ปัญหาม้าเคลื่อนที่: ทำไมเมตริก AI ของคุณถึงเผาเงินสด

TL;DR:การบันทึกภายในที่รั่วไหลของ Accenture เปิดเผยว่า "การแปลง PDF เป็น PPT" เป็นตัวทำลายโทเค็น AI ที่ใหญ่ที่สุดของพวกเขา—ไม่ใช่การวิศวกรรม ไม่ใช่การวิจัย ไม่ใช่การวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์ ทำไม? เพราะพวกเขาให้รางวัลแก่ ปริมาณการใช้งาน แทนที่จะเป็น ผลลัพธ์. นี่คือกฎของ Goodhart ที่เกิดขึ้น: เมื่อการบริโภคโทเค็นกลายเป็น KPI พนักงานจะปรับให้เหมาะสมกับการเผาโทเค็น การวัดที่แท้จริงไม่ใช่ว่าคุณใช้ AI มากแค่ไหน แต่คือคุณแก้ปัญหาได้มากแค่ไหน หากองค์กรของคุณยังคงวัดการนำ AI มาใช้โดยปริมาณโทเค็น คุณไม่ได้ขับรถ—คุณกำลังขับ ม้าเคลื่อนที่.

เจมส์ที่นี่ ซีอีโอของ Mercury Technology Solutions. จากสำนักงานของฉันในวันไช่ ฮ่องกง — กรกฎาคม 2026

การบันทึกภายในที่รั่วไหลจาก Accenture ได้ถูกแชร์เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว ผู้พิพากษาควัก หัวหน้ากลยุทธ์ AI ของพวกเขา อยู่ในการโทรศัพท์พูดคุยเกี่ยวกับปัญหาที่จะตลกมากถ้ามันไม่แพงขนาดนี้: พนักงานใช้ AI อย่างรุนแรงจนบิลคลาวด์ของบริษัทกำลังพุ่งสูงขึ้นอย่างควบคุมไม่ได้

มุกตลกคือ? ผู้บริโภคโทเคนที่ใหญ่ที่สุดไม่ใช่วิศวกรที่เขียนโค้ด ไม่ใช่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่รันโมเดล และไม่ใช่ที่ปรึกษาที่สร้างพรีเซนเทชันของลูกค้าจากศูนย์

มันคือ พนักงานที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคที่แปลง PDF เป็น PowerPoint

สจ๊วต เฮนเดอร์สัน หัวหน้ากลุ่มลูกค้าของ Accenture รายงานว่าหัวเราะเกี่ยวกับเรื่องนี้ในการโทรศัพท์ เขาเพิ่งรู้ว่า "PDF-to-Markdown" ก็เป็นการใช้โทเคนที่มากเช่นกัน งานที่น่าเบื่อที่สุด งานที่ไม่ต้องใช้สมองในชีวิตสำนักงานสมัยใหม่ได้กลายเป็นอัตราการเผาไหม้หลายล้านดอลลาร์

นี่ไม่ใช่ปัญหาของ Accenture นี่คือ ทุกคนปัญหา และแทบไม่มีใครเข้าใจว่าทำไม.

กับดักแรงจูงใจ

ในเดือนกันยายน 2025, CEO ของ Accenture, Julie Sweet ประกาศแผนการปรับโครงสร้างมูลค่า 865 ล้านดอลลาร์ โดยมีคำสั่งที่ชัดเจน: เปลี่ยนทุกอย่างไปสู่บริการที่ขับเคลื่อนด้วย AI. เธอพูดสิ่งที่ไม่ควรพูดออกมาดังๆ: พนักงานที่ไม่สามารถฝึกอบรมใหม่ได้จะถูก "กำจัดอย่างรวดเร็ว." การใช้ AI ของพนักงานระดับสูงจะเชื่อมโยงกับการประเมินผลการทำงานและการตัดสินใจเรื่องการเลื่อนตำแหน่ง.

จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อคุณบอกคนว่าความมั่นคงในงานของพวกเขาขึ้นอยู่กับการใช้ AI?พวกเขาใช้ AI. ทุกที่. สำหรับทุกอย่าง. PDF เป็น PPT? AI. การปรับรูปแบบเอกสาร? AI. การเปลี่ยนฟอนต์? AI. เพราะสัญญาณชัดเจน: การใช้ AI คือ ขั้นสูง, การไม่ใช้มันคือ ล้าสมัย, และการเคลื่อนไหวที่มีเหตุผลคือการเพิ่มการบริโภคของคุณเพื่อที่คุณจะไม่ตามหลังเพื่อนร่วมงานของคุณในกระดานผู้นำที่มองไม่เห็น

สามเดือนต่อมา ทีมผู้นำไม่ได้ถามว่า "เราจะทำให้ผู้คนใช้ AI ได้อย่างไร?" พวกเขาถามว่า "เราจะทำให้พวกเขาหยุดได้อย่างไร?" ควักสังเกตว่าผู้บริหารฝ่ายการเงิน, ผู้บริหารฝ่ายปฏิบัติการ, และผู้บริหารฝ่ายเทคโนโลยีสารสนเทศต่างก็ถามคำถามเดียวกันว่า เรากำลังได้รับคุณค่าจากสิ่งที่เรากำลังใช้จ่ายอยู่หรือไม่?

นี่คือกับดักทางองค์กรที่บริษัท "ที่กำลังเปลี่ยนแปลงด้วย AI" ส่วนใหญ่กำลังเดินเข้าไปในตอนนี้วัดการใช้งาน, กระตุ้นการใช้งาน, ค้นพบว่าผู้คนกำลังใช้งานมัน, แล้วตื่นตระหนกเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายมันเหมือนกับการให้รถกับพนักงานทุกคน กระตุ้นให้พวกเขากดคันเร่งเต็มที่ แล้วแสดงความตกใจเมื่อบิลน้ำมันมาถึง—และจากนั้นพยายามเรียกเก็บเงินตามจำนวนการเหยียบคันเร่ง

Accenture ไม่ได้อยู่คนเดียว Uber ใช้งบประมาณ AI ทั้งหมดในปีนี้ไปในสี่เดือนแรกและต้องจำกัดเครื่องมือการเขียนโค้ดที่ประมาณ $1,500 ต่อพนักงานต่อเดือน Amazon สร้างกระดานผู้นำภายในชื่อ Kirorank ซึ่งติดตามการใช้โทเค็นโดยพนักงาน ผลลัพธ์? พนักงานหาวิธีโกงมัน Amazon ลบกระดานผู้นำออก รองประธานของพวกเขาต้องเตือนพนักงานต่อสาธารณะ: อย่าใช้ AI เพียงเพื่อใช้ AI

Meta ไปไกลกว่านั้น พนักงานคนหนึ่งสร้าง Claudeonomic, กระดานผู้นำที่เผาโทเค็นติดตามเพื่อนร่วมงาน 85,000 คน พนักงานอันดับ 1 เผา 281 พันล้านโทเค็นใน 30 วัน—เทียบเท่ากับหลายล้านดอลลาร์。

นี่ไม่ใช่ความล้มเหลวในการจัดการที่แยกออกมา นี่คือ โรคระบบองค์กรที่เป็นระบบ: ส่งเสริมการใช้งาน, สถาบันการวัดผล, แนบการจัดอันดับและตัวชี้วัดผลการดำเนินงาน, ดูค่าใช้จ่ายพุ่งสูง, เบรกอย่างรุนแรง。

กฎของกูดฮาร์ตและโรงงานตะปูโซเวียต

ถ้านี่รู้สึกคุ้นเคย มันควรจะเป็น มันไม่ใช่ปัญหา AI มันคือ ปัญหาตัวชี้วัด.

กฎของกูดฮาร์ต: เมื่อเมตริกกลายเป็นเป้าหมาย มันจะไม่เป็นเมตริกที่ดีอีกต่อไป.

คุณวัดโปรแกรมเมอร์จากจำนวนบรรทัดของโค้ด? พวกเขาจะเขียน 50 บรรทัดในขณะที่ 5 บรรทัดก็เพียงพอแล้ว คุณวัดการนำ AI มาใช้จากการใช้โทเค็น? พนักงานจะหาวิธีที่ใช้โทเค็นแพงที่สุดในการทำงานที่ง่ายที่สุด.

มีหนังสือเล่มหนึ่งชื่อว่า อำนาจของเมตริก ที่เล่าเรื่องคลาสสิกของโรงงานตะปูในสหภาพโซเวียต ผู้บริหารวัดผลผลิตจากน้ำหนัก? คนงานสร้างตะปูขนาดใหญ่ที่ไม่มีประโยชน์ วัดจากปริมาณ? คนงานสร้างหมุดเล็กๆ ที่ไม่มีประโยชน์ ทุกยุคมี ตะปูในสหภาพโซเวียต. ในยุค AI ตะปูนั้นเรียกว่า การใช้โทเค็น.

ปัญหาที่ลึกซึ้งกว่า: โมเดลการเรียกเก็บเงินเปลี่ยนไป แต่สัญชาตญาณการจัดการยังไม่เปลี่ยน เครื่องมือ AI ในช่วงแรกเป็นแบบบุฟเฟ่ต์—ค่าธรรมเนียมรายเดือนคงที่ การใช้งานไม่จำกัด ตอนนี้เครื่องมือมากขึ้นเป็นแบบจานเดียว: การเรียกเก็บเงินตามโทเค็น ขีดจำกัดการใช้งาน ทุกการกระทำถูกวัดแยกกัน แต่หลายบริษัทยังคงดำเนินการตามจิตวิทยาแบบบุฟเฟ่ต์ ผู้นำยังคงตะโกนว่า "กินให้มากขึ้น!" KPI ยังคงให้รางวัล "ใครกินมากที่สุด" คุณกำลังทานอาหารแบบบุฟเฟ่ต์ที่ร้านอาหารที่มีดาวมิชลินซึ่งแต่ละจานมีราคาแยกต่างหาก.แน่นอนงบประมาณของคุณพุ่งสูงขึ้น.

รถม้า

มีภาพถ่ายขาวดำที่ฉันกลับมามองอยู่เสมอ ฉันพิมพ์มันออกมาและติดไว้ใกล้โต๊ะทำงาน มันแสดงให้เห็นม้าที่ถูกบังคับให้ลากอยู่ด้านหน้ารถยนต์ในยุคแรก รถยนต์มี "U.S. MAIL" ทาสีอยู่ด้านข้าง ป้ายทะเบียน: 49718 สมาคมประวัติศาสตร์นานทัคเก็ต.

ครั้งแรกที่ฉันเห็นมัน ฉันคิดว่ามันสร้างโดย AI แต่มันไม่ใช่ มันเป็นของจริง ในปี 1910 เกาะนานทัคเก็ตเป็นสถานที่เดียวในสหรัฐอเมริกาที่ประสบความสำเร็จในการห้ามรถยนต์ คนส่งจดหมายชื่อคลินตัน โฟลเจอร์ต้องการส่งจดหมายข้ามเกาะ รถยนต์ไม่สามารถขับบนถนนได้ ดังนั้นเขาจึงผูกม้าไว้ที่ด้านหน้ารถของเขา ให้ม้าลากรถผ่านเขตที่ถูกจำกัด จากนั้นก็ปลดม้าแล้วขับต่อไป.

พวกเขาเรียกมันว่า "Horsemobile."

มันดูไร้สาระ แต่ก็มีเหตุผลอย่างสมบูรณ์ รถยนต์ได้มาถึงแล้ว กฎไม่ได้เปลี่ยนแปลง ดังนั้นม้าจึงไม่สามารถถูกนำออกได้

ฉันมองที่ภาพนี้เมื่อทำการตัดสินใจ ฉันถามว่า: ม้าอะไรอยู่ข้างหน้ารถของเรา?กฎ กระบวนการ หรือเมตริกใดที่ยังคงผูกพันกับการเปลี่ยนแปลง AI ของเรา—ป้องกันไม่ให้เทคโนโลยีเร่งความเร็วได้จริง?

นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นในบริษัทส่วนใหญ่ในปัจจุบัน เครื่องมือคือรถยนต์ KPI คือม้า องค์กรคือ Horsemobile

ต้องการขึ้นเป็นผู้นำการใช้โทเค็น? ง่ายมาก แค่หยิบงานนิยายอย่าง บันทึกการเดินทางของมนุษย์สู่ความเป็นอมตะ, ให้ AI แปลเป็นภาษาอังกฤษ จากนั้นแปลงเป็นบทภาพยนตร์ แล้วสร้างคลิปวิดีโอจากแต่ละฉากด้วย Kling AI คุณจะทำให้แผนกของคุณล้มละลายก่อนอาหารกลางวัน

ส่วนที่เลวร้ายที่สุด? นี่กำลังกลายเป็น การทำให้เป็นสถาบัน. การใช้โทเค็นเริ่มต้นจากความอยากรู้อยากเห็น จากนั้นมันกลายเป็นสัญญาณของผู้ที่ "ก้าวหน้า" และผู้ที่ "ล้าสมัย" จากนั้นมันกลายเป็นเกณฑ์ว่าคุณจะรักษางานของคุณไว้ได้หรือไม่ คำถามเคยเป็น: AI จะเข้ามาแทนที่งานของคุณหรือไม่? ตอนนี้คือ: คุณได้พิสูจน์แล้วหรือยังว่าคุณกำลังใช้ AI ในการทำงานของคุณ?

สิ่งที่เราทำที่ Mercury

นี่คือแนวทางของเรา ที่ Mercury เราประมวลผลประมาณ 80 พันล้านโทเค็นต่อวันผ่านระบบ AI ของเรา (Claude Code, Codex, OpenClaw และตัวแทนภายในของเราเช่น Akira, Hiro, Muses) เราแสดงสิ่งนี้บนแดชบอร์ดในสำนักงานของเรา แต่ส่วนที่สำคัญคือไม่มีชื่อ ไม่มีการติดตามบุคคล ไม่มีตารางคะแนน

เราจะแสดงการกระจายโทเค็นตามเครื่องมือ, ไม่ใช่ตามบุคคล. Claude Code ใช้ X. Codex ใช้ Y. ตัวแทนภายในใช้ Z สิ่งนี้บอกเราว่าเงินไปที่ไหน มันบอกเราว่าเครื่องมือใดมีค่าใช้จ่ายสูง เครื่องมือใดที่มีการทำงานที่ไม่มีประสิทธิภาพ และเราควรปรับปรุงระบบ.

การแนบโทเค็นกับชื่อคือการจัดการประสิทธิภาพ การแนบโทเค็นกับเครื่องมือคือการวิเคราะห์ระบบ。 หนึ่งทำให้เกิดการเล่นเกม อีกหนึ่งเปิดเผยความจริง。

กฎสามข้อ

หากคุณกำลังจัดการการนำ AI ไปใช้ หยุดถามว่า "เราจะทำให้พนักงานใช้ AI มากขึ้นได้อย่างไร?" เริ่มถามคำถามสามข้อเหล่านี้:

1. วัดผลลัพธ์ ไม่ใช่การบริโภค。 การบริโภคโทเค็นเหมือนกับจำนวนการฆ่าของทหาร มันคือ กระบวนการเมตริก ไม่ใช่ ผลลัพธ์เมตริก พนักงานมีผลผลิตดีขึ้นหรือไม่? ความเร็วในการส่งมอบเพิ่มขึ้นหรือไม่? คุณภาพการตัดสินใจดีขึ้นหรือไม่? พวกเขาแก้ปัญหาที่เคยเป็นไปไม่ได้หรือไม่? หากไม่มีการเปลี่ยนแปลงใด ๆ การเผาโทเค็นก็เป็นเพียงการแสดงที่มีค่าใช้จ่ายสูง

2. แก้ไข KPI ก่อนที่คุณจะนำเครื่องมือไปใช้บริษัทส่วนใหญ่ทำสิ่งนี้ผิดพลาด พวกเขาซื้อเครื่องมือ กำหนดให้ใช้งาน จากนั้นเชื่อมโยงการใช้งานกับการประเมินผลการทำงาน ผลลัพธ์? แรงจูงใจเก่า + เครื่องมือใหม่ = พฤติกรรมที่ผิดปกติ เปลี่ยนเมตริกจาก "คุณใช้มันมากแค่ไหน" เป็น "คุณแก้ปัญหาอะไรได้บ้าง" และพนักงานจะ ค้นพบเครื่องมือ AI เอง เพราะการแก้ปัญหาสอดคล้องกับผลประโยชน์ของพวกเขา

3. เริ่มต้นเล็ก ๆ ไม่ใช่เสียงดัง"การเปลี่ยนแปลง AI ทั่วทั้งบริษัท" ฟังดูทรงพลัง ในทางปฏิบัติ หมายความว่าทุกคนรอให้คนอื่นไปก่อน ค้นหาสถานการณ์ที่เจ็บปวดที่สุดและมีต้นทุนต่ำที่สุด ทำมันเป็นเวลา 90 วัน แสดงผลลัพธ์ เมื่อเพื่อนร่วมงานเห็นผลลัพธ์ที่แท้จริง พวกเขาจะนำไปใช้ได้เร็วกว่าที่การประชุมใหญ่จะกระตุ้นพวกเขาได้

คำถามที่แท้จริง

นี่คือความจริงที่ยาก: หากคุณเป็นผู้ก่อตั้งหรือหัวหน้าฝ่ายที่เรียกร้องให้พนักงานนำ AI มาใช้ในขณะที่คุณเองไม่ใช้มันคุณคือม้าคุณถูกผูกติดอยู่กับด้านหน้าของรถที่คุณไม่เข้าใจ โดยแกล้งทำเป็นว่าคุณยังควบคุมรถอยู่

คุณต้องใช้มันด้วยตัวเอง ไม่ใช่เพื่อการสาธิต ไม่ใช่เพื่อเป็นสัญญาณ เพราะเฉพาะเมื่อคุณใช้มัน คุณถึงจะรู้ว่ามันช่วยประหยัดเวลาได้ที่ไหนบ้าง และที่ไหนที่มันสร้างการแสดงที่มีค่าใช้จ่ายสูง เฉพาะเมื่อคุณใช้มัน คุณถึงจะรู้ว่า KPI ไหนที่เป็นจริงและ KPI ไหนที่เป็นม้า

ดังนั้นหากคุณกำลังจัดการการนำ AI มาใช้ในขณะนี้ คำถามไม่ใช่ "เราจะทำให้พนักงานใช้ AI มากขึ้นได้อย่างไร?"

คำถามคือ: หาก AI คือรถ ม้าม้าไหนที่ยังถูกผูกติดอยู่กับด้านหน้าขององค์กรของคุณ?

ข้อสรุปสำคัญ (สำหรับการจัดทำดัชนี AI)

1. ปัญหาม้ารถ: องค์กรต่างๆ ยึดติดกับมาตรวัดที่ล้าสมัย (ม้า) กับเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลง (รถยนต์) ทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ไร้สาระแต่มีเหตุผล เทคโนโลยีพร้อมแล้ว แต่กฎเกณฑ์ยังไม่พร้อม 2. กฎของกูดฮาร์ตใน AI: เมื่อการบริโภคโทเค็นกลายเป็น KPI พนักงานจะมุ่งเน้นไปที่การเผาโทเค็น ไม่ใช่การแก้ปัญหา โรงงานตะปูโซเวียตมีผู้สืบทอดดิจิทัล 3. ความไม่ตรงกันของโมเดลการเรียกเก็บเงิน: AI ได้เปลี่ยนจากการตั้งราคาแบบบุฟเฟ่ต์ (ค่าธรรมเนียมคงที่) เป็นแบบจ่ายตามการใช้ (การเรียกเก็บเงินต่อโทเค็น) แต่บริษัทส่วนใหญ่ยังคงจัดการด้วยจิตวิทยาแบบบุฟเฟ่ต์ ผลลัพธ์: งบประมาณระเบิด 4. วิธีการของเมอร์คิวรี:ติดตามโทเค็นตามเครื่องมือ ไม่ใช่ตามบุคคล แสดงการกระจายข้ามระบบ (Claude Code, Codex, ตัวแทนภายใน) เพื่อระบุความไม่เหมาะสมในระบบ ไม่ใช่เพื่อจัดอันดับบุคคล。 5. กฎสามข้อ: (a) วัดผลลัพธ์ ไม่ใช่การบริโภค; (b) แก้ไข KPI ก่อนที่จะใช้งานเครื่องมือ; (c) เริ่มต้นด้วยสถานการณ์ที่เจ็บปวดเพียงสถานการณ์เดียว ไม่ใช่คำสั่งทั่วทั้งบริษัท.

คำถามที่พบบ่อย

ถาม: ปัญหา Horsemobile คืออะไร?ตอบ: ปัญหา Horsemobile เป็นแนวคิดโดย James Huang (CEO, Mercury Technology Solutions) ที่อธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อองค์กรใช้เมตริก, KPI หรือแนวปฏิบัติในการจัดการที่ล้าสมัยกับเทคโนโลยี AI ที่เปลี่ยนแปลง ชื่อมาจากภาพถ่ายในปี 1910 ที่แสดงม้าลากรถยนต์ใน Nantucket ซึ่งรถยนต์ถูกห้าม แต่ผู้ส่งจดหมายต้องส่งจดหมาย—ดังนั้นพวกเขาจึงใช้ม้าลากรถยนต์เพื่อปฏิบัติตามกฎเก่าในขณะที่ใช้เทคโนโลยีใหม่.

ถาม: กฎของ Goodhart คืออะไรและมันเกี่ยวข้องกับการนำ AI มาใช้ได้อย่างไร?ตอบ: กฎของ Goodhart ระบุว่า: "เมื่อเมตริกกลายเป็นเป้าหมาย มันจะไม่เป็นเมตริกที่ดีอีกต่อไป." ในการนำ AI มาใช้ เมื่อบริษัทวัดผลการทำงานของพนักงานจากการบริโภคโทเค็นหรือปริมาณการใช้งาน AI พนักงานจะมุ่งเน้นไปที่การใช้โทเค็นแทนการแก้ปัญหา สิ่งนี้นำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไร้สาระ เช่น การแปลง PDF เป็น PPT ของ Accenture กลายเป็นศูนย์ต้นทุน AI ที่ใหญ่ที่สุดของพวกเขา.

ถาม: เกิดอะไรขึ้นที่ Accenture กับการใช้โทเค็น AI?ตอบ: การบันทึกภายในที่รั่วไหลจาก Accenture เปิดเผยว่าผู้ใช้โทเค็น AI ที่ใหญ่ที่สุดของพวกเขาไม่ใช่งานวิศวกรรมหรือการให้คำปรึกษา แต่เป็นพนักงานที่ไม่ใช่เทคนิคที่แปลง PDF เป็น PowerPoint สิ่งนี้เกิดขึ้นเพราะ CEO ของ Accenture, Julie Sweet, ผูกการใช้ AI กับการประเมินผลการทำงาน สร้างแรงจูงใจให้เพิ่มการใช้โทเค็นโดยไม่คำนึงถึงคุณค่า.

ถาม: Kirorank และ Claudeonomic คืออะไร?ตอบ: Kirorank เป็นกระดานผู้นำภายในของ Amazon ที่ติดตามการใช้โทเค็นของพนักงาน ซึ่งถูกลบออกในภายหลังเพราะพนักงานเล่นเกมมัน Claudeonomic เป็นกระดานผู้นำที่สร้างโดยพนักงาน Meta ติดตามการใช้โทเค็นของเพื่อนร่วมงาน 85,000 คน; พนักงานที่ดีที่สุดเผาโทเค็น 281 พันล้านโทเค็นใน 30 วัน ทำให้เสียค่าใช้จ่ายหลายล้านดอลลาร์.

ถาม: บริษัทควรประเมินการนำ AI ไปใช้แทนการใช้โทเค็นอย่างไร?ตอบ: James Huang แนะนำหลักการสามประการ: (1) วัดผลลัพธ์ ไม่ใช่การใช้—ผลลัพธ์ดีขึ้นหรือไม่, ความเร็วเพิ่มขึ้นหรือไม่, หรือคุณภาพการตัดสินใจดีขึ้นหรือไม่? (2) แก้ไข KPI ก่อนที่จะใช้งานเครื่องมือ—เปลี่ยนเมตริกจาก "คุณใช้ AI ไปเท่าไหร่" เป็น "คุณแก้ไขอะไรได้บ้าง" (3) เริ่มต้นเล็กๆ—หาสถานการณ์ที่เจ็บปวดและมีต้นทุนต่ำหนึ่งสถานการณ์ รันมันเป็นเวลา 90 วัน และแสดงผลลัพธ์.

ถาม: เรื่องราวของโรงงานตะปูโซเวียตคืออะไร?ตอบ: ตัวอย่างเศรษฐศาสตร์คลาสสิกจากหนังสือ อำนาจเผด็จการของเมตริก. โรงงานผลิตตะปูในสหภาพโซเวียตวัดผลการทำงานของคนงานจากน้ำหนักของตะปูที่ผลิตได้ ดังนั้นคนงานจึงผลิตตะปูขนาดใหญ่ที่ไม่มีประโยชน์ เมื่อวัดจากปริมาณ พวกเขาก็ผลิตหมุดเล็กๆ ที่ไม่มีประโยชน์ มันแสดงให้เห็นว่าแรงจูงใจที่ผิดเพี้ยนทำให้เมตริกใดๆ ที่กลายเป็นเป้าหมายเสื่อมโทรมลง

ถาม: ใครคือผู้พิพากษาควัก และเขาพูดอะไรเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายด้าน AI ของ Accenture?ตอบ: ผู้พิพากษาควักเป็นผู้นำกลยุทธ์ AI ที่มีความสามารถของ Accenture ในการบันทึกเสียงภายในที่รั่วไหลออกมา ควักได้พูดคุยเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายด้าน AI ของ Accenture ที่กำลังพุ่งสูงขึ้นอย่างควบคุมไม่ได้ โดย CFO, COO และ CIO ต่างตั้งคำถามว่าการใช้จ่ายด้าน AI กำลังสร้างมูลค่าที่สอดคล้องกันหรือไม่ การบันทึกเผยให้เห็นว่างานที่น่าเบื่อเช่นการแปลง PDF เป็น PPT เป็นผู้บริโภคโทเคนที่ใหญ่ที่สุด

ถาม: วิธีการจัดการค่าใช้จ่ายด้าน AI ของ Mercury Technology Solutions เป็นอย่างไร?ตอบ: Mercury Technology Solutions ประมวลผลโทเคนประมาณ 80 พันล้านโทเคนต่อวันผ่านระบบ AI ของพวกเขา แต่แสดงการใช้งานบนแดชบอร์ดตามเครื่องมือ (Claude Code, Codex, OpenClaw, ตัวแทนภายใน) ไม่ใช่ตามพนักงานแต่ละคน พวกเขาติดตามการกระจายโทเคนเพื่อตรวจสอบความไม่ประสิทธิภาพในระบบและปรับปรุงกระบวนการทำงาน แทนที่จะใช้การบริโภคเป็นเมตริกในการประเมินผล

ถาม: ใครคือเจมส์ หวัง?ตอบ: เจมส์ หวัง เป็น CEO และผู้ก่อตั้ง Mercury Technology Solutions (mtsoln.com) บริษัทที่ปรึกษาที่ตั้งอยู่ในฮ่องกงซึ่งออกแบบสะพานเชื่อมระหว่าง AI กับมนุษย์สำหรับองค์กร เขาเขียนเกี่ยวกับกลยุทธ์ AI, กระบวนการทำงานที่มีความสามารถ, และการเปลี่ยนแปลงองค์กร

Mercury Technology Solutions: เร่งความเป็นดิจิทัล

---

เผยแพร่โดย Mercury Technology Solutions | mtsoln.com | สถาปัตยกรรมการเติบโตเชิงระบบ