HR proqram təminatı təchizatçısı Rippling bu həftə AI Spend Console adlı məhsulunu təqdim edib. Bu alət şirkətlərə AI xərclərini izləmək və idarə etməkdə kömək edir. Ən vacib funksiyalardan biri istifadəçilərin, komandaların və vəzifələrin nə qədər xərclədiyini və onların həqiqətən məhsuldar olub olmadığını yaxud sadəcə daha çox AI israfı yaratdığını müəyyənləşdirməsidir.

Şirkət açıqlayıb ki, bu alət "kod icmallarında iş yoldaşlarının tez-tez işləri yenidən etmələrini tələb etdiyi yüksək AI xərcləyən mühəndisləri göstərəcək". Şirkətin bloq yazısında bunu vurğulayıb.

Alət Rippling-in ilin əvvəlində tokenmaxxing mövzusuna tam fokuslandıqdan sonra hazırlanıb. Həmin vaxt şirkət işçilərin məqsədsiz pul sərf etdiyini aşkar edib. Baş Məhsul Rəhbəri Matt Makİnnis mart ayında Maliyyə Direktoru Adam Sviesicki-nin təqdim etdiyi şok rəqəmi hələ yaddaşında saxlayır.

Rippling R&D işçi heyətinin büdcəsinin 40%-ni AI tokenlərinə xərcləyirdi. Bu o demək idi ki, bu bölmənin əməkhaqlarının 40%-i qədər vəsait tokenlərə sərf olunurdu. Milyonlarla dollar həcmində. (R&D təşkilatı əksər texnologiya şirkətlərində mühəndisliyin əsas mərkəzidir.)

Xərclər aybaay 80% artmışdı və bu artım tempi davam etsəydi, növbəti il AI tokenlərinə xərclənən məbləğ R&D işçilərinin məvacibinin 90%-inə çatacaqdı.

"Biz inanmadıq," Matt Makİnnis TechCrunch-a deyib.

İdarə heyəti dərhal xərcləri və qarşılığında əldə etdiklərini anlamaq üçün "təcili" layihəyə başladı. Bu məhsulun təqdimat reklamı nda Sviesicki bir stulda oturarkən işçilərin pul kağızlarını parçalayıcıya atması göstərilir.

Rippling etdiyi analizdə aşkar edib ki, təxminən 10–15% işçi heyəti ümumi AI xərclərinin 60%-ni təşkil edir. Hətta bir mühəndis aylıq 50 min dollar sərf edirdi.

Rippling AI istifadəsini dayandırmaq istəmirdi, sadəcə onu sərt şəkildə idarə etməyi planlaşdırırdı. Şirkət istifadə etdiyi bütün alətlər - Cursor, OpenAI və Anthropic - üçün maksimum xərcləmə limitlərinin müəyyənləşdirilməsi üzrə danışıqlara başladı. Kəşf etdilər ki, işçilər bütün tapşırıqlar üçün ən son və ən bahalı frontier modellərdən istifadə etməyə üstünlük verir.

"Həqiqət budur ki, Anthropic və OpenAI kimi ehtimal təminatçıları xərclərin idarə olunmasına kömək etmək üçün heç bir stimula malik deyillər. Onların marağı xərclərin artmasıdır və elə də olur. İstifadə barədə yetərli məlumat təqdim etmirlər və bir-biri ilə əməkdaşlıq etmirlər," Matt Makİnnis deyib.

2026-cı ilin əvvəllərində bu ümumi problem idi. İlin səkkiz ayı tamam olduqdan sonra şirkətlər bir neçə nəticəyə gəliblər. Birincisi, onlar bir neçə AI laboratoriyasının müxtəlif qiymət səviyyəsində modellərinə, o cümlədən bəlkə də Çin mənşəli frontier açıq çəki variantına ehtiyac olduğunu başa düşüblər.

Rippling-in təsisçisi və CEO-su Parker Konrad keçən ay bildirib ki, şirkətin daxili müqayisələri göstərib ki, SpaceX-in Grok modeli ümumi liderdir, amma "GLM 5.2 frontier modellərə nisbətən 85% daha ucuz, lakin demək olar ki, eyni performansa malikdir". (SpaceX indi Cursor-u idarə edir, Grok və digər onlarla modeli təqdim edir.) Z.ai-nın GLM 5.2 modeli texnoloji şirkətlər arasında kodlaşdırma işləri üçün populyar Çin modelidir, Databricks də onu dəstəkləyir.

İkincisi, müəssisələr indi ən uyğun və səmərəli modelə istəkləri yönəldən AI keçidlərinə ehtiyac duyduqlarını başa düşüblər. Rippling də bu nəticəyə gəlib və bu məhsulun bir hissəsi olan AI keçidini özü hazırlayıb. Matt Makİnnis deyib ki, digər AI keçidlərindən istifadə edən müəssisələr hələ də AI Spend Console-dan istifadə edə bilər, amma xərcləri idarə edən funksiyaları əldə etmək üçün Rippling-in keçidindən istifadə etməlidirlər.

AI Spend Console (əvvəl tokenmaxxing dövründə lider lövhələri kimi tanınan) gündəlik sorğular, iş nəticələri (kod sətrləri və pull sorğuları) və xərcləri qiymətləndirən panel təqdim edir.

Bu alət tətbiq olunandan sonra Rippling token xərclərini işçi heyəti büdcəsinin 40%-dən təxminən 15%-ə endirib. Eyni zamanda AI istifadəsini məhdudlaşdırmayıb. Şirkət CFO xəbərdarlıq etdiyi ay maksimum 605 milyard token xərcləyib, Matt Makİnnis bildirib. İyul ayında daxili istifadə yenidən 600 milyard tokenə çatıb, amma "iyulun token xərclərinin qiyməti aprel ayının token xərclərinin 37%-i qədər olub", deyib.

"Bu sadəcə daha səmərəli modellərə yönləndirməyimizdən irəli gəlir," Matt Makİnnis deyib və zarafatla əlavə edib: "Satış komandasına qrammatika düzəlişlərini Fable ilə etməyə icazə vermirik."

Lakin Rippling vurğulayır ki, texnoloji həllər təkcə kifayət deyil. Şirkət effektiv AI istifadəçilərini "AI kapitanları" kimi təyin edib və onlara şirkətin digər hissələrinə dəstək vəzifəsi verib.

Hələlik AI istifadəsi mühəndislikdən kənarda genişlənməyib, amma Rippling, məsələn, müştəri qəbul komandəsi üçün bəzən poçt məlumatlarının və məlumatların uyğunlaşdırılması vəzifələrinin avtomatlaşdırılması üzərində çalışır. Panellər sonra bu işlərin nəticələrini — daha çox müştəri qəbulunu — ölçəcək.

"Biz G&A funksiyalarında və müştəri xidmətləri sahəsində token istehlakını məhsuldarlıqla əlaqələndirməyi bacarmalıyıq. Əgər bunu edə bilməsək, bu imkanların geniş işçi heyətinə təqdim olunacağına ümidimiz olmayacaq," Matt Makİnnis deyib.

Beləliklə, Rippling nümunəsi göstərir ki, tokenmaxxing tərs istiqamətə gedə bilər və işçilərin AI-yə çıxışı artıq Slack və e-poçt kimi olmayacaq. Şirkət məhsuldarlığı ölçə bilməsə, bütün işçilər AI-yə çıxış əldə etməyə bilər.

Məhsul barədə, AI Spend Console Rippling-in HR abunəçiləri üçün daxildir, lakin əlavə AI istifadə əsaslı xərclər mövcuddur. Həmçinin, bu məhsulu ayrıca da almaq və digər HR sistemləri ilə inteqrasiya etmək mümkündür, Matt Makİnnis deyib.