Rippling запустила AI Spend Console для витрат на ШІ
Rippling створила AI Spend Console після стрімкого зростання витрат на токени. Інструмент має показати, хто використовує ШІ і з якою віддачею.
HR-компанія Rippling представила AI Spend Console — інструмент для відстеження й обмеження витрат на штучний інтелект у бізнесі. Його запуск став реакцією на внутрішню проблему самої компанії: витрати на AI-токени почали зростати надто швидко. Rippling не відмовляється від ШІ, але намагається зробити його використання керованим. І саме в цьому головна ідея нового продукту — не просто рахувати витрати, а співвідносити їх із реальним результатом роботи.
Rippling помітила, що витрати на токени ростуть занадто швидко
Поштовхом до створення AI Spend Console, за словами компанії, стала ситуація на початку року, коли Rippling активно перейшла на так зване tokenmaxxing — масове використання AI-інструментів. Згодом у компанії побачили, що витрати на це зростають занадто швидко.
Chief Product Officer Matt MacInnis згадав зустріч керівництва у березні, коли CFO Adam Swiecicki показав цифри, які стали для команди несподіванкою. Rippling була на шляху до того, щоб витратити на AI-токени 40% бюджету R&D-штату. Йдеться про мільйони доларів.
Компанія також повідомила, що витрати зростали на 80% щомісяця. За такої динаміки вже наступного року витрати на AI-токени могли б сягнути майже 90% від того, що Rippling витрачає на співробітників у R&D-підрозділі.
Після цього менеджмент почав терміновий аналіз, щоб зрозуміти, куди саме йдуть гроші та що компанія отримує натомість.
AI Spend Console показує витрати по людях, командах і результатах
AI Spend Console має відстежувати витрати на рівні окремих працівників, команд і ролей. Rippling каже, що інструмент також показуватиме, чи справді люди працюють продуктивніше, чи просто генерують більше AI slop — низькоякісного контенту, створеного за допомогою ШІ.
У блозі компанія зазначає, що система зможе показувати, які інженери мають високі витрати на ШІ, але їхні колеги часто просять переробити роботу під час code review. Як повідомляють Новини IT-PUB, панелі в AI Spend Console оцінюють, зокрема, кількість промптів на день у поєднанні з результатами роботи — наприклад, рядками коду або pull request’ами — та витратами.
У Rippling підкреслюють: мета інструмента не в забороні ШІ. Компанія хоче обмежити витрати без повної відмови від технології.
Власний AI gateway став відповіддю на дорогі моделі
Спочатку Rippling намагалася домовлятися про максимальні ліміти витрат із сервісами, які використовувала всередині компанії, зокрема Cursor, OpenAI та Anthropic. Саме тоді компанія швидко помітила ще одну проблему: співробітники за замовчуванням обирали найновіші й найдорожчі frontier-моделі навіть для простих задач.
MacInnis пояснив, що провайдери інференсу, зокрема Anthropic і OpenAI, не мають стимулу допомагати клієнтам контролювати витрати. За його словами, їм вигідно, щоб витрати залишалися високими, а самі сервіси не дають достатньо зручної аналітики й не узгоджують між собою використання моделей.
Тому Rippling створила власний AI gateway, який став частиною AI Spend Console. Компанія каже, що підприємства, які вже користуються іншим gateway, все одно можуть використовувати сам продукт. Але для функцій, що керують витратами, потрібно буде перейти на gateway від Rippling.
Компанія знизила витрати, не скорочуючи використання ШІ
Після впровадження контролю Rippling заявила, що знизила витрати на токени з 40% бюджету headcount до приблизно 15%. При цьому саме використання ШІ компанія не скорочувала.
За словами MacInnis, у місяць, коли CFO вперше попередив про проблему, компанія досягла піка в 605 мільярдів токенів. У липні внутрішнє використання знову сягнуло 600 мільярдів токенів, але це коштувало на 37% менше, ніж аналогічний обсяг у квітні.
Пояснення, за словами компанії, просте: тепер запити маршрутизуються до ефективніших і дешевших моделей. MacInnis навіть пожартував, що в компанії не дають sales-команді робити grammar updates через Fable.
Поза інженерними командами ефект від ШІ ще треба довести
Rippling визнає, що самих лише технічних інструментів недостатньо. Компанія знайшла співробітників, які ефективно використовують ШІ, і зробила їх “AI captains” — людьми, які допомагають іншим усередині компанії.
Втім, за словами MacInnis, використання ШІ поза межами інженерних команд поки що лишається роботою в процесі. Саме розробники досі є основними користувачами. Водночас Rippling уже працює над застосуванням ШІ для команд customer onboarding, де планують автоматизувати частину роботи з поштовими даними та звіркою інформації.
Компанія хоче, щоб dashboard міг вимірювати продуктивність і в таких підрозділах — наприклад, за кількістю онборджених клієнтів.
MacInnis прямо каже, що Rippling має навчитися пов’язувати споживання токенів у G&A-функціях і клієнтських командах із продуктивністю. Якщо цього не вдасться зробити, доступ до ШІ для ширшого кола працівників, за його словами, може опинитися під питанням.
Для бізнесу це спроба прив’язати витрати на ШІ до користі
Історія Rippling показує, як масове впровадження ШІ в компанії може швидко перетворитися на проблему витрат. Особливо якщо працівники без чітких обмежень використовують найдорожчі моделі для завдань, які можна вирішити дешевше.
AI Spend Console намагається дати бізнесу те, чого часто бракує в роботі з ШІ: зрозумілий контроль, зв’язок між витратами та результатом і можливість керувати штучним інтелектом як частиною робочого процесу, а не просто вмикати його всюди, де це можливо.
Для клієнтів Rippling AI Spend Console входить до HR-підписки, але за використання AI-функцій передбачені додаткові витрати. Також продукт можна купити окремо й інтегрувати з іншою HR-системою обліку.
