L'intelligenza artificiale "tokenmaxxing" trasforma la produttività in una competizione costosa.

Dimenticatevi di arrivare in anticipo o di lavorare durante la pausa pranzo. Nel 2026, il successo professionale sarà sempre più legato alla capacità dei lavoratori di utilizzare l'intelligenza artificiale in modo proattivo.

I dirigenti di aziende come Amazon, Disney e Meta stanno ora monitorando l'attività dei dipendenti relativa all'intelligenza artificiale attraverso dashboard interne, classifiche e metriche di utilizzo.

In Meta, i dipendenti hanno gareggiato in una classifica che individua i 250 dipendenti più attivi, misurati in base al numero di "token" di intelligenza artificiale che consumano. I token rappresentano frammenti di testo elaborati dai sistemi di intelligenza artificiale.

Disney utilizza una piattaforma simile per monitorare l'adozione dell'IA, mentre Amazon ha incoraggiato un uso diffuso dell'intelligenza artificiale, al punto che, secondo alcune fonti, alcuni dipendenti starebbero gonfiando i dati assegnando compiti non necessari agli strumenti di IA.

La pratica emergente, soprannominata "tokenmaxxing", è diventata una misura performativa della produttività, anche quando i risultati sono difficili da quantificare.

Un lavoratore del settore tecnologico l'ha paragonato al tracciamento della segatura in un cantiere, affermando che segnala l'attività piuttosto che un risultato significativo.

Ma la strategia si sta rivelando costosa. Mentre le aziende spingono lavoratori Per massimizzare l'utilizzo dell'IA, i budget IT sono messi a dura prova dall'aumento vertiginoso dei costi di calcolo legati ai grandi modelli linguistici.

La pressione finanziaria è già visibile nelle principali aziende.

Il responsabile tecnologico di Uber, Praveen Neppalli Naga, ha rivelato ad aprile che l'azienda ha esaurito il suo budget annuale per l'intelligenza artificiale in meno di quattro mesi, a causa della forte domanda di strumenti di programmazione come Claude Code.

Andrew Macdonald, direttore operativo di Uber, ha poi affermato che i rendimenti erano incerti, aggiungendo:

"È molto difficile tracciare un collegamento tra una di queste statistiche e dire: 'OK, ora stiamo effettivamente producendo il 25% in più di funzionalità utili per i consumatori'."

Danny Quilton, partner di Capacitas, società di consulenza tecnologica di RedMonk, ha affermato che la reazione all'interno di alcune aziende è stata estrema, dichiarando:

"Un direttore finanziario è caduto dalla sedia quando ha visto la prima fattura."

Sebbene gli strumenti di intelligenza artificiale per i consumatori come ChatGPT siano spesso gratuiti o basati su abbonamento, i sistemi aziendali vengono in genere fatturati in base al numero di token utilizzati. Una singola query può costare pochi centesimi, ma su larga scala l'utilizzo può raggiungere milioni o miliardi di token.

Le attività più complesse comportano un aumento vertiginoso dei costi. Una semplice domanda potrebbe richiedere solo pochi token, mentre la generazione di report o codice può consumarne migliaia per ogni richiesta.

Secondo gli analisti, anche i modelli con un prezzo di circa 4 sterline per milione di token stanno diventando costosi su scala aziendale, soprattutto perché gli ingegneri implementano sistemi "agente" automatizzati che funzionano continuamente in background.

Alcuni team ora utilizzano sciami di agenti di intelligenza artificiale che analizzano i dati durante la notte o scrivono e testano il codice in modo autonomo.

Questi sistemi sono spesso gestiti a loro volta da ulteriori agenti di intelligenza artificiale, moltiplicandone ulteriormente l'utilizzo.

Boris Cherny, responsabile di Claude Code presso l'azienda di intelligenza artificiale Anthropic, afferma di gestire personalmente centinaia di agenti contemporaneamente per attività di programmazione.

Nel frattempo, Peter Steinberger, che ha venduto il suo strumento di intelligenza artificiale OpenClaw a OpenAI, avrebbe speso 1 milione di sterline in un solo mese per l'utilizzo di token, con costi coperti dal suo datore di lavoro.

amministratore delegato di Nvidia Jensen Huang ha sostenuto che l'utilizzo dell'IA dovrebbe essere proporzionale agli stipendi:

"Se quell'ingegnere da 500,000 dollari non ha consumato almeno 250,000 dollari in token, la cosa mi allarmerà seriamente."

Nvidia, i cui chip alimentano gran parte di questa infrastruttura, trarrà vantaggio dalla crescente domanda di potenza di calcolo in tutto il settore.

Tuttavia, gli esperti avvertono che l'utilizzo dei token è un indicatore inadeguato della produttività.

James Governor, fondatore della società di consulenza tecnologica RedMonk, ha dichiarato:

“Se dici a tutti di bruciare un mucchio di token, allora brucerai un mucchio di token. Ma non è una misura valida della produttività.

"La maggior parte delle organizzazioni non si trova in una situazione in cui può realisticamente permettersi di spendere somme del genere per una produttività non comprovata."

Anche i costi stanno aumentando rapidamente.

Le ricerche suggeriscono che il prezzo dei token è quasi raddoppiato dall'inizio del 2026, con un aumento del 26% da maggio, a fronte della crescente domanda di modelli avanzati.

I sistemi basati su agenti sono uno dei principali motori di questa crescita, poiché richiedono una potenza di calcolo notevolmente superiore rispetto alle interazioni standard con i chatbot.

Questi costi crescenti stanno costringendo alcune aziende a riconsiderare il proprio approccio.

Andrea Zimmerman, dirigente di Target, ha affermato che gli elevati costi dell'intelligenza artificiale stanno spingendo la catena di negozi a "rivalutare la nostra strategia".

Anche l'amministratore delegato di Duolingo, Luis von Ahn, ha fatto marcia indietro rispetto ai piani precedenti di valutare il personale in base all'utilizzo dell'intelligenza artificiale, affermando che non avrebbe "costretto" i dipendenti a utilizzare questa tecnologia.

Allo stesso tempo, alcune aziende stanno cercando di compensare la spesa per l'IA riducendo i costi in altri settori.

Meta ha recentemente ridotto il proprio organico di circa 8,000 unità, mentre Uber ha rallentato le assunzioni per bilanciare la crescente spesa per l'intelligenza artificiale.

Gli analisti di Goldman Sachs stimano che la spesa per l'intelligenza artificiale legata ai ruoli ingegneristici si stia avvicinando al 10% del costo del lavoro umano, e che la parità potrebbe essere vicina se le tendenze attuali dovessero continuare.

Bola Rotibi, analista di CCS Insight, ha dichiarato:

"Alcune organizzazioni potrebbero inizialmente essere tentate di riorientare le priorità di spesa, spostandole dalle assunzioni all'intelligenza artificiale."

"Ma col tempo, questo equilibrio verrà riconsiderato, poiché i leader richiederanno collegamenti più chiari tra la spesa per l'IA e i risultati comprovati."

In definitiva, la domanda che si pongono molte aziende è se il "tokenmaxxing" rappresenti una reale produttività o semplicemente una costosa forma di segnalazione in un'economia dell'IA in rapida espansione.