Tren Tokenmaxxing Di Dunia Korporat, Penghambat Atau Penunjang Produktivitas?
Surabaya, 23 April 2026 — Looksmaxxing? Sleepmaxxing? Sodiummaxxing? Jika kamu seorang Gen Z mungkin slang ini familiar jika kamu cukup online kronis yang menghabiskan waktu scrolling di internet. Baru-baru ini tren "maxxing" ini juga hadir di jagat korporat yang disebut-sebut "Tokenmaxxing". Tapi memang apa sebenarnya Tokenmaxxing ini?
Sederhananya, tokenmaxxing adalah praktik di mana perusahaan mendorong karyawannya, terutama para developer, untuk mengonsumsi token AI sebanyak-banyaknya dalam pekerjaan sehari-hari mereka. Token sendiri adalah satuan "daya proses" yang digunakan model AI seperti Claude atau GPT ketika menghasilkan teks atau kode. Semakin besar token budget seorang karyawan, semakin besar pula akses mereka ke kemampuan AI. Di Silicon Valley, punya token budget yang jumbo bahkan sudah jadi semacam simbol status tersendiri.
Fenomena ini lahir dari tekanan yang sudah lama ada: deadline yang makin mepet, ekspektasi produktivitas yang terus naik, dan keinginan perusahaan untuk tetap kompetitif. AI coding tools seperti Claude Code, Cursor, dan Codex menjadi solusi yang terasa masuk akal, tulis lebih banyak kode, lebih cepat, dengan lebih sedikit orang. Workflow yang dulunya dikerjakan manusia kini hampir sepenuhnya di-override oleh agen AI, dan manajemen pun ramai-ramai mendorong adopsi ini.
Tapi hasilnya tidak semulus yang dibayangkan. Para manajer engineering melaporkan tingkat penerimaan kode AI mencapai 80–90 persen, tapi mereka melewatkan fakta bahwa kode tersebut sering harus direvisi ulang dalam minggu-minggu berikutnya, yang mendorong angka penerimaan sesungguhnya turun ke kisaran 10–30 persen. Lebih banyak kode ditulis, tapi tidak banyak yang benar-benar bertahan.
Data dari berbagai perusahaan analitik pun mengonfirmasi ini. Sebuah laporan dari Faros AI yang menarik data dua tahun dari pelanggan mereka menemukan bahwa code churn, baris kode yang dihapus dibanding yang ditambahkan, melonjak 861 persen di lingkungan dengan adopsi AI tinggi. Sementara Jellyfish, yang mengamati lebih dari 7.500 engineer di kuartal pertama 2026, menemukan bahwa engineer dengan token budget terbesar memang menghasilkan paling banyak pull request, tapi peningkatan produktivitasnya tidak sebanding, dua kali lipat output dengan biaya token sepuluh kali lebih besar.
Di sisi lain, tidak semua eksekutif mau mundur. Sebagian pemimpin perusahaan justru mengakui kritik itu dan memilih untuk all-in pada tokenmaxxing, dengan alasan ini soal keberlangsungan bisnis mereka. "Ini soal eksistensi bagi kami," kata May Habib, CEO dan co-founder dari WRITER, soal mendorong penggunaan AI secara internal. Bagi mereka, lambat beradaptasi jauh lebih berbahaya dari sekadar kode yang harus direvisi ulang.
Perdebatan tokenmaxxing ini pada akhirnya adalah cerminan dari pertanyaan yang lebih besar: apakah perusahaan sudah mengukur hal yang benar? Seperti yang diungkap seorang eksekutif, tokenmaxxing itu seperti mengukur pendapatan perusahaan dari jumlah cold call yang dilakukan tim sales, kamu bisa tokenmaxx sepanjang hari, tapi hasilnya belum tentu sesuai yang diinginkan. Di era AI ini, volume bukan lagi satu-satunya ukuran kemenangan.
