아마존은 엔지니어들에게 단순히 토큰 수를 추적하는 것보다 AI 사용의 실제 결과에 집중하도록 권고하고 있습니다. 업데이트된 엔지니어링 가이드라인은 높은 AI 소비가 자동으로 더 나은 생산성이나 가치를 의미하지 않는다고 명시하고 있습니다. AI 채택률 및 토큰 사용량과 같은 지표는 실질적인 결과와 분리될 때 심각하게 결함이 있는 것으로 간주됩니다. 이러한 지표를 목표로 설정하면 낭비적인 관행을 조장하고 비용과 복잡성을 증가시킬 수 있습니다. 아마존은 장기적인 결과가 AI의 영향을 측정하는 주요 척도가 되어야 한다고 강조합니다. 사용량 데이터는 여전히 유용하지만, 다른 지표와 함께 신중하게 분석해야 합니다. 회사는 AI 사용량이 높은 팀과 낮은 팀을 비교하여 효과를 평가할 것을 제안합니다. 모든 작업에 반드시 AI 도구가 필요한 것은 아닙니다. 현재 AI 도구의 한계를 파악하는 엔지니어는 좋은 판단력을 보여주는 것입니다. 이러한 접근 방식은 아마존의 검약과 단순함의 원칙에 부합합니다.