Amazon’un şirket içi raporları, yapay zeka projelerinde maliyet kontrolünün her zaman beklendiği gibi işlemediğini gösteriyor. Belgelerde, bazı girişimlerin ayrılan bütçeleri ciddi biçimde aştığı ve bu sapmaların özellikle token tabanlı kullanım arttıkça büyüdüğü belirtiliyor. Daha önce düşük maliyetle telafi edilebilen hataların, AI modelleri ve ajan tabanlı iş akışlarıyla birlikte çok daha pahalı sonuçlar doğurduğu ifade ediliyor.
En dikkat çekici örnek, yazar bilgilerini Amazon’daki listelemelerle eşleştirmesi planlanan ancak başarısız olan Claude Sonnet dağıtımı oldu. Bu projenin şirkete $1.8 milyon ek maliyet çıkardığı, bunun da başlangıçta ayrılan bütçenin %860 üzerine denk geldiği aktarılıyor. Sorunun yaklaşık beş ay boyunca fark edilmemesi, asıl dikkat çeken noktalardan biri olarak öne çıkıyor.
Benzer şekilde, başka bazı AI projelerinde de kayda değer bütçe aşımları görüldü. Bunlardan biri, ironik biçimde bir finansal denetim aracı geliştirmeyi hedefleyen projede ortaya çıkan $541,000’lık ek maliyet oldu. Bir diğer örnek ise şirketin lojistik ağında teslimat sürelerini azaltmak için tasarlanan sistemde yaşandı; burada da $134,000 ilave harcama oluştu.
Şirket tarafında ise bu durumun yeni bir teknolojiyle çalışmanın doğal sonucu olduğu görüşü öne çıkıyor. Amazon, AI kullanımında deneme, öğrenme ve maliyet verimliliğini iyileştirme sürecinin devam ettiğini savunuyor. Buna göre tekil örneklerin geneli temsil etmediği, farklı ekiplerin AI’ı çeşitli şekillerde kullandığı ve bu süreçte deneyim paylaşımının sürdüğü belirtiliyor.
Öte yandan bu rakamlar mutlak değer olarak yüksek görünse de, Amazon’un ölçeği düşünüldüğünde finansal tabloyu sarsacak seviyede değil. Şirketin son çeyrek gelirinin $181 billion’ın üzerinde olduğu dikkate alındığında, milyon dolar seviyesindeki bu ek AI giderleri toplam gelire göre oldukça sınırlı kalıyor. Yine de konu, büyük şirketlerde bile AI projelerinin doğrudan üretkenlik artışıyla sonuçlanmadığını ve maliyet tarafının yakından izlenmesi gerektiğini gösteriyor.
Bu, Amazon’un iş akışlarında AI kaynaklı sorunlarla ilk karşılaşması değil. Yılın başlarında AWS tarafında, AI kodlama botlarının hatalarıyla ilişkilendirilen birkaç kesinti rapor edilmişti. Şirket daha sonra bu durumu, AI ajanlarının erişim yetkilerini sınırlandırarak ele aldı; yani bu araçlara bağlı oldukları kıdemli mühendislerle aynı izinleri vermemeyi tercih etti.
Amazon’un daha önce çalışanların AI kullanımını öne çıkaran dahili bir sıralama sistemine sahip olduğu, ancak yükselen maliyetler nedeniyle bundan geri adım attığı da belirtiliyor. Sektör genelinde birçok teknoloji şirketi çalışanlarını daha fazla AI kullanmaya yönlendiriyor, ancak bunun başarılı ürün teslimatıyla doğrudan bağlantısı net değil. Özellikle sağlayıcıların abonelikten token başına ücretlendirmeye kaymasıyla birlikte, AI maliyetlerinin haftalar içinde yıllık bütçeleri tüketebilecek seviyeye çıkması daha geniş bir sürdürülebilirlik tartışmasını da beraberinde getiriyor.
