Amazon è l’ultimo big tech a fare i conti con il “tokenmaxxing” dell’IA
Amazon è l’ultima tra le grandi aziende tecnologiche ad ammettere che “IA ovunque, sempre” non è necessariamente una buona strategia. Il colosso dell’e‑commerce ha chiuso un sito sperimentale creato da alcuni dipendenti: una classifica interna basata sull’uso dell’IA chiamata Kirorank. Secondo l’azienda, il tool è rimasto online solo per poche settimane e serviva a confrontare quanto spesso i team utilizzassero strumenti di intelligenza artificiale.
Perché Amazon ha spento Kirorank
Stando al Financial Times, la decisione è arrivata per due motivi principali:
Costi in aumento
Con sempre più reparti che si affidano all’IA, l’utilizzo aggiuntivo – misurato in “token” – ha fatto impennare la spesa.Tokenmaxxing
Alcuni dipendenti avrebbero iniziato a far svolgere all’IA compiti banali solo per far salire il conteggio dei token e scalare la classifica. Tradotto: un sacco di denaro bruciato senza reale valore prodotto.
L’effetto combinato di questi due fattori ha spinto Amazon atagliare gli abusi, eliminando la leaderboard e chiedendo espressamente di smetterla con il tokenmaxxing.
In una nota inviata a CNET, un portavoce ha spiegato: “Kirorank è stata un’iniziativa sperimentale di alcuni dipendenti per mostrare come l’IA possa accelerare il lavoro, non un invito a usarla fine a sé stessa. Non era uno strumento ufficiale approvato e ora è stato dismesso. Continuiamo a puntare sull’adozione dell’IA e sulla condivisione di best practice per favorire innovazione ed efficienza operativa, e siamo orgogliosi di come i team stiano abbracciando questa tecnologia.”
L’avvertimento interno: “Basta usare l’IA per il gusto di farlo”
Che la situazione sarebbe esplosa lo avevano previsto in molti: già a inizio maggio era trapelata una comunicazione di Dave Treadwell, senior vice president di Amazon, che invitava i dipendenti anon usare l’IA solo per far numeronelle classifiche. L’azienda ha chiarito di monitorare i token per valutare costi ed efficienza, ma disconsigliarel’uso di quella metrica per misurare la produttività degli sviluppatori.
Non solo Amazon: il raffreddamento dell’entusiasmo IA
Amazon non è un caso isolato. Anche altre aziende stanno facendo marcia indietro sull’uso disinvolto dell’IA:
- Metaha chiuso a forza, ad aprile, una classifica interna sul consumo di IA dopo fenomeni di tokenmaxxing per conquistare lo status di “Token Legend”.
- In una recente intervista “Rapid Response”,Uberha ammesso difficoltà a giustificare ulteriori spese di IA, dopo che – come rivelato dal CTO Praveen Neppalli Naga in un’intervista virale – l’azienda avrebbeesaurito il budget IA previsto fino al 2026 in un solo trimestre.
- Microsoftha iniziato a cancellare licenze di Claude Code a inizio maggio.
- Secondo il Wall Street Journal, ancheSalesforce,DoorDashe altri nomi importanti sono passati dal “mettiamo l’IA ovunque” alrazionamentodegli strumenti generativi, a fronte di costi in salita e ritorni sotto le attese.
L’uso dell’IA generativa resta ai massimi
Nonostante il ridimensionamento, l’adozione di strumenti generativi continua a crescere.Googleha comunicato che Gemini è passato da 480 trilioni di token al mese (maggio 2025) a3,2 quadrilioni di token al mese(maggio 2026). A trainare l’impennata sono:
- Agentic AIe strumenti di automazione continua
- Tool di codingavanzati
- Soluzioni always‑on come OpenClaw
Queste categorie consumano molti più token rispetto a semplici prompt testuali e risposte di chatbot.
“Non è una sorpresa, e non farà scoppiare la bolla”
Per Jackie Rees Ulmer, preside del College of Business della Ohio University, i tagli non sono inattesi, ma non abbastanza estesi da “far scoppiare la bolla” della generative AI. Il punto, spiega via email, è che man mano che le aziende imparano aselezionare i casi d’uso con valore realerispetto all’uso “tanto per”, la domanda complessiva è destinata a crescere.
Un messaggio simile arriva anche da Will McGough, chief investment officer di Prime Capital Financial, che al Wall Street Journal ha sottolineato come le imprese stiano ancora“trovando la quadra”nel capire dove l’IA sia davvero efficace.
La strada da seguire: competenze umane e applicazioni mirate
Secondo Ulmer, la chiave èformazione mirata: incoraggiare studenti e professionisti ad approfondire le applicazioni dell’IA davvero rilevanti per il proprio settore, senza però dimenticare dirafforzare le competenze umane– dal pensiero critico alla comunicazione – che restano indispensabili per indirizzare la tecnologia verso risultati concreti e sostenibili.
