A Meta recentemente desativou um painel interno que classificava os funcionários pelo número de tokens de IA que consumiam, após um vazamento revelar o leaderboard à imprensa. A medida reviveu uma discussão acalorada sobre "tokenmaxxing" - um termo que combina a unidade de token de IA com o slang da geração Z para otimizar o desempenho. Enquanto alguns engenheiros de tecnologia argumentam que a métrica reduz o trabalho complexo a um único número, outros a veem como um proxy útil para o engajamento com a IA.

No summit da economia mundial da Semafor desta semana, o co-fundador do LinkedIn e venture capitalist Reid Hoffman assumiu uma postura clara. Ele elogiou a ideia de acompanhar o uso de tokens, dizendo que as empresas devem incentivar os funcionários de todas as funções a experimentar com ferramentas de IA. "Você deve estar obtendo pessoas de todas as funções diferentes realmente engajadas e experimentando com a IA", disse Hoffman à plateia.

Hoffman reconheceu os limites da métrica. Ele descreveu as contagens de tokens como um "bom painel para olhar" mas advertiu que não se equipara a uma medida perfeita de produtividade. "Não significa que é um exemplo perfeito de produtividade, mas... quanto uso de token as pessoas estão realmente fazendo enquanto o fazem?", perguntou.

O veterano do Vale do Silício enfatizou que o alto consumo de tokens pode decorrer tanto do trabalho intencional quanto de testes exploratórios. "Algumas delas serão experimentos que falharão - isso está bem", disse. "Mas está nesse loop, e você quer uma ampla variedade de pessoas usando-o essencialmente, coletiva e simultaneamente." O ponto de Hoffman foi claro: o valor reside na amplitude da experimentação, não apenas no volume de tokens gastos.

Além do painel, Hoffman ofereceu conselhos práticos para as organizações que buscam incorporar a IA mais profundamente. Ele instou as empresas a realizar check-ins regulares e focados onde as equipes compartilham o que tentaram, o que deu certo e o que deu errado. "Devemos ter, essencialmente, um check-in semanal... um check-in de grupo sobre \'o que tentamos fazer de novo esta semana, para usar a IA para a produtividade pessoal e de grupo e da empresa, e o que aprendemos?\'", sugeriu.

O endosso de Hoffman chega enquanto mais empresas lutam para medir o impacto da IA no local de trabalho. Os proponentes argumentam que as métricas de token destacam os adotantes ocultos e ajudam a alocar recursos para o treinamento de IA. Os críticos alertam que classificar os funcionários pelo gasto de tokens pode incentivar o uso excessivo ou ignorar contribuições qualitativas.

A decisão da Meta de remover seu leaderboard destaca a sensibilidade das métricas internas. A ferramenta interna da empresa, descrita pelos funcionários como uma "placar de tokenmaxxing", foi supostamente desativada dias após um jornalista obter uma captura de tela da classificação. Embora a Meta não tenha comentado publicamente sobre a razão, o episódio ilustra a linha fina que as empresas caminham entre transparência e moral.

Os comentários de Hoffman sinalizam uma mudança em direção ao abraço da métrica como um iniciador de conversa em vez de um rigoroso padrão de desempenho. Ao combinar o rastreamento de tokens com insights contextuais - o que os funcionários estão realmente construindo, testando ou aprendendo - as empresas podem avaliar melhor a contribuição real da IA. À medida que a tecnologia amadurece, o debate sobre o tokenmaxxing provavelmente evoluirá, mas por agora, líderes da indústria como Hoffman o veem como um passo em direção a uma força de trabalho mais sábia em IA.

Usado: News Factory APP - descoberta e automação de notícias - ChatGPT para Empresas