I styrelserum, under kvartalsrapporter och på teknik-konferenser i Silicon Valley har en ny trend vuxit fram bland teknikchefer: att stolt proklamera hur omfattande de använder sina egna AI-produkter internt.
Microsofts vd Satya Nadella avslöjade nyligen att mellan 20 och 30 procent av företagets kodförråd nu innehåller AI-genererad kod. "Jag skulle säga att kanske 20 %, 30 % av koden i våra repos idag och vissa av våra projekt är troligen helt skrivna av mjukvara", sade Nadella under ett samtal med Metas vd Mark Zuckerberg på LlamaCon.
Inte för att vara sämre meddelade Googles vd Sundar Pichai att AI nu genererar "väl över 30 %" av företagets nya kod, upp från 25 % bara för sex månader sedan. Dessa chefer använder dessa siffror för att visa sitt förtroende för sina egna AI-system.
Samtidigt har Zuckerberg satt ett ännu mer ambitiöst mål och förutspår att "kanske hälften av utvecklingen kommer att göras av AI, istället för människor" på Meta inom det kommande året. Han har också varit tydlig med att utveckla AI som kan fungera som "en sorts ingenjör på mellannivå" inom företaget.
Utöver kodgenerering omfamnar teknikledarna AI-dogfooding på andra sätt. Uber-chefen Sachin Kansal har tagit sitt dogfooding-initiativ till nästa nivå och genomfört 700 resor med att leverera mat eller personer för att själv testa företagets tjänster. Nu tillämpar han samma metodik på Ubers integration av autonoma fordon genom att personligen testa Waymos robotaxibilar i Austin.
Denna praktik att "äta sin egen hundmat" är inget nytt inom teknikvärlden—den går tillbaka till 1970-talet och populariserades på Microsoft under 1980-talet—men har fått ny betydelse i AI-eran. Företagen använder det inte bara som ett marknadsföringsknep utan även som ett praktiskt sätt att hitta buggar, förbättra användarupplevelsen och visa på säkerheten och tillförlitligheten i sina AI-system.
Men i takt med att AI integreras allt djupare i affärskritiska processer är insatserna för dogfooding högre än någonsin. När teknikchefer offentligt förbinder sig till att använda sina egna AI-produkter i stor utsträckning, markerar de sitt förtroende för systemen—och sätter ribban för resten av branschen att följa efter.