METABYTE
К списку статей

Amazon: сотрудники «токенмаксят» под давлением AI-инструментов

Чтобы спасти показатели, айтишники Amazon научились имитировать активность с помощью AI — и это похоже на симуляцию работы в эпоху раннего Интернета.

12 мая 20262 мин чтения
Amazon: сотрудники «токенмаксят» под давлением AI-инструментов

В Amazon разгорается новый вид офисного спорта — «токенмаксинг» (tokenmaxxing). Сотрудники, которых руководство заставляет активно пользоваться внутренними AI-инструментами, нашли способ формально соблюдать требования, не вкладывая реальных усилий. Вместо осмысленной работы они генерируют бессмысленные запросы к AI, лишь бы набрать нужное количество токенов.

Суть явления проста: менеджмент считает использование AI чуть ли не KPI, поэтому работники «понимают» задачу буквально. Как школьники, которые пишут сочинение, не вдумываясь в тему, лишь бы было 200 слов, так и тут — AI-модели получают запросы вроде «напиши 10 способов улучшить то, что и так работает». Результат: горы бесполезных текстов, которые никто не читает, и статистика, которая радует начальство.

Корень проблемы — в вере, что количество использований AI автоматически означает рост продуктивности. На деле это напоминает гонку за цитируемость в науке: все плодят статьи, но смысла не прибавляется. Разработчики, знакомые с болью от бессмысленных ретроспектив или обязательных code review «для галочки», узнают в этом знакомый паттерн.

Amazon пока официально не комментирует ситуацию, но инсайдеры сообщают, что в некоторых командах уже шутят: «Мы не используем AI — мы его кормим». А отдельные умельцы даже написали скрипты для автоматической генерации запросов — чтобы AI имитировал использование другого AI. Очередной виток мета-безумия.

Комментарий студии METABYTE: Внедрение AI ради галочки — верный способ получить дорогой симулякр вместо реальной пользы. Мы за то, чтобы технологии работали на бизнес, а не на KPI. А если ваш AI-ассистент начал генерировать ответы сам себе — это повод пересмотреть метрики, а не аплодировать.

СЛЕДУЮЩИЙ ШАГ

Понравилось как мыслим?

Применяем те же принципы в клиентских проектах: AI, автоматизации, продукты, которые не умирают после релиза.