Rippling investe milioni in AI e lancia uno strumento ROI per i dipendenti.

Rippling Lancia l’AI Spend Console per Monitorare le Spese AI

Rippling, fornitore di software HR, ha recentemente presentato l’AI Spend Console, uno strumento progettato per aiutare le aziende a monitorare e contenere le spese legate all’AI. Tra le sue funzionalità più interessanti c’è la capacità di mappare quanto spendono singoli dipendenti, team e ruoli, nonché valutare la loro reale produttività.

Secondo quanto riportato nel blog aziendale, il tool permette di identificare “quali ingegneri hanno spese elevate in AI, e i cui colleghi frequentemente chiedono loro di rifare il lavoro nelle revisioni del codice”.

La necessità di questo strumento è emersa quando Rippling ha iniziato a investire massicciamente nell’uso dei token all’inizio dell’anno. Durante una riunione del team dirigenziale a marzo, il CFO Adam Swiecicki ha presentato dati che hanno lasciato tutti sorpresi. L’azienda era sulla buona strada per spendere il 40% del budget della testa R&D in token AI, una cifra che corrispondeva a milioni di dollari e a una buona parte della compensazione pagata ai dipendenti in questo ambito.

Le spese crescevano del 80% mese su mese, e se questo trend fosse continuato, nel giro di un anno l’importo speso per i token AI sarebbe aumentato al 90% del costo impiegato per i dipendenti di R&D altamente retribuiti. “Eravamo increduli”, ha dichiarato Matt MacInnis, Chief Product Officer di Rippling.

Management ha avviato immediatamente un progetto “urgente” per comprendere queste spese e ciò che stava derivando da esse. Nel lancio pubblicitario di questo nuovo prodotto, Swiecicki è rappresentato mentre gli impiegati raccolgono mazzetti di denaro e li gettano in un distruggidocumenti.

Riconoscere i Modelli di Spesa e l’Efficienza

Un’analisi condotta da Rippling ha svelato che “circa il 10-15% dei nostri dipendenti responsabilizza circa il 60% delle spese totali in AI. Un ingegnere spendeva $50.000 al mese”, ha dichiarato l’azienda nel suo blog. Rippling non intendeva fermare l’uso dell’AI, bensì contenere drasticamente le spese associate.

Per fare ciò, l’azienda ha iniziato a negoziare un limite massimo di spesa con ciascuno degli strumenti utilizzati: Cursor, OpenAI e Anthropic. Durante le negoziazioni, è emerso un problema evidente: i dipendenti tendevano a utilizzare i modelli più recenti e costosi per tutte le attività.

“La verità è che i fornitori di inferenza, come Anthropic e OpenAI, non hanno alcun incentivo a controllare le tue spese. Hanno tutti gli incentivi per far crescere questa spesa e questo è esattamente ciò che fanno”, ha aggiunto MacInnis. Con l’avanzare dell’anno, molte aziende hanno imparato che avevano bisogno di utilizzare più modelli da vari laboratori AI a diversi livelli di prezzo.

Parker Conrad, fondatore e CEO di Rippling, ha notato che, durante le proprie valutazioni interne, Grok di SpaceX si è dimostrato il leader assoluto, mentre “GLM 5.2 è costato l’85% in meno, ma ha prestazioni quasi identiche” rispetto ai modelli di punta. Questo modello cinese è diventato molto popolare tra le aziende tech. Rippling ha anche creato un proprio gateway AI, parte integrante di questo prodotto, per facilitare l’accesso alle soluzioni più in linea con il budget.

L’AI Spend Console genera dashboard che valutano parametri come il numero di richieste giornaliere in relazione all’output di lavoro e alle spese. Grazie a questo strumento, Rippling ha ridotto le spese per i token dal 40% al 15% del budget di personale.

Rippling ha segnalato che nel mese di riferimento, le spese di token hanno toccato i 605 miliardi, ma nel mese di luglio, le spese sono scese al 37% di quelle di aprile, mantenendo l’uso dell’AI inalterato. “Questo perché ora stiamo indirizzando a modelli più efficaci”, osserva MacInnis, sdrammatizzando l’idea di non permettere al team vendite di usare Fable per aggiornamenti grammaticali.

Nonostante le soluzioni tecnologiche siano importanti, Rippling sottolinea l’importanza di riconoscere i dipendenti che usano l’AI in modo efficace. Questi dipendenti vengono quindi nominati “captains dell’AI” e hanno l’incarico di assistere gli altri membri del team. Rippling sta anche lavorando a iniziative per migliorare l’uso dell’AI oltre il team di ingegneria, puntando a snellire le operazioni di onboarding clienti e automazione.

In questo contesto, è essenziale collegare il consumo di token nelle funzioni di G&A e in quelle a contatto con i clienti alla produttività. Se non si riuscisse a stabilire questo legame, l’accesso all’AI potrebbe risultare limitato. Con l’AI Spend Console, Rippling si propone di integrare un modello di accesso che, pur non compromettendo la produttività, mantiene il controllo sulle spese legate all’AI.

Il prodotto è disponibile per gli abbonati HR di Rippling, ma esistono costi aggiuntivi basati sull’utilizzo dell’AI. Può anche essere acquistato come prodotto autonomo integrato con altri sistemi HR. Per saperne di più, visitate il sito ufficiale di Rippling.