Битва за бюджет: интеграция AI должно было сэкономить, а где в итоге экономия?!

Год назад купили команде AI-инструменты и ждали, что мидлы начнут уходить. Год прошёл, мидлы на месте, бюджет вырос, в отчёте — «стали эффективнее». Что произошло на самом деле и куда ушли деньги — разбираем на сцене.

Сажаем рядом бизнес и тех отдел. У бизнеса вопросы из P&L, у тех отдела — ответы про другую экономику. Каждый аргумент проверяется оппонентом — за кулисами такие разговоры идут давно, мы постараемся выноести их на сцену.

Ряд кейсов покрывают весь цикл расходов на AI: лицензии, инфраструктура, смена моделей, планирование, команды, утилизация. С реальными цифрами и позициями обеих сторон. Цифры из практики: $120K → $180K на лицензиях за год; $500K за свой кластер против $180K подписки; реальная утилизация AI-ассистентов; разница в скорости отделов при одинаковом бюджете.

Что заберёшь домой как CTO или Владелец бизнеса: рамку для разговора друг с другом. Какие расходы признавать как OPEX, какие как страховку, как обосновывать context engineering, почему сравнение «лицензия vs ещё один разработчик» — некорректное. И в обратную сторону — какие отговорки тех отдела перестают работать, когда бизнес считает всерьёз.