Rippling запустила инструмент для контроля расходов сотрудников на AI

Что произошло

Rippling на этой неделе представила AI Spend Console — продукт, который помогает компаниям отслеживать и сдерживать расходы на AI.

Среди функций инструмента — разбивка расходов по отдельным сотрудникам, командам и ролям. Rippling также заявляет, что продукт может показывать инженеров с высокими расходами на AI, чью работу коллеги часто просят переделывать при ревью кода.

Почему Rippling создала этот продукт

Идея инструмента появилась после того, как в начале года Rippling активно стала использовать AI-токены и столкнулась с резким ростом расходов.

Chief Product Officer Matt MacInnis вспоминал встречу руководства в марте, на которой CFO Adam Swiecicki представил данные, шокировавшие команду. Компания была на пути к тому, чтобы потратить на AI-токены сумму, сопоставимую с 40% бюджета на компенсации сотрудников R&D.

Расходы росли на 80% месяц к месяцу. Если бы тренд сохранился, в следующем году траты на AI-токены могли бы приблизиться к 90% расходов на сотрудников R&D.

Что показал внутренний анализ

После этого руководство Rippling запустило срочный проект, чтобы понять, на что уходят деньги и какую отдачу компания получает от этих расходов.

Анализ показал, что примерно 10–15% сотрудников создавали около 60% всех расходов на AI. В блоге компании также говорится, что один инженер тратил $50 000 в месяц.

Rippling не хотела останавливать использование AI, но решила сильно ограничить расходы. Компания начала с переговоров о максимальных лимитах расходов по инструментам Cursor, OpenAI и Anthropic.

Контекст

Rippling обнаружила, что сотрудники по умолчанию использовали самые новые и дорогие передовые модели для любых задач.

Matt MacInnis заявил, что поставщики инференса, такие как Anthropic и OpenAI, не заинтересованы в том, чтобы помогать клиентам контролировать расходы, не дают достаточно хорошей аналитики использования и не сотрудничают друг с другом.

В материале также отмечается, что компании приходят к необходимости использовать несколько моделей от разных AI-лабораторий по разным ценам, включая вариант с открытыми весами.