Компании тратят на лицензии, токены и инфраструктуру ИИ больше, чем на зарплату штатных сотрудников. При этом многие приходят к выводу, что простые работники обходятся дешевле нейросетей, сообщается в отраслевых опросах.
Скрытые расходы на нейросети превышают зарплату сотрудников
При расчёте реальной стоимости внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы компании учитывают не только лицензии и токены. В смету попадают инфраструктура, безопасность, интеграция с существующими системами, обучение персонала и контроль качества.
Руководитель по развитию продуктовых решений К2 НейроТех Вячеслав Дегтярев пояснил, что честный подсчёт включает все эти компоненты. В результате совокупные затраты на ИИ-решение нередко превышают стоимость труда штатного специалиста, выполняющего ту же работу. Это ставит под вопрос экономическую эффективность цифровой трансформации для многих проектов.
Простая замена сотрудника нейросетью без перестройки процессов и учёта скрытых расходов ведёт к убыткам, а не к экономии.
Как измерить окупаемость ИИ и что изменит регулирование
Вопросы измерения возврата инвестиций в ИИ остаются открытыми. Бизнесу предстоит выработать метрики, которые позволят объективно оценить, насколько нейросети влияют на численность штата и навыки сотрудников. Пока единого подхода к расчёту эффективности не существует.
Вячеслав Дегтярев также затронул тему будущего регулирования отрасли. По его словам, компании ожидают появления чётких правил игры, которые помогут избежать хаоса на рынке ИИ-решений. Однако конкретные сроки и форматы нормативных актов пока не определены. Одним из ключевых вызовов остаётся обучение персонала: даже после внедрения ИИ сотрудникам приходится осваивать новые навыки для работы с нейросетями, что добавляет ещё один пункт в бюджет проекта.
Почему российский бизнес рискует инвестировать вслепую
Проблема дороговизны корпоративного ИИ не уникальна для России. Глобальные компании, включая Microsoft и Uber, также сталкиваются с кризисом стоимости enterprise-решений. Однако российский бизнес находится в особых условиях: санкционные ограничения сужают выбор доступных платформ и сервисов, что может дополнительно увеличивать затраты.
При этом спрос на автоматизацию в России растёт. Компании из разных секторов — от финансов до логистики — пытаются интегрировать нейросети, чтобы повысить эффективность. Но без прозрачной методики расчёта окупаемости и понятного регулирования многие рискуют инвестировать в ИИ вслепую.
Текущая ситуация подталкивает бизнес к более осторожному подходу: прежде чем внедрять нейросети, необходимо тщательно просчитать полную стоимость владения и сравнить её с альтернативами. Останется ли ИИ дорогим экспериментом или станет инструментом реальной экономии — покажет только время.