Затраты на ИИ растут, а отдача остается загадкой Статистика показывает, что финансовые директора увеличивают бюджеты на ИИ не из-за впечатляющих результатов пилотов, а из страха отстать. Пятьдесят шесть процентов CFO уже подняли инвестиции более чем на пятнадцать процентов. При этом лишь тридцать один процент оценивает результаты как однозначно положительные. А разрыв между теми, кто уже масштабировал технологии, и остальными становится критическим.

Сара Фрайер из OpenAI предлагает сменить оптику. Вместо стоимости токена или обещаний вендоров стоит считать полезный интеллект на доллар вложений. Ключевой метрикой становится способность сотрудников надежно строить работу на выводах системы, не переделывая их вручную. Если ценность созданного компонуется быстрее затрат на его генерацию, инвестиция работает. В противном случае капитал лучше перераспределить до того, как хайп превратится в операционный балласт.

Иными словами проблема в том, что мы все еще пытаемся применить линейную логику затрат к нелинейным процессам мышления. Традиционная финансовая модель требует предсказуемости, тогда как ценность ИИ часто проявляется в неожиданных связях и ускорении поиска решений. Мы ищем контроль там, где его быть не может по определению. Возможно, проблема не в том, что мы плохо считаем, а в том, что сам вопрос «сколько это стоит» применительно к интеллектуальному усилению изначально некорректен.

Настоящая эффективность наступит не когда мы научимся точнее оценивать затраты, а когда перестанем требовать от инструментов мышления той же прозрачности, что и от закупки канцелярии.

📱 Всё, что важно — уже В Работе: Сетка