Tokenmaxxing Nedir? Kendi Kendini Yıkmış Olan AI Metrik

30 gün içinde Meta çalışanları, tüketim miktarına göre sıralanan bir iç liderlik tablosu aracılığıyla yaklaşık 60 trilyon AI belirteci harcadı; bu harcama, büyük ölçüde gösteriş amaçlı işler üretmek için muhtemelen 100 milyon doları aştı. Doksan gün sonra liderlik tablosu ortadan kalktı ve şirket, AI kullanımını sıkı bir şekilde kısıtlamaya başladı.

Bu sürece “tokenmaxxing” denir: AI belirteç kullanımını en üst düzeye çıkarmak, bir performans puanı ve verimlilik göstergesi olarak öne çıkarılır. O zamandan beri şirketler derslerini aldı ve bazıları, “tokenminning” olarak adlandırılan bir fenomene aşırı tepki gösterdi: hesaplama maliyetlerini düşürmek için mümkün olduğunca az AI belirteç kullanmak. Her iki yaklaşım da başarısız oluyor çünkü belirteç sayısını AI odaklı büyümenin güvenilir bir göstergesi olarak ele alıyor.

Bu makalede, tokenmaxxing’in gerçekte ne kadara mal olduğunu, mühendislerin bunu nasıl suistimal ettiğini ve sayılarla iyi başa çıkabilen kişilere karşı dayanıklı kurulumunu ele alacağız.

Tokenmaxxing Nedir?

Tokenmaxxing, AI belirteç tüketimini en üst düzeye çıkarma ve daha yüksek kullanımı daha fazla verimlilik veya AI benimsemesinin kanıtı olarak değerlendirme uygulamasıdır. Belirteçler, bir AI modelinin girdi olarak işlediği ve çıktı olarak ürettiği birimlerdir.

Belirteç kullanımı, görünürlük, ölçülebilirlik ve halihazırda birçok AI platformu tarafından izlendiği için çekici bir performans metriği haline geldi. Bu da, zamandan tasarruf, kararların iyileştirilmesi veya elde edilen gelir gibi sonuçlara kıyasla raporlamayı kolaylaştırıyor. Ancak belirteçler, yararlı işi değil, hesaplama faaliyetini ölçer. Tekrarlayan komutlar, başarısız ajan döngüleri ve anlamsız çıktılar, hiçbir şey üretmeden bu sayıyı yukarı çekiyor.

AI ajanları bu durumu daha da kötüleştiriyor. Bir ajan bağlamı okur, araçları çağırır, kendi işini gözden geçirir ve görevleri diğer ajanlara devreder. Her adımda belirteç harcanır. Daha fazla aktivite daha faydalı iş anlamına gelse de, aynı zamanda verimsiz ş akışları ve artan maliyetler anlamına da gelebilir.

Basitçe söylemek gerekirse, tokenmaxxing'in temel kusuru, takımların görünür sayıyı maksimuma çıkarırken verimlilik, kalite ve yatırım getirisinin aynı kalmasıdır.

Tokenmaxxing neden popüler oldu?

Tokenmaxxing, şirket yönetimlerinin kurumlar içinde yapay zeka kullanımının gerçekleştiğini kanıtlamak için bir sayıya ihtiyaç duyması nedeniyle popüler hale geldi. Ve belirteç kullanımı, faturalandırma konsolunda görünen tek metrikti.

Nvidia CEO’su Jensen Huang, 2026 yılının başlarında All-In Podcast’te, yüksek maaşlı bir mühendisin belirteç faturası üzerine yaptığı bir düşünce deneyiyle gündemi belirledi.

“Eğer o 500.000 dolarlık mühendis en az 250.000 dolar değerinde belirteç tüketmediyse, çok endişeleneceğim,” dedi. Peki ya cevap 5.000 dolar çıkarsa? Çılgına dönerdi.

AI kullanımı, kimin ayak uydurduğunun görünürlük kazandığı bir gösterge haline gelmişti. Bu, her planlama toplantısında AI'nın hangi rolleri devralacağına dair soruların gündeme geldiği bir dönemde gerçekleşiyordu. Belirteç harcayan mühendisler yeni paradigmaya uyum sağlıyor gibi görünürken, harcamayanlar sorunlu gibi görünme riskini taşıyordu.

İşte ironik olan nokta: İlk belirteç sıralaması hiçbir zaman bir rekabet ortamı yaratmak amacıyla tasarlanmamıştı. Shopify, en çok harcama yapan müşterilerinin neden bu kadar çok para harcadığını anlamak için bu sıralamayı oluşturdu; onları birbirleriyle kıyaslamak için değil. Başkan Yardımcısı ve Mühendislik Direktörü Farhan Thawar, daha sonra bu aracın nasıl geliştiğini anlattı.

Şirket, bu sistemi “gösterge paneli” olarak yeniden adlandırdı, devre kesiciler ve harcama uyarıları ekledi ve verileri, kontrolü kaçıran ajanları ve altyapı hatalarını tespit etmek için kullandı. Farhan şöyle yazdı:

Tokenmaxxing tartışmalı bir konudur. Daha fazla, daha iyi anlamına gelmez. İlk AI belirteç sıralama tablosunu oluşturduk. Ardından düşünce yapımızı geliştirdik. Bu, bir gösterge paneline dönüştü. Veriler aynıydı, ancak çerçeveleme farklıydı. Devre kesiciler ve harcama artışları ekledik. Kontrolden çıkan ajanları yakaladık. Kendi altyapımızda hatalar bulduk. Asıl önemli olan, en çok harcama yapanlar değil, belirteçleri en fazla etki yaratanlardır. Benim konuşmak istediğim mühendisler işte bunlardır.

Shopify’ın liderlik tablosunu kopyalayan çoğu şirket, bunu yapay zeka harcamalarını incelemek yerine çalışanları sıralamak için kullandı. Aşağıdaki tablo, her bir şirkette bunun nasıl sonuçlandığını göstermektedir.

Bu tablodaki eğilim tutarlıdır. Yüksek harcamaları araştırmak için belirteç verilerini kullanan kuruluşlar, işlevsel bir sinyali korumayı başardılar. Buna karşılık, çalışanları sıralamak için bu verileri kullanan diğer kuruluşlar, bir çeyrek içinde bu sinyali kaybettiler.

Mühendisler Belirteç Kullanımlarını Nasıl Şişirdiler?

Mühendisler, piyasaya sürmeyi hiç planlamadıkları pahalı AI faaliyetleri oluşturarak belirteç kullanımlarını şişirdiler. The Pragmatic Engineer, Meta, Microsoft ve Salesforce’ta görülen bu davranış hakkında bir rapor yayınladı ve dört ortak taktik belirledi. Bunların hiçbirinde kötü niyet yoktu. İnsanlar sadece görünür bir sayı gördüler, işten çıkarmalardan endişe ettiler ve yoğun AI kullanımının kendilerini koruyacağını varsaydılar:

Birçok mühendis, meslektaşlarının ne kadar harcama yaptığını kontrol etti. Ardından, ortalamanın biraz üzerinde kalacak kadar harcama yaptılar. Birinci sırada yer almaktan çok, AI'yı yeterince kullanmadıkları için dikkat çekmek istemediler.

Amazon’da çalışanlar, Kirorank puanlarını yükseltmek için yapay zeka ajanlarına önemsiz ve uydurma görevler atadılar. Bu durum, herhangi bir iş çıktısı yaratmadan bulut maliyetlerini artırdı. Amazon bu sıralama tablosunu kaldırdığında, Kıdemli Başkan Yardımcısı Dave Treadwell personele bunun iyi niyetle oluşturulduğunu söyledi. Ardından açıkça şöyle sordu: “Lütfen yapay zekayı sırf yapay zeka kullanmak için kullanmayın.”

Bu değişimin bir parçası olarak Amazon, artık yapay zeka tarafından üretilen kodun çalışıp çalışmadığını ve değer katıp katmadığını izliyor. Belirteç tüketimi, şirketin birincil önceliği değil.

Tokenmaxxing şirketlere ne kadara mal oldu?

Tokenmaxxing, Meta'ya tek bir ayda muhtemelen 100 milyon dolardan fazla bir maliyete mal oldu ve Uber'in yıllık AI bütçesini dört ayda tüketti. Meta'ya ilişkin tahmin, basit bir aritmetik hesaplamadan kaynaklanıyor. Claude Opus'un API fiyat listesine göre (haberin çıktığı tarihte), 60,2 trilyon belirteçin maliyeti yaklaşık 900 milyon dolar olurdu. Meta gibi boyutlu bir şirket, büyük indirimler elde edebilir, ancak bu durumda bile fatura dokuz haneli rakamlara ulaşabilir.

Uber, hiçbir zaman bir liderlik tablosu yayınlamadığı için maliyet konusunda en net tabloyu sunuyor. Şirket, yaklaşık 5.000 mühendise harcama modeli olmaksızın ajanik kodlama araçları sağladı. Bir ay içinde, ajanik kullanıcı olarak sınıflandırılan mühendislerin oranı %32'den %84'e çıktı . Yıllık bütçenin tamamı dört ayda tükendi .

CTO Praveen Neppalli Naga, şirketin varsayımları konusunda “sıfırdan başlama” aşamasına geldiğini itiraf etti. Mühendis başına aylık faturalar 500 ile 2.000 dolar arasında değişiyordu ve çözüm keskin bir önlemdi: Mühendis başına kodlama aracı başına aylık 1.500 dolarlık bir üst sınır.

Benzer işleri yapan mühendislerin bu kadar farklı miktarlarda harcama yapması, bu farkın, “iyi kullanım”ın neye benzediğinin kimse tarafından tanımlanmadığını gösteriyor. Dolayısıyla her mühendis kendi tanımını oluşturdu. Uber COO’su Andrew Macdonald bu noktayı kabul ederek Fortune’a, AI destekli kod ile gerçekten kullanıma sunulan faydalı özellikler arasında “bir sınır çizmenin çok zor” olduğunu söyledi.

LeadDev’in AI Etki Raporu’na göre, mühendislik liderlerinin yalnızca %19’u tokenmaxxing’i etkili buluyor. Liderlerin %57’si ise bunun gerçek değeri ölçemediğini belirtiyor.

Paranın bu kadar hızlı hareket etmesinin nedeni şudur: Bir kod değişikliği planlayan bir ajan, depoyu okur, araçları çağırır, testler yürütür ve başarılı olana kadar denemeye devam eder. Tek bir döngü on binlerce belirteç tüketebilir ve prompt önbelleği okumaları bu sayıyı daha da artırır.

Finans takımları, yapay zeka için sanki bir kullanıcı lisansıymış gibi bütçe ayırdı. Oysa yapay zeka aslında bulut bilişim gibi işliyor. Takımlar, faturanın sahipliğini kimseye bırakmadan birkaç tedarikçiden oluşan bir yapay zeka yığını kurduklarında da aynı muhasebe uyuşmazlığı ortaya çıkıyor. Bu, yönetilmeyen araçların yaygınlaşmasıyla aynı hata türü, ancak bir üst seviyede.

Tokenminning Nedir?

Tokenminning, yapay zeka belirteç tüketimini en aza indirme ve düşük kullanımı hedef olarak belirleme uygulamasıdır. Giriş bölümünde de bahsettiğimiz gibi, bu bir aşırı düzeltmedir ve benzer şekilde olumsuz sonuçlar doğurur. Adı, “token minimizing” (token minimizasyonu) ifadesinin kısaltmasıdır ve tokenmaxxing’e karşı bir düzeltme olarak ortaya çıkmıştır. New York Times, birçok şirkette yaşanan bu değişimi haber yapmıştır.

Meta, maliyetlerdeki “katlanarak artan artış” sonrasında çalışanlarına AI kullanımını kısıtlayacağını bildirdi. Uber aylık harcamalara sınır koydu, Walmart araç kullanım sınırları belirledi; hem Amazon hem de Meta ise liderlik tablolarını kaldırdı. Birkaç hafta içinde, en yoğun AI kullanıcılarını öven aynı şirketler, herkese tasarruf etmeyi öğretiyordu.

Bu düzeltme, düzeltmeyi amaçladığı hatayı tekrarlıyor. Goodhart yasası bunu en iyi şekilde açıklıyor : Bir ölçüt hedef haline geldiğinde, artık iyi bir ölçüt olmaktan çıkar. Dolayısıyla, AI belirteç kullanımını bir hedef olarak ayarlarsanız, insanlar asıl amacını baltalamak pahasına bile olsa bu metriği optimize etmenin yollarını bulacaktır. Goodhart yasası, tokenmaxxing ve tokenminning konusunda uyarıda bulunuyor.

Bir takıma belirteç yakması karşılığında ödül verin, o da ihtiyaç duymadığı belirteçleri yakacaktır. Bir takıma belirteç tasarrufu yapması karşılığında ödül verin, o da bir hatayı yakalayabilecek olan AI çalıştırmasını atlayacaktır. Ya da tek bir kapsamlı oturumu, her biri daha yüzeysel bir sonuç veren üç ucuz oturuma böler. Her iki takım da belirteç kullanım hedeflerine ulaşırken, asıl işin kalitesi düşer.

Maliyet kontrolü başlı başına bir hata değildir. Uber örneğinde olduğu gibi, aylık 1.500 dolarlık üst sınır, şirketin bir yıllık bütçesini dört ayda tüketmesinin ardından alınan bir bütçe kararıdır. Ancak harcama sınırı belirlemek yalnızca finansal bir sorunu çözer. Satın alınan belirteçlerin yararlı bir şey sağladığı sorusuna cevap vermez.

Çözüm, iki tür sayıyı birbirinden ayırmaktır: izlediğiniz sinyaller ve hedeflediğiniz sonuçlar. Belirteç kullanımı, benimseme oranı ve yapay zeka tarafından yazılan kodun payı, sistemin içinde neler olup bittiğini gösteren sinyallerdir. Bir sorunu araştırırken faydalıdırlar, ancak hedef olarak pek uygun değildirler. Çünkü her biri, müşterinin herhangi bir farkı fark etmeden büyük ölçüde değişebilir.

Bir kuruluş bunun yerine sonuçlara odaklanmalıdır. Bu, iyi tasarlanmış herhangi bir yazılım geliştirme KPI setiyle aynı mantığı izler: erken bir sinyali, tahmin etmesi beklenen sonuçla bağlantı kurmak. Shopify’ın dönüşüm gösterge paneli buna şablon teşkil eder: aynı veriler, ancak buna bağlı bir liderlik tablosu yoktur.

IBM Consulting’in kıdemli başkan yardımcısı Neil Dhar, yapay zeka maliyetleri üzerine yazdığı bir makalede bu kafa karışıklığının nasıl yayıldığını anlattı.

#Tokenmaxxing son zamanlarda manşetleri süslüyor. Kurumların, yapay zekayı olabildiğince hızlı ve olabildiğince fazla kullanma çabası, bu kullanımı bir değer göstergesi haline getirdi. Şimdi ise bunun bedeli ödenme zamanı geldi. Yapay zeka maliyetleri getirileri aşarken, ilk tepki harcamaları kısmak oluyor. Ancak sadece harcamaları kısmak, altta yatan yatırım getirisi sorununu çözmeye yetmez.

IBM’e göre çözüm, kullanımı bir sinyal olarak değerlendirmek ve bunu sahtecilik yapılamayacak bir sonuçla eşleştirmektir.

Daha Fazla Belirteç Kullanımı, Daha Yüksek Verimlilik Anlamına mı Geliyor?

Hayır, yüksek belirteç kullanımı yüksek verimlilik anlamına gelmez. Mevcut en büyük veri setleri, bu ikisinin birbirinden bağımsız olarak hareket ettiğini gösteriyor. Geliştirici istihbarat platformu DX’in araştırmasına göre, yapay zeka benimseme oranı doygunluğa yaklaşırken, ölçülen verimlilik artışları sabit kaldı.

DX CTO'su Laura Tacho sayıları paylaştı. Geliştiriciler arasında %92,6'sı artık en az ayda bir kez bir AI kodlama asistanı kullanıyor ve yaklaşık %75'i haftada bir kez kullanıyor. AI, üretim kodunun %26,9'unu yazıyor. Ancak, kendi beyanlarına göre zaman tasarrufu bir yılı aşkın süredir haftada yaklaşık dört saat seviyesinde kaldı. Ve başlangıçtaki %10'luk verimlilik artışı hiçbir zaman daha da artmadı.

Kullanım sürekli artarken sonuçlar sabit kaldı. Yalnızca kullanımı izleyen herhangi bir metrik, aslında hiç gerçekleşmemiş bir başarıyı rapor ediyordu.

Google Cloud’un DORA raporu, aynı araçların neden bu kadar farklı sonuçlar ürettiğini açıklıyor. Rapor, yapay zeka kullanımının teslimat hızını artırdığını ancak teslimat istikrarını olumsuz etkilediğini ortaya koydu. Rapor, yapay zekayı bir amplifikatör olarak tanımlıyor: iyi yönetilen kuruluşların güçlü yanlarını, zorluk yaşayanların ise zayıf yanlarını daha da belirgin hale getiriyor.

DX’in kendi verileri, bu çarpan etkisinin iş başında olduğunu gösteriyor. 67.000 geliştiriciden oluşan bir grupta, aynı dönemde aynı araçları kullanan bazı kuruluşlarda müşteriye yönelik olaylar iki katına çıkarken, diğerlerinde bu sayı yarı yarıya azaldı. Tacho, sorumluluğu verilerin işaret ettiği yere atıyor:

Bu aslında bir yönetim sorunudur. Yaratılan heyecan, sanki yapay zekayı denemek tek başına otomatik olarak kazanç sağlayacakmış gibi bir izlenim yarattı. Ancak şu ana kadar çoğu araç, tekil kodlama görevleri için kullanıldı. Gerçek bir etki görebilmek için, yapay zekayı tek tek görevler için değil, kurumsal düzeyde kullanmamız gerekiyor.

İlk sorunun altında yatan ikinci bir sorun daha var: insanlar kendi AI hız artışlarını yanlış değerlendiriyor. Kâr amacı gütmeyen araştırma laboratuvarı METR, rastgele kontrollü bir deneme gerçekleştirdi. 16 deneyimli açık kaynak geliştiricisi, ortalama beş yıldır bakımını yaptıkları depolarda 246 gerçek sorunu tamamladı. Başlamadan önce geliştiriciler, yapay zekanın kendilerini %24 daha hızlı hale getireceğini tahmin ettiler. Bitirdikten sonra ise, yapay zekanın kendilerini yaklaşık %20 daha hızlı hale getirdiğini tahmin ettiler. Kronometre ise %19 daha yavaş olduklarını gösterdi.

Bir sonraki güncellemede laboratuvar, bir sonraki deneyinde düzeltemediği seçim etkileriyle karşılaştığını açıkladı. Ayrıca, büyük ölçüde ajansal araçlar sayesinde geliştiricilerin artık yapay zeka sayesinde gerçekten daha hızlı çalıştığını belirtti. Ne ortaya çıktı: Kendi beyanına dayalı verimlilik, ölçülen verimliliğin yerini tutmaz ve aralarındaki fark her iki yönde de değişebilir.

Belirteç Kullanımı Yerine Neleri Ölçmelisiniz?

Belirteç kullanımı yerine, önce takım düzeyinde, ardından da kurumsal düzeyde elde edilen sonuçları ölçün. Belirteç kullanımını, kimsenin sıralamaya tabi tutulmadığı bir maliyet göstergesi olarak değerlendirin. Önemli olan, elde edilen sonuçlardır.

Uyulması gereken pratik bir kural: Yayınladığınız her sinyali, abartılamayacak bir sonuçla eşleştirin. Bir takım, hiçbir şey piyasaya sürmeden belirteç yakabilir. Ancak, azalan hata oranını uydurması mümkün değildir.

Bu yapı, mühendislik liderlerinin halihazırda güvendiği ölçüm çerçevelerinden kaynaklanmaktadır. DORA, teslimat hızını ve istikrarı kapsar; yapay zekanın her ikisini de güçlendirdiği bulgusu, bu ikilinin öneminin nedenidir.

DX Core 4, hız, etkinlik, kalite ve iş üzerindeki etki olmak üzere dört boyutu ölçer. Abi Noda ve Laura Tacho, bu ölçütü DORA, SPACE ve DevEx’in arkasındaki araştırmacılar olan Nicole Forsgren ve Margaret-Anne Storey ile birlikte geliştirdi. Bu dört boyut, kasıtlı olarak birbiriyle çelişir.

Birini diğerinin pahasına geliştiren bir takım, bu ödünleşimi hemen ortaya koyar. Her iki çerçeve de bir belirteç metriği içermiyor ve ikisi de böyle bir metrik eklememiştir.

Bu eşleşmenin pratikte işe yaraması için üç kural vardır:

Çalışanların manipüle edemeyeceği bir yapay zeka kullanım politikasını nasıl belirleyebilirsiniz?

Çalışanların manipüle edemeyeceği bir yapay zeka kullanım politikası ayarlamak için, bireyin durum raporundaki tüm görünür sayıları kaldırın ve şu beş kararı alın:

1. Verileri toplamadan önce bu sayının ne işe yarayacağına karar verin

İlk gösterge paneli yayınlanmadan önce, politikadaki her bir metrik için yazılı bir amaç belirlenmesi gerekir. Shopify’ın liderlik tablosu ilk aşamada işe yaradı. Yönetim kadrosu, bu tabloyu yüksek harcama yapan kullanıcılarla, ne üzerinde çalıştıkları konusunda konuşma yapmak için kullandı. Bu sayı, bir araştırmanın başlamasına yol açtı. Ancak aynı sayı, iş hakkında bir şey sormak yerine bir kişi hakkında bir sonuca varmak için kullanıldığında, bir puana dönüşür. Ve puanlar yönetilir.

Her bir metrik için üç maddeyi not edin:

“Eylemsizlik” çizgisi en çok işi halleder, çünkü çalışanlar politikayı bu çizgiye göre test eder. “Harcamalar aniden arttığında ne olur?” sorusuna verilen dürüst cevap, herhangi birinin konumunu ilgilendiriyorsa, fazladan adımlar içeren bir liderlik tablosu oluşturmuşsunuz demektir.

2. Bütçeyi takım düzeyinde ayarlayın

Kişi başına belirlenen üst sınırın yerine ortak bir takım bütçesi getirildi; aradaki fark muhasebeyle değil, davranışlarla ilgili. Uber’de benzer işler yapan mühendisler arasında aylık 500 ila 2.000 dolarlık fark, ortak bir referans noktası olmadığında neler olabileceğini gösteriyor. Herkes “makul” kavramına kendi tanımını getiriyor. Bütçe sınırları, dağınık AI harcamalarını tek bir hesap verilebilir noktaya toplamaya yönelik diğer tüm çabalarla aynı şekilde işliyor.

Bu paket, kişi başına sınırlamanın sağlayamadığı üç şeyi size sunar:

Gözlemlenen verilerden ilk bütçe boyutunu belirleyin. Takımın son üç aylık ortalamasını alın ve pahalı bir proje için ek bir marj ekleyin. Tahminlere dayalı olarak belirlenen bütçe boyutu ikinci haftada aşılır ve bu da herkese bu politikanın sadece göstermelik olduğunu gösterir.

3. Pahalı yolu görünürlük kazandırın

Mühendislerin harcama limitlerini sabitlemek yerine, her çalıştırmanın maliyetini onlara gösterin. Başarısız testler üzerinde döngüye giren Agentic çalıştırmaları, bütçelerin tükenmesine neden olur ve bu da katı bir harcama sınırını ön plana çıkarır. Diğer bir seçenek ise, çalıştırmayı tetikleyen mühendise, üst yönetime raporlamadan çalıştırma başına maliyeti göstermektir.

Yeniden deneme döngüsünün 40 dolar harcadığını gören bir mühendis, bu döngüyü düzeltecektir. Öte yandan, bir raporundan korkan bir mühendis, pahalı çalıştırmanın doğru bir karar olduğu durumlar da dahil olmak üzere, ajanı tamamen kullanmayı bırakacaktır.

Shopify’ın devre kesicileri şu şekilde çalışır: Sistem anormalliği tespit eder ve işe en yakın kişi yapılacakları belirler. Görünürlük, bir sınırlamadan daha hızlı bir şekilde davranışı değiştirir ve iş, masrafı haklı çıkardığında pahalı ama doğru olan işleyişin devam etmesini sağlar.

4. Yapay zeka benimseme hedefini performans değerlendirmesinden ayırın

İşten çıkarma döngüsünde sözlü güvencelerin bir anlamı kalmayacağı için, ayrılığı yazılı olarak belirtin. The Pragmatic Engineer’a kendi kullanım metriklerini şişirdiklerini anlatan Microsoft mühendisi, bir ödül peşinde değildi. Yapay zeka gerekçesiyle yapılan işten çıkarmaların yaşandığı bir yılda, kendisine yapıştırılacak bir etiketten kaçınıyordu.

Kullanım verilerinin bir kalibrasyon toplantısına ulaştığına inanılırsa, kimse ne derse desin, veriler yönetilecektir.

Politika metni tam olarak iki satırdan oluşmalıdır:

Sonra her ikisini de dikkate alın. İnceleme sırasında kullanım verilerinin ortaya çıktığını gören ilk mühendis bunu herkese anlatacak ve bu metriklerin gereksiz olduğunu kanıtlayacaktır.

5. Eşleştirmeyi her çeyrekte gözden geçirin

Her çeyrekte, her bir tanılama yönteminin hala eşleştirildiği sonucu açıklayıp açıklamadığını sorgulayın. Model fiyatlandırması, önbellekleme davranışı ve aracı mimarisi, yıllık planlama döngüsünden daha hızlı değişir.

Takımların planlama ve raporlamada yapay zekayı nasıl kullandıkları sürekli değişiyor. Ocak ayında bir anlama gelen belirteç sayısı, iki fiyat indirimi ve bir ajan güncellemesinden sonra Haziran ayında bambaşka bir anlama geliyor.

Değerlendirme, her bir metrik için dürüst sonuçlar ortaya koyuyor: ya hala eşleştirilmiş sonucu tahmin ediyor, ya yeni fiyatlara göre yeniden kalibre edilmesi gerekiyor ya da hiçbir şeyi açıklamayı bırakmış ve tören yapılmadan kullanımdan kaldırılıyor. Takımlar, kullanımdan kaldırılmaya en çok direniyor. Ancak bu önemli bir konudur; çünkü anlamını yitirmiş bir metrik, tam da liderlik tablosu döneminin üzerine inşa edildiği türden bir sayıdır.

Takımların AI Benimsemeyi Ölçerken Sıkça Yaptığı Hatalar

En sık yapılan dört hata şunlardır: benimsenmeyi bir son nokta olarak görmek, kendi beyanına dayalı zaman tasarruflarına güvenmek, bireysel liderlik tablolarını yayınlamak ve istikrarı ölçmeden hızı ölçmek. Bunların her birini, pahalıya mal olmadan önce tespit edebilirsiniz.

1. Benimsemeyi bitiş çizgisi olarak görmek

Uygulama gösterge panelinde %90 yazıyor, yönetim AI girişiminin tamamlandığını ilan ediyor ve kimse bunun alt kademelerde neyi değiştirdiğini sormuyor. DX’in verileri bu tuzağı büyük ölçekte ortaya çıkardı: %92,6’lık benimseme oranına karşın verimlilik %10’da sabit kalmıştı. Benimseme, araçların kullanıcılara ulaştığını teyit etmekten ibarettir. Araçların neyi değiştirdiği konusunda hiçbir şey söylemez.

Çözüm: Yaygınlaştırma süreci bittiğinde benimsenme grafiğini kullanımdan kaldırın ve yerine bir sinyal-sonuç eşleşmesi koyun.

2. Kendi beyanına dayalı zaman tasarruflarına güvenmek

Bir ankete göre takım haftada beş saat zaman kazanıyor, ancak döngü süresi iki çeyrektir değişmedi. METR’nin denemesi, bu iki sayı neden uyuşmadığını ortaya koyuyor: AI ile ölçülebilir derecede daha yavaş çalışan geliştiriciler, sonrasında yine de %20’lik bir hız artışı tahmin ettiler. İnsanların inandıkları ile saatin kaydettiği veriler, iki farklı ölçümdür.

Çözüm: Algının önemli olduğu geliştirici deneyimi anketini sürdürün. Zamanla ilgili herhangi bir iddiada bulunurken sistem verilerini kullanın.

3. Sırf eğlence olsun diye bireysel bir liderlik tablosu yayınlamak

Birisi bir öğleden sonra şirket içi bir wiki'de bunu oluşturur, eğlenceli başlıklar verir ve takım yaklaşık üç hafta boyunca bundan gerçekten keyif alır. Ardından teşvik devreye girer. Meta'nın Claudeonomics'i ve Amazon'un Kirorank'ı, her ikisi de tabandan gelen bir eğlence olarak başladı. Her iki şirket de oyun, coşkuyu aşmaya başladığında bunları kullanımdan kaldırdı.

Çözüm: Verileri takım düzeyinde toplu hale getirin ya da hiç yayınlamayın.

4. Kararlılığı ölçmeden hızı ölçmek

İş hacmi artar, herkes sevinir ve başka bir takımın gösterge panelinde olay sayısı yükselir. DORA raporu tam da bu ayrımı ortaya koydu: hız artarken istikrar kötüleşiyor. Bu iki sayıyı ayrı gösterge panellerinde tutmak, sorunun görünmez kalmasına neden oluyor.

Çözüm: Değişiklik başarısızlık oranını, kimsenin çapraz referans almadığı ayrı bir güvenilirlik incelemesine değil, herhangi bir hız metriğiyle aynı ekrana yerleştirin.

ClickUp’ta AI’nın Etkisini Nasıl İzleyebilirsiniz?

ClickUp’ta yapay zekanın etkisini izlemek için, işin kendisiyle birlikte sonuçları da ölçün: yapay zekanın hızlandırması beklenen görevler, sprintler ve teslim edilecekler. Çoğu belirteç paneli, tanımladıkları işten uzak bir sağlayıcı konsolunda yer alır. Sonuç metriklerini ClickUp Çalışma Alanı’na taşımak bu boşluğu kapatır.

Daha önceki haritalardaki sinyal-sonuç eşleşmesi, doğrudan platforma yansıtılıyor:

İnsanları puanlamadan belirteç sayısını izleyin

Tüm hikaye tek bir kurala indirgeniyor: belirteç verilerini soru sormak için kullanın, asla insanları derecelendirmek için kullanmayın. Shopify, “En çok harcama yapan kullanıcılarımız ne geliştiriyor?” diye sordu ve kontrol dışı çalışan ajanlar ile altyapı hatalarını ortaya çıkardı. Meta ve Amazon ise “AI’yı en çok kim kullanıyor?” diye sordu ve sahte görevlerle karşılaştı, milyonlarca dolar harcadı ve işe yaramaz liderlik tabloları elde etti.

Bu çeyrekte üç şey yapılacak. Belirteç izlemesini takım düzeyine taşıyın ve bireylerin adını gösteren her şeyi silin. Kullanım verilerinin performans değerlendirmelerine asla dahil edilmeyeceğini politikaya yazın. Raporladığınız her hız metriğiyle aynı ekrana bir kalite metriği (değişiklik başarısızlık oranı en kolayıdır) ekleyin.

Bu ekranın ayrı bir raporlama aracında değil, asıl işinizin yanında yer almasını istiyorsanız, ClickUp'ı ücretsiz olarak kullanmaya başlayın ve ihtiyacınız olmadan önce gösterge paneli oluşturun.

Tokenmaxxing Hakkında Sık Sorulan Sorular (SSS)

Tokenmaxxing için %30 kuralı nedir?

Tokenmaxxing’e özgü resmi bir “%30 kuralı” yoktur. Bu ifade genellikle, insanların birbiriyle karıştırdığı iki ayrı bulguyu özetler: AI’nın ölçülen mühendislik verimliliğini %30 değil, yaklaşık %10 oranında artırma eğiliminde olması ve geliştiricilerin rutin olarak %20–30 civarında gerçekleşmeyen kazançlar öngörmesi. Herhangi bir sabit yüzdeyi, ulaşılması gereken bir hedef olarak değil, araştırılması gereken bir teşhis unsuru olarak değerlendirin.

Bir milyon belirteç, yaklaşık 750.000 kelimelik bir İngilizce metne denk gelir; çünkü bir belirteç ortalama olarak bir kelimenin dörtte üçü kadardır. Maliyet, tamamen modele ve girdi/çıktı dağılımına bağlıdır. 2026 yılına ait en yeni model fiyatlarına göre, bu maliyet milyon başına birkaç dolardan on doların altındaki rakamlara kadar değişir. Agentic oturumları, her döngüde bağlamın yeniden okunması ve prompt önbelleği okumalarının sayıya eklenmesi nedeniyle milyonlarca belirteçi hızla tüketir.

“Tokenmaxxing”, “belirteç” kelimesini, bir özelliği en üst düzeye çıkarmak anlamına gelen internet son eki “-maxxing” ile birleştirir. 2026 yılının başlarında, Meta ve Amazon’daki dahili belirteç liderlik tabloları basına sızdırılmasının ardından mühendislik çevrelerinde yaygınlaştı. Business Insider, Nisan 2026’da bunu “Silicon Valley’deki yeni AI tartışması ” olarak nitelendirdi. Viberank ve tokenmaxxing.sh gibi halka açık sıralama tabloları daha sonra bu etiketi benimsedi ve dünya çapındaki bireysel geliştiricileri API harcamalarına göre sıraladı.

Büyük ölçüde evet. Meta, Amazon, Microsoft ve Uber, belirteç sıralamalarını geri çekti veya tamamen kaldırdıktan sonra Fortune, Mayıs 2026’da tokenmaxxing’in sona erdiğini ilan etti. LeadDev’in AI Impact Raporu’na göre, ankete katılanların yalnızca %19’u tokenmaxxing’i AI değerini ölçmede etkili bulurken, %57’si bunun tamamen başarısız olduğunu söylüyor. Hobi amaçlı halka açık sıralamalar devam ediyor, ancak bunlar bir yönetim uygulaması değil, bir oyun olarak kalıyor.

Yerleşik bir referans noktası bulunmamaktadır. Uber’in uygulamaya geçmesi sırasında, şirket araç başına harcamayı 1.500 dolarla sınırlamadan önce mühendis başına aylık faturalar 500 ile 2.000 dolar arasında değişiyordu. Nvidia CEO’su Jensen Huang, yıllık 500.000 dolar kazanan bir mühendisin yıllık 250.000 dolarlık belirteç tüketmesi gerektiğini savunmuştur, ancak bu büyük olasılıkla bir standart değil, bir provokasyondur. Bulgular, benzer işler arasında büyük farklılıklar olduğunu gösteriyor; bu da, iyi kullanımın neye benzediğini henüz kimsenin tanımlamadığı anlamına geliyor.

Vibe kodlama bir çalışma yöntemidir: uygulamayı bir yapay zeka ajana devretmek ve sonuçlara göre yönlendirmek. Tokenmaxxing ise bir ölçüm yöntemidir: tükettiğiniz belirteçleri verimliliğin kanıtı olarak değerlendirmek. Vibe kodlamayı verimli ya da israflı bir şekilde yapabilirsiniz; tokenmaxxing ise sadece tüketimi hesaba kattığı için israflı sürümü ödüllendirir. Tokenmaxxing'i durdurmak için belirteçlere sınır koyan şirketler, bu süreçte genellikle meşru ajan işlerini cezalandırmış olurlar.