2026. 06. 19. - 08:00
Elszállhatnak a generatív mesterséges intelligencia költségei, ha a cégek nem figyelnek a tokenekre
A vállalatok egyre nagyobb összegeket költenek generatív mesterséges intelligencia szolgáltatásokra, ezért a tokenhasználat mérése és optimalizálása hamarosan pénzügyi fegyelmi kérdéssé válhat.
A generatív mesterséges intelligencia vállalati használata gyorsan terjed, de a lelkesedés mellett egyre erősebben megjelenik egy kevésbé látványos kérdés is. Ki fizeti a számlát, ha minden dolgozó minden feladatra nagy teljesítményű modellt használ. A Computerworld elemzése szerint a tokenek jelentik a generatív mesterséges intelligencia szolgáltatások egyik alapvető elszámolási egységét, és a költségek gyorsan elszállhatnak, ha a vállalatok nem kezelik tudatosan a fogyasztást.
A tokenek leegyszerűsítve azok az adatdarabok, amelyeket a modellek feldolgoznak és előállítanak. Minél hosszabb a bemenet, minél bonyolultabb a kérés, minél több dokumentumot töltünk be, annál több erőforrásra van szükség. A Computerworld cikke szerint a nagyvállalatok ezért már keresik a módszereket, hogyan csökkentsék a tokenhasználatot úgy, hogy közben a termelékenységi előny megmaradjon. Ez a magyar cégeknek is hamar aktuális lesz, ahogy több munkafolyamat épül ezekre az eszközökre.
Az egyik legegyszerűbb megoldás, hogy nem minden feladatra kell a legerősebb modell. Egy rövid e-mailvázlat, összefoglaló vagy belső ötletelés sokszor olcsóbb modelllel is elvégezhető. A Computerworld által idézett szakértők szerint a vállalatok komoly összeget takaríthatnak meg, ha a feladatokat megfelelő modellhez irányítják. Magyar nyelven ez úgy hangzik, hogy nem kell minden szövegírási vagy adminisztratív feladathoz digitális versenyautót indítani.
A generatív mesterséges intelligencia akkor hoz hasznot, ha nemcsak használjuk, hanem gazdálkodunk is vele
A másik fontos irány a jobb rendszertervezés. A Computerworld példái szerint egyes cégek köztes tudásrétegeket, memóriát, gyorsítótárazást és hagyományos számítási módszereket használnak, hogy ne kelljen minden kérdésnél hatalmas mennyiségű adatot újra elküldeni a modellnek. Magyar vállalatoknál ez különösen fontos lehet ügyfélszolgálati, pénzügyi, termékadatbázisos vagy belső tudástári rendszereknél, ahol sok kérdés ismétlődik.
A költségcsökkentéshez emberi fegyelem is kell. A munkatársaknak meg kell tanulniuk rövidebben, pontosabban és célzottabban kérdezni. Egy rosszul megírt utasítás gyakran több körös javítást eredményez, ami több időt és több tokent fogyaszt. Egy jó belső képzés ezért nemcsak azt tanítja meg, mire jó a generatív mesterséges intelligencia, hanem azt is, hogyan lehet vele takarékosan és pontosan dolgozni.
A magyar cégek számára a tokenprobléma nem elvont technikai részlet, hanem jövőbeli költségkontroll. Ahogy a generatív mesterséges intelligencia beépül a marketingbe, ügyfélszolgálatba, elemzésbe, kódolásba és adminisztrációba, úgy kell kialakítani a belső mérési rendszereket is. Aki csak használja a technológiát, könnyen túlkölthet. Aki méri, irányítja és okosan osztja be, valódi üzleti előnyt építhet belőle.
CS.SZ.
