ريد هوفمان عن tokenmaxxing: الرموز تقيس الانتشار، لا الإنتاجية

ريد هوفمان، مؤسس لينكدإن المشارك وأحد أكثر الأصوات الموثوقة في عالم التكنولوجيا، دخل النقاش حول ما يسمى بـ tokenmaxxing — ظاهرة تم نقاشها بنشاط من قبل المستثمرين والمطورين والمديرين التنفيذيين في الأشهر الأخيرة. يعترف هوفمان بأن تتبع استهلاك الرموز مفيد، لكنه يحذر: إنها ليست مؤشراً مباشراً على القيمة أو الإنتاجية. Tokenmaxxing هي استراتيجية أو موقف ثقافي لزيادة استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي: كلما استهلكت الفريق أو المنتج المزيد من الرموز، كلما كان تطبيق الذكاء الاصطناعي أكثر نشاطاً، وفقاً لهذا المنطق.

في عالم الأعمال، تم اعتماد الفكرة كطريقة مريحة لقياس مدى جدية عمل الشركة مع الذكاء الاصطناعي. يستخدم بعض المديرين التنفيذيين بالفعل "استهلكنا X مليارات رمز هذا الربع" كنظير للمقاييس المتعلقة بالتفاعل في تطبيقات SaaS التقليدية. لكن هذا النهج مثير للجدل.

اتخذ هوفمان موقفاً متوازناً. من جهة، يتفق: النمو في استهلاك الرموز إشارة جيدة على أن أدوات الذكاء الاصطناعي تُستخدم فعلياً، وليست مجرد مشروع تجريبي. بالنسبة للمستثمرين ومديري المنتج، يمكن أن يكون هذا مؤشراً مبكراً على الاعتماد — خاصة في المرحلة التي لم تتراكم فيها المقاييس التقليدية بعد.

من جهة أخرى، يحذر هوفمان من الإفراط في التبسيط. الرموز ليست إيراد، وليست إنتاجية، وليست مقياساً لجودة العمل. يمكن لشركة أن تستهلك أحجاماً ضخمة من الرموز بينما تُنتج محتوى غير مفيد أو تؤتمت عمليات كان يجب تركها للإنسان.

السياق مهم: ماذا بالضبط يتم فعله بهذه الرموز، ما النتيجة التي يتم الحصول عليها في المخرجات، وما القيمة التي يتم إنشاؤها. يشير نقاد tokenmaxxing إلى تناظر تاريخي: تعزيز مشاهدات الصفحات في حقبة ما قبل الإنترنت قبل أن تطور الصناعة فهماً للاحتفاظ بالعملاء وLTV والتحويلات. في البداية، كان الجميع يحسب النقرات — ثم اتضح أن النقرات في حد ذاتها لا تقول شيئاً يذكر.

قد يحدث الشيء نفسه مع الرموز. هوفمان، كمستثمر في رأس المال الاستثماري في Greylock Partners وشخص شهد عدة دورات تكنولوجية، معتاد جيداً على متلازمة "مقاييس الغرور". لهذا السبب فإن تحذيره ليس مجرد تفكير نظري، بل نصيحة عملية: استخدم الرموز كمؤشر بديل للتقييم المبكر للنطاق، لكن قم بناء نظام قياس شامل يتضمن النتائج التجارية.

بالنسبة للشركات التي بدأت للتو في تطبيق الذكاء الاصطناعي، هذا النقاش ذو صلة خاصة. الإغراء بالاعتماد على "نحن نستخدم الذكاء الاصطناعي بنشاط — انظر، كم عدد الرموز" قوي جداً عند مواجهة مجلس الإدارة أو المستثمرين. لكن موقف هوفمان يذكرنا بأن: البساطة في المقياس هي سهولة، لا حقيقة.

ماذا يعني هذا عملياً: إذا كنت تطبق الذكاء الاصطناعي في شركتك — قس ليس فقط استهلاك الرموز، بل أيضاً ما الذي تغير. هل انخفض الوقت المستغرق للمهمة، هل تحسنت جودة المنتج الناتج، ما القرارات التي يتم اتخاذها الآن بشكل أسرع وأرخص؟ الرموز هي مصروف، وليست نتيجة. الخلط بين أحدهما والآخر هو فخ كلاسيكي لكل موجة تكنولوجية جديدة.