Branden Jenkins was tijdens het diner toen hij op zijn telefoon keek en de avond een andere wending kreeg. Bij het controleren van zijn AI-gebruiksdashboard ontdekte de CEO dat zijn weekend aan coderen hem $1,000 had gekost — automatisch gefactureerd, in stappen van $1,000, aan een kaart die was ingesteld op automatisch verlengen.

Jenkins leidt Maxio, een door private equity gesteund softwarebedrijf met hoofdkantoor in Atlanta dat in de komende jaren op weg is naar $100 million aan jaarlijkse omzet. Maxio verkoopt software voor abonnementsfacturatie en omzetbeheer aan andere B2B-softwarebedrijven. Naar eigen zeggen staat hij bovendien bijna bovenaan de interne AI-uitgavenranglijst van het bedrijf — een ongebruikelijke positie voor een CEO. “A thousand is not that much, I would say, but for one weekend, it's pretty annoying,” zei hij in een interview met Fortune. Zijn AI-agent beschrijvend als “cooking away,” vatte hij zijn reactie samen als: “Wow, I just got here quickly.”

Binnen zijn bedrijf — en breder in het Amerikaanse bedrijfsleven — is het voorval uitgegroeid tot een soort parabel over hoe snel “agentic” AI-tools geld kunnen verbruiken zonder dat iemand het meteen merkt, totdat de rekening binnenkomt. Maar Jenkins zei dat de onverwachte factuur niet is wat hem ’s nachts wakker houdt. Het diepere probleem is rommeliger en menselijker: de “insecurity” van zijn eigen werknemers over het feit dat zij worden voorbijgestreefd door de technologie — en door hem.

Hoe een weekend veranderde in een les van $1,000

Jenkins omschrijft zichzelf als een technische CEO die zijn eigen agents en automatiseringen bouwt. Hij kan vanaf zijn telefoon code schrijven met Claude, zelfs als hij niet aan zijn bureau zit — en zo kwam hij ertoe tijdens het diner een project te debuggen en te verfijnen. De tokenwallet die hij had opgezet om die sessies te financieren, was zo ingesteld dat deze zichzelf telkens met $1,000 aanvulde wanneer het saldo opraakte, waardoor zijn kaart stilzwijgend opnieuw werd opgeladen zonder dat hij er een tweede keer over hoefde na te denken — totdat hij het totaal zag.

“I don't have governors where a lot of my staff hits limits, and they have to ask for approval,” zei Jenkins, die zijn onbeperkte interne budget omschreef als zowel een voordeel als een last. “So I started leaning in and going, ‘What does this look like?’”

AI-providers zoals Anthropic en OpenAI rekenen per token — de tekstgedeelten die modellen lezen en genereren — waardoor de kosten regel voor regel oplopen naarmate gesprekken langer worden en herhalingen zich opstapelen. Wat hij ontdekte, zei hij, is dat veel van de verspilling terug te voeren is op modelkeuze en ontspoorde gespreksslingeringen — een AI-systeem dat een gebruiker meeneemt naar paden waar die nooit naartoe wilde gaan. “A lot of times it's the agent's own mistakes that's burning your money,” zei Jenkins. “You kind of find yourself just chatting, and [things] getting away from you.”

Terugdenkend aan zijn gesprekken met zijn bots zei hij: “You're like, ‘Yeah, yeah, I like it, more of that, more of that.’ All of a sudden you end up in who-knows-where, and you're like, ‘No, I don't want that at all.’ So some of that money is just wasted because it took you there.”

Zijn ervaring weerspiegelt een patroon dat inmiddels breed in de sector is gedocumenteerd. Gartner heeft geraamd dat agentische AI-modellen tussen 5x en 30x meer tokens per taak kunnen vereisen dan een standaard chatbotgesprek, en een WitnessAI-enquête vond dat 68% van de Amerikaanse bedrijven zegt dat ten minste enkele AI-initiatieven het afgelopen jaar boven budget uitkwamen, terwijl een derde zegt dat overschrijdingen “mostly or always” gebeuren. George Sivulka, CEO van Hebbia, vatte het memorabel samen door te schrijven dat het gebruik van agents betekent: “you just hired a million bad employees.”

De nasleep heeft zelfs een bijnaam gekregen: “tokenmaxxing,” vakjargon voor het maximaliseren van onbeperkt AI-gebruik. Uber zou zijn volledige AI-coderingsbudget voor 2026 in vier maanden hebben opgebruikt, en Amazon zou in één maand $500 miljoen aan AI hebben uitgegeven nadat toegang werd uitgerold zonder gebruikslimieten — de maand waarin “tokenmaxxing” stierf. Jenkins’ weekend van $1,000 is daarbij verwaarloosbaar, maar het punt, zei hij, is dat het echt geld is. “There's no refund button. There's no dispute button in Claude,” zei Jenkins, eraan toevoegend dat die er misschien wel zou moeten zijn.

Praktische trucs

Na het dinerincident zocht Jenkins naar manieren om zijn eigen tokenverbruik te verminderen — naar eigen zeggen vooral geleerd van AI-optimalisatietips op TikTok, en niet van zijn eigen engineeringteam. Hij begon verschillende taken toe te wijzen aan verschillende modellen op basis van complexiteit: lichtere modellen zoals Claude’s Haiku, Anthropic’s kleinste en goedkoopste laag, voor basale rekenwerkzaamheden, middenklassemodellen zoals Sonnet voor routinecodering, en de duurste modellen met de hoogste redeneercapaciteit voor echte strategische planning.

Hij nam ook wat hij orchestratielagen noemde over — tools van derden, vaak verspreid als gratis GitHub-repositories, ontworpen om AI-output te comprimeren en verspilde tokens te verminderen. Eén daarvan, die hij “Caveman mode” noemde, dwingt een AI-assistent om in korte, botte zinnen te antwoorden in plaats van lange, uitgewerkte antwoorden, wat Jenkins naar schatting het tokenverbruik met 70% verlaagt. Een andere modus die hij beschreef, “grunt mode,” comprimeert antwoorden tot één of twee woorden: “It's very trite.” Hij noemde andere tools, waaronder “Superpowers” en “Ponytail,” als onderdeel van hetzelfde underground ecosysteem van kostenbesparende hacks.

De keerzijde is, aldus Jenkins, dat geen van die hulpmiddelen toegankelijk is voor een doorsnee werknemer. “These are nerdy things,” zei hij. “Do we need sales leaders and service leaders and marketers finding this stuff?” Die kloof — tussen wat power users zoals hij weten en wat de rest van het personeelsbestand kan bereiken — is volgens hem het punt waarop het echte organisatorische risico begint.

Waarom hij waarschuwt dat onzekerheid, niet kosten, de grotere bedreiging is

Gevraagd om de problemen te rangschikken waarmee hij te maken heeft gehad bij de uitrol van AI over zijn enkele honderden werknemers, begon Jenkins niet met kosten. Hij noemde drie factoren die hij actief moet managen: inefficiëntie, ongelijkheid en — de factor waar hij herhaaldelijk op terugkwam — onzekerheid.

Jenkins zei dat hij er trots op is dat iedereen in zijn bedrijf een bouwer wordt via vibe-coding-permissies, maar dat de verandering in menselijk opzicht ontwrichtend is.

“[Token overspend] is really not the problem, but it could easily be the excuse,” zei Jenkins. Hij beschreef hoe hij zonder directe aanleiding tools en automatiseringen bouwde binnen de afdelingen van zijn eigen leiderschapsteam, simpelweg omdat hij had geleerd hoe dat moest — en hoe de reactie ongemakkelijk werd. “One of them came to me and said, ‘This put me on edge. I should be coming to you with these things. I’ve got to catch up. I feel so behind.”

Die dynamiek, zei hij, herhaalde zich op meerdere managementlagen: “Am I doing my job? Am I keeping up? Will this replace my job? Will this replace my team members?”

Hij wees ook op een variant van dezelfde spanning op afdelingsniveau, geworteld in ongelijke toegang tot tools. Zijn bedrijf rolde aanvankelijk ChatGPT uit voor het hele bedrijf, en begon vervolgens de duurdere Claude te licentiëren voor een kleinere groep van ongeveer 50 werknemers, geconcentreerd in sales en marketing — wat weerstand opriep bij teams die buiten de boot vielen. “People were like, wait a minute, why don't I have Claude? Why do they get that and we don't get that?” zei hij. “That's an inequality.”

Jenkins stelt dat die spanning uiteindelijk corrosiever is voor de bedrijfscultuur dan welke individuele ontspoorde factuur ook, omdat het bepaalt of werknemers de tools überhaupt gebruiken — of ze uit angst stilletjes tegenwerken.

Een organigram bouwen voor mensen en agents

De reactie van Maxio, zei Jenkins, was structureel. Zijn volledige executive leadership team doorliep een formele org-design-oefening waarin iedere leidinggevende zijn of haar afdeling in kaart bracht, niet alleen qua directe rapportlijnen, maar ook qua AI-agents die die mensen nu rechtstreeks beheren. Het resultaat is een letterlijk hybride organigram — menselijke namen en agentfuncties over elkaar heen — dat het bedrijf behandelt als een levend managementdocument.

Hij heeft ook de DevOps-organisatie van het bedrijf uitgebreid, specifiek om toezicht te houden op het groeiende aantal intern gebouwde, informeel gecodeerde tools — wat hij en anderen in de sector “vibe-coded” software noemen — die ondanks hun oorsprong als bijprojecten cruciale onderdelen van het bedrijf zijn geworden. “It can't just be with Tim that vibe-coded it on the weekend,” zei Jenkins, wijzend op continuïteitsrisico als de werknemer die een cruciale interne tool heeft gebouwd vertrekt of ziek wordt, naast onopgeloste vragen over beveiliging en schaalbaarheid. Het is een governancesvraag waar steeds meer bedrijven mee te maken krijgen nu AI-ondersteund bouwen zich buiten de engineeringteams verspreidt.

Het grotere financiële verhaal is volgens hem niet de incidentele tokenoverschrijding van vier cijfers, maar een verschuiving in de onderliggende arbeidsverhoudingen van het bedrijf. Annual recurring revenue per employee is een standaardmaatstaf voor operationele efficiëntie in de softwaresector, en meet hoeveel abonnementsomzet elke werknemer ondersteunt. Jenkins zei dat de headcount van Maxio niet langer meegroeit met de omzet zoals vroeger, waardoor de verhouding annual recurring revenue per employee stijgt — een metric die volgens hem het duidelijkste signaal is van wat AI werkelijk doet met zijn kostenstructuur, in tegenstelling tot de zichtbaardere maar relatief kleine tokenrekening.

“I’m not arguing that we want to reduce a whole bunch of headcount because of AI, but we should not be growing the headcount at the same rate that we were before,” zei Jenkins. “That’s a big change in our business, and it’s all attributed to AI.” Hij was het er ook mee eens dat de incidentele melding van $1,000 tokenverbruik tijdens het diner voelt als een belasting die je betaalt — een collega-agent had simpelweg het verkeerde beeld van wat de baan inhield.

Jenkins zei dat hij dat alles niet ziet als reden om gas terug te nemen. “Right now there's so much good that outweighs a lot of this,” zei hij, met het argument dat de efficiëntiewinsten van AI-adoptie groot genoeg zijn dat incidentele verspilling, omwegen door hallucinaties en zelfs verrassingsrekeningen van vier cijfers simpelweg de prijs zijn om daar te komen. Zijn hoofd engineering wuifde zijn tokenbesparende trucs aanvankelijk weg en zei hem dat het bedrijf “not at the level of we're spending more on A.I. than [on] people, because there are examples of that out there. We're nowhere close to that.” Jenkins zei dat hij het daar niet mee oneens was — maar hij is ervan overtuigd dat die dag eraan komt. “It probably will be a thing.”

Voor dit verhaal gebruikten Fortune-journalisten generatieve AI als onderzoeksinstrument. Een redacteur verifieerde de nauwkeurigheid van de informatie vóór publicatie.

Dit verhaal verscheen oorspronkelijk op Fortune.com.