Meta, AI Kullanımını Performans Değerlendirmesinden Çıkardı

30 günde 60,2 trilyon token. Meta'nın bu ilkbaharda ölçtüğü şirket içi yapay zeka tüketimi bu; bir ay sonra sayı 73,7 trilyona çıktı ve şirket iç liderlik tablosunu kaldırdı. 8 Eylül'de The Information'ın ulaştığı bir iç yazışmaya göre Meta artık başka bir şeyi de kaldırıyor: yapay zeka kullanımının mühendis performans değerlendirmelerindeki yerini.

Yazışmada ne var?

Yöneticiler Maher Saba ve Santosh Janardhan'ın imzasını taşıyan notta, yapay zeka gösterge panelleri ve token sayaçlarının bundan sonra performans değerlendirmesine girmeyeceği yazıyor. Yeni ölçüt üç kelime: işin kalitesi, hızı ve karmaşıklığı. Yani bir mühendisin ne kadar model çağırdığı değil, ortaya ne çıkardığı sayılacak.

Bu bir geri adım, çünkü şirket Kasım 2025'te "yapay zeka kaynaklı etki"yi çalışanlardan temel beklenti olarak ilan etmişti. Ölçüm için de sıradışı bir araç kurulmuştu: Anthropic'in Claude'undan esinle "Claudeonomics" adı verilen bir liderlik tablosu, 85 binden fazla çalışanı aylık token tüketimine göre sıralıyor ve ilk 250'yi herkese açık gösteriyordu. En üsttekilere "Token Legend", "Cache Wizard" gibi unvanlar veriliyordu.

Ölçüt neden çöktü?

Sonuç, iktisatta Goodhart yasası olarak bilinen şey: bir ölçüt hedefe dönüştüğünde ölçüt olmaktan çıkar. Çalışanlar tabloda üst sıraya çıkmak için ajanlara aynı anda birden çok görev yaptırdı, gereksiz döngüler kurdu, kısacası token "yaktı". Şirket içinde bunun adı "tokenmaxxing" oldu. CTO Andrew Bosworth daha Nisan'da bir iç notta uyarmıştı: "Kimse sırf kullanmış olmak için yapay zeka aracı kullanmamalı. Her hareket ilerleme değildir ve token kullanımı tek başına etkinin ölçüsü olamaz."

Faturanın kendisi de ikna edici olmuş görünüyor. Aynı habere göre Meta'nın yalnızca iç yapay zeka kullanımı 2026'da milyarlarca dolara yaklaşıyor. Şirket, 2027'den itibaren ekip bazlı bütçeler ve harcamayı tek yerden izleyen "AI Gateway" adlı merkezi bir gösterge paneli devreye alacak. Meta yalnız değil: aynı dönemde Uber ve ServiceNow'un yıllık Anthropic bütçelerini birkaç ayda tükettiği aktarılıyor.

Ayrıntı olarak not edelim: Meta bu kararı aldığı hafta, çalışanlarına yeni kişisel ajanı Muse'u da kullandırmaya başladı; yani kullanım sayacı performanstan çıkıyor ama token tüketen araçlar artıyor.

Bu, KOBİ'ler için ne demek?

Türkiye'de sahada gördüğümüz tablo Meta'nınkinin küçük ölçekli kopyası. "Ekibin yüzde kaçı ChatGPT kullanıyor?" ya da "kişi başı kaç prompt?" gibi benimseme metrikleri yönetim sunumlarında popüler, çünkü ölçmesi kolay. Meta'nın 85 bin kişilik deneyi bu metriklerin nereye vardığını gösteriyor: davranışı değil, sayacı optimize eden bir ekip.

Bizce yapılması gereken üç şey var. Birincisi, yapay zeka kullanımını hiçbir zaman doğrudan performans puanına bağlamamak; ölçülecek şey teklifin kaç günde çıktığı, destek talebinin kaç saatte kapandığı gibi iş sonuçlarıdır. İkincisi, kullanım verisini yine de toplamak, ama teşvik için değil maliyet ve öğrenme için: hangi ekip hangi araçla ne kazandı sorusuna cevap olsun. Üçüncüsü, Meta'nın 2027'ye ertelediği bütçe disiplinini baştan kurmak; API tabanlı bir kurulumda kişi ve proje bazlı harcama limiti, ilk günden ayarlanabilen bir şeydir. Sayaç yarışı 85 bin kişilik bir şirkete pahalıya patladıysa, 15 kişilik bir şirketin bunu denemesine gerek yok.

Kaynaklar: The Information, The Decoder, AI-RTZ (Michael Parekh)