Biashara zinazotumia mawakala wa usimbaji wa AI hivi karibuni zinaweza kulipa kiasi cha matumizi ya tokeni za wasanidi programu wao wa AI kama wanavyofanya kwa mishahara ya wasanidi programu wenyewe, kulingana na uchanganuzi mpya wa kuvutia kutoka kwa Gartner ulioripotiwa na CIO.com mnamo Juni 24, 2026.

Utabiri huo, kutoka kwa mchambuzi mkuu mkuu wa Gartner Nitish Tyagi, unaonya kuwa gharama za tokeni za AI zitafikia au kuzidi mshahara wa kila mwezi wa mhandisi wa programu ndani ya miaka miwili ijayo. Utabiri huo unaonyesha mabadiliko ya kimsingi kutoka kwa muundo wa gorofa wa kila kiti cha SaaS ambao biashara zimeutegemea kwa miaka mingi kuelekea bei inayotegemea matumizi, ambapo kila simu ya API, kila upanuzi wa dirisha la muktadha, na kila mtiririko wa kazi unaoendeshwa na wakala huongeza muswada huo. Kwa makampuni ya biashara yanayofuatilia uchumi mpana wa mabadiliko ya sekta ya AI, onyo linaashiria kuwa awamu ya asali ya majaribio ya bei nafuu ya AI inaisha.

Namba zilizo Nyuma ya Onyo

Tyagi alikuwa mwangalifu kufafanua kuwa utabiri wa Gartner unatokana na wastani wa mshahara wa kimataifa wa wasanidi programu wa takriban $2,000 kwa mwezi. Nchini Marekani, ambapo fidia ya kila mwaka ya wasanidi programu mara kwa mara huzidi takwimu sita, matumizi ya tokeni sawa bado hayajafikia usawa. Lakini pengo linafungwa haraka.

"Nimesikia nambari za kutisha kama vile 'Msanidi programu wangu alitumia $20K mwezi uliopita,' au 'Mtumiaji wa biashara alitumia $32K,'" Tyagi aliiambia CIO.com. "Lengo ni kutisha tasnia kuhusu athari za gharama ya tokeni ikiwa haitatawaliwa na kudhibitiwa."

Mlipuko wa gharama unaendeshwa na sababu kadhaa za kubadilishana. Wasanidi programu wanatumia AI generative na zana za usimbaji mawakala kwa kasi ya haraka, na zana hizi hutumia tokeni nyingi zaidi kuliko mwingiliano rahisi unaotegemea gumzo. Mitiririko ya kazi inayoendeshwa na wakala, ambayo inaweza kujiendesha kwa muda mrefu, kutoa matumizi makubwa ya tokeni inaporudiwa kupitia misingi ya kanuni, kudumisha madirisha ya muktadha yaliyojaa, na kupiga simu za API mara kwa mara.

Kwanini Gharama Zinazidi Kudhibitiwa

Sehemu ya tatizo ni muundo. Wachuuzi wa usimbaji wa AI bado hawajawasilisha kile Tyagi anachokiita "uwezo wa uboreshaji wa gharama uliojengwa ndani." Biashara zinalipia uwekezaji wa miundombinu ambayo wachuuzi wanapitia kwa wateja huku wakijaribu kudumisha faida. Matokeo yake ni mandhari ya bei ambayo ni ya giza na inazidi kuongezeka.

Mashirika mengi pia yanakosa ukomavu na mifumo ya utawala ili kubaini kama matumizi yao ya AI yanaleta faida kwenye uwekezaji. Muktadha madirisha huvimba, bajeti huisha mapema kuliko ilivyotarajiwa, na matumizi ya tokeni inakuwa ngumu kuhalalisha. Kuzidisha suala hili, watengenezaji wasio watengenezaji wanazidi kutumia zana za AI kadri wanavyozidi kuzifahamu, na hivyo kuongeza matumizi katika shirika zima.

Labda kinyume chake, Tyagi alibainisha kuwa hakuna "uhusiano wa moja kwa moja" kati ya kiasi cha tokeni ambazo msanidi hutumia na faida zao halisi za tija. Tokeni zaidi haimaanishi kiotomati msimbo bora au uwasilishaji wa haraka.

"Tokenmaxxing haihusiani moja kwa moja na faida ya juu ya tija," Tyagi alisema, "lakini kuongeza matumizi ya ishara ni."

Maagizo ya Gartner kwa Udhibiti wa Gharama

Gartner hawashauri wafanyabiashara kuachana na mawakala wa usimbaji wa AI. Mbali na hilo. Mwongozo wa kampuni unazingatia kuanzishwa kwa utawala na udhibiti wa gharama kabla ya gharama kuongezeka zaidi ya viwango vinavyoweza kurejeshwa.

Miongoni mwa mapendekezo maalum:

  • Weka viwango vya juu vya tokeni. Mashirika yanapaswa kuanzisha vikomo vya matumizi vilivyo wazi na kugeuza kiotomatiki ufuatiliaji wa matumizi ili kupata matumizi yasiyotarajiwa kabla ya kumaliza bajeti.
  • Orodhesha majukumu kulingana na kiwango cha uhuru. Gartner anapendekeza kugawa kazi katika miundo mitatu ya utekelezaji: inayoongozwa na msanidi programu, inayoongozwa na wakala, na inayoongozwa na wakala kikamilifu. Sio kila kazi inayoruhusu utumiaji wa tokeni wa mfano wa mipaka.
  • Njia kwa uchangamano. Majukumu rahisi, ya masafa ya juu yanapaswa kuelekezwa kwa miundo ndogo, ya bei nafuu, na kupanda kwa miundo ya mipakani iliyohifadhiwa kwa kazi ngumu, ya thamani ya juu.
  • Agiza uhandisi wa muktadha. Wasanidi wanapaswa kufunzwa ili kuboresha muktadha wanaotumia AI, ikijumuisha maelezo muhimu pekee na muhtasari inapowezekana ili kupunguza tokeni.

Kipimo Kipya cha Tija

Kipimo cha jadi cha "mistari ya nambari iliyoandikwa" kimepitwa na wakati tangu zana za AI zianze kutoa maktaba nzima ya Python kwa sekunde. Gartner anasema kwamba thamani inapaswa kupimwa kwa ubora, kasi na kuridhika kwa wateja badala ya kiasi cha pato ghafi.

Maswali muhimu ambayo makampuni yanapaswa kuuliza ni pamoja na jinsi wasanidi programu wanaweza kutoa vipengele muhimu kwa haraka, ni muda gani unaopunguzwa kati ya utayarishaji na maoni, na kama usafirishaji wa haraka huku ukidumisha ubora unaleta manufaa ya kweli ya ushindani.

Ushauri wa Tyagi kwa viongozi ni wa kimantiki: usichukulie gharama zinazoongezeka za usimbaji za AI kama sababu ya kuachana na AI, na usigeuke kigeugeu kwa mifano ya vyanzo huria kwa kila kitu. Lengo, alisisitiza, ni kuongeza gharama bila kuathiri thamani ya zana hizi.

Picha pana ya Biashara

Onyo la Gartner linakuja wakati biashara katika tasnia zote zinahama kutoka kwa majaribio ya AI hadi kupelekwa kwa kiwango kikubwa. Makampuni yanadhibiti matumizi na kudai matokeo madhubuti, na utengano kati ya uwekezaji wa AI na mapato yanayoweza kupimika unazidi kuwa wasiwasi wa ngazi ya bodi.

Kwa timu za ukuzaji wa programu haswa, ujumbe uko wazi: enzi ya utumiaji wa ishara za AI isiyo na kikomo sio endelevu. Mashirika ambayo yanashindwa kutekeleza mifumo ya utawala sasa yanahatarisha kupata kwamba zana zao za usimbaji za AI zinagharimu zaidi ya wahandisi waliokusudiwa kuongeza.

---

Kaa Mbele ya Athari za Kiuchumi za AI

Kutoka kwa shinikizo la gharama ya biashara hadi raundi za ufadhili wa dola bilioni, biashara ya AI inasonga haraka. Fuata AI Buzz Wire kwa uchanganuzi wa kina wa nguvu za kifedha zinazounda upya mandhari ya teknolojia.

Soma habari zaidi za AI →