Selama setahun terakhir, organisasi mendorong lebih banyak adopsi AI, sering menyamakan tingkat penggunaan yang lebih tinggi dengan hasil yang lebih baik. Ketika alur kerja berbasis agen meningkat dan pengeluaran untuk AI membengkak, sebuah pertanyaan baru muncul: apakah kita mengukur hal yang benar?

Minimalisasi token telah muncul sebagai tren tandingan, tetapi kedua pendekatan berfokus pada konsumsi daripada dampak. Lalu hadirlah valuemaxxing, pola pikir yang menantang bagaimana pengembang dan pemimpin menggambarkan kesuksesan, efisiensi, dan ROI AI.

Bergabunglah dengan kami untuk menjelajahi apa yang sebaliknya harus diukur dan cara mendorong lebih banyak nilai dari AI, daripada sekadar konsumsi AI.

Anda akan belajar:

• Mengapa penggunaan AI saja merupakan indikator keberhasilan yang tidak dapat diandalkan
• Metrik yang paling penting saat mengevaluasi investasi dan hasil AI
• Mengapa orkestrasi model lebih penting daripada pemilihan model saat AI menjadi infrastruktur