Из чего складывается стоимость корпоративного ИИ

Основные затраты часто возникают не на генерацию ответа, а на подготовку данных, интеграции, права доступа, проверку качества и сопровождение. Поэтому сравнивать решения только по цене одного запроса некорректно.

До запуска оцениваются обследование процесса, подготовка материалов, проектирование, разработка интерфейса, интеграции, тестирование и обучение команды. Состав зависит от того, что уже есть у компании.

После запуска остаются инфраструктура, использование ИИ-моделей, мониторинг, резервное копирование, поддержка и обновление базы знаний. Эти статьи следует показывать отдельно от стоимости разработки.

Ограничьте первый сценарий, перечислите источники данных и пользователей, согласуйте критерии приёмки. После этого можно разделить обязательную основу, дополнительные модули и расходы, зависящие от объёма использования.

• Не покупать масштабирование до проверки пилота.
• Не смешивать разработку и ежемесячное потребление.
• Отдельно фиксировать, что не входит в расчёт.

Цена модели — самая обсуждаемая и обычно самая маленькая статья. Полная стоимость складывается из пяти, и пропорции у каждого проекта свои. Ниже — из чего состоит каждая и как её оценить до старта. Конкретные цены поставщиков моделей меняются; их берут из прайса на дату расчёта, а не из статей.

Расход на модель зависит от трёх величин: сколько текста система читает на один запрос, сколько запросов в месяц и какой длины ответы. Для ИИ-консультанта по базе знаний основной расход — текст найденных фрагментов, которые модель читает перед ответом. Для разбора звонков — минуты распознавания и длина расшифровки. Считается это в единицах поставщика (токенах) по его прайсу; ошибка в оценке чаще всего в объёме, а не в цене.

Практический способ: взять неделю реальных данных — вопросы сотрудников или записи звонков, — прогнать через систему и посмотреть фактический расход. Умножить на четыре и добавить запас на рост. Это точнее любой формулы и занимает день.

Стоимость запроса к модели за последние годы снижалась. Дорожает другое — и это стоит закладывать в бюджет.

• Объём использования: удачная система получает больше вопросов и больше записей, чем планировали.
• Ожидания: после первого успеха просят подключить ещё три процесса, и каждый — отдельные данные и интеграции.
• Сопровождение: базу нужно обновлять, стандарты — пересматривать, модели — менять при смене версий поставщика.
• Люди: внутренний ответственный, который «заодно», через полгода делает это на полставки.

Сэкономить можно на объёме: не грузить всё, а начать с одного процесса; не распознавать все звонки, а начать с одной команды; не строить интеграцию с 1С, пока выгрузка файлом раз в день закрывает задачу. Пилот на реальных данных без интеграций стоит в разы дешевле внедрения и отвечает на главный вопрос — работает ли.

Нельзя экономить на проверке качества и на подготовке данных. Система, которую не проверяют, тихо деградирует; база, которую не чистили, отвечает по устаревшим документам. Экономия здесь возвращается ошибками, за которые платят сотрудники и клиенты.

Ответы на них покажут, понимает ли поставщик полную стоимость или продаёт первую строку таблицы.

• Что входит в цену пилота и что произойдёт с данными после него?
• Сколько будет стоить месяц работы при вдвое большем объёме?
• Кто и как проверяет качество ответов — и что будет, если оно упадёт?
• Что нужно от нас: часы каких людей и какие доступы?
• Что случится при смене версии модели у поставщика — кто за это платит?
• Можно ли забрать данные и результаты, если мы прекратим сотрудничество?