Uber przez ostatnie miesiące aktywnie zachęcał swoich inżynierów do używania narzędzi AI „tak dużo, jak to tylko możliwe”. Teraz firma ogłasza limity wydatków. I to jest chyba najlepszy możliwy komentarz do obecnego stanu branży.
Kluczowe fakty:
- Uber wyczerpał cały zaplanowany na 2026 rok budżet na narzędzia AI do kodowania w ciągu zaledwie czterech pierwszych miesięcy roku, co skłoniło firmę do wprowadzenia limitów wydatków.
- Firma stworzyła wewnętrzne rankingi, w których zespoły rywalizowały poziomem zużycia tokenów AI, co doprowadziło do indywidualnych rachunków sięgających od 500 do 2000 dolarów miesięcznie na jednego inżyniera.
- Uber wprowadził limit 1500 dolarów miesięcznie na narzędzie AI do kodowania dla każdego pracownika oraz wewnętrzny dashboard do śledzenia kosztów w czasie rzeczywistym, a także formalny proces wnioskowania o przekroczenie limitu.
Leaderboardy zamiast zdrowego rozsądku
Żeby zrozumieć, co się stało, trzeba cofnąć się do początku roku. Uber nie tylko wdrożył narzędzia AI do codziennej pracy deweloperów, ale stworzył wewnętrzne rankingi, w których zespoły rywalizowały ze sobą… poziomem zużycia tokenów. Dosłownie: kto więcej używa AI, ten wyżej na tablicy wyników.
Efekt był do przewidzenia. Poszczególni inżynierowie oprogramowania generowali rachunki w przedziale od 500 do 2000 dolarów miesięcznie z tytułu samego zużycia tokenów. Pomnóżcie to przez setki, może tysiące programistów i macie odpowiedź, dlaczego dyrektor techniczny Praveen Neppalli Naga powiedział, że firma jest teraz „z powrotem do punktu wyjścia” po tym, jak skorzystanie z narzędzi AI do kodowania, szczególnie Claude Code od Anthropic, przekroczyło wewnętrzne założenia.
Uber wyczerpał cały zaplanowany na 2026 rok budżet na narzędzia AI do kodowania w zaledwie czterech pierwszych miesiącach roku.
Cztery miesiące. Z dwunastu.
Prawie co drugi pracownik w Polsce używa AI za plecami swojego szefa. 71% polskich pracowników oszczędza dzięki AI od pół godziny do ponad dwóch godzin dziennie …
Nowe zasady: 1500 dolarów miesięcznie na narzędzie
Firma ogranicza teraz wszystkich pracowników do 1500 dolarów miesięcznie w wydatkach na tokeny dla każdego narzędzia AI do kodowania. Limity dotyczą wyłącznie autonomicznego oprogramowania do kodowania, takiego jak Cursor lub Claude Code od Anthropic.
Aby zarządzać tym nowym ekosystemem odpowiedzialnie, Uber wdrożył wewnętrzny dashboard, który pozwala pracownikom śledzić swoją aktywność i koszty w czasie rzeczywistym. Firma ustanowiła też formalny proces, w ramach którego inżynierowie mogą wnioskować o przekroczenie standardowych limitów, jeśli wymagają tego ich zadania.
Obserwuję ten trend od pewnego czasu i mam mieszane uczucia. Z jednej strony to uczciwe przyznanie, że entuzjazm wyprzedził planowanie finansowe, co jest lepsze niż udawanie, że wszystko gra. Z drugiej, pojawiają się pytania, które powinny niepokoić każdego CTO: czy gamifikacja zużycia AI (rankingi, leaderboardy) była w ogóle dobrym pomysłem? Czy mierzyliśmy właściwą rzecz? Liczba tokenów to nie to samo co wartość dostarczona. I tu leży sedno problemu, z którym zmaga się nie tylko Uber, ale cała branża: jak udowodnić, że te wydatki się opłacają? Na razie odpowiedź brzmi: jeszcze nie wiemy.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
COO ma wątpliwości
To, co mnie najbardziej uderza w tej historii, to nie sam fakt przekroczenia budżetu. Przekroczenia budżetów zdarzają się. Bardziej niepokojące są słowa Andrew Macdonalda, dyrektora operacyjnego Ubera.
W niedawnym wywiadzie w podcaście Rapid Response Macdonald powiedział, że trudno jest wskazać bezpośredni związek między rosnącym używaniem Claude Code a innowacjami służącymi konsumentom. „That link is not there yet” / „Ten związek jeszcze nie istnieje” – powiedział wprost. „Maybe implicitly there’s more that is getting shipped, but it’s very hard to draw a line between one of those stats and 'Okay now we’re actually producing like 25% more useful consumer features'” / „Może implicitnie więcej rzeczy jest dostarczanych, ale bardzo trudno jest narysować linię między jedną z tych statystyk a stwierdzeniem: 'OK, teraz faktycznie produkujemy o 25% więcej przydatnych funkcji dla konsumentów'”.
To zdanie powinno trafić jako cytat do każdej prezentacji o ROI z inwestycji w AI.
Branżowy problem, nie tylko uberowy
Uber nie jest tu wyjątkiem. To fragment szerszego obrazu, który zaczyna powoli wychodzić na jaw.
Firmy AI przesuwają modele cenowe, aby przechwycić zwiększone użycie AI. Anthropic zmienił swój model cenowy, odchodząc od stałej opłaty na rzecz modelu opartego na użyciu, co oznacza, że autonomiczne agenty są teraz rozliczane za każdy token. W skrócie: im więcej używasz, tym więcej płacisz. I nikt ci z góry nie powie, ile to będzie.
Tymczasem dane rynkowe mówią o gigantycznym wzroście:
- Prognoza Gartnera zakłada, że wydatki na oprogramowanie agentowe AI osiągną prawie 207 miliardów dolarów w 2026 roku, czyli wzrost o ponad 139% w porównaniu z 86,4 miliardami dolarów wydanymi w 2025 roku.
- Uber wydał 3,4% przychodów na badania i rozwój w 2025 roku, co stanowi wzrost o 9% w porównaniu z 2024 rokiem. Firma wydała 951 milionów dolarów na badania i rozwój tylko w pierwszym kwartale 2026 roku, co stanowi prawie 17% wzrost w porównaniu z analogicznym okresem rok wcześniej.
Pieniądze płyną. Ale dokąd dokładnie i z jakim skutkiem, to już trudniejsze pytanie.
Co to oznacza dla reszty rynku
Historia Ubera to klasyczny przykład tego, co dzieje się, gdy firma traktuje adopcję AI jako cel sam w sobie, a nie jako środek do celu. Rankingi zużycia tokenów to trochę jak mierzenie produktywności liczbą wciśniętych klawiszy. Brzmi absurdalnie, bo jest absurdalne.
Ale jest też drugi wniosek, mniej oczywisty. Uber przynajmniej wie, że ma problem. Wiele firm wciąż nie ma pojęcia, ile naprawdę wydaje na AI, bo te koszty są rozproszone po dziesiątkach subskrypcji, API i licencji. Wewnętrzny dashboard do śledzenia zużycia to krok w dobrą stronę, nawet jeśli przyszedł po fakcie.
Pytanie, które zostaje: ile innych dużych firm w tym momencie nieświadomie pali podobne budżety, tylko jeszcze o tym nie wie?
