Рассмотрим пять элементов расчета, без которых ROI ИИ остается догадкой.
Компания, которая покупает новый станок, считает срок его окупаемости до подписания контракта. Она знает стоимость станка, сколько единиц продукции он даст в месяц и через сколько месяцев вложение вернется. Компания, которая нанимает сотрудника, считает его стоимость в год и ожидаемый вклад в выручку заранее, до оффера. С ИИ так происходит редко. Решение принимается по демонстрации, по обещанию прироста производительности, по примеру конкурента, и уже потом, через год, кто-то пытается понять, окупилось это или нет.
Инвестиция в ИИ отличается от инвестиции в станок по своей природе: станок не меняет поведение после установки, а модель дрейфует и требует переобучения. Но требования к расчету окупаемости у них должны быть одинаковыми. Дисциплина расчета, которую применяют к активу, определяет результат сильнее, чем сам актив. Если применить к ИИ ту же процедуру, что и к любому капитальному вложению, часть решений о внедрении просто не пройдет. Это тоже правильный результат.
Расчет начинается с базовой операции. Нужно зафиксировать состояние процесса до внедрения: какой именно процесс меняется, в каких единицах измеряется его выпуск, сколько он стоит компании сейчас. Без этой точки отсчета любой процент прироста после внедрения превращается в цифру, которую невозможно проверить. Компания может отчитаться о росте производительности на треть, но если никто не зафиксировал производительность до старта, эта треть взята из воздуха.
Дальше идет стоимость внедрения. Ее часто считают неверно, если путают два разных вида затрат. Капитальные затраты включают интеграцию, настройку процессов и обучение команды. Операционные затраты включают лицензии, вычислительные мощности и сопровождение. Горизонт возврата у них разный. Компании часто принимают стоимость пилота за ориентир для всего портфеля процессов, и это ошибка. Пилот на одной команде почти всегда дешевле на человека, чем тиражирование на пятьдесят команд, потому что поддержка, лицензирование и обучение растут не пропорционально числу пользователей.
Срок эффекта редко считают верно. Именно этот показатель чаще всего подделывают ради красивого ROI: по моему опыту, инвестиционному комитету показывают цифры адаптационного периода вместо стационарного, потому что они выглядят эффектнее в презентации. У периода внедрения и стационарного периода разная экономика. В период внедрения производительность может даже просесть: команда осваивает инструмент, перестраивает привычные операции, тратит время на ошибки. Устойчивый эффект появляется позже, в стационарном периоде, когда практика уже закреплена. Именно он и имеет экономический смысл.
У рисков простое правило: прирост засчитывается, только если качество не ухудшилось против базового уровня. Ускорение процесса ценой роста ошибок, возвратов в работу или потери контроля просто переносит издержки на более поздний срок. Отдельная опасность: пилот без развилки живет годами и не дает компании ничего, кроме привычки к пилоту. У любого пилота должен быть срок, после которого принимается одно из двух решений: масштабировать или закрыть.
Масштабирование почти никогда не работает по прямой: предел эффективности у каждого процесса определяют именно его слабые места. Плохие данные в одной команде тормозят автоматизацию раньше, чем возможности модели. В другой команде тормозит сопротивление людей новому порядку работы, и эффект теряется на этапе внедрения раньше, чем дело доходит до модели. В третьей команде объем операций в разы меньше, чем у пилотной группы, и фиксированная часть затрат просто съедает большую долю эффекта. Если просто перенести цифры одного успешного пилота на весь портфель без поправки на эти различия, результат окажется завышен заранее.
Приведу условный пример: пилот по автоматической сверке первичных документов в закупках дал заметное ускорение обработки заявок, но одновременно вырос процент ручных исправлений после автосверки, и по факту чистого эффекта не набралось. Не раз останавливал похожие ИИ-пилоты, которые всем нравились, но не проходили этот расчет. И наоборот, доводил до масштабирования на портфель инициативы, где результат на пилоте выглядел скромно, а расчет на стационарном периоде показывал устойчивый эффект.
Свести все элементы вместе должен тот же орган, который утверждает любую капитальную инвестицию: инвестиционный комитет или его аналог. У него уже есть форма для станка и форма для найма команды. У капитальной инвестиции есть еще один элемент, который для ИИ обычно выпадает: план-факт контроль после сделки и ответственность за отклонение. Если через год факт разошелся с расчетом, который лег в основу решения, кто-то должен объяснить разрыв на том же комитете, где утверждали инвестицию, вместо того чтобы тихо закрыть проект новой инициативой. Без этой части весь расчет до сделки превращается в красивую формальность.
