चार महीने में वार्षिक AI बजट का उपभोग: Uber का मामला कंपनियों के सामने पेश करता है "AI लागत प्रबंधन"

Uber ने अपने कर्मचारियों के AI उपयोग पर "स्पीड लिमिट" लगाना शुरू कर दिया है। यह उन एजेंट-आधारित AI कोडिंग टूल्स पर लागू होता है जैसे कि Cursor और Anthropic का Claude Code। रिपोर्ट के अनुसार, Uber ने प्रत्येक कर्मचारी के लिए प्रति AI कोडिंग टूल प्रति माह $1,500 तक का टोकन खर्च सीमा लागू की है। महत्वपूर्ण बात यह है कि यह सीमा "कुल AI उपयोग के लिए $1,500" नहीं है, बल्कि "प्रत्येक टूल के लिए $1,500" है। इसका मतलब है कि एक कर्मचारी Claude Code पर $1,500 खर्च कर सकता है और किसी अन्य टूल पर भी $1,500 खर्च करने की गुंजाइश है।

इस नीति को देखने पर ऐसा लग सकता है कि Uber AI के उपयोग में अनिच्छुक हो गया है। लेकिन वास्तव में, मामला इसके विपरीत है। Uber AI को अपने आंतरिक कार्यों, विशेष रूप से सॉफ़्टवेयर विकास में गहराई से एकीकृत कर रहा है। CEO दारा खोसरोशाही ने बताया है कि कंपनी के कोड का लगभग 10% AI एजेंटों द्वारा बनाया और निर्मित किया गया है। इसके अलावा, AI का उपयोग केवल इंजीनियरिंग विभाग तक सीमित नहीं है, बल्कि यह कानूनी और विपणन विभागों में भी फैल रहा है। Uber के अधिकारी AI को कर्मचारियों को "सुपरपावर" देने वाली इकाई के रूप में वर्णित करते रहे हैं।

फिर भी, कंपनी ने उपयोग सीमा इसलिए लगाई है क्योंकि AI की लागत अपेक्षा से अधिक बढ़ गई है। रिपोर्ट्स के अनुसार, Uber ने 2026 के AI संबंधित बजट को साल की शुरुआत में ही समाप्त कर दिया है। इसके पीछे एजेंट-आधारित AI की तेजी से बढ़ती लोकप्रियता है। पारंपरिक सॉफ़्टवेयर लाइसेंस, जो लोगों की संख्या और अनुबंध योजना के अनुसार अपेक्षाकृत पूर्वानुमानित स्थिर लागत थे, के विपरीत, जनरेटिव AI, विशेष रूप से कोडिंग एजेंट, जितना अधिक उपयोग किया जाता है, उतना ही अधिक टोकन खर्च होता है और बिल बढ़ता है। उत्कृष्ट इंजीनियर जितना अधिक AI का उपयोग करते हैं, उतना ही अधिक प्रोम्प्ट देते हैं, संशोधन का अनुरोध करते हैं, और समीक्षा करते हैं। उत्पादकता जितनी बढ़ती है, उपयोग भी उतना ही बढ़ता है। यहाँ कंपनी के बजट प्रबंधन की कठिनाई है।

इस बार की सीमा सेटिंग AI के कार्यान्वयन की विफलता के बजाय, AI के कार्यान्वयन के "पूर्ण संचालन चरण" में प्रवेश करने को दर्शाती है। प्रयोग के चरण में, कंपनियां कुछ अपव्यय को सहन कर सकती हैं। नए टूल्स को आजमाना, कर्मचारियों को स्वतंत्र रूप से उपयोग करने देना, और यह पता लगाना कि यह किस कार्य में प्रभावी है, इसका उद्देश्य होता है। लेकिन जब पूरे संगठन में उपयोग फैलता है, तो AI केवल एक सुविधाजनक टूल नहीं रहता, बल्कि यह क्लाउड लागत और मानव संसाधन लागत की तरह एक निरंतर प्रबंधनीय प्रबंधन लागत बन जाता है।

Uber ने कर्मचारियों के लिए प्रत्येक टूल के उपयोग की स्थिति की निगरानी के लिए एक डैशबोर्ड तैयार किया है और आवश्यकता पड़ने पर सीमा से अधिक के लिए आवेदन करने की प्रणाली बनाई है। यह केवल एक सख्ती नहीं है। बल्कि, यह "उपयोग न करें" के बजाय "किसके लिए, कितना, और क्यों उपयोग कर रहे हैं" को पारदर्शी बनाने की दिशा है। AI युग में कंपनी प्रबंधन उपयोग पर प्रतिबंध लगाने के बजाय, उपयोग की मात्रा, परिणाम, और लागत-प्रभावशीलता को कैसे जोड़ने पर केंद्रित हो रहा है।

हालांकि, समस्या यहीं से शुरू होती है। AI टूल्स का उपयोग बढ़ने पर, क्या यह वास्तव में ग्राहकों के लिए मूल्यवान परिणामों में परिवर्तित हो रहा है? Uber के COO एंड्रयू मैकडॉनल्ड ने कहा है कि Claude Code जैसे टूल्स के टोकन उपयोग की वृद्धि और ग्राहकों के लिए उपयोगी सुविधाओं की वृद्धि को सीधे जोड़ना मुश्किल है। उदाहरण के लिए, AI द्वारा कोड की मात्रा बढ़ने पर भी, यदि यह उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार, ऐप की स्थिरता में वृद्धि, या नई सुविधाओं की त्वरित पेशकश में परिवर्तित नहीं होता है, तो प्रबंधन के दृष्टिकोण से यह केवल लागत वृद्धि हो सकती है।

यहाँ कंपनियों के लिए एक जाल है जिसमें वे फंस सकते हैं। यह है "AI का कितना उपयोग किया गया" को परिणाम सूचकांक बना देना। आंतरिक डैशबोर्ड पर उपयोग दर और उत्पन्न कोड की मात्रा का पीछा करने पर, AI के कार्यान्वयन की प्रगति को आसानी से देखा जा सकता है। लेकिन उपयोग की मात्रा स्वयं मूल्य नहीं है। सोशल मीडिया पर भी इस बिंदु पर कई प्रतिक्रियाएँ थीं। Hacker News पर, AI उपयोग को बढ़ावा देने के लिए रैंकिंग या आंतरिक सूचकांक स्थापित करने पर, कर्मचारियों को परिणामों की बजाय उपयोग की मात्रा बढ़ाने की दिशा में ले जाने की चिंता व्यक्त की गई। एक उपयोगकर्ता ने परिणामों के बजाय खपत पर पुरस्कार देने की संरचना का मजाक उड़ाते हुए कहा, "यदि आप मृत कोबरा के लिए इनाम देते हैं, तो लोग कोबरा का प्रजनन शुरू कर देंगे," यह एक प्रसिद्ध उदाहरण है।

Reddit पर भी प्रतिक्रियाएँ तीखी थीं। AI बजट के समाप्त होने की खबर पर, "क्या अगला कदम AI बजट बढ़ाने के लिए कर्मचारियों की छंटनी होगी?" जैसी चिंताएँ व्यक्त की गईं। इसके अलावा, "कर्मचारियों से उपयोग करने को कहने के बाद, यह कहना कि यह बहुत महंगा है," जैसी प्रतिक्रियाएँ भी थीं। यह इसलिए है क्योंकि प्रबंधन पक्ष AI के उपयोग को बढ़ावा दे रहा है, जबकि इसके खर्च और परिणाम की जिम्मेदारी को जमीनी स्तर पर धकेल रहा है।

LinkedIn पर, अधिक प्रबंधन-केंद्रित चर्चा देखी गई। कई पोस्ट करने वालों ने Uber के मामले को "AI की विफलता" के बजाय "AI बजट मॉडल की विफलता" के रूप में देखा। यानी, AI टूल्स उपयोगी थे, इसलिए उनका उपयोग तेजी से बढ़ा, और पारंपरिक सॉफ़्टवेयर बजट की सोच के साथ यह मेल नहीं खा सका, यह दृष्टिकोण था। इसे स्थिर शुल्क वाले SaaS के समान भावना के साथ लागू किया गया, लेकिन वास्तव में यह बिजली या क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर की तरह उपयोग-आधारित शुल्क में बढ़ता है। इस संरचना को समझे बिना पूरे संगठन में लागू करने पर, बिल मिलने के बाद ही समस्या का पता चलता है।

इस खबर से यह पता चलता है कि AI के कार्यान्वयन की चर्चा "उपयोग करना है या नहीं करना है" से "कैसे प्रबंधित करना है" की ओर बढ़ गई है। 2023 से 2025 के बीच, कई कंपनियों ने जनरेटिव AI को प्रतिस्पर्धात्मकता के स्रोत के रूप में तेजी से लागू किया। डेवलपर्स के लिए AI टूल्स ने कोड पूर्ति से लेकर परीक्षण निर्माण, रिफैक्टरिंग, बग जांच, और दस्तावेज़ निर्माण तक की भूमिकाएँ बढ़ा दीं। विशेष रूप से एजेंट-आधारित AI, केवल सुझाव देने के बजाय, कुछ हद तक स्वायत्त रूप से कार्यों को आगे बढ़ाने के लिए, पारंपरिक से अधिक टोकन खर्च करने की प्रवृत्ति रखते हैं।

इसलिए, प्रति उपयोग AI की लागत कम हो सकती है, लेकिन कुल लागत कम नहीं हो सकती। बल्कि, जितना अधिक सुविधाजनक होता है, उतनी ही अधिक उपयोग की आवृत्ति बढ़ती है, और आंतरिक अनुप्रयोग का दायरा भी बढ़ता है। यह क्लाउड कंप्यूटिंग के इतिहास के समान है। क्लाउड ने सर्वर की खरीद को आसान बना दिया और प्रारंभिक निवेश को कम कर दिया। लेकिन, लगभग असीमित उपयोग की भावना के साथ संसाधनों को खड़ा करने पर, महीने के अंत में बिल अनुमान से अधिक हो जाता है। इसलिए FinOps की अवधारणा फैल गई, और क्लाउड लागत को विभाग, सेवा, और परिणाम के अनुसार प्रबंधित करने की संस्कृति विकसित हुई। भविष्य में, AI के लिए भी इसी तरह के "AI FinOps" की आवश्यकता होगी।

Uber की $1,500 प्रति माह की सीमा इस दिशा में पहला कदम कहा जा सकता है। कर्मचारी-स्तर, टूल-स्तर पर सीमा निर्धारित करना, उपयोग की स्थिति को पारदर्शी बनाना, और अपवाद आवेदन की अनुमति देना। इससे पूर्ण स्वतंत्र उपयोग और पूर्ण प्रतिबंध के बीच एक यथार्थवादी संचालन संभव हो जाता है। उत्कृष्ट डेवलपर्स के लिए वास्तव में आवश्यक स्थितियों में AI का गहन उपयोग करने की गुंजाइश बनी रहती है, जबकि अनजाने में अधिक उपयोग या परिणाम से जुड़े बिना भारी खपत को रोकने का उद्देश्य है।

हालांकि, केवल सीमा प्रबंधन पर्याप्त नहीं है। कंपनियों को अगला कदम AI उपयोग को परिणाम सूचकांक से जोड़ना चाहिए। उदाहरण के लिए, क्या AI के कारण विकास लीड टाइम कम हुआ है? क्या बग्स कम हुए हैं? समीक्षा का भार बढ़ा है या घटा है? क्या ग्राहकों के लिए सुविधाओं की रिलीज़ की आवृत्ति बढ़ी है? क्या पूछताछ की संख्या या समस्या समाधान का समय सुधरा है? कोड की पंक्तियों या AI उत्पन्न दर के बजाय, व्यवसाय या ग्राहक के करीब सूचकांकों के साथ मूल्यांकन करना चाहिए, अन्यथा AI का कार्यान्वयन केवल "उपयोग करने की भावना" के साथ आगे बढ़ेगा।

इसके अलावा, AI कोडिंग मानव संसाधन लागत को सरलता से प्रतिस्थापित नहीं करता। भले ही AI ने कोड लिखा हो, उसके डिज़ाइन इरादे को समझने, गुणवत्ता की पुष्टि करने, सुरक्षा और रखरखाव की गारंटी देने के लिए मानव की आवश्यकता होती है। AI द्वारा उत्पन्न कोड की समीक्षा करना, कभी-कभी पारंपरिक कार्यान्वयन से भी अधिक कठिन हो सकता है। यह देखने के लिए कि वह कोड क्यों बना, कहां साइड इफेक्ट्स हैं, और क्या यह भविष्य के विनिर्देश परिवर्तनों को सहन कर सकता है, उच्च स्तर के इंजीनियरिंग निर्णय की आवश्यकता होती है।

सोशल मीडिया पर देखी गई प्रतिक्रिया "AI मानव को प्रतिस्थापित नहीं करता, बल्कि लागत संरचना को बदलता है" इस बिंदु को उजागर करती है। AI के कार्यान्वयन से कुछ कार्य तेज हो जाते हैं। लेकिन साथ ही, टोकन लागत, समीक्षा लागत, गवर्नेंस लागत, सुरक्षा जाँच, और गलत उत्पन्न करने के लिए प्रतिक्रिया जैसी नई जिम्मेदारियाँ भी उत्पन्न होती हैं। दिखने में यह मानव संसाधन को सीमित कर सकता है, लेकिन यदि वह लागत AI उपयोग शुल्क या गुणवत्ता प्रबंधन में स्थानांतरित हो जाती है, तो अपेक्षित लाभ मार्जिन में सुधार नहीं होगा।

Uber का मामला AI के उन्माद पर ठंडा पानी डालने की कहानी नहीं है। बल्कि, यह समस्या इसलिए उत्पन्न हुई क्योंकि AI का व्यावहारिक रूप से उपयोग होने लगा। यदि टूल का उपयोग नहीं होता, तो बजट समाप्त नहीं होता। कर्मचारियों ने मूल्य महसूस किया और नियमित रूप से इसका उपयोग किया, इसलिए अप्रत्याशित बिल उत्पन्न हुए। अर्थात, Uber की समस्या "AI बेकार है" नहीं है, बल्कि "उपयोगी AI को कैसे स्थायी रूप से उपयोग करें" की अधिक परिपक्व समस्या है।

भविष्य में, अन्य बड़ी कंपनियाँ भी इसी समस्या का सामना कर सकती हैं। AI टूल्स को लागू करने के पहले वर्ष में, उपयोग को बढ़ावा देना प्राथमिकता होती है। लेकिन, दूसरे वर्ष के बाद, CFO या प्रबंधन योजना विभाग बिल को देखकर, उपयोग विभाग से स्पष्टीकरण की मांग करेंगे। "क्यों इस टीम की AI लागत अधिक है?" "उस लागत के अनुरूप क्या परिणाम हैं?" "कर्मचारी योजना और AI बजट की तुलना कैसे करें?" ऐसी प्रश्नों का उत्तर देने में असमर्थ कंपनियों में, AI का उपयोग एक अस्थायी उन्माद के रूप में समाप्त हो सकता है, या इसके विपरीत, जमीनी स्तर की स्वतंत्रता को छीनने वाले अत्यधिक नियंत्रण की ओर झुक सकता है।

वहीं, जो कंपनियाँ इसे अच्छी तरह प्रबंधित कर सकती हैं, उनके लिए AI अब भी एक शक्तिशाली हथियार बना रहेगा। महत्वपूर्ण यह है कि उपयोग को सीमित करना नहीं, बल्कि मूल्यवान उपयोग पर ध्यान केंद्रित करना है। सरल कार्य, नियमित कोड उत्पन्न, परीक्षण सहायता, दस्तावेज़ निर्माण, मौजूदा कोड की समझ जैसे क्षेत्रों में AI का सक्रिय रूप से उपयोग करना चाहिए। वहीं, आवश्यकताओं की परिभाषा, आर्किटेक्चर निर्णय, सुरक्षा डिज़ाइन, उत्पाद की दिशा जैसे क्षेत्रों में मानव निर्णय को केंद्र में रखना आवश्यक है।

Uber की $1,500 प्रति माह की सीमा कंपनी AI उपयोग का नया प्रतीक बन सकती है। अब तक की जनरेटिव AI उन्माद "क्या किया जा सकता है" पर केंद्रित थी। अब से, "कितने में, कौन, किस परिणाम के लिए उपयोग करता है" पर सवाल उठाया जाएगा। AI एक जादुई श्रम शक्ति नहीं है, बल्कि एक शक्तिशाली लेकिन महंगा इंफ्रास्ट्रक्चर है। बिजली या क्लाउड की तरह, उपयोग करने पर मूल्य उत्पन्न होता है, लेकिन गलत उपयोग करने पर केवल बिल बढ़ता है।

Uber के मामले से कंपनियों को जो सबक सीखना चाहिए वह स्पष्ट है। AI के कार्यान्वयन की सफलता को उपयोग दर की ऊँचाई से नहीं मापा जा सकता। महत्वपूर्ण यह है कि AI ने कितनी व्यापारिक सफलता में योगदान दिया, ग्राहक अनुभव को कितना सुधारा, और कर्मचारियों के निर्णय को कितना सहायता दी। AI उपयोग के विजेता वे कंपनियाँ नहीं हैं जिन्होंने सबसे अधिक टोकन खर्च किए। बल्कि, वे हैं जिन्होंने सबसे समझदारी से और सबसे मापने योग्य तरीके से AI को अपने कार्यों में शामिल किया।

स्रोत URL

Investing.com: Uber ने AI कोडिंग टूल्स के मासिक उपयोग की सीमा लागू की, प्रत्येक टूल के लिए $1,500 की सीमा, डैशबोर्ड और अपवाद आवेदन, CEO और COO के बयानों का सारांश।
https://www.investing.com/news/stock-market-news/uber-caps-monthly-employee-ai-spending-at-1500-per-tool-amid-soaring-costs-4722651

PYMNTS: Bloomberg की रिपोर्ट के आधार पर, सीमा एजेंट-आधारित AI कोडिंग टूल्स तक सीमित है, प्रत्येक टूल पर लागू होती है, और वार्षिक AI बजट को जल्दी समाप्त करने की पृष्ठभूमि को व्यवस्थित करता है।
https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2026/uber-caps-ai-coding-costs-after-using-up-annual-budget/

The Verge: Uber COO के बयान के केंद्र में, AI उपयोग की मात्रा और ग्राहक-उन्मुख सुविधाओं की वृद्धि को जोड़ने की कठिनाई, AI खर्च की लागत-प्रभावशीलता पर चर्चा।
https://www.theverge.com/transportation/937116/uber-ai-investment-hard-to-justify

Business Insider: Uber CEO ने AI निवेश और भर्ती गति को धीमा करने के बारे में बात की, लगभग 10% कोड परिवर्तन स्वायत्त AI एजेंटों द्वारा किए गए हैं, यह बताया।
https://www.businessinsider.com/uber-slowing-hiring-fund-ai-investment-2026-5

Business Insider: Uber CTO के AI कोडिंग उपयोग पर बयान, इंजीनियरों की AI उपयोग दर, AI एजेंटों द्वारा कोड परिवर्तन की वृद्धि की रिपोर्ट।
https://www.businessinsider.com/uber-cto-ai-coding-agentic-software-engineers-2026-3

Fortune: Uber ने वार्षिक AI बजट को कम समय में समाप्त किया, COO ने AI खर्च की वैधता की कठिनाई का उल्लेख किया, कंपनी AI कार्यान्वयन में लागत वृद्धि की संरचना की रिपोर्ट।
https://fortune.com/2026/05/26/uber-coo-ai-spending-tokens-claude-code/

Reddit r/technology: Uber के AI बजट समाप्ति पर आम उपयोगकर्ताओं की प्रतिक्रिया। कर्मचारियों की छंटनी की चिंता और AI