Kosztowna wpadka Amazona. Bot AI wydał 1,8 miliona dolarów w pięć miesięcy
Entuzjazm wokół sztucznej inteligencji zderza się z rzeczywistością cenników.
Amazon przekonał się o tym, gdy eksperymentalny projekt oparty na modelu Claude wygenerował rachunek wyższy o 860 procent w stosunku do zakładanego budżetu. To dowód na to, że pozostawienie technologii AI bez ścisłego nadzoru przy zadaniach programistycznych może generować bardzo konkretne i niespodziewane koszty.
Milionowe rachunki za proste sortowanie danych
Wewnętrzne raporty giganta e-commerce pokazują realne koszty wdrażania agentów AI do codziennych zadań. Najdroższym błędem okazał się system oparty na modelu Claude Sonnet, który miał dopasowywać dane autorów do ofert w sklepie.
Zamiast optymalizacji pracy, wygenerował 1,8 miliona dolarów straty. Menedżerowie zorientowali się o przekroczeniu budżetu dopiero po pięciu miesiącach od uruchomienia wadliwego skryptu.
Autonomiczni agenci rozliczani za tokeny
Skąd takie kwoty przy rutynowym procesie? Odpowiada za to rynkowy model rozliczeniowy oparty na zużyciu tokenów. Kiedy autonomiczny agent wpadnie w pętlę błędów i próbuje je samodzielnie naprawić, system nieustannie generuje zapytania do serwerów, a licznik opłat cały czas rośnie.
Z dokumentów wynikają również inne nieplanowane wydatki firmy: 541 tysięcy dolarów wydanych na niedziałające narzędzie do audytu finansowego oraz 134 tysiące dolarów straty podczas prób optymalizacji logistyki.
Koszty nauki na błędach maszyn
Oficjalne stanowisko firmy traktuje sprawę jako element nauki nowej technologii. Przedstawiciele Amazona tłumaczą, że to koszty eksperymentowania, a wspomniana kwota przy kwartalnych przychodach rzędu 181 miliardów dolarów to znikomy ułamek całości.
Sytuacja pokazuje jednak szerszy problem na rynku technologicznym. Zarządy wymagają od pracowników używania AI do zwiększania produktywności, ale błędy maszyn stają się bardzo drogie. O ile Amazon może wpisać te sumy w koszty operacyjne, o tyle dla mniejszych firm utrata kontroli nad agentem rozliczanym za tokeny to poważne ryzyko utraty płynności finansowej.
