Когда появляется технология с революционным потенциалом, компании часто забывают про финансовую дисциплину. Кажется, что считать деньги — это узко и недальновидно, когда впереди такие возможности для трансформации бизнеса и преобладания над конкурентами. Но деньги всегда имеют значение. А когда речь идет об ИИ — траты растут со скоростью света.
Где ИИ действительно помогает — и сколько это стоит
ИИ показывает свою ценность в повышении эффективности операций, производительности сотрудников и удовлетворенности клиентов. Звучит здорово, правда? Но вот беда: этого достигается ценой значительных затрат. И вот тут начинаются проблемы.
Главный вопрос: если вы не можете связать расходы с результатами, как узнать, принесут ли вложения в ИИ реальную отдачу? Неуверенность в этом — вот почему в цикле Гартнера по ИИ на 2025 год GenAI упал в «Долину разочарования». Звучит пугающе, да?
Парадокс ИИ: быстрый рост, нечеткие результаты
Когда нет ясности в финансовых показателях, принятие решений превращается в гадание. А ставки огромные: согласно исследованиям, 68% технологических лидеров планируют увеличить бюджеты на ИИ, и 39% верят, что это станет главным драйвером роста расходов их отделов.
Но больший бюджет — это не гарантия лучших результатов. Вот что действительно удивляет: при среднем вложении в 1,9 миллиона долларов на GenAI-инициативы в 2024 году менее 30% AI-лидеров говорят, что их генеральные директора довольны возвратом инвестиций. Без четкой связи между затратами и результатами компании рискуют масштабировать инвестиции, но не масштабировать ценность, которую они должны создавать.
Это как попытаться найти выход из лабиринта в темноте.
Скрытые финансовые риски: история повторяется
ИИ-проекты ненасытно поглощают облачные вычисления — это создает дополнительные расходы на платформы данных, инженерные ресурсы и токены для каждого запроса. Децентрализованная природа этих затрат делает их практически невозможно связать с бизнес-результатами.
Помните облачные технологии? История повторяется. Когда DevOps-команды и отделы могут самостоятельно закупать ресурсы, траты и неэффективность начинают расти как снежный ком. ИИ-проекты распространяются по компании как сорняки — это называется «ИИ-разрастание». И каждый доллар, потраченный на один проект, — это доллар, отнятый у другого.
Люди беспокоятся, что ИИ отнимет их работу. Но не менее вероятно, что ИИ отнимет бюджет их отдела.
Вот что по-настоящему волнует: более 40% проектов с агентивным ИИ будут отменены к концу 2027 года из-за растущих затрат, неясной бизнес-ценности или недостаточного контроля рисков. Но это правильные проекты для отмены? Без прозрачности в затратах на ИИ компании рискуют переплачивать, недодавать и упускать лучшие возможности для создания ценности.
Почему традиционное планирование не подходит для ИИ
Статические бюджетные модели просто не справляются с динамическими нагрузками и быстро растущими ресурсами. В управлении облачными затратами помогла разметка и телеметрия — они позволили привязать каждый доллар к конкретным результатам. С ИИ все сложнее.
Помимо затрат на хранение, вычисления и передачу данных, каждый ИИ-проект приносит свой набор требований: оптимизация запросов, маршрутизация моделей, подготовка данных, соответствие нормативам, безопасность, персонал. Это настолько сложный микс постоянно меняющихся факторов, что финансовые и бизнес-команды просто теряют видимость расходов на ИИ. ИТ-команды не могут связать использование с бизнес-результатами. Без этих связей — невозможно точно отследить окупаемость инвестиций.
Прозрачность затрат: почему это важно прямо сейчас
Когда вы видите всю картину расходов, можно принимать умные решения — от распределения ресурсов до расстановки кадров. Когда конкретные ИИ-ресурсы связаны с поддерживаемыми проектами, технологические лидеры могут убедиться, что высокоценные инициативы получают все необходимое для успеха.
Это особенно критично, когда таланты в дефиците. Если ваши высокооплачиваемые инженеры и специалисты по данным размазаны по множеству интересных, но не критических пилотов, будет невозможно укомплектовать следующий стратегический (и может быть, срочный) поворот.
FinOps-практики работают для ИИ не менее хорошо. Анализ затрат открывает возможности оптимизации: например, подбор производительности и задержки под реальные нужды, или выбор компактной, более экономичной модели вместо автоматического использования последней большой языковой модели. По мере продвижения проекта отслеживание затрат может сигнализировать о необходимости переориентации на более перспективные направления. Проект, имеющий смысл при стоимости X, может быть нецелесообразным при стоимости 2X.
TBM: как структурировать управление ИИ-затратами
Три практики обеспечивают прозрачность и контроль:
- IT финансовый менеджмент (ITFM) — управление ИТ-расходами в соответствии с приоритетами бизнеса
- FinOps — оптимизация облачных затрат через финансовую ответственность и операционную эффективность
- Стратегическое управление портфелем (SPM) — приоритизация проектов для максимальной ценности
Вместе эти три направления образуют Technology Business Management (TBM) — структурированный подход, который помогает технологам, бизнес-лидерам и финансистам связать инвестиции в технологии с бизнес-результатами. Это дает реальную прозрачность и улучшает принятие решений.
Большинство компаний уже на пути к TBM, даже если они это не осознают. Может быть, они применяют FinOps или управление облачными затратами. Может быть, развивают финансовый экспертизу для ИТ. Или полагаются на Enterprise Agile Planning. ИИ может использовать — и влиять на — все эти области. Объединив их под одной крышей с единой моделью и словарем, TBM привносит ясность в ИИ-затраты и результаты, которые они позволяют достичь.
ИИ — это не про скорость, а про ценность
Успех ИИ зависит от способности создавать ценность, а не просто от быстрого внедрения. Прозрачность затрат, которую предоставляет TBM, — это дорожная карта. Она помогает бизнес и ИТ-лидерам делать правильные инвестиции, реализовывать их экономно, масштабировать ответственно. Это превращает ИИ из дорогостоящей ошибки в измеримый бизнес-актив и стратегический драйвер роста.
Хотите разобраться, как компании действительно зарабатывают на ИИ и избежать дорогостоящих ошибок? Подписывайтесь на мой канал, где я разбираю реальные кейсы и тренды в мире искусственного интеллекта.🔔 Чтобы следить за новостями ИИ, управлением затрат и стратегией внедрения технологий, подписитесь на мой канал «ProAI» в Telegram!