Directorul financiar al OpenAI, Sarah Friar, îndeamnă companiile să renunțe la valorile pe care le-au folosit de zeci de ani pentru a evalua software-ul și pentru a adopta un nou criteriu pentru inteligența artificială - unul construit pe baza muncii finalizate, mai degrabă decât a numărului de oameni care folosesc un instrument.

Într-o postare pe blog publicată vineri, 17 iulie 2026, și elaborată într-o postare pe LinkedIn raportată de Axios, Fortune și CFO Dive, Friar a introdus ceea ce ea numește o abordare „inteligență utilă pe dolar”. Argumentul de bază: valorile care au definit era SaaS — locuri, utilizatori activi, reînnoiri — nu reușesc să capteze valoarea pe care o creează AI. Pentru o analiză continuă a modului în care întreprinderile se confruntă cu economia AI, urmăriți acoperirea industriei AI.

Cele patru întrebări

Friar propune ca organizațiile să judece valoarea AI răspunzând la patru întrebări:

1. AI finalizează munca care contează?
2. Cat costă fiecare sarcină reușită?
3. Pot oamenii să depindă de rezultat?
4. Fiecare dolar AI produce mai multă valoare pe măsură ce utilizarea crește?

„De ani de zile, software-ul a fost măsurat prin adoptare: locuri, utilizatori activi, reînnoiri”, a scris Friar pe LinkedIn. „AI este diferit – trebuie măsurat prin munca realizată”.

Încadrarea reformează consumul de simboluri – cantitatea de procesare AI pentru care o companie plătește – nu ca un cost care trebuie redus la minimum, ci ca materie primă care devine valoroasă doar atunci când se transformă în producție utilizabilă. „Jetoanele creează valoare atunci când se transformă în muncă pe care oamenii o pot folosi”, a scris ea, susținând că, pe măsură ce modelele devin mai capabile, pot îndeplini sarcini mai lungi, în mai mulți pași, care mențin contextul, raționalizează instrumentele și se adaptează pe măsură ce merg.

De ce OpenAI face acest lucru acum

Pitch-ul aterizează într-un moment inconfortabil pentru industria AI. Se estimează că cheltuielile la nivel mondial pentru AI vor ajunge la 2,59 trilioane de dolari în 2026, o creștere de 47% de la an la an, potrivit cifrelor Gartner citate de CFO Dive. Cu toate acestea, dovezile că cheltuielile sunt răsplătite rămân subțiri. Un studiu PwC lansat în ianuarie a constatat că doar 12% dintre directori executivi au declarat că AI a adus beneficii atât de costuri, cât și de venituri. Alte 33% au raportat câștiguri fie în costuri, fie în venituri, în timp ce 56% au declarat că nu au observat niciun beneficiu financiar semnificativ până acum.

Acest decalaj produce frustrare vizibilă în vârful scării corporative. CEO-ul Palantir Alex Karp a declarat recent pentru CNBC că mulți lideri de afaceri s-au „obosit” de economia modelelor mari de limbă, punând la îndoială dacă creșterea costurilor cu simboluri se traduce în profituri – comentează Karp în timp ce promova propria tehnologie a Palantir și a fost recunoscut ca fiind motivat din punct de vedere comercial.

Pentru OpenAI, care vinde jetoanele în cauză, reformularea conversației în jurul rezultatelor, mai degrabă decât a consumului, este vitală din punct de vedere strategic. Dacă clienții măsoară succesul în funcție de munca realizată, atunci a plăti mai mult pentru un model de frontieră care finalizează o sarcină complexă în mod fiabil arată ca eficiență, nu ca risipă.

O schimbare de la mentalitatea privind locurile și reînnoirile

Ideea „inteligență utilă per dolar” se aliniază cu o regândire mai amplă a modului în care ar trebui evaluată și măsurată AI. Software-ul tradițional pentru întreprinderi a fost vândut pe loc; Prețurile AI bazate pe utilizare încalcă acest model, deoarece un singur loc poate consuma acum cantități foarte diferite de calcul, în funcție de sarcină. Cele patru întrebări ale lui Friar cer efectiv cumpărătorilor să construiască contabilitate internă în jurul sarcinilor finalizate și costului pe sarcină reușită - un număr mult mai greu de urmărit decât numărul de angajați, dar unul care reflectă ceea ce face tehnologia de fapt.

Nu toată lumea este convinsă că noul criteriu favorizează cumpărătorii. Criticii notează că „munca realizată” este alunecoasă de definit și de auditat și că furnizorii au toate stimulentele pentru a clasifica rezultatele AI ca fiind de succes. Fiabilitatea – a treia întrebare a lui Friar – este deosebit de greu de măsurat atunci când modelele produc răspunsuri încrezătoare, dar incorecte, fenomenul cunoscut sub numele de halucinație. Fără verificare independentă, metrica riscă să devină mai degrabă un instrument de marketing decât un mecanism de responsabilitate.

Cu toate acestea, propunerea reflectă o schimbare reală în conversație. După doi ani de măsurători de adoptare fără suflare, directorii cer dovezi că cheltuielile cu inteligența artificială își câștigă susținerea. Companiile care pot răspunde la cele patru întrebări ale lui Friar cu date – indiferent dacă folosesc modelele OpenAI sau ale unui concurent – ​​vor fi cele ale căror bugete supraviețuiesc controlului inevitabil.

Surse

  • CFO Dive, „OpenAI impune un nou criteriu pentru măsurarea investițiilor în inteligența artificială”, 17 iulie 2026
  • Axios, „Exclusiv: CFO OpenAI prezintă un nou mod de a măsura valoarea AI”, 17 iulie 2026
  • Fortune, „CFO OpenAI: 4 întrebări care dezvăluie dacă cheltuielile tale cu inteligența artificială dau roade”, 17 iulie 2026

Rămâneți în frunte cu IA pentru întreprinderi

Economia AI este rescrisă în timp real. Marcați pagina noastră de pornire pentru cea mai recentă acoperire de afaceri AI.

Citiți mai multe știri AI →