Rippling Milyon Dolarlık AI Faturasından Sonra Harcama Takip Aracı Kurdu

HR yazılım sağlayıcısı Rippling, yıl başında yapay zeka kullanımını hızla artırmasının ardından maliyetlerin kontrolden çıkması üzerine bu hafta AI Spend Console adlı yeni ürününü tanıttı. Anti-tokenmaxxing olarak tanımlanan ürün, şirketlerin yapay zeka harcamalarını takip etmesine ve sınırlandırmasına yardımcı olurken, bireysel çalışanların, ekiplerin ve rollerin ne kadar harcama yaptığını ve bu harcamanın gerçek verimliliğe dönüşüp dönüşmediğini haritalandırıyor.
Şirketin blog gönderisinde paylaştığı bilgiye göre araç, hangi mühendislerin yüksek AI harcaması yaptığı halde kod incelemelerinde meslektaşları tarafından sık sık işlerini yeniden yapmalarının istendiğini de gösterecek. Ürünün ortaya çıkış hikayesi ise Rippling'in kendi içinde yaşadığı maliyet şokuna dayanıyor.

Mart Ayındaki Bütçe Şoku ve Yüzde 40'lık Harcama​

Chief Product Officer Matt MacInnis'in TechCrunch'a anlattığına göre dönüm noktası mart ayındaki bir yönetici toplantısı oldu. CFO Adam Swiecicki'nin sunduğu rakam yönetici ekibi şaşkına çevirdi. Rippling, AI tokenlarına Ar-Ge personel bütçesinin yüzde 40'ı kadar harcama yapma yolundaydı. Bu, şirketin o birimdeki çalışanlarına ödediği toplam ücretin yüzde 40'ı kadar bir tutarın tokenlara gittiği anlamına geliyordu ve milyonlarca doları buluyordu. Ar-Ge organizasyonu, çoğu teknoloji şirketinde mühendislik birimine karşılık geliyor.
Harcama ay bazında yüzde 80 oranında büyüyordu. Bu eğilim devam etseydi, bir sonraki yıl şirket AI tokenlarına, yüksek maaşlı Ar-Ge birimi çalışanlarına harcadığı tutarın neredeyse yüzde 90'ı kadar ödeme yapacaktı. MacInnis, "İnanamadık" dedi. Yönetim, harcamayı ve bu para karşılığında ne elde edildiğini anlamak için acil bir proje başlattı. Ürünün lansman reklamında da CFO Swiecicki bir taburede otururken çalışanların deste deste nakit alıp kağıt öğütücüye attığı görülüyor.

Çalışan Bazlı Harcama Haritası ve Verimlilik Ölçümü​

Rippling'in yaptığı analiz, çarpıcı bir yoğunlaşmayı ortaya koydu. Blog gönderisine göre çalışanların yaklaşık yüzde 10-15'i toplam AI harcamasının yaklaşık yüzde 60'ını oluşturuyordu. Hatta bir mühendis ayda 50 bin dolar harcıyordu.
Şirket AI kullanımını durdurmak istemedi, sadece ciddi şekilde dizginlemek istedi. AI Spend Console bu ihtiyaca yanıt olarak panolar üretiyor. Tokenmaxxing günlerinde liderlik tablosu olarak bilinen bu panolar, artık günlük komut sayısı ile iş çıktısı ve harcama gibi özellikleri birlikte puanlıyor. Örneğin mühendislik için yazılan kod satırı ve pull request sayısı ile harcama ilişkilendiriliyor. Şirket, bu sayede hangi çalışanların yüksek harcama yapmasına rağmen verimliliğinin düşük kaldığını veya AI çıktısının kalitesiz olduğunu tespit etmeyi hedefliyor.

En Pahalı Modeli Kullanma Alışkanlığı ve Geçit Çözümü​

Rippling'in ilk bulduğu bariz sorun, çalışanların tüm görevler için varsayılan olarak en yeni ve en pahalı frontier modelleri kullanmasıydı. Şirket hemen kullandığı araçlarla, yani Cursor, OpenAI ve Anthropic ile azami harcama tavanı konusunda pazarlık yaptı.
MacInnis, "Gerçek şu ki Anthropic ve OpenAI gibi çıkarım sağlayıcılarının harcamanızı kontrol etmenize yardımcı olmak için hiçbir teşviki yok. Harcamanın kontrolden çıkması için her türlü teşvikleri var ve tam olarak bunu yapıyorlar. Size harika kullanım içgörüleri sunmuyorlar ve birbirleriyle iş birliği yapmıyorlar" dedi. Bu durumun 2026'nın başlarında yaygın bir sorun olduğunu belirtti.
Yılın sekizinci ayına gelindiğinde şirketler iki şey öğrendi. Birincisi, farklı fiyat noktalarında birden fazla laboratuvardan birden fazla modele ihtiyaç duydukları, buna belki Çin kökenli bir frontier açık ağırlık seçeneğinin de dahil olduğu anlaşıldı. Rippling kurucusu ve CEO'su Parker Conrad, geçen ay şirketin kendi iç kullanımları için yaptığı kıyaslamalarda SpaceX'in Grok'unun genel olarak lider olduğunu ancak Z.ai'nin GLM 5.2 modelinin neredeyse aynı performansı yüzde 85 daha ucuza sunduğunu belirtti. SpaceX artık Grok ve onlarca başka modele erişim sunan Cursor'un da sahibi. Z.ai'nin GLM 5.2'si son dönemde teknoloji şirketleri arasında kodlama görevleri için özellikle favori bir Çin modeli haline geldi, Databricks de bu modeli öne çıkarıyor.
İkincisi, şirketler komutları görev için en iyi ve en uygun maliyetli modele yönlendiren bir AI geçidine ihtiyaç duyduklarını öğrendi. Rippling de aynı sonuca vardı ve bu ürünün bir parçası olan kendi AI geçidini kurdu. MacInnis, halihazırda başka bir geçit kullanan şirketlerin yine de AI Spend Console ürününü kullanabileceğini, ancak harcama yönetimi özelliklerini istiyorlarsa Rippling'in geçidini kullanmaları gerekeceğini söyledi.

Aynı Token Sayısı Daha Düşük Maliyetle Nasıl Kullanıldı​

Bu araç devreye alındıktan sonra Rippling, token harcamasını personel bütçesinin yüzde 40'ından yaklaşık yüzde 15'ine düşürdüğünü açıkladı. Ancak AI kullanımını kısmadı. MacInnis'in paylaştığı verilere göre şirket, CFO'nun uyarı yaptığı ay en yüksek seviye olan 605 milyar token harcamıştı. Temmuz ayında dahili kullanım yine 600 milyar tokene ulaştı, ancak "Temmuz ayındaki token harcamasının maliyeti, Nisan ayındaki token harcamasının maliyetinin yüzde 37'siydi" dedi.
MacInnis, bunun nedenini "Sadece artık daha etkili modellere yönlendirme yapıyoruz" sözleriyle açıkladı ve "Satış ekibinin dil bilgisi güncellemeleri için Fable kullanmasına izin vermiyoruz" diye espri yaptı.

AI Captains Uygulaması ve İnsan Kaynakları Entegrasyonu​

Rippling, teknoloji çözümlerinin tek başına yeterli olmadığını da vurguluyor. Şirket, yapay zekayı etkili kullanan kişileri tespit ederek onları şirketin geri kalanına yardımcı olmakla görevli "AI captains" olarak atadı. Yine de mühendislik dışındaki alanlarda yapay zeka kullanımı halen devam eden bir çalışma. MacInnis, yazılım mühendislerinin şimdiye kadar birincil kullanıcılar olduğunu söyledi.
Şirket, örneğin müşteri onboarding ekipleri için bazı posta verilerini ve veri mutabakat görevlerini otomatikleştirmek üzerinde çalışıyor. Pano daha sonra verimliliği daha fazla müşteri onboarding'i üzerinden ölçecek. MacInnis, "G&A fonksiyonlarında ve müşteriyle temas halindeki fonksiyonlarda token tüketimini verimliliğe bağlayabilmemiz gerekiyor. Bunu yapamazsak, tüm bu şeylerin daha geniş çalışan tabanına sunulması konusunda tüm bahisler kapanır" dedi.
Rippling örnek alınırsa, tokenmaxxing o kadar tersine dönmüş olabilir ki çalışanların AI erişimi artık Slack veya e-posta gibi olmayacak. Şirket verimliliği ölçemezse tüm çalışanlar erişime sahip olmayabilir. Ürün tarafında ise AI Spend Console, Rippling'in İK abonelerine dahil olarak sunuluyor, ancak ek AI kullanımına dayalı maliyetler bulunuyor. Ayrıca bağımsız bir ürün olarak satın alınabiliyor ve başka bir kayıt sistemi olan İK sistemiyle entegre edilebiliyor.

Sıkça Sorulan Sorular​

Rippling'in tanıttığı AI Spend Console nedir?​

AI Spend Console, Rippling tarafından bu hafta tanıtılan ve anti-tokenmaxxing olarak tanımlanan bir üründür. Şirketlerin AI harcamalarını takip edip sınırlandırmasına yardımcı olur, bireysel çalışanların, ekiplerin ve rollerin ne kadar harcama yaptığını ve bunun verimliliğe dönüşüp dönüşmediğini haritalandırır.

Rippling neden böyle bir araç geliştirdi?​

Şirket yıl başında tokenmaxxing'e yöneldikten sonra mart ayında CFO Adam Swiecicki'nin sunumunda AI token harcamasının Ar-Ge personel bütçesinin yüzde 40'ına ulaştığı ve ay bazında yüzde 80 büyüdüğü ortaya çıktı. Bu şokun ardından harcamayı anlamak için acil bir proje başlatıldı ve bu süreçte AI Spend Console doğdu.

Analizde harcama dağılımına ilişkin ne bulundu?​

Rippling'in analizine göre çalışanların yaklaşık yüzde 10-15'i toplam AI harcamasının yaklaşık yüzde 60'ını oluşturuyordu ve bir mühendis ayda 50 bin dolar harcıyordu. Çalışanların varsayılan olarak en yeni ve en pahalı frontier modelleri kullandığı tespit edildi.

AI Spend Console maliyetleri nasıl düşürdü?​

Şirket Cursor, OpenAI ve Anthropic ile harcama tavanı belirledi ve kendi AI geçidini kurarak komutları en uygun maliyetli modele yönlendirdi. Böylece token harcaması personel bütçesinin yüzde 40'ından yaklaşık yüzde 15'ine indi. Temmuzda 600 milyar token kullanılmasına rağmen maliyet, 605 milyar token harcanan nisan ayına göre yüzde 37 seviyesine geriledi.

Ürün nasıl sunuluyor ve kimler kullanabiliyor?​

AI Spend Console, Rippling'in İK abonelerine dahil olarak sunuluyor ancak ek AI kullanımına dayalı maliyetler bulunuyor. Ayrıca bağımsız bir ürün olarak satın alınabiliyor ve başka bir İK kayıt sistemiyle entegre edilebiliyor. Başka bir geçit kullanan şirketler de ürünü kullanabiliyor ancak harcama yönetimi özellikleri için Rippling'in geçidi gerekiyor.