أوضح ديف تريدويل، نائب الرئيس الأول في أمازون، للموظفين أن لوحة القياس تم إنشاؤها بنية حسنة، لكنها تشجع على ما وصفه بـ"tokenmaxxing"، أي تضخيم استهلاك الرموز البرمجية في الذكاء الاصطناعي. والرموز هي وحدات البيانات التي تعالجها نماذج الذكاء الاصطناعي. وقال تريدويل: "يرجى عدم استخدام الذكاء الاصطناعي لمجرد استخدامه".
وأكدت أمازون في بيان لها أن "لوحة القياس التجريبية لم تكن أداة رسمية أو معتمدة، وتم إهمالها منذ ذلك الحين". وأضافت أن اللوحة "تم إنشاؤها من قبل مجموعة من الموظفين الذين أرادوا تعزيز الوعي بكيفية تسريع الذكاء الاصطناعي للعمل".
وأفادت فاينانشال تايمز أيضًا أن موظفي ميتا حاولوا التلاعب بجداول داخلية مماثلة من خلال زيادة استهلاك الرموز البرمجية.
لماذا فشلت حوافز أمازون للذكاء الاصطناعي؟
تنهار التصنيفات عندما يركز الموظفون على تحقيق الأرقام بدلاً من المهمة الأساسية.据说 أن بعض الموظفين يكلفون وكلاء الذكاء الاصطناعي، وهم روبوتات مستقلة تعمل نيابة عنهم، بمهام لا طائل منها لرفع تصنيفاتهم. تستهلك كل مهمة بلا فائدة سعة حوسبية يجب على أمازون دفع ثمنها، مما يحول لوحة القياس إلى عمل في حد ذاته بدلاً من مؤشر على تبني مفيد.
تزيد لوحات القياس العامة من الضغط لتحقيق الأرقام. وبدون ارتباط واضح بنتائج الأعمال، تدعو هذه المقاييس إلى القيام بأعمال تبدو نشطة لكنها تنتج قيمة ضئيلة. وتؤكد أمازون أن إبعادها عن الأداة التجريبية يبرز كيف يمكن للوحات القياس غير الرسمية أن تنحرف عن نية الإدارة.
أهداف التبني وتكاليف مقدمي الخدمات
أدخلت أمازون أهدافًا تتطلب استخدام أكثر من 80% من مطوريها للذكاء الاصطناعي أسبوعيًا، مما يضغط على المهندسين الأفراد.据说 أن الموظفين يستخدمون أدوات مثل Kiro وMeshClaw، وهما أداتان داخليا، لتوليد نشاط إضافي للذكاء الاصطناعي وإثبات الاستخدام. يعزز هذا النشاط استهلاك الرموز، وليس بالضرورة المخرجات المقدمة.
ترتفع التكاليف مع انتقال مقدمي النماذج إلى تسعير قائم على الاستهلاك. أفادت فاينانشال تايمز أن Anthropic، التي تستخدم أمازون نماذجها على نطاق واسع، حولت تسعيرها من رسوم شهرية ثابتة إلى استخدام متر، مما زاد من فواتير بعض العملاء.
تبلغ أهمية هذه التطورات ذروتها حيث تتوقع أمازون إنفاق حوالي 200 مليار دولار في رأس المال، معظمها على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي ومراكز البيانات. ولتمويل هذا الاستثمار، قامت الشركة بعمليات تسريح واسعة، حيث خفضت 30 ألف وظيفة على الأقل منذ أكتوبر 2025، حسبما أفادت سي بي إس نيوز.
من حرق الرموز إلى تسليم الكود
تشير المقاييس الجديدة التي تتبعها أمازون إلى الاتجاه الذي تتجه إليه قياس تبني الذكاء الاصطناعي. فهي الآن تتبع "عمليات النشر العادية"، وهي دليل على أن المهندسين يستخدمون الذكاء الاصطناعي بانتظام لإنشاء كود مفيد، بدلاً من مجرد استهلاك الرموز.
أوضح تريدويل للموظفين أنه لا يريدهم التركيز على الرموز. وأمرهم بالتركيز على بناء منتجات أفضل وتسليم تحسينات يلاحظها العملاء. echoed هذا الرأي القائم على النتائج قادة آخرون. وصف رافي كومار إس، الرئيس التنفيذي لشركة Cognizant، استهلاك الرموز بأنه "مقياس تافه"، وقال لمجلة فوربس إن الشركة تقيس النتائج بدلاً من الاستخدام. وهو يستعد لتوظيف أكثر من 20 ألف خريج هذا العام بينما تخفض الشركات المنافسة.
يشجع قياس عمليات النشر على دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في دورة حياة البرمجيات بشكل مدروس. فهو يكافئ الفرق على دمج الكود المدعوم بالذكاء الاصطناعي في الإنتاج بدلاً من حرق الرموز في تجارب لا تصل إلى مرحلة التسليم.
الدروس لقادة الموارد البشرية والهندسة
تمثل هذه الحادثة مثالاً كلاسيكياً لفشل تصميم الحوافز. عند فرض سلوك معين وربطه بلوحة قياسية عامة، سيقوم الموظفون بتحقيق الرقم بغض النظر عما إذا كان يخلق قيمة أم لا. الحل بسيط: قم بقياس النتيجة التي تريدها الشركة حقًا، في هذه الحالة الكود العامل بدلاً من الرموز المحروقة، وسيتلاشى الدافع للتلاعب بالمقاييس.
فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي، فإن جودة التبني أهم من كميته. يجب على القادة تحديد حالات الاستخدام عالية القيمة، ومحاذاة الأهداف مع معالم التسليم، والتحقق من التأثير بعد النشر. تساعد الملكية الواضحة. إذا كانت لوحات القياس توجه السلوك، فيجب أن تكون معتمدة ومراجعة ومتصلة بأهداف تهم العملاء والأعمال.
ديف تريدويل
نائب الرئيس الأول
رافي كومار إس
الرئيس التنفيذي
