Искусственный интеллект все активнее проникает в бизнес-процессы российских компаний, и многие руководители рассчитывают с его помощью быстро избавиться от рутины и сократить издержки. Однако реальная стоимость таких решений нередко оказывается значительно выше ожидаемой. Помимо цены самой технологии, бизнесу приходится учитывать расходы на инфраструктуру, поддержку и обучение сотрудников.
Бизнес-партнер по персоналу и эксперт по цифровизации HR с опытом работы более 14 лет, автор собственных HR Tech-проектов Есения Орлова уверена, что считать ИИ нужно так же прагматично, как любую другую инвестицию. На практическом примере она показала, из чего складывается стоимость владения ИИ-решением и когда оно начинает окупаться.
Не волшебная палочка
По словам Орловой, при обсуждении внедрения нейросетей у руководителей часто появляется азарт: кажется, что технология вот-вот закроет всю рутину и сразу начнет экономить миллионы. Однако опыт работы в HR и IT-направлении научил эксперта оценивать подобные проекты трезво.
«ИИ — это не волшебная палочка, которую можно купить один раз. Это живая экосистема, и ее совокупная стоимость владения часто преподносит сюрпризы», — подчеркнула Орлова.
Ключевым понятием при оценке таких проектов эксперт называет TCO (Total Cost of Ownership), то есть общую стоимость владения. Она включает не только цену покупки программы, но и все явные и скрытые расходы на внедрение, поддержку и инфраструктуру, а также на последующую замену решения на горизонте нескольких лет.
Подводная часть айсберга
Как отмечает Орлова, в IT и HR Tech-проектах первичная разработка или покупка лицензии составляет лишь 20–30% от реальной стоимости владения. Остальные 70–80% скрыты от глаз. Это расходы на облачные GPU-серверы и API-токены, а также постоянное дообучение моделей, необходимое из-за деградации данных. Отдельной статьей идет адаптация сотрудников, которая, по оценке эксперта, занимает от двух до шести месяцев.
Расчет на практике
Чтобы показать, как работает такая оценка, Орлова привела пример средней компании, где пять рекрутеров вручную обрабатывают входящие отклики. Каждый из них тратит около трех часов в день на первичный отбор резюме, рассылку отказов и приглашений, а условная стоимость часа работы такого специалиста с учетом налогов и бонусов составляет 600 рублей.
Затраты на внедрение ИИ-помощника за первый год эксперт оценивает минимум в 500 000 рублей. Из них 300 000 рублей уходят на покупку бота и его интеграцию с ATS-системой, которую уже использует компания. Еще 120 000 рублей приходится на инфраструктуру: API-запросы, серверы и поддержку данных. Наконец, 80 000 рублей требуется на обучение команды и консалтинг, чтобы преодолеть сопротивление сотрудников и выстроить процессы.
По расчетам Орловой, ИИ-помощник сокращает время на первичную оценку кандидатов на 80%. Вместо трех часов в день рекрутер тратит на эту задачу около 36 минут, а освободившиеся 2,4 часа может направить на глубокие интервью и поиск сильных кандидатов. За месяц, если в нем 21 рабочий день, это дает 50,4 часа на одного специалиста и 252 часа на команду из пяти человек. В денежном выражении высвобожденное время эквивалентно 151 200 рублей в месяц.
Таким образом, как подсчитала эксперт, проект полностью окупает вложения и выходит в плюс уже на четвертый месяц работы. За последующие девять месяцев высвобожденное время в денежном эквиваленте составит 1 360 800 рублей, что почти втрое превышает годовую стоимость владения.
Правило «1 к 3»
Главный совет Орловой бизнесу — изначально закладывать в бюджет не только саму технологию, но и все сопутствующие расходы.
«Оценивая ИИ, всегда закладывайте формулу «1 к 3»: на каждый условный рубль, вложенный в саму технологию, планируйте три рубля на ее поддержку и адаптацию людей», — посоветовала эксперт.
При этом, по ее словам, правильно внедренный ИИ, который берет на себя хотя бы 40–50% рутинных задач, возвращает бизнесу самый ценный ресурс — время.
«Технологии должны освобождать время для главного — для людей, но только если они экономически оправданы», — резюмировала Орлова.
