Стоимостью владения ИИ-решением называют все деньги и время, которые уходят на него за весь срок работы: разработку и настройку, подписки и оплату запросов к модели, часы сотрудников на проверку результатов, поддержку и доработки, когда меняются данные или сама модель. В смете обычно видна только первая строка. Остальные появляются после запуска и со временем могут обойтись дороже разработки.
Разработку посчитать легко: есть задача, срок и цена. Поддержка растянута во времени, и в момент решения её не видно. У ИИ-решений она обычно заметнее, чем у привычных программ. Модель обновляет её поставщик, и после обновления те же запросы могут давать другие ответы. Входные данные в малом бизнесе редко бывают однородными: десять поставщиков присылают прайсы десятью способами.
Поэтому решение сравнивают по стоимости за год работы с тем, во что за тот же год обходится нынешний ручной процесс. Цену разработки саму по себе сравнивать не с чем.
Берут горизонт в год. Складывают разработку, ежемесячные платежи, часы на проверку и поддержку. Часы на проверку лучше брать из пилота: оценки на глаз обычно оптимистичны. Сравнивают с текущими затратами: сколько часов в месяц уходит на ту же работу сейчас и сколько стоит час. В калькуляторе для этого есть поля на минуты проверки человеком, оплату обработки, подписки, внедрение и ежемесячную поддержку. Обучение сотрудников и нестандартные случаи он не учитывает, их добавляют к оценке сами. Если неясно, какие шаги вообще стоит автоматизировать, начинают с аудита процессов.
Для интернет-магазина я делал автоматизацию карточек товаров: из прайсов поставщиков собирать описания и файлы для импорта. Прайсы приходили примерно в десяти разных видах, и заказчик сомневался, что их можно надёжно разобрать. Я предлагал сделать единый шаблон прайса и попросить поставщиков заполнять его, но до поставщиков вопрос так и не дошёл. Полностью автоматизировать эту работу, по моей оценке, было нельзя. Примерно на 60% можно, отдельные мелкие операции на 80–90%. Заказчику был нужен полный вариант или никакого, цена разработки казалась ему высокой, и после первой рабочей версии проект остановили.
Расчёт стоимости владения ответил бы на вопрос, который тогда остался открытым: окупаются ли эти 60%. Для этого нужно знать, во что обходится нынешняя ручная работа и сколько часов останется на правку. Без этих цифр частичный результат легко принять за недоделку. Есть и вторая сторона. Часть предпринимателей не готова отдать ИИ даже ту работу, с которой он справляется, хотя потребность есть и попытки тоже. Это нормально, и это тоже лучше выяснить до разработки.
За какой период сравнивать затраты с выгодой. В первые месяцы решение обычно выглядит убыточным из-за разработки, а поддержка и правки набегают постепенно, поэтому их видно только на отрезке в год и больше. Кто будет поддерживать решение после запуска и сколько часов в месяц на это закладываете. Сколько ответов проверяет человек: все или выборочно. Устроит ли вас частичная автоматизация, и с какой доли она начинает окупаться. Что будет, если решение придётся выключить через полгода.
Связанные термины: Human-in-the-loop · Пилот · Аудит процессов · Точка отказа
Хотите прикинуть, окупится ли автоматизация? Калькулятор окупаемости →