Использование искусственного интеллекта (ИИ) российскими компаниями для процесса промышленной эксплуатации может оказаться дороже, чем траты на содержание штата профильных IT-специалистов. Об этом газете «Известия» сообщил директор по информационной безопасности Hoff Tech Андрей Эли.
Эксперт подчеркнул, что на этапе демонстрации ИИ может выглядеть экономически выгоднее живого сотрудника. Однако при внедрении решения в реальные бизнес-процессы затраты существенно возрастают. Вокруг модели приходится выстраивать производственный контур, включающий команды для подготовки данных, интеграции системы, а также контроль доступа и качества ответов.
Специалист подчеркнул, что низкая стоимость отдельного запроса перестает быть показательной при масштабировании. В промышленной эксплуатации появляется большое количество пользователей, длинные контексты, повторные обращения, проверочные запросы и цепочки ИИ-агентов. В итоге один запрос может запускать десятки дополнительных вычислений. По оценкам аналитиков, из-за сложных агентных сценариев фактические расходы на ИИ-проекты способны оказаться в четыре раза выше первоначальных ожиданий.
По словам Эли, отдельной статьей затрат остается человеческий контроль, особенно в задачах с высокой ценой ошибки. Если сотруднику требуется столько же времени на проверку результата нейросети, сколько заняло бы самостоятельное выполнение работы, говорить о полноценной автоматизации нельзя.
Специфика российского рынка также добавляет собственные ограничения. Зарплаты инженеров формируются локально, тогда как оборудование и вычислительные мощности остаются примерно на глобальном уровне. Кроме того, требования безопасности нередко предполагают размещение моделей внутри собственного контура, что превращает внедрение ИИ в масштабный инфраструктурный проект.
При этом эксперт добавил, что при расчете эффективности следует брать во внимание не только стоимость запросов, но и расходы на безопасность, сопровождение и обязательную проверку результатов человеком.
«ИИ дешевле человека только в презентации, где забыли посчитать данные, интеграцию, контроль качества и цену ошибки. Иначе получится очень современный, технологичный и дорогой способ ничего не изменить», — отметил он.
Специалист подчеркнул, что корректнее оценивать затраты исходя из числа полезных результатов, которые бизнес принимает без дополнительной переработки, а не по общему количеству обращений к модели.
Ранее были названы профессии, которые выиграют от внедрения ИИ.