, जिन्हें यह प्राथमिकता देनी होगी कि वे किस कार्य को AI टूल्स में सौंपते हैं।
AI टूल्स प्रति उपयोग पैसे की कीमत क्यों करते हैं?
अधिकांश AI सहायक बाहरी प्रदाताओं द्वारा होस्ट की गई बड़ी भाषा मॉडल पर चलते हैं। ये प्रदाता व्यवसायों को प्रत्येक क्वेरी के लिए एक छोटी फीस लेते हैं जो प्रक्रिया की जाती है, पाठ संदेश के लिए भुगतान करने के समान। एक बड़ी कार्यबल में भारी उपयोग जल्दी से जोड़ता है।
क्या कर्मचारी AI उपयोग को ट्रैक करना सामान्य हो रहा है?
ऐसा लगता है कि यह उस तरफ बढ़ रहा है। कई बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनियां अब यह माप रही हैं कि कर्मचारी कितनी बार AI टूल्स का उपयोग करते हैं, चाहे लागत को नियंत्रित करने के लिए, उत्पादकता का आकलन करने के लिए, या दोनों के लिए।
