Giorni dopo Meta fermare la sua dashboard interna “tokenmaxxing” in seguito alle notizie sulla classifica AI trapelando alla stampaIl co-fondatore e venture capitalist di LinkedIn Reid Hoffman si è espresso a sostegno del concetto recentemente lanciato preso d’assalto la Silicon Valley.
Un token AI è una piccola porzione di dati che un modello AI elabora quando tenta di comprendere un prompt e generare una risposta. È anche l’unità utilizzata per misurare l’utilizzo dell’intelligenza artificiale e determinare quanto costano i servizi di intelligenza artificiale.
Di conseguenza, molte aziende hanno iniziato a monitorare internamente quali dipendenti utilizzano il maggior numero di token come indicatore per comprendere coloro che abbracciano più prontamente gli strumenti di intelligenza artificiale. Chiamano questo concetto “tokenmaxxing” – dove “maxxing” è il gergo della Gen Z per ottimizzare qualcosa, come potresti aver sentito in altro slang, come “looksmaxxing” o “sleepmaxxing”.
Tuttavia, gli ingegneri delle aziende tecnologiche hanno discusso se questa metrica sia o meno una misura praticabile della produttività sul posto di lavoro, poiché è simile a classificare le persone in base a chi spende di più rispetto ad altri.
Hoffman, in un’intervista andata in onda questa settimana al vertice sull’economia mondiale di Semafor, ha offerto il suo consiglio alle aziende che adottano l’intelligenza artificiale, affermando di avere una visione favorevole della pratica. Sebbene non abbia fatto riferimento alla metrica nel linguaggio della Gen Z, ha affermato che monitorare la spesa dei token dei dipendenti era una buona idea.
“Dovresti coinvolgere e sperimentare le persone in tutti i diversi tipi di funzioni [with AI]”, ha detto Hoffman durante l’evento. “Ecco una delle cose che è una buona dashboard da tenere d’occhio: non significa che sia un perfetto esempio di produttività, ma… quanto utilizzo di token stanno effettivamente facendo le persone mentre lo fanno?”
Ha continuato spiegando che alcune persone potrebbero utilizzare molti token, ma in modi più casuali o esplorativi, motivo per cui è necessario associare il monitoraggio della pratica del “tokenmaxxing” con la comprensione delle cose per cui le persone utilizzano i loro token.
“Alcuni di questi saranno esperimenti destinati a fallire, va bene. Ma è in quel ciclo e vuoi che un’ampia varietà di persone lo utilizzino essenzialmente, collettivamente e simultaneamente”, ha aggiunto Hoffman.
Hoffman ha condiviso anche altri consigli alle aziende che cercano di elaborare le proprie strategie di intelligenza artificiale, suggerendo che l’intelligenza artificiale dovrebbe essere incorporata nell’intera organizzazione. Ha anche suggerito check-in regolari per condividere ciò che funziona con gli altri.
“Dovremmo avere, essenzialmente, un check-in settimanale. Non deve essere tutto, sempre insieme, ma un check-in di gruppo su ‘cosa abbiamo provato a fare di nuovo questa settimana, per usare l’intelligenza artificiale per la produttività sia personale che di gruppo e aziendale, e cosa abbiamo imparato?’ Perché quello che troverai, alcune cose sono davvero sorprendenti”, ha detto Hoffman.
