Tenex zmienia sposób, w jaki wynagradza inżynierów pracujących z narzędziami AI - zamiast płacić za spędzone godziny, płaci za rezultaty mierzone story pointami. To kluczowa zmiana, bo wraz z szybszym tempem pracy dzięki modelom AI, inżynier zarabiałby mniej pieniędzy za wykonanie tego samego zadania, jeśli liczyć byłoby tylko godziny. Tenex chciał odwrócić te bodźce ekonomiczne.
W praktyce model działa lepiej niż wyobrażano sobie potencjalne zagrożenia. Inżynierowie nie masowo zawyżają szacunków ani nie dostarczają słabego kodu, aby zebrać więcej punktów. Ważnym elementem jest struktura - AI strategistów Tenex odpowiedzialnych za utrzymanie i wzrost przychodów klientów, którzy mogą sprzeciwić się pracom nieprzynoszczącym wartości biznesowej.
Najczęściej dyskutowanym problemem jest jednak tego, jak wycenić pracę, która nie mieści się w tradycyjnych ticketach. CJ Hess zauważa, że wraz z polepszaniem się modeli, inżynierowie coraz mniej czasu spędzają na samym kodowaniu, a coraz więcej na przygotowaniu kontekstu klienta w formie, którą model może efektywnie wykorzystać. To między innymi zrozumienie rzeczywistych problemów biznesowych, projektowanie architektury systemu czy decydowanie, co powinno być w ogóle zbudowane.