Amazon yêu cầu hơn 80% lập trình viên phải sử dụng AI hàng tuần, nhằm thúc đẩy ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong công việc. Họ tạo ra KPI: Tổng điểm token AI được sử dụng. Tuy nhiên, chính chính sách này lại dẫn đến hệ quả ngoài dự tính khi nhân viên bắt đầu “lách luật” để tối ưu điểm số nội bộ .

Công ty từng triển khai hệ thống chấm điểm nội bộ “Kirorank”, theo dõi mức độ sử dụng AI trên nền tảng Kiro. Nhưng hệ thống này nhanh chóng bị gỡ bỏ sau khi phát hiện nhiều nhân viên cố tình tạo ra các tác vụ không cần thiết chỉ để tăng xếp hạng.

Một số lập trình viên sử dụng các “AI agent” để tạo ra những công việc vô nghĩa, mục đích duy nhất là tiêu thụ token AI và cải thiện thành tích cá nhân. Hiện tượng này được gọi là “tokenmaxxing” – cày dữ liệu AI để chạy KPI ảo.

Hệ quả là chi phí vận hành máy chủ của Amazon tăng mạnh, trong bối cảnh tập đoàn đang phải đầu tư khổng lồ vào hạ tầng AI, dự kiến lên tới 200 tỷ USD mỗi năm.

Phó Chủ tịch cấp cao Dave Treadwell thừa nhận hệ thống ban đầu được thiết kế với mục tiêu tốt – khuyến khích nhân viên tiếp cận AI. Tuy nhiên, thực tế lại biến thành cuộc đua số liệu, khiến công ty phải chịu chi phí “ảo” khổng lồ và mất kiểm soát hiệu quả thực sự.

Ông nhấn mạnh: “Đừng dùng AI chỉ vì muốn dùng AI”, đồng thời yêu cầu nhân viên tập trung vào việc tạo ra giá trị thực thay vì chạy theo chỉ số token.

Theo điều tra, nhiều nhân viên đã lạm dụng các công cụ nội bộ như Kiro và MeshClaw để tạo ra hàng loạt tương tác AI giả, nhằm chứng minh mức độ “tích cực ứng dụng AI” trước cấp trên.

Tình trạng này không chỉ riêng Amazon. Meta cũng từng gặp vấn đề tương tự khi nhân viên “cày điểm AI” để cải thiện xếp hạng nội bộ.

Trong bối cảnh chi phí AI tăng mạnh, các mô hình định giá mới của nhiều công ty như Anthropic – tính phí theo mức sử dụng thực tế – càng khiến hóa đơn công nghệ phình to, trong đó Amazon là một trong những khách hàng chịu ảnh hưởng lớn.

Để khắc phục, Amazon chuyển sang hệ thống đo mới “normalised deployments”, đánh giá dựa trên KPI: Hiệu quả thực tế của code AI tạo ra, thay vì KPI: Số token tiêu thụ.

Các chuyên gia Gartner cảnh báo khoảng 30% dự án GenAI có thể bị khai tử do chi phí vận hành cao và hiệu quả không như kỳ vọng. Bloomberg cũng nhận định Phố Wall đang mất kiên nhẫn với làn sóng AI “đốt tiền”.

Kết luận: Câu chuyện của Amazon cho thấy một nghịch lý của thời AI – khi KPI bị bóp méo, việc thúc đẩy công nghệ có thể biến thành cuộc đua hình thức, kéo theo chi phí khổng lồ và hiệu quả thực chất suy giảm.

Nguồn: kienthuckinhdoanh

Lời bình: Như vậy, bài này có 2 KPI cho chiến lược “Tối ưu sử dụng AI”:
- KPI 1: Hiệu quả thực tế của code AI tạo ra
- KPI 2: Số token tiêu thụ
Xin bổ sung thêm vài kpi nữa:
- KPI 3: Thời gian trung bình xử lý 1 tác nghiệp
- KPI 4: Tỷ lệ tăng trưởng doanh thu (doanh thu năm nay / doanh thu năm trước)
-KPI 5: Doanh thu trung bình / 1 nhân viên