Миллионы на токены: почему ИИ может стать бюджетной дырой вместо экономии
По мере того как компании массово внедряют искусственный интеллект, выясняется, что счета за использование токенов могут достигать сотен миллионов долларов. Вместо автоматического сокращения штата организациям приходится учиться управлять расходами на ИИ и искать специалистов, способных оптимизировать работу с нейросетями.
В течение долгих месяцев центральным вопросом вокруг искусственного интеллекта на рынке труда было то, кого он заменит. Сотрудники опасались увольнений, руководители говорили об эффективности, и многие компании начали пересматривать процессы, команды и должности. Однако в то время, как все смотрели на статью расходов на зарплаты, в организациях начал накапливаться другой счет — счет за токены. В мире уже начинают понимать, насколько быстро он может раздуваться.
Согласно отчету, опубликованному в Yahoo Finance, неназванный корпоративный клиент накопил счет примерно в 500 миллионов долларов за один месяц использования Claude после того, как не были установлены соответствующие ограничения. В другом случае, опубликованном в The Next Web, Питер Штейнбергер, создатель проекта OpenClaw, продемонстрировал использование токенов OpenAI на сумму 1,3 миллиона долларов в течение 30 дней вследствие запуска около 100 экземпляров Codex для проекта. Это, возможно, крайние случаи, но они рассказывают более широкую историю: искусственный интеллект для сотрудника выглядит как еще одно открытое окно в компьютере, но с точки зрения организации это живая, переменная и порой непредсказуемая бюджетная статья. Каждый запрос, ответ, анализ документа, проверка кода и действие с продвинутой моделью переводятся в денежные затраты.
В небольшой организации это может казаться незначительным, но в крупной компании, где сотни или тысячи сотрудников ежедневно используют инструменты ИИ, счет выглядит совершенно иначе. Данные PwC указывают на то, что в отраслях, более подверженных влиянию ИИ, фиксируется значительно более высокий рост производительности. На первый взгляд, это отличная новость: сотрудники успевают больше, процессы сокращаются, а системы анализируют информацию быстрее. Но возникает и менее обсуждаемая сторона революции: действительно ли экономия на рабочей силе покрывает стоимость машины, которая должна её заменить?
Недавно технический директор Uber отметил, что бюджет на инструменты ИИ на 2026 год был исчерпан уже в начале года вследствие широкого использования инженерами компании. Также в NVIDIA сообщают об особенно высоких затратах на вычисления. Это не примеры того, что ИИ невыгоден, а напоминание о том, что экономия не происходит автоматически. Чтобы технология создавала ценность, нужно уметь ею управлять.
Переход к экономике токенов
Одно из существенных изменений — переход от всеобщего энтузиазма к более управленческому и экономическому мышлению. Если в начале пути само использование ИИ воспринималось как доказательство инновационности, сегодня организации задают более точные вопросы: какую модель стоит использовать? Какая задача оправдывает использование продвинутой модели? Где можно сэкономить на лишних вызовах? И как измеряется возврат инвестиций?
Опрос KPMG показал, что 57% руководителей ожидают, что люди будут управлять и направлять агентов ИИ. Это иллюстрирует переход от свободного и бесконтрольного использования к человеческой ответственности и надзору. На сцену выходит новый профессиональный профиль: сотрудники, которые умеют не только использовать искусственный интеллект, но и управлять им, понимая экономические последствия технологического выбора.
Производительность, инновации и экономическая эффективность
Компания «Элад Маарахот» обучает новых сотрудников включать экономические соображения в разработки на основе ИИ. Сотрудники учатся разбивать сложные задачи на подзадачи, адаптировать различные модели к уровням сложности и использовать механизмы, такие как Cache и RAG, помогающие сократить лишние вызовы к дорогим моделям.
Юваль Маркович, директор отдела разработки в цифровом подразделении «Элад Маарахот», объясняет:
«Мы видим изменение в профиле сотрудника, которого ищет рынок. Если раньше было достаточно уметь разработать решение на основе ИИ, сегодня организации ищут людей, которые понимают бизнес-последствия своих технологических решений. Способность построить умную, эффективную и экономичную систему стала значительным преимуществом.»
Не каждой задаче нужна дорогая модель
Причина, по которой эта дискуссия становится критической, кроется в модели ценообразования. В отличие от традиционных корпоративных инструментов, где стоимость чаще всего фиксирована, использование ИИ основано на «токенах» — оплате по объему и сложности фактического использования. Чем длиннее запросы и чем они сложнее, тем выше стоимость. Значение для организаций очевидно: не каждое действие нужно отправлять в самую продвинутую модель.
В этом смысле дискуссия об «замене сотрудников» начинает казаться слишком упрощенной. ИИ действительно способен сокращать процессы, но чтобы это произошло выгодным образом, кто-то должен планировать систему, контролировать использование и следить за тем, чтобы технология служила организации, а не наоборот. Как только использование выходит из-под контроля, даже инструмент, который должен экономить время, превращается в расход, который трудно объяснить.
Когда искусственный интеллект становится управленческим инструментом
Михаэль Лорбербаум, директор по архитектуре решений в компании Priority, отмечает:
«Организационное мышление становится AI-first: от построения инфраструктур данных до систем на основе ИИ для прогнозирования поведения клиентов. Использование ИИ в компании стало неотъемлемой частью повседневной работы.»
По его словам, использование Claude для написания и проверки кода позволило команде разработчиков радикально сократить время на доставку. Экономия времени при разработке систем ERP и BI составляет от 20% до 40%.
Выгодно ли увольнять из-за ИИ?
Ответ сложнее, чем кажется. ИИ определенно может повысить производительность, но он также требует инфраструктур, бюджетов, контроля и людей, которые знают, как правильно им управлять. Золотой век, когда компании внедряли инструменты ИИ в основном для того, чтобы выглядеть инновационными, уступает место более зрелому этапу. Меньше энтузиазма, больше управления. В конечном итоге, возможно, ИИ не отменит потребность в сотрудниках, а изменит их профиль. Тот, кто будет знать, как измерять затраты и извлекать реальную бизнес-ценность, станет одним из самых важных людей в организации.
