We leven in ‘maxximale’ tijden. Vanwege een ontwikkeling die ’token maxxing’ heet. Dit past in de tijdsgeest waarin optimalisatie, zichtbaarheid en meetbaarheid centraal staan. Maar is een fenomeen als ’token maxxing’ een goede ontwikkeling voor het meten van productiviteit? En wat betekent dit voor innovatie in tijden van ’token maxxing’? Gaan innovatie en ’token maxxing’ eigenlijk wel goed samen?
‘Token maxxing’ of ’token maxing’ is een meetmethode die in gebruik is om productiviteit op de werkvloer te volgen. Vooral bij medewerkers die gebruikmaken van op artificiële intelligentie (AI) gebaseerde diensten. AI-diensten rekenen kosten per token. Tokens vertegenwoordigen eenheden van inspanning die een AI-dienst levert om een probleem op te lossen. Sommige bedrijven en mensen gaan ervan uit dat een hoger tokenverbruik gelijkstaat aan hogere productiviteit. Ze gebruiken dit daarom als maatstaf (KPI) om het werk van medewerkers te monitoren.1
‘Token maxxing’ in de AI-sphere
‘Token maxxing’ stamt uit de AI-sphere en verwijst naar het bredere sociale, technologische en economische ecosysteem rondom AI. De AI-sphere bestaat uit bedrijven, gebruikers, ontwikkelaars, onderzoekers, influencers, gemeenschappen, media en culturele trends die AI-technologie ontwikkelen, gebruiken, bespreken of beïnvloeden.
Voorstanders geloven dat een hoger tokenverbruik wijst op hogere productiviteit en een intensiever gebruik van krachtige AI-diensten.
Critici van ’token maxxing’ als KPI stellen dat rationeel handelende werknemers elke metriek die het management belangrijk maakt, zullen maximaliseren om een voordeel op de werkvloer te behalen.
Zo zouden engineers in de technologiesector, die onder druk staan om zoveel mogelijk tokens te verbruiken, meerdere AI-agents tegelijkertijd kunnen inzetten, langere prompts invoeren of hun werkzaamheden automatiseren om hun tokenverbruik te verhogen. Voor het management kan dit hogere tokengebruik wijzen op potentiële productiviteit, terwijl het in werkelijkheid juist kan leiden tot extra tokenkosten, burn-outs bij medewerkers of opgeblazen code van lagere kwaliteit.
Andere critici stellen dat aanbieders van AI-diensten mogelijk profiteren van deze nadruk op tokenverbruik en deze trend actief aanmoedigen.
‘Token maxxing’ binnen Amazon
En nu lijken werknemers van Amazon aan het ’token maxxing’ te zijn geslagen, juist vanwege de druk om AI-tools te gebruiken. Ze gebruiken een interne AI-tool om niet-essentiële taken te automatiseren, in een poging aan managers te laten zien dat zij de technologie vaker gebruiken. Amazon is de afgelopen weken begonnen met het grootschalig inzetten van zijn interne product ‘MeshClaw’.
Sommige medewerkers van Amazon zeggen dat collega’s de software gebruiken om extra, onnodige AI-activiteiten te automatiseren, zodat hun verbruik van tokens stijgt. Dit weerspiegelt de druk binnen het bedrijf om de technologie te adopteren, nadat Amazon doelstellingen had ingevoerd waarbij meer dan 80 procent van de ontwikkelaars wekelijks AI moet gebruiken. Eerder dit jaar begon het bedrijf bovendien het tokenverbruik van AI intern bij te houden via ranglijsten voor leidinggevenden.2
Wet van Goodhart
De ontwikkeling bij Amazon lijkt de wet van Goodhart te bevestigen. Deze wet van Goodhart luidt als volgt: “Wanneer een maatstaf een doel wordt, houdt ze op een goede maatstaf te zijn”.3 Het betekent dus ook, dat innovatie en ’token maxxing’ niet per se een goede relatie vormen als de KPI van ’token maxxing’ leidend wordt.
Hogere klantwaarde, hogere klanttevredenheid, meer efficiëntie en meer winst door innovatie met AI
Het gebruik van AI is niet meer weg te denken in tijden van innovatie en ’token maxxing’. En AI biedt veel kansen om te innoveren. Maar ’token maxxing’ als KPI voor het meten van productiviteit en innovatie is een verkeerde ontwikkeling. Hierbij is het gebruik van een nieuwe technologie niet meer een middel, maar juist een doel. En het slaat de innovatieplank dan volstrekt mis.
In mijn boek ‘Innoventie!’ heb ik geschreven dat ieder AI-initiatief moet bijdragen aan meer klantwaarde, klanttevredenheid, meer efficiëntie en meer winst. Zeker als het gaat om innovatie in tijden token maxxing.
‘Token maxxing’ is een verkeerde doelstelling om deze doelen te realiseren. Sterker nog, aangezien AI-diensten niet gratis zijn, zal het alleen maar resulteren in hogere kosten.
‘Token maxxing’ lijken slechts internetjargon, maar spreekt boekdelen over onze tijd waarin AI de nieuwscycli blijft domineren. Een tijdperk waarin werk, technologie en zelfs menselijke waarde steeds vaker worden beoordeeld via metrieken, ranglijsten en zichtbare prestaties.
De vraag is echter: optimaliseren we daarmee daadwerkelijk waarde, of slechts de meetbaarheid ervan?