Использование искусственного интеллекта (ИИ) в российских компаниях для промышленной эксплуатации может привести к более высоким затратам, чем содержание штата профильных IT-специалистов. Об этом заявил Андрей Эли, директор по информационной безопасности Hoff Tech, в интервью газете Известия.
По словам эксперта, на этапе демонстрации ИИ может казаться более экономически выгодным решением по сравнению с работой живого сотрудника. Однако, когда решение внедряется в реальные бизнес-процессы, затраты на его использование значительно возрастают. Для успешной интеграции модели необходимо выстраивать производственный контур, который включает в себя команды для подготовки данных, интеграции системы, а также контроля доступа и качества ответов.
Андрей Эли отметил, что низкая стоимость отдельного запроса становится незначительной при масштабировании. Когда речь идет о промышленной эксплуатации, число пользователей увеличивается, появляются длинные контексты, повторные обращения и проверочные запросы, а также цепочки ИИ-агентов. В результате один запрос может инициировать десятки дополнительных вычислений. По оценкам аналитиков, из-за сложных сценариев взаимодействия фактические расходы на проекты с использованием ИИ могут оказаться в четыре раза выше первоначальных ожиданий.
Также, по словам Эли, важным аспектом остаются затраты на человеческий контроль, особенно в тех задачах, где цена ошибки высока. Если время, необходимое сотруднику для проверки результата нейросети, сопоставимо с временем, потраченным на самостоятельное выполнение работы, то говорить о полноценной автоматизации не приходится.
Специфика российского рынка добавляет свои ограничения. Зарплаты инженеров формируются на локальном уровне, тогда как стоимость оборудования и вычислительных мощностей остается на уровне глобального рынка. Кроме того, требования безопасности зачастую требуют размещения моделей внутри собственного контура, что делает внедрение ИИ масштабным инфраструктурным проектом.
Андрей Эли добавил, что при расчете эффективности внедрения ИИ необходимо учитывать не только стоимость запросов, но и расходы на безопасность, техническое сопровождение и обязательную проверку результатов человеком.
«ИИ кажется дешевле человека только в презентации, где забывают учесть данные, интеграцию, контроль качества и цену ошибки. В противном случае мы получаем очень современный, технологичный и дорогой способ ничего не изменить», — подчеркнул он.
Эксперт также отметил, что более корректно оценивать затраты на основе числа полезных результатов, которые бизнес принимает без дополнительной переработки, а не по общему количеству обращений к модели.
