Andreas Arnold/picture alliance via Getty Images 企业正在对其人工智能使用进行GLP处理。推动“人工智能优先”的心态并不便宜。现在账单到期，一些高管正在告诉员工控制他们的使用情况。请注意，这与之前构建实际的人工智能排行榜的同一群体相同。但当人工智能巨头开始提价并转向基于使用的定价时，“代币最大化”就不那么有趣了。《商业内幕》的斯蒂芬·康瑟尔、波莉·汤普森和查尔斯·罗莱特采访了员工和高管，讨论他们在人工智能从全自助餐转变为预算有限的点餐时体验到的震荡。这一转变有可能在内部预先决定赢家和输家，这取决于你获得的人工智能预算的多寡。企业面临的另一个更大挑战是：这些人工智能投资的投资回报在哪里？根据人工智能代币使用情况来判断生产力正在失宠。但衡量投资回报率的行业标准仍未显现。（我和一位老练的首席财务官谈过如何应对这一问题。）企业的新人工智能饮食不会均匀适用，扩大了拥有和没有人工智能的差距。预算最大的团队将有更好的机会证明人工智能的价值，而那些没有预算的人可能不会获得闪耀的机会。理想情况下，资源将流向最佳的想法。但拥有最多人工智能代币的项目可能看起来只是因为额外预算而是最佳想法。高管们也可能陷入沉没成本谬误，不愿对已经重注的项目进行削减。结果是一个准等级制度，对于人工智能代币来说，这势必在内部引起不满。而且一旦启动，这种情况可能会很难改变。丹·德弗朗切斯科 你正在关注这位作者！想要取消关注吗？通过您邮箱中的链接退订。丹是《商业内幕今日》的首席撰稿人，《商业内幕》的旗舰每日新闻简报。丹常常采访高管，讨论从人工智能对资本主义的影响到机器人技术以及潜在的SaaSpocalypse等各种话题。丹曾是《商业内幕》的编辑和记者，报道金融科技和市场结构。他以前的工作涵盖从罗宾汉失败的“支票和储蓄”产品，导致国会介入，到杰夫·摩根对千禧一代推出金融应用的失败尝试的内部争论。加入《商业内幕》之前，丹为Risk.net撰写衍生品市场的风险管理以及为WatersTechnology撰写金融科技。起初，他为《期刊新闻》报道当地体育，该报服务于下哈德逊谷。如有建议，请通过电子邮件联系这位编辑，地址是ddefrancesco@businessinsider.com。