Финансовые директора теряют контроль над расходами на ИИ

Только четверть компаний сегодня способны точно оценить, сколько именно они тратят на искусственный интеллект. По данным KPMG, остальной бизнес либо обладает лишь фрагментарными данными, либо видит реальные цифры только постфактум, когда счета за потребленные токены уже выставлены и зачастую превышают годовые бюджеты за считанные месяцы.

Проблема кроется в смене модели ценообразования. В отличие от привычного фиксированного ПО, разработчики вроде OpenAI, Anthropic, Microsoft и Salesforce перешли на оплату по факту использования. Базовой единицей расчетов стали токены, объем которых может расти экспоненциально. Глобальный руководитель направления ИИ в KPMG Стив Чейз отмечает, что компании оказались не готовы к таким рискам: у одного из клиентов KPMG потребление токенов подскочило в шесть раз.

Бизнес пытается адаптироваться к новым реалиям. В компании Affirm, где использование ИИ-агентов для написания кода привело к резкому скачку трат, ввели еженедельную отчетность перед руководством. В Life360 перерабатывают архитектуру агентов, чтобы снизить аппетиты систем, а в Corning ограничили список доступных инструментов, сфокусировавшись на ключевых проектах. Другие, как Amer Sports, сознательно притормаживают внедрение, опасаясь неконтролируемого роста счетов.

Аналитики сравнивают текущую ситуацию с ажиотажным спросом на облачные сервисы в пандемию. Тогда компании также быстро наращивали затраты, а затем были вынуждены проходить через болезненный этап оптимизации. Сейчас финансовые директора вынуждены признать: обучение сотрудников и контроль за качеством данных требуют времени, а окупаемость инвестиций в ИИ далеко не всегда наступает мгновенно.