У AI-агентов появилась зарплата. Просто называется она токенами

До сих пор ИИ в корпоративном мире обычно продавали примерно так: меньше ручного труда → меньше ФОТ → выше эффективность.

Но конечно же при первых внедрениях мы поняли, что есть нюанс, и не один. 😂

По свежему обзору McKinsey (привет ребятам в белых рубашках), при массовом внедрении ИИ расходы банков на токены, вычисления и эксплуатацию агентов потенциально могут доходить до 20% затрат на персонал. Не текущий средний уровень, а сценарная оценка. Но Excel уже хочется открыть. 🙂 Потому что один AI-агент это далеко не один запрос к модели. Один клиентский сценарий может запустить целую цепочку (несколько обращений к модели / поиск данных / вызов других агентов / внешние сервисы / повторные попытки / проверку результата / человека в конце цепочки).

И тут фраза: «один запрос стоит копейки» становится примерно такой же полезной, как стоимость одной строки кода при расчёте экономики продукта. На данном этапе уже не для кого не секрет, что для ИИ инициатив пора считать другую метрику: стоимость одного успешно завершённого бизнес-процесса.

Сколько реально стоит:

• одна обработанная кредитная заявка,
• одно расследование подозрительной операции,
• одно решённое обращение,
• одна продажа. И положить туда всё: модели + инфраструктуру + инструменты + повторные вызовы + мониторинг + контроль человека + стоимость ошибок. А потом уже сравнить с тем, сколько этот же процесс стоил раньше и какой бизнес-эффект мы получили. По сути у ИИ уже есть собственная юнит-экономика. Сначала мы спрашивали: «Может ли ИИ это сделать?» Потом: «Насколько быстрее?» Теперь пора спрашивать: «А сколько стоит один результат?»🤓 Потому что автоматизировать процесс, который после автоматизации стал дороже, тоже можно. Просто на презентации этот слайд обычно стоит ближе к концу. 🙂