Angajații au cheltuit zeci de mii de dolari pe AI pentru sarcini absurde: jocuri cu meme-uri și PDF-uri făcute PowerPoint

Inteligența artificială a fost prezentată companiilor drept soluția care va reduce costurile, va accelera munca și va transforma angajații în versiuni mai productive ale lor. În multe birouri, mesajul a fost simplu: folosește AI cât mai mult, ca să faci mai repede mai multe lucruri. Numai că, odată cu facturile tot mai mari pentru modelele lingvistice, unele companii descoperă că entuziasmul fără limite poate deveni extrem de scump.

Un exemplu care a făcut rapid turul internetului vine de la startup-ul fintech Slash. Un angajat a ajuns să consume credite AI în valoare de aproximativ 80.000 de dolari pentru a crea, prin „vibe coding”, un joc simplu numit Brainrot Shooter, conform Business Insider. În locul unui produs revoluționar sau al unui instrument intern care să ajute compania, rezultatul a fost un shooter cu personaje inspirate de meme-uri virale și o estetică intenționat haotică.

Când folosirea AI devine un obiectiv în sine

Conceptul din spatele acestei tendințe este numit „tokenmaxxing”. Pe scurt, angajații sunt încurajați să consume cât mai multe tokenuri AI, adică unitățile de procesare și text pe baza cărora sunt taxate multe dintre instrumentele moderne de inteligență artificială. Ideea este că, dacă oamenii folosesc constant modele precum Claude, Cursor, GitHub Copilot sau alte platforme de coding asistat, organizația va deveni automat mai eficientă.

În practică, lucrurile nu funcționează întotdeauna așa. Dacă un angajat este măsurat doar după cât de mult utilizează AI, apare un stimulent ciudat: nu mai contează neapărat rezultatul, ci cât de mare este consumul. În loc să rezolve mai repede o problemă reală, cineva poate ajunge să dea aceleași sarcini modelului de mai multe ori, să genereze cod care va trebui rescris sau să construiască proiecte care nu au nicio utilitate pentru companie.

Vezi și:

Cum se rezolvau subiectele la Bac 2026 la Limba şi literatura română. Pentru ce iei punctaj mareBaremul de corectare și cerințele care aduc cele mai multe puncte

Asta pare să se fi întâmplat la Slash. Compania îi încurajase pe angajați să experimenteze mai mult cu AI și cu programarea asistată, iar Nicolas Brilliante, directorul de strategii verticale al startup-ului, a acumulat o factură de peste 81.000 de dolari. El a spus ulterior că a fost un accident și că a subestimat cât de repede poate crește consumul. În mod ironic, Slash a glumit online că publicul ar trebui să joace proiectul pentru ca suma să poată fi încadrată drept cheltuială de marketing.

Cazul nu spune neapărat că AI nu poate fi utilă. Spune, însă, că o companie nu poate cere angajaților să folosească tehnologia „la maximum” fără să stabilească limite, scopuri clare și un mod realist de a măsura rezultatele. Productivitatea nu poate fi calculată prin numărul de prompturi trimise sau prin cât de mult cod a generat un model, mai ales când acel cod trebuie verificat, reparat ori aruncat complet.

PDF-uri transformate în PowerPoint, la preț de proiect complex

Situația devine și mai absurdă în cazul lucrătorilor care nici măcar nu folosesc AI pentru programare. Potrivit unei înregistrări interne obținute de 404 Media, Accenture a observat că o parte importantă din consumul de tokenuri nu vine de la ingineri, ci de la angajați non-tehnici. Printre sarcinile menționate se află transformarea unor documente PDF în prezentări PowerPoint.

Vezi și:

AI în educație: cum eviți trișatul și păstrezi utilitatea reală

Roboții intră în uzinele auto, iar muncitorii cer partea lor din câștigurile AI

Este o activitate care poate fi utilă în anumite situații, mai ales când un document foarte lung trebuie rezumat rapid. Dar problema apare atunci când fiecare conversie, fiecare reformulare și fiecare ajustare de slide-uri consumă resurse costisitoare, fără să existe o evaluare a beneficiului real. Pentru o prezentare de rutină, o companie poate ajunge să plătească mult mai mult decât ar fi costat folosirea unui șablon bun sau munca unui angajat care cunoaște deja subiectul.

Această realitate lovește direct în promisiunea principală a industriei: AI ar trebui să reducă cheltuielile. În schimb, unele companii se trezesc că trebuie să introducă plafoane de consum și reguli mai stricte după ce bugetele dedicate AI au fost epuizate mult mai repede decât estimau. Uber, Coinbase și Walmart se numără printre companiile care au început să pună limite sau să reevalueze modul în care angajații folosesc instrumentele de acest tip.

Problema nu este doar financiară. Există și riscul ca oamenii să înceapă să trateze AI ca pe o scurtătură pentru orice, chiar și pentru sarcini pe care le pot face mai bine, mai sigur sau mai rapid fără ea. O prezentare generată automat poate conține erori, concluzii scoase din context sau informații inventate, iar timpul economisit la început se pierde apoi în verificare și corecturi.

Aici apare și partea importantă pentru orice companie care vrea să introducă tehnologia în procesele sale. Inteligența artificială la locul de muncă nu trebuie tratată ca un concurs de consum, ci ca un instrument care are nevoie de reguli. Contează dacă AI reduce timpul de lucru, îmbunătățește un rezultat sau rezolvă o problemă concretă, nu dacă generează zeci de pagini de text și mii de linii de cod.

Fenomenul „tokenmaxxing” arată că valul de entuziasm începe să se lovească de o întrebare foarte simplă: merită banii cheltuiți? Răspunsul nu va fi același pentru toate companiile. Dar, după facturi de zeci de mii de dolari pentru jocuri cu meme-uri și conversii de PDF-uri, este clar că AI nu devine automat productivă doar pentru că este folosită mai des. Mai multe despre efectele folosirii excesive a tehnologiei găsești și în materialul despre cum AI poate ajunge să încurce productivitatea angajaților.

Bacalaureat 2026. Proba obligatorie a profilului se amână din cauza vremii. Când vor da elevii examenul la Matematică şi Istorie