А кругом разговоров только о том, сколько ИИ сэномил
Короче, тут методологию оценки финансовой эффективности ИИ подвезли от Альянса в сфере ИИ и Ассоциации ФинТех. Документ про то, как считать эффект, с примерами финансовых организаций.
Кажется, как база, прямо хорошая!
1. Сэкономленное время ещё нужно во что-то превратить
Методология разделяет реальное сокращение численности и отказ от дополнительного найма. Для признания такого эффекта расчёт должен быть подтверждён и отражён в бизнес-плане. (a-ai.ru)
А теперь мой условный пример.
Тысяча разработчиков экономит по часу в неделю. Получается тысяча часов. По 3 тысячи рублей за час — уже 3 миллиона!
Только зарплаты мы заплатили прежние.
Возможно, ребята выпустили больше полезных изменений. Возможно, перестали перерабатывать. Возможно, освободившееся время съели согласования.
Все три сценария требуют разных управленческих решений. Табличка с часами их за нас не примет.
2. Сравнивать нужно с разумной альтернативой
Авторы рекомендуют оценивать ИИ относительно лучшей ближайшей альтернативы без него. Иначе в эффект модели попадёт польза от самого изменения процесса.
Мой пример: мы годами вручную переносили данные, потом сделали агента.
А обычный скрипт эту задачу мог решить?
Если мог, то на защите хочется увидеть стоимость обоих вариантов. Особенно когда агенту ещё нужны поддержка и проверка результатов.
3. Из эффекта придётся вычесть расходы
В методологии предлагают учитывать затраты на создание и поддержку: людей, инфраструктуру, лицензии, внешние услуги.
Есть показательный кейс Московской биржи: агент собирает один слайд из большой презентации. В расчёте 50 сэкономленных рабочих дней в год, 40 дней на создание и 20 дней ежегодной поддержки. ROI за три года получается 50%. Это модельная оценка потенциальных расходов.
Сколько раз инструментом воспользуются? Сколько времени займёт проверка слайда? Что случится с окупаемостью, если пользоваться будут вдвое реже?
4. Красивую формулу ещё нужно наполнить доказательствами
В документе приоритет отдают рандомизированным экспериментам и отдельно разбирают двойной учёт эффекта нескольких инициатив.
Для меня отсюда простой вывод: расчёт ROI полезен ровно настолько, насколько можно доверять его исходным данным.
Что с этим делать?
Перед запуском договориться:
- что конкретно должно измениться для бизнеса;
- как проверим вклад ИИ;
- кто превратит освободившееся время в результат;
- какие расходы учтём;
- когда вернёмся проверить обещания.
