Після того як Rippling за кілька місяців витратила мільйони на ШІ, вона створила інструмент для розрахунку ROI працівників

Постачальник HR-програмного забезпечення Rippling цього тижня представив AI Spend Console — продукт проти токенмаксингу, який допомагає компаніям відстежувати й контролювати витрати на ШІ. Одна з найцікавіших функцій показує, скільки витрачають окремі працівники, команди та фахівці на різних посадах, а також чи справді вони стали продуктивнішими, чи просто загалом створюють більше ШІ-сміття.

Компанія обіцяє, що інструмент покаже, «які інженери мають високі витрати на ШІ, а їхні колеги часто просять їх переробити роботу під час перевірки коду», — йдеться в дописі в блозі компанії.

Інструмент з’явився після того, як на початку року Rippling повністю занурилася в токенмаксинг — як і багато інших компаній, — але виявила, що працівники шалено спалюють кошти. Директор із продуктів Метт Макінніс досі пам’ятає засідання керівництва в березні, коли фінансовий директор Адам Свєціцький озвучив цифру, яка їх шокувала.

Rippling рухалася до того, щоб витрачати на токени ШІ 40% бюджету на штат R&D — тобто стільки ж, скільки компанія витрачала на всю компенсацію працівникам цього підрозділу. Мільйони доларів. (У більшості технологічних компаній до підрозділу R&D належить інженерна команда.)

Витрати зростали на 80% щомісяця, і якби ця тенденція збереглася, наступного року компанія витрачала б на токени ШІ майже стільки ж — 90% — скільки на високооплачуваних працівників свого підрозділу R&D.

«Ми не могли в це повірити», — сказав Макінніс TechCrunch.

За його словами, керівництво негайно розпочало «терміновий» проєкт, щоб зрозуміти масштаби витрат і те, що компанія отримує за ці гроші. Фактично, реклама запуску нового продукту показує Свєціцького, який сидить на табуреті, тоді як працівники підбирають пачки готівки й кидають їх у знищувач паперу.

Провівши аналіз, Rippling виявила, зокрема, що «приблизно 10–15% наших працівників формували близько 60% загальних витрат на ШІ. Один інженер витрачав 50 000 доларів на місяць», — йдеться в дописі компанії в блозі.

Rippling не хотіла припиняти використання ШІ, а лише значно його обмежити. Компанія почала з переговорів про максимальний ліміт витрат із кожним із використовуваних нею інструментів: Cursor, OpenAI та Anthropic. Вона одразу виявила очевидну проблему: працівники за замовчуванням використовували найновіші й найдорожчі передові моделі для всіх завдань.

«Правда в тому, що постачальники інференсу, як-от Anthropic і OpenAI, абсолютно не зацікавлені допомагати вам контролювати витрати. Вони зацікавлені в тому, щоб ці витрати вийшли з-під контролю, і саме це вони й роблять. Вони не надають вам якісної інформації про використання й не співпрацюють між собою», — сказав Макінніс.

На початку 2026 року це була поширена проблема. Тепер, через вісім місяців від початку року, підприємства зрозуміли кілька речей. По-перше, їм потрібні кілька моделей від кількох лабораторій ШІ з різними ціновими рівнями, зокрема передова модель із відкритими вагами, можливо китайського походження.

Засновник і генеральний директор Rippling Паркер Конрад зазначив минулого місяця, що під час власного тестування для внутрішніх потреб компанія виявила: Grok від SpaceX є лідером за сукупними показниками, але «GLM 5.2 на 85% дешевша, маючи [при цьому] майже ідентичну продуктивність» порівняно з передовими моделями. (Тепер SpaceX володіє Cursor, який надає доступ до Grok і десятків інших моделей.) GLM 5.2 від Z.ai останнім часом стала особливо популярною китайською моделлю для завдань із програмування серед технологічних компаній. Databricks також активно її просуває.

По-друге, підприємства тепер знають, що їм потрібен шлюз ШІ, який спрямовує запити до найкращої та найефективнішої за витратами моделі для конкретного завдання. Rippling також дійшла такого висновку. Тож вона створила власний шлюз ШІ, який також є частиною цього продукту. Макінніс каже, що підприємства, які вже використовують інший шлюз, усе одно можуть користуватися AI Spend Console, однак для функцій управління витратами їм доведеться використовувати шлюз Rippling.

AI Spend Console створює інформаційні панелі (у часи токенмаксингу їх називали рейтингами), які оцінюють такі показники, як кількість запитів на день у поєднанні з результатами роботи (рядки коду/запити на злиття) та витратами.

За словами Rippling, після впровадження цього інструменту компанія скоротила витрати на токени з 40% бюджету на штат до приблизно 15%. Однак вона не обмежила використання ШІ. За словами Макінніса, у місяць, коли фінансовий директор виступив із попередженням, компанія досягла пікового показника в 605 мільярдів токенів. У липні внутрішнє використання знову сягнуло 600 мільярдів токенів, однак «вартість витрат на токени в липні становила 37% вартості витрат на токени у квітні», — сказав він.

«Це лише тому, що тепер ми спрямовуємо запити до ефективніших моделей», — сказав він, жартома додавши: «Ми не дозволяємо відділу продажів виправляти граматику за допомогою Fable».

Однак Rippling зазначає, що технологічних рішень недостатньо. Компанія виявила людей, які ефективно використовували ШІ, і призначила їх «капітанами ШІ», доручивши допомагати решті компанії.

Водночас такі спроби використовувати ШІ за межами інженерії ще перебувають у процесі розвитку, каже Макінніс, оскільки досі основними користувачами були програмні інженери. Але, наприклад, Rippling працює над використанням ШІ командами адаптації клієнтів, щоб автоматизувати деякі завдання з поштовими даними та узгодженням даних. Тоді інформаційна панель вимірюватиме продуктивність за кількістю клієнтів, яких вдалося адаптувати.

«Ми маємо вміти пов’язувати споживання токенів у загальних і адміністративних функціях та функціях, орієнтованих на клієнтів, із продуктивністю. Якщо ми не зможемо цього зробити, то немає жодних гарантій, що все це стане доступним для ширшого кола працівників», — каже Макінніс.

Отже, якщо Rippling є показовим прикладом, токенмаксинг міг так далеко хитнутися в протилежний бік, що доступ працівників до ШІ більше не буде подібним до доступу до Slack або електронної пошти. Якщо компанія не може виміряти продуктивність, доступ можуть отримати не всі працівники.

Що стосується самого продукту, AI Spend Console входить до пакета для HR-підписників Rippling, хоча передбачені додаткові витрати залежно від використання ШІ. За словами Макінніса, його також можна придбати як окремий продукт та інтегрувати з іншою системою обліку персоналу.