Крупнейшие корпорации тратят сотни миллиардов на искусственный интеллект - и все чаще обнаруживают, что живой сотрудник будет дешевле. Страшилки о том, что ИИ "всех уволит", пока не сбываются.
За три года корпоративный мир прошел путь от эйфории ChatGPT до гонки капвложений. И до "подсчетов цыплят по осени". Компании начали считать не токены*, а деньги. Совокупные затраты четырех крупнейших IT-корпораций Alphabet, Meta (признана экстремистской и запрещена на территории РФ), Microsoft, Amazon приближаются к 380 млрд долларов. А вот соизмеримой отдачи нет.
"Стоимость" одного токена падает и, по некоторым прогнозам, к 2030 году упадет на 90%. Но пока итоговые счета только растут. Причина - так называемые агентские системы, когда ИИ действует автономно для достижения поставленной цели: сам разбивает задачу на подзадачи, использует внешние инструменты (интернет, калькуляторы, базы данных) без участия человека и т.д. И в итоге вместо одного запроса модель делает десятки. Рост потребления токенов от агентских систем прогнозируется в 24 раза к 2030 году. Снижение цены за единицу не успевает за ростом объема.
Читайте также:
Резюме теперь читает робот: Как ИИ изменил поиск работы и что нужно учитывать соискателю
Вот пример. Корпорация Microsoft тратит свыше 40 млрд долларов в квартал на дата-центры и инфраструктуру. А выручка от ИИ-направления составляет 37 млрд. В год. Подбив баланс, руководство "откатило назад" и ограничило внутренний доступ разработчиков к Claude от Anthropic, переведя их на "родной" GitHub Copilot. По сути - ввела "карточную систему" на ИИ, она же "корпоративная суверенизация".
Читайте "Российскую газету" в Max - подписаться
Другой пример - Uber: годовой бюджет на ИИ исчерпан за четыре месяца. Руководство не нашло четкой связи между объемом инвестиций в ИИ и улучшениями для пользователей. Один из крупнейших франчайзеров Pizza Hut подал иск на 100 млн долларов, заявив, что внедренная сетью ИИ-система управления доставкой привела к сбоям, задержкам заказов и падению продаж: для половины заказов время доставки выросло в полтора раза. И даже руководитель OpenAI Сэм Альтман теперь признает: ИИ не приведет к массовому исчезновению рабочих мест, хотя ранее сам предупреждал о возможном "апокалипсисе на рынке труда" и исчезновении целых профессий.
Искусственный интеллект не приведет к массовому исчезновению рабочих мест и целых профессий
Отчасти свои затраты корпорации перекладывают на потребителей, повышая цену подписки на свои продукты. Та же Microsoft подняла ее на 30%, Adobe - Creative Cloud на 50%. В итоге потребитель переплачивает просто за сам факт наличия ИИ-функций.
Поскольку головокружение от первых ИИ-успехов проходит, то можно ожидать, что теперь IT-корпорации перейдут от тактики "внедрить ИИ где только можно" к внедрению там, где оно эффективно и имеет конкретную отдачу. ИИ будет работать не "вместо людей", а "вместе с людьми". Рутинные и легко формализуемые задачи - да, можно подвергнуть автоматизации, а вот принятие решений и управление контекстом - категорически оставить за человеком. У нас же, как всегда, свой путь.
Российские компании внедряют ИИ в условиях жесткого (из-за санкций) дефицита оборудования. При этом рекордно низкая безработица толкает к автоматизации. Да и государство настаивает на достижении технологического суверенитета, в ИИ тем более. Объем российского рынка ИИ уже превысил 1,15 трлн рублей. Однако и у нас около 80% компаний не получают значимого эффекта от внедрения ИИ. И даже, кажется, не знают, увлекшись "модой на ИИ", как измерить результат. Не в количестве же уволенных сотрудников.
Читайте также:
Курьеры и уборщики: Эксперты рассказали, как не спровоцировать массовую безработицу из-за внедрения роботов
При этом, по мнению многих экспертов, российский бизнес ведет себя прагматичнее западного: явная готовность инвестировать в ИИ наблюдается только при понятном экономическом эффекте.
В прошлом году, правда, случился "громкий кейс": глава Сбера Герман Греф объявил, что в финорганизации сократили 20% персонала - тех, кого ИИ признал "неэффективными". Это более 13 500 человек, на минуточку. Кстати, Владимир Путин тогда ему публично возразил: дескать, неэффективных сотрудников не бывает, бывают те, с кем плохо работало руководство. Греф согласился - но сокращения не отменил. Только два ведущих госбанка Сбербанк и ВТБ сократили 21 500 человек и закрыли 1700 офисов.
Одновременно чудесным образом выросло число IT-вакансий, особенно в информационной безопасности (+19% за прошлый год). Как же так получается?
А получается так, потому что у нас и тут специфика, отличная от западной. Главный лозунг рынка труда не "ИИ вытесняет людей", а "людей не хватает". В 2025 году 95% компаний испытывали дефицит кадров, к 2026 - 81%. Казалось бы, тогда даже дорогой ИИ-агент должен быть выгодным? На деле все сложнее.
Корпорации будут использовать искусственный интеллект только там, где он эффективен
На пять топовых игроков - Яндекс, Сбер, VК, Т-Технологиии, Касперский - приходится до 95% монетизации ИИ. Потому что они интегрируют ИИ в собственные экосистемы (примерно, как Microsoft c Copilot), а не платят сторонним провайдерам за токены. В промышленности тоже точечное (!) и взвешенное внедрение ИИ на ключевых направлениях давно дает измеримый результат. А вот генеративный ИИ в офисных процессах - это пока "непонятно что", которое трудно измеримо. Деньги на внедрение ИИ порой тратятся "потому что это модно и круто", в отсутствие внятных критериев эффективности.
То, что большинство компаний за пределами вышеупомянутых топ-5 используют чужие интерфейсы, приводит к тому, что они воспроизводят ту же зависимость от токенов, что и западные предприятия, при этом с дополнительным санкционным риском. Таким образом, экономика ИИ сейчас не складывается в пользу большинства корпоративных пользователей - ни глобальных, ни российских. Инфраструктурные инвестиции опережают доходы, агентские системы потребляют токены быстрее, чем падает их цена, а живой сотрудник во многих случаях дешевле цифрового "заменителя". Российский дефицит кадров создает при этом вроде бы реальный стимул для автоматизации, но не отменяет необходимости считать деньги.
Читайте также:
Первые жертвы ИИ. Как "запрячь" искусственный интеллект в работу на человека?
Массовые сокращения на основании оценки "бездушного алгоритма" без понятной методологии оценки эффективности - это даже не вопрос экономики, а управленческой культуры. Прежде чем внедрять ИИ, надо-таки сначала "семь раз отмерить" - и подумать головой. Своей, а не "искусственной".
*Токены в ИИ - это базовые единицы информации, на которые нейросеть разбивает текст для его обработки. ИИ не умеет читать слова целиком, поэтому превращает их в кусочки-токены, а затем кодирует в числа. В зависимости от языка, модели и частоты использования слова один токен может быть целым словом или его частью, символом, буквой или знаком препинания. Для английского языка 1 токен = 4 символа или 0,75 слова, текст из 75 слов = примерно 100 токенов. Для русского языка из-за сложной морфологии и особенностей кодирования одно слово на русском часто занимает 1 - 3 токена. Разработчики ИИ продают доступ к своим интерфейсам с оплатой за определенное количество токенов.
Автор: Георгий Бовт