19.08.2026  Новости, Бизнес-практикум, Искусственный интеллект, Консалтинг и системная интеграция, Менеджмент

Представим крупную компанию, в которой одновременно работают два ИИ-агента. Первый экономит сотрудникам около 20 часов в неделю — это примерно 0,5 FTE, но для его работы требуется значительная часть доступных вычислительных мощностей. Второй высвобождает уже 4 FTE, однако оставшихся ресурсов ему не хватает: обработка каждого запроса занимает полчаса, пользователи недовольны скоростью и постепенно возвращаются к прежнему порядку работы. Формально оба внедрения успешны: заданные функции выполняются, трудозатраты сокращаются, хотя общая инфраструктура используется нерационально. Менее полезный агент получает значительную долю мощности, а инструмент с большей отдачей теряет пользователей из-за задержек. Пока таких внедрений два-три, распределение ресурсов можно корректировать вручную. Когда подразделения запускают десятки ассистентов, чат-ботов и аналитических сервисов, уже недостаточно выяснить, окупается ли каждый из них сам по себе. Приходится определять, чему отдать приоритет, что доработать, что масштабировать, — то есть управлять не отдельными решениями, а общим портфелем ИИ-проектов. Окупаемость не делает проект приоритетным Обычно пилот отвечает на узкий вопрос: помогает ли технология ускорить конкретную операцию или сократить трудозатраты. ROI показывает, оправдывает ли достигнутый результат расходы, но не учитывает альтернативу: возможно, те же вычислительные мощности, бюджет и время специалистов принесут больше пользы в другом сценарии. Поэтому положительный ROI еще ... читать далее.