Rok 2026 dal firmám lekciu za milióny. Volá sa tokenmaxxing a hovorí o tom, ako sa dá zameniť míňanie umelej inteligencie za skutočnú prácu. A aký vysoký je na konci dňa účet.
V mnohých firmách, nielen amerických megakorporátoch, sa začalo holdovať novému športu. A so zdravím nemá nič spoločné. Ide skôr o to, kto spáli viac tokenov umelej inteligencie, ten vyzerá produktívnejšie. Rebríčky, tituly, súťaženie o prvé miesto. Problém je, že spotreba a úžitok nie sú to isté. A niektoré firmy to zistili až vtedy, keď im prišiel účet.
Predstavte si, že vás v práci hodnotia podľa toho, koľko spálite umelej inteligencie. Nie podľa toho, čo vytvoríte. Podľa toho, koľko toho miniete. Znie to ako paródia na Silicon Valley, ale v roku 2026 je to trend s vlastným menom. Volá sa tokenmaxxing.
Slovo vzniklo začiatkom roka a je odvodené od výrazov ako looksmaxxing či sleepmaxxing, ktorými mladí opisujú posadnutosť maximalizovaním výzoru alebo spánku. Tu ide o maximalizovanie tokenov, teda tých malých jednotiek, na ktoré si jazykové modely delia text či vlastne celú prácu, ktorú pre nás robia. Čím viac ich zamestnanec spáli, tým viac AI použil. A tým lepšie údajne pracuje. Alebo aj nie.
Do absurdity dotiahla túto logiku Meta. Jeden zo zamestnancov si vytvoril interný rebríček s názvom Claudeonomics. Zoradil v ňom vyše 85-tisíc kolegov podľa toho, koľko tokenov spálili, a najväčším spotrebiteľom rozdával tituly ako „Token Legend“.
Čísla boli obludné. Za jediný mesiac firma minula cez 60 biliónov tokenov, čo by v plných cenách znamenalo účet okolo 900 miliónov dolárov. Absolútny víťaz vraj sám spálil 281 miliárd tokenov za 30 dní. A čerešničkou na torte je fakt, že Mark Zuckerberg sa nedostal do prvej 250. Keď sa o rebríčku začalo písať, Meta ho po dvoch dňoch potichu zrušila.
Účet, ktorý dorazil skôr
Meta nebola sama a pri iných firmách to nezostalo len pri vtipnej tabuľke. V Uberi zamestnanci minuli celý firemný rozpočet na AI na rok 2026 za štyri mesiace. Vedenie muselo používanie kódovacích asistentov zastropovať. Firme ServiceNow zas došla celoročná porcia tokenov ešte pred polovicou roka. A jeden zamestnanec Disney sa podľa dostupných dát spojil s AI 460-tisíckrát za deväť dní.
Amazon zas prevádzkoval vlastný rebríček KiroRank, ktorý zoraďoval vývojárov podľa AI aktivity. Zrušil ho po tom, čo ho ľudia začali obchádzať. Nejde však o nič prekvapivé. Je to stará známa poučka, ktorú ekonómovia volajú Goodhartov zákon. Keď sa z ukazovateľa stane cieľ, prestane byť dobrým ukazovateľom.
Presne pred tým varoval Gil Luria z brokerskej firmy D.A. Davidson. „Budete svedkom presne toho správania, na ktoré vytvoríte motiváciu. Ak ľuďom poviete, že uspejú, keď budú niečo míňať viac, tak to budú míňať viac,“ dodal.
Divadlo pre predstavenstvo
Prečo sa firmy vôbec začali správať ako odtrhnuté z reťaze? Odpoveď je jednoduchá. Tlak. Umelá inteligencia sa počas roka posunula z fázy „zaujímavé demo“ do fázy, keď sa predstavenstvá pýtajú, aký má s ňou firma plán v rámci zvyšovania efektivity. Šéfovia zrazu museli ukázať, že sú v obraze a na tepe doby. Tlačili na nich investori, konkurencia aj pohľad na hyper rastové firmy, ktoré do infraštruktúry lejú stovky miliárd dolárov.
A keď máte dokázať, že „robíte AI“, najľahšie sa to spraví jedným grafom, ktorý stúpa. Zamestnanci hru pochopili rýchlo. Čím viac tokenov spália, tým lepšie vyzerajú v čase, keď tá istá AI potichu automatizuje ich vlastnú prácu, napríklad písanie kódu. Vzniklo tak niečo, čo odborníci volajú divadlo produktivity. Firma pod tlakom predstiera pokrok v niečom, čo ešte nevie zmerať.
Najnepríjemnejšie na tom je, že výdavky na AI rástli, no výsledky nie. Prieskum PwC z roku 2026 zistil, že 56 percent firiem nezaznamenalo za predošlý rok vďaka AI ani rast tržieb, ani zníženie nákladov. Ďalší prieskum medzi vyše tisíckou manažérov ukázal, že významnú návratnosť dosiahlo menej než jedno percento z nich. A podľa analýzy RAND zlyháva vyše 80 percent AI projektov, dvojnásobne viac než pri bežných technológiách.
Je tu však jeden údaj, ktorý ukazuje opačnú cestu. Firmy, ktoré mali AI naozaj zapojenú do svojich procesov, hlásili rast tržieb takmer štyrikrát častejšie než tie, čo boli len vo fáze pokusov. Rozdiel pritom nebol v tom, kto minul najviac tokenov. Bol v tom, kto AI spojil so skutočným výsledkom.
Od spotreby k hodnote
Tokenmaxxing sa napokon zrútil pod vlastnou váhou. Už v lete 2026 sa objavil nový pojem, ktorý mal celý trend nahradiť. Namiesto tokenmaxxingu prichádza valuemaxxing. Znie to ako ďalšie prázdne slovo z prezentácie, no za ním je celkom triezva myšlienka. Prestať počítať, koľko toho AI spotrebuje, a začať počítať, čo z toho firma reálne má.
Nová metrika určuje cenu za daný výsledok. Namiesto objemu tokenov meria, koľko stojí správne dokončiť skutočnú úlohu, aká je pri tom chybovosť a aký úžitok to firme prinesie za každý minutý dolár. Inak povedané, otázka sa presúva od „koľko AI používame“ k „čo nám to prináša“.
Rozdiel je zásadný. Vývojár, ktorý vyrieši problém tromi presnými promptmi, je pre firmu cennejší než ten, čo na to spáli tisíc tokenov a päť pokusov. Zrazu sa oceňuje efektivita, nie objem. A firmy, ktoré donedávna platili za to, aby ich ľudia míňali čo najviac, začínajú platiť presne za opak. Za to, aby minuli čo najmenej a dosiahli čo najviac.
Znie to samozrejme, ale napriek tomu trvalo rok, kým to firmy pochopili. A stálo ich to milióny.
A pritom nejde o nič nové. Programátorov kedysi merali podľa počtu napísaných riadkov kódu, hoci ten najlepší kód je často ten najkratší. Operátorov v call centrách podľa počtu vybavených hovorov, nie podľa toho, či zákazník odišiel spokojný. A tento zoznam by mohol pokračovať naprieč profesijným spektrom. Zakaždým to dopadlo rovnako. Ľudia začali napĺňať číslo, nie zmysel. Tokenmaxxing je len najnovšia, najdrahšia verzia toho istého omylu. A otázka, ktorá ostáva visieť vo vzduchu, je nepríjemne jednoduchá. Koľko ďalších firiem práve teraz oslavuje čísla, ktoré v skutočnosti neznamenajú nič?
