Компании слабо контролируют расходы на ИИ, потому что бюджет считается в токенах
Переход на системы искусственного интеллекта принес в корпоративный сектор не только новые возможности, но и весьма специфическую головную боль для финансовых департаментов. Согласно данным издания The Decoder, ссылающегося на исследование KPMG, лишь 26 процентов организаций обладают полной картиной своих затрат на внедрение и эксплуатацию ИИ-решений.
Проблема заключается в самой модели тарификации: вместо привычной подписки бизнес столкнулся с оплатой за токены — условные единицы текста или данных, которые обрабатывает модель. Такая волатильность потребления приводит к тому, что 22 процента компаний узнают о реальных тратах только в момент получения счета, фактически работая в режиме «слепого полета».
Эксперты отмечают, что ситуация развивается стремительно. Как сообщил Стив Чейз, глобальный руководитель подразделения ИИ в KPMG, мы наблюдаем экспоненциальный рост использования ресурса, который еще вчера не существовал в финансовой отчетности. Половина опрошенных компаний признает наличие лишь частичного контроля над этими процессами.
Риски бесконтрольного потребления
Практика показывает, что годовые бюджеты на облачные вычисления и токены могут испаряться за считанные месяцы. В отчете упоминается случай, когда клиент столкнулся с шестикратным ростом использования токенов сверх плана. Аналитик Гил Лурия из D.A. Davidson иронично замечает, что в текущем квартале многим финансовым директорам придется пережить неприятный сюрприз при виде счетов от таких поставщиков, как Anthropic или OpenAI.
Токенизация делает ИИ-инструменты доступными, но отсутствие инструментов мониторинга в реальном времени превращает их в бюджетную черную дыру. Пока бизнес не научится связывать каждый запрос к API с конкретной ценностью для продукта, ИИ останется не активом, а непредсказуемой статьей операционных убытков.
Специалисты проводят прямые параллели с недавним прошлым, когда бесконтрольное расширение облачной инфраструктуры сменялось периодом жесткой экономии. История повторяется, но теперь в уравнении появились переменные в виде сложности промптов и контекстного окна моделей, которые напрямую влияют на итоговую сумму в чеке.
Для минимизации рисков компаниям рекомендуется внедрять системы внутреннего мониторинга, которые позволяют отслеживать потребление на уровне отдельных команд или проектов. Без четкого понимания того, как agentic AI (агентурный ИИ) конвертирует токены в бизнес-метрики, масштабирование технологий может оказаться финансово неподъемным даже для крупных игроков рынка.
