Înlocuirea oamenilor de către AI ca forță de muncă a fost un subiect fierbinte și îndrăzneț, iar două persoane implicate direct susțin că fenomenul ar putea deveni supraevaluat. În ultimele luni, doi investitori importanți în tehnologie, care au capital real în spatele deciziilor lor, se întreabă acum ce se întâmplă dacă un AI generează cheltuieli mai mari decât ar fi generat vreodată persoana care trebuia înlocuită inițial?
Aceasta nu este doar o întrebare; se întâmplă chiar acum.
Verificarea realității la 300 de dolari pe zi
La o înregistrare recentă a podcastului All-In, Jason Calacanis — investitor de capital de risc și co-gazdă a podcastului — a declarat că plătește 300 de dolari pe zi pentru a rula un agent AI Anthropic Claude care să îi gestioneze afacerile. Aceasta înseamnă aproximativ 9.000 de dolari pe lună, dar iată elementul surpriză: performanța agentului este între doar 10% și 20% din capacitatea maximă, conform lui Calacanis.
Așadar, când calculezi costul per sarcină utilă la 300 de dolari pe zi pentru un randament parțial, tehnologia începe să semene mai puțin cu una disruptivă și mai mult cu un experiment costisitor.
Calacanis a descris problema simplu: "Când devin token-urile mai scumpe decât plata unui angajat?" Token-urile sunt unitățile de utilizare pentru care taxează toate modelele AI, iar pe măsură ce un agent AI continuă să îndeplinească sarcini pe parcursul zilei, token-urile se acumulează rapid. Cu cât agentul îndeplinește mai multe sarcini, cu atât factura va fi mai mare. Spre deosebire de un angajat cu salariu fix, nu există o limită pentru numărul de token-uri taxate atâta timp cât agentul le utilizează activ, dacă nu setați limite de consum.
Regula de "două ori" a lui Chamath
Chamath Palihapitiya, CEO al Social Capital și co-gazdă a podcastului All-In, a împărtășit faptul că s-a confruntat cu o problemă similară la Social Capital, pe care a parafrazat-o astfel: "Agenții AI își pot justifica costurile în fața mea doar dacă îmi oferă un randament de cel puțin 2x față de cel al unui angajat uman pentru aceeași sarcină."
Utilizarea acestui factor de multiplicare de două ori ne oferă o modalitate de a analiza eficiența AI-ului față de un angajat uman, deoarece există mai mulți factori care contribuie la costul total de operare. Unii dintre acești factori includ:
- Costul de rulare (aproximativ 70.000$ - 150.000$/an, în funcție de cloud vs. on-premise)
- Costul de gestionare și prompting (aproximativ 20.000$ - 50.000$/an, în funcție de frecvența utilizării)
- Timpul petrecut pentru corectarea erorilor cauzate de greșeli sau de date de slabă calitate
- Pierderea de productivitate în perioadele în care AI-ul are performanțe sub așteptări
Când aduni costurile totale de operare pentru o companie umană versus AI, dacă o companie poate angaja un om pentru un job cu 70.000$ sau peste 150.000$, va descoperi că are același cost de angajare indiferent dacă alege AI sau om. Devine evident că o companie va prefera să angajeze persoana respectivă, deoarece poate alege pe cineva care a lucrat cu ei de ani de zile, a fost instruit și a învățat despre afacerea lor pentru a face o treabă similară cu un nou AI.
El a avertizat că unele companii vor implementa probabil o formă de plafon bugetar strict pentru a limita utilizarea AI-ului (un lucru surprinzător din partea cuiva care a pariat ani de zile pe capacitatea transformatoare a tehnologiei), indicând faptul că până și instrumentele AI dedicate vor fi tratate în cele din urmă ca orice alt element din bugetul unei companii și, prin urmare, vor trebui să justifice cheltuielile.
De către Autor
Problema token-urilor despre care nu te-a avertizat nimeni
Calacanis subliniază că există o problemă mai critică în articolele despre AI care se concentrează mai mult pe metrici de performanță și informații din videoclipuri demo decât pe costurile token-urilor. Cea mai mare parte a AI-ului utilizat de companiile de tip enterprise implică multe input-uri, output-uri și tranzacții în care un agent interacționează cu un sistem. În unele cazuri, acestea se acumulează la un nivel rezonabil pentru sarcini mici, dar când un agent își face treaba timp de 8 ore pe zi în toate departamentele unei afaceri, numărul de token-uri utilizate va atinge sume semnificative în cel mai scurt timp.
Modelul de afaceri pentru un agent AI care operează pe bază de token-uri este drastic diferit de angajarea unei resurse umane. Un angajat care lucrează pentru o companie cu un salariu anual va avea un cost fix, indiferent de cât de productiv este într-o anumită zi. Un AI care lucrează sub un model bazat pe token-uri va avea un cost care crește pe măsură ce este mai productiv — sau, cu alte cuvinte, cu cât creează mai multă valoare pentru o companie.
Pragul de productivitate necesar pentru ca un agent AI să returneze un ROI pozitiv pentru compania care l-a achiziționat se schimbă continuu, deoarece furnizorii de modele AI vor fi forțați să concureze între ei prin reduceri de preț în timp. Totuși, la începutul anului 2026, există o diferență suficient de mare, în termeni de cost monetar, între cât costă agenții și ce pot aștepta companiile de la ei, încât să genereze discuții publice între doi indivizi care au plătit sume semnificative pentru aceștia.
Asta nu înseamnă că agenții AI sunt o fundătură
Să fim foarte clari, nici Calacanis, nici Palihapitiya nu au respins agenții AI; amândoi sunt foarte dedicați acestui domeniu din perspectiva investițiilor (atât financiar, cât și intelectual). Ei adoptă o abordare mai concentrată și pragmatică în argumentul lor împotriva ipotezei agenților AI ca substitute. Exemplele includ modul în care, la nivel macroeconomic, aspectele economice trebuie să funcționeze pentru ca o substituție să aibă loc; totuși, în prezent, macroeconomia agenților AI este destul de haotică.
În viitor, pe măsură ce modelele devin mai eficiente și furnizorii continuă să concureze pentru cota de piață, costurile agenților AI vor scădea. Eforturile OpenAI, Anthropic, Google și ale diverselor alternative Open Source împing toate spre modele mai eficiente. Odată ce costurile per token scad și fiabilitatea crește, economia ar începe să favorizeze trecerea la agenți AI. Cu toate acestea, folosirea argumentului "în viitor" pentru a susține ipoteza actuală a agenților AI ca înlocuitori este înșelătoare, iar utilizatorii care folosesc activ aceste instrumente zilnic pot oferi date reale despre cum stau lucrurile de fapt.
De către Autor
Ce urmează să urmărim
Aspectul principal este prețul. Dacă atât OpenAI, cât și Anthropic, împreună cu competitorii lor, continuă să scadă costul per token (iar tendințele arată că acest lucru se întâmplă), atunci punctul de rentabilitate descris se va modifica. Companiile care dezvoltă acum procese legate de agenți (în ciuda marjelor negative) s-ar putea pregăti pentru o structură de costuri diferită în următoarele 12 până la 24 de luni.
Totuși, orice persoană care folosește AI pentru a defini structura forței de muncă în prezent, bazându-se pe credința că AI are un cost mai mic decât lucrătorii umani, va trebui să își reconsidere poziția pe baza experiențelor istorice ale investitorilor implicați în rețelele de operatori.
