Экономика AI без иллюзий: когда внедрение окупается, а когда становится новой строкой затрат

AI в разработке обсуждается в терминах возможностей: ускорение, автоматизация, агенты, новый уровень продуктивности. Но как только разговор выходит за пределы демо и презентаций, возникает более жесткий вопрос: сколько на самом деле стоит это ускорение и где заканчивается эффект, а начинается новая статья затрат. В докладе разберем, из чего складывается полная стоимость владения в инженерной организации: токены, GPU-кластеры, on-prem и облако, платформенная команда, поддержка, интеграции, безопасность, тестовые контуры и цена инженерного времени.

Покажу, как раскладывать AI-инициативы на экономические составляющие, какие сценарии имеет смысл сравнивать — готовые сервисы или собственные решения. Это доклад не про абстрактные рассуждения в духе «AI всех спасет» или «AI — пузырь», а про практический способ считать экономику внедрения и принимать инженерные решения на основании модели, а не хайпа.

Что заберете с собой • Каркас модели окупаемости AI для инженерной организации. • Список метрик, без которых нельзя честно обсуждать эффект от AI. • Подход к декомпозиции затрат: что учитывать кроме токенов и лицензий. • Низковисящие фрукты для быстрого pre-check: где смотреть экономику раньше всего. • Признаки, что пилот уже сейчас уходит в убыток, даже если формально выглядит перспективно. • Логику выбора между тремя сценариями: купить готовое, строить свое, не внедрять вовсе.