Попытки компаний сэкономить на внедрении искусственного интеллекта обернулись финансовым провалом. Подавляющее большинство предприятий вышли за рамки запланированных бюджетов, а в 13% случаев затраты превысили прогнозы более чем в полтора раза. Пока бизнес не находит способа обуздать растущие счета, несмотря на попытки переключаться на более дешевые модели.
Опрос 400 компаний, проведенный The Wall Street Journal, показал масштаб проблемы: лишь незначительная часть респондентов смогла уложиться в первоначальные сметы. У 39% организаций перерасход составил от 11% до 25%, еще 35% превысили лимиты на четверть или половину. При этом 2% компаний даже не пытались рассчитывать затраты, войдя в процесс внедрения ИИ вслепую.
Экономия на выборе инструментов зачастую работает против бизнеса. Исследователи из Стэнфорда, Беркли и других университетов выяснили, что использование бюджетных нейросетей нередко обходится дороже премиальных аналогов. В ходе тестов модель Gemini 3 Flash потратила на задачу 1000 шагов и $14, не справившись с ней, тогда как более дорогая Gemini 3.1 Pro решила задачу за 85 шагов, потратив всего $1. Суть в том, что «умные» модели выполняют работу эффективнее, сокращая количество итераций.
Ситуацию осложняет непредсказуемость самих алгоритмов. Нейросети работают не как стандартные программы, а скорее как непредсказуемые исполнители, чья производительность меняется от случая к случаю. Расходы на одну и ту же задачу могут кратно отличаться в разные периоды, лишая компании возможности планировать бюджет с хоть какой-то точностью. В итоге бизнес оказывается в ловушке: отказ от ИИ уже не рассматривается, но и стоимость поддержания этих систем становится практически неуправляемой статьей расходов.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!