แทนที่จะตัดสิทธิ์การเข้าถึง AI ของพนักงาน Rippling เลือกที่จะสร้างเครื่องมือขึ้นมาแก้ปัญหาด้วยตัวเอง นั่นคือ AI Spend Console ซึ่งเปิดตัวอย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 6 สิงหาคม 2026 โดยเครื่องมือนี้มีฟังก์ชันสำคัญหลายประการ:
AI Spend Console สามารถระบุค่าใช้จ่าย AI tokens เชื่อมโยงกับพนักงาน ทีม และตำแหน่งงานแต่ละคน จากนั้นนำมาเปรียบเทียบกับตัวชี้วัดด้านผลผลิต เช่น จำนวน Pull Requests (คำขอรวมโค้ด) และ Code Reviews (การตรวจสอบโค้ด) ทำให้ Rippling มองเห็นได้ชัดเจนว่าบทบาทใดหรือบุคคลใดเป็นตัวการหลักในการสร้างค่าใช้จ่าย และค่าใช้จ่ายนั้นคุ้มค่ากับผลลัพธ์ที่ได้หรือไม่
Rippling สร้างชั้นตัวกลางที่ทำหน้าที่กำหนดเส้นทางแต่ละคำสั่งไปยังโมเดล AI ที่คุ้มค่าที่สุดสำหรับงานนั้นๆ โดยอัตโนมัติ แทนที่จะส่งไปยังโมเดลที่มีราคาแพงที่สุดเสมอ จากการทดสอบภายใน Rippling พบว่าโมเดล GLM 5.2 ของ Z.ai ถูกกว่าโมเดลชั้นนำถึง 85% แต่ให้ประสิทธิภาพที่เกือบจะเทียบเท่ากัน ดังนั้นคำสั่งทั่วไปจึงถูกเปลี่ยนเส้นทางไปที่นั่น
(ทั้งนี้ การเปรียบเทียบนี้เป็นข้อมูลจากบริษัทเท่านั้น ไม่ใช่ผลลัพธ์จากภายนอก
)
Rippling เจรจากำหนดวงเงินสูงสุดสำหรับเครื่องมือ AI แต่ละตัว เช่น Cursor, OpenAI, Copilot และอื่นๆ เพื่อป้องกันไม่ให้เครื่องมือใดเครื่องมือหนึ่งสร้างค่าใช้จ่ายที่ไม่มีขีดจำกัด
คอนโซลนี้เชื่อมโยงปริมาณการใช้ tokens กับผลลัพธ์ที่วัดได้ เช่น การ Commit โค้ด, คุณภาพของ Pull Request และความเร็วในการตรวจสอบโค้ด ทำให้ค่าใช้จ่ายที่ไม่ก่อให้เกิดผลผลิตสามารถถูกชี้ให้เห็นและดำเนินการได้ Rippling เน้นย้ำว่านี่คือ "แดชบอร์ด" ไม่ใช่ "กระดานจัดอันดับ"
พนักงานที่ได้รับมอบหมายให้ทำหน้าที่ตรวจสอบและควบคุมการใช้จ่าย AI ภายในทีมของตนเอง เพื่อสร้างความรับผิดชอบโดยตรง
ภายในเวลาไม่กี่เดือน Rippling สามารถลดค่าใช้จ่าย AI tokens จาก ~40% ของงบประมาณด้านบุคลากรในแผนก R&D เหลือประมาณ 15% โดยไม่ลดปริมาณการใช้งาน บริษัทยังคงใช้ tokens ประมาณ 600 พันล้าน tokens ต่อเดือน ในเดือนกรกฎาคม แต่ค่าใช้จ่ายในเดือนกรกฎาคมกลับ เหลือเพียง 37% ของค่าใช้จ่ายในเดือนเมษายน ตามที่หลายแหล่งข้อมูลกล่าวไว้: ปริมาณ tokens ไม่เคยลดลง แต่ค่าใช้จ่ายต่างหากที่ลดลง