Сколько стоит внедрить ИИ в небольшую компанию: смета по частям, без маркетинга

Самый частый вопрос, который нам задают в первую минуту разговора: сколько это стоит. Честный ответ звучит неудобно: смотря что вы называете внедрением ИИ. Под этим словом прячутся проекты, которые отличаются по цене в сто раз - от настройки одного помощника за десять тысяч до перестройки процессов на несколько миллионов.

Поэтому вместо одной цифры разберем смету по частям. После этого вы сможете посчитать свой случай сами или хотя бы понять, за что с вас просят деньги.

Из чего вообще складывается цена

Любая смета на внедрение ИИ состоит из четырех частей. Когда вам называют одну цифру, спросите, какие из четырех в нее входят.

Первая часть - разовая настройка. Это работа под вашу компанию: разобрать процесс, подключить к вашим данным, написать правила поведения, проверить на ваших реальных примерах. Здесь разброс самый большой, потому что настройка шаблонного помощника и настройка агента, который лезет в вашу учетную систему, отличаются на порядок.

Вторая часть - ежемесячная поддержка. Процессы меняются, документы обновляются, появляются новые вопросы, на которые система отвечает плохо. Без поддержки любое внедрение через полгода превращается в мертвый инструмент, которым никто не пользуется.

Третья часть - расход на сам ИИ. Это плата за запросы к нейросети. Вот тут людей ждет сюрприз, о котором ниже.

Четвертая часть - инфраструктура. Сервер, база, хранилище. Для небольшой компании это обычно от 500 до 2000 руб в месяц, то есть в общей смете почти незаметно.

Сколько стоит сам ИИ: считаем в рублях

Здесь главное заблуждение. Люди думают, что нейросеть - это дорого, и именно она съест бюджет. Давайте посчитаем на реальных тарифах российских моделей: у Яндекса цена начинается примерно от 0,2 руб за тысячу токенов.

Токен - это кусочек текста, примерно две трети слова для русского языка. Типовой рабочий сценарий выглядит так: сотрудник задал вопрос, система нашла в документах нужный кусок, отправила его в модель вместе с вопросом, получила ответ на 5 шагов. Суммарно на такой обмен уходит порядка 200-400 токенов, то есть примерно 4-8 копеек за один вопрос.

Тысяча вопросов в месяц обойдется в сумму меньше сотни рублей. Даже если ваши сотрудники спрашивают систему по десять раз в день каждый, расход на модель останется в пределах пары тысяч рублей в месяц.

Вывод, который стоит запомнить: деньги в проекте уходят не на нейросеть. Они уходят на то, чтобы нейросеть отвечала правильно именно про вашу компанию. Это разная работа и разные суммы.

Что реально съедает бюджет

Три статьи, которые в смете весят больше всего.

Подготовка данных. Если ваши регламенты лежат в виде сканов с печатями, их сначала надо распознать. Если в компании три версии одной инструкции и никто не знает, какая живая, ИИ не решит этот спор за вас - он будет уверенно цитировать любую из трех. Порядок в документах наводит человек, и это оплачиваемое время.

Настройка под процесс. Готовый помощник из коробки отвечает общими словами. Чтобы он отвечал так, как принято у вас, нужно описать правила: что можно, чего нельзя, как отвечать, если ответа нет, кому какие документы видны. Именно здесь рождается разница между игрушкой и рабочим инструментом.

Интеграция. Как только агент должен не просто отвечать, а что-то делать в вашей системе - завести заявку, изменить цену, отправить документ - цена растет резко. Появляются права доступа, проверки, откаты, логи. Это уже разработка, а не настройка.

Три типовых сценария и их вилки

Чтобы не гадать, вот три случая, которые встречаются чаще всего.

Сценарий первый: один помощник на конкретную рутину. Например, агент, который каждое утро собирает отчет и присылает его в мессенджер, или отвечает на типовые вопросы клиентов по вашей базе. Настройка под вас - до 10 000 руб разово, дальше аренда от 9 990 руб в месяц. Это нижний вход, доступный компании любого размера. Окупается, если он снимает хотя бы 5-6 часов рутины в месяц.

Сценарий второй: поиск по документам компании, он же второй мозг. Сотрудник спрашивает человеческими словами, получает выжимку со ссылкой на первоисточник. Мы делали такое для производственной компании с архивом примерно на полторы тысячи документов. На масштабе 50 с лишним человек содержание системы выходит порядка 13-18 тысяч руб в месяц, без найма отдельного разработчика. Подробный разбор этого проекта у нас есть отдельной статьей.

Сценарий третий: команда агентов с интеграцией в ваши системы. Несколько ролей, доступ к учетной системе, действия, а не только ответы. Здесь счет идет на сотни тысяч в месяц, и это уже сравнение не с помощником, а с отделом. Такой проект имеет смысл, когда живой штат на этих задачах стоит существенно дороже и все равно не справляется.

Чего обычно не видят в смете

Четыре расхода, которые всплывают уже в процессе, если о них не договориться заранее.

• Время ваших людей. Кто-то в компании должен отвечать на вопросы внедренца, приносить документы, проверять ответы. Это 10-20 часов на старте проекта. Если этого человека не выделить, проект встанет.
• Обучение сотрудников. Не техническое, а бытовое: люди должны понять, что спрашивать можно обычными словами, и перестать бояться. Одна встреча на полчаса и короткая памятка.
• Поддержка после запуска. Первые два-три месяца система будет ошибаться на редких вопросах. Это нормально и лечится правками, но кто-то должен их вносить.
• Пересборка при смене процесса. Поменяли регламент - надо обновить документы в системе, иначе она будет вежливо отвечать вчерашними правилами.

Как считать окупаемость

Плохой способ: посчитать, сколько зарплат вы уволите. Он плохой, потому что почти никогда не сбывается. Люди остаются, у них просто меняется работа.

Рабочий способ - считать в часах и в ошибках.

Возьмите одну повторяющуюся операцию. Сколько раз в месяц она случается, сколько минут занимает, сколько стоит час этого сотрудника с налогами. Умножьте. Получите цену рутины в рублях.

Дальше вторая часть: сколько стоит одна ошибка в этой операции и как часто она случается. Неправильно оформленный документ, забытый ответ клиенту, неверная цена в прайсе.

Если сумма этих двух чисел за три месяца больше стоимости внедрения, проект имеет смысл. Если нет - лучше честно отложить.

Когда внедрять не надо

Скажу против собственных интересов, потому что провальный проект дороже несделанного.

Не надо внедрять, если процесс еще не устоялся и меняется каждый месяц: вы будете платить за постоянную пересборку. Не надо, если задача случается раз в квартал - дешевле сделать руками. Не надо, если в компании нет ни одного человека, готового отвечать за этот инструмент: без хозяина любая система за полгода зарастает. И не надо, если единственная причина - потому что у всех есть ИИ. Это плохой мотив, он не переживает первого же сбоя.

Коротко о главном

Сама нейросеть стоит копейки: типовой рабочий вопрос обходится примерно в 4-8 копеек, и расход на модель почти никогда не бывает главной строкой бюджета. Основные деньги уходят на настройку под ваши процессы и на приведение в порядок ваших же данных.

Порядок цифр для небольшой компании: один агент на рутину - до 10 000 руб настройки и от 9 990 руб в месяц; поиск по документам для полусотни сотрудников - порядка 13-18 тысяч руб в месяц; команда агентов с интеграцией - сотни тысяч в месяц.

Считайте окупаемость в часах рутины и в цене ошибок, а не в мечтах об уволенных ставках. И если процесс еще плавает - сначала наведите в нем порядок, а потом зовите ИИ. Иначе вы автоматизируете беспорядок и получите его же, только быстрее.