Эффективность вложений в ИИ: как оценить ROI и избежать ошибок

10 июня 2025

Дмитрий Щетинин
Директор департамента
цифровой идентификации
Эффективность вложений в ИИ
*изображение создано при помощи ИИ-сервиса Kandinsky
Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) стало ключевым трендом для бизнеса, но задача сделать эти внедрения экономически эффективными остается максимально актуальной. Ключ к такой задачи - грамотная и полноценная оценка эффективности вложений в проекты с ИИ.

В области автоматизации контакт-центров и цифровизации обслуживания клиентов реализуется все больше проектов с использованием генеративного искусственного интеллекта, например, диалоговые ассистенты или речевая аналитика.

Не всегда сразу понятно, насколько быстро окупится проект, и какие выгоды он принесет при всей совокупности усилий по внедрению. Активно развивающиеся облачные сервисы упрощают задачу окупаемости инвестиций в ИИ-проекты, но все же стоит серьезно подойти к анализу эффективности вложений.
Что такое ROI и зачем его считать
ROI (Return on Investment) — это показатель, который позволяет оценить эффективность вложений в проект. Он рассчитывается как соотношение результата к затратам.

Выделяют две основные причины для оценки ROI:
  1. Оценка рентабельности — помогает понять, окупились ли вложения и в каком объёме.
  2. Планирование бюджета — позволяет понять, куда перераспределить средства, сократив неэффективные затраты.

Доходы при внедрении ИИ

Внедрение ИИ может принести бизнесу:
  • Рост дохода за счет персонализации предложений и улучшения обслуживания клиентов.
  • Снижение затрат благодаря автоматизации рутинных процессов и оптимизации ресурсов.
  • Социальные эффекты, которые сложно измерить в деньгах, но которые повышают ценность проекта.

Издержки при внедрении ИИ

  • Разработка модели и алгоритмов.
  • Инфраструктура.
  • Платежи за использование (лицензионные и плата за облачные сервисы).
  • Обучение персонала и интеграция в бизнес-процессы.
  • Поддержка и обновления системы.

Генеративный ИИ: новые вызовы

Генеративный ИИ открывает новые возможности, но и создает дополнительные сложности:
  • Высокие требования к вычислительным мощностям.
  • Риски, связанные с защитой данных.
  • Недостаток опыта для точной оценки результатов.
  • Эйфория экспериментов, которая может привести к неэффективному использованию технологий.

Облачные технологии: снижение затрат

Использование облачных решений значительно сокращает капитальные затраты на внедрение ИИ. Преимущества облаков:
  • Отсутствие необходимости в дорогостоящем оборудовании.
  • Минимальные затраты на поддержку и обновления.
  • Высокий уровень защищенности данных при использовании технологий и продуктов авторитетных вендоров.
По данным исследований, внедрение облачных технологий может увеличить норму прибыли на 40% в ритейле и на 70% в медицинских сервисах.

Дополнительные метрики: NPV и IRR

  • NPV (чистая приведенная стоимость) — показывает ожидаемую прибыль с учетом стоимости денег во времени.
  • IRR (внутренняя норма рентабельности) — определяет максимальную стоимость капитала, при которой проект остается рентабельным.

Заключение

Инвестиции в ИИ требуют тщательного анализа ROI и учета всех факторов: от затрат до долгосрочных эффектов. Облачные технологии и экспертиза разработчиков помогут минимизировать риски и максимизировать отдачу.