Экономика ИИ-проекта: стоимость одного запроса, доля задач без человека и цена ошибки — как посчитать до запуска

Короткий ответ: экономику ИИ-проекта считают по одной задаче, а не «по проценту экономии». Сколько минут человека уходит на задачу сейчас, сколько останется после — с учётом проверки и передач, — и сколько стоят запросы к модели, сопровождение и ошибки. Если итог в месяц положительный с запасом даже в осторожном сценарии, есть смысл в пилоте. Если нет — проект не нужен, как бы хорошо он ни выглядел в демо.

Как выбрать процесс и устроить сам пилот, разобрано в статье «Как внедрить ИИ в компании», а из чего складывается цена разработки — в статье «Сколько стоит ИИ-агент». Здесь — арифметика решения: формула, рабочая таблица, условный пример и метрики пилота. Сценарии, которые можно так посчитать, — в примерах ИИ-агентов по отделам.

Чем расчёт ИИ-проекта отличается от расчёта обычной автоматизации?

Обычная автоматизация срабатывает одинаково каждый раз: правило либо выполнено, либо нет. ИИ отвечает с вероятностью: часть задач закрывает сам, часть отдаёт черновиком, часть возвращает человеку, иногда ошибается. Поэтому в расчёт входят три новые строки: время проверки, плата за каждый запрос и цена ошибки.

На практике это значит:

• Экономия никогда не равна 100 % времени. Даже если ИИ справился, кто-то перечитывает часть ответов, а черновик с правкой съедает несколько минут.
• Расход растёт вместе с объёмом. Обычная интеграция после запуска почти ничего не стоит за операцию, а у облачной модели каждая задача оплачивается отдельно.
• Ошибка стоит денег. Неверная цена в ответе клиенту, не тот срок в письме, пропущенная срочная заявка — это прямой ущерб, и его надо вычесть заранее, а не после первой жалобы.
• Качество меняется со временем. Меняются прайсы, регламенты, версии модели. Без сопровождения доля задач без человека постепенно падает.

Какая формула у экономики ИИ-проекта?

Итог в месяц = сэкономленное время человека × стоимость часа − плата за запросы − сопровождение − ожидаемый ущерб от ошибок. Разработку считают отдельно, как разовое вложение, и сравнивают с этим итогом на горизонте, который вы готовы ждать.

Сэкономленное время раскладывается на три потока задач, и для каждого своё время после внедрения:

1. Без человека. ИИ закрыл задачу целиком. Время человека — ноль, плюс выборочная проверка части таких задач.
2. С правкой. ИИ подготовил черновик, сотрудник поправил и отправил. Время — минуты на чтение и правку.
3. Передача человеку. ИИ не справился или сам передал сложный случай. Время — как раньше плюс минута-другая на то, чтобы разобраться, что уже сделано.

Формула для одной задачи помогает увидеть порог: (время до − среднее время после) × стоимость часа должно быть заметно больше, чем стоимость запросов на задачу + вероятность ошибки × ущерб + сопровождение, делённое на объём. Если разница маленькая, любое отклонение пилота от плана уводит проект в минус.

Что такое доля задач без человека и почему её нельзя взять из демо?

Это доля задач, которые ИИ закрывает полностью, без правки и без передачи. Это главная переменная расчёта, и она почти всегда ниже, чем кажется на демонстрации: в демо показывают удачные примеры, а в вашем потоке есть опечатки, вложения, нестандартные просьбы и клиенты, которые пишут три вопроса в одном письме.

Чтобы получить честное число, на пилоте каждую задачу размечают в одну из категорий:

• принято как есть — результат ушёл без изменений;
• принято с правкой — смысл верный, сотрудник поправил формулировку или цифру;
• отклонено — сотрудник переделал задачу с нуля;
• передано — ИИ сам отказался, потому что вопрос вне его рамок или не хватило данных;
• ошибка — результат ушёл бы с неверным фактом, если бы его никто не проверил.

Разметку делает сотрудник, который сейчас ведёт этот процесс, а не разработчик. Доля «принято как есть» и есть доля без человека — но переводить задачи в автоматический режим стоит только по тем типам, где ошибок на пилоте не было или их ущерб невелик. Как собрать набор проверочных задач и какой порог качества считать приемлемым, подробно описано в статье о проверке ассистента на выдумки.

Как посчитать стоимость одного запроса и одной задачи?

Стоимость задачи — это сумма всех обращений к модели, которые понадобились на неё: классификация, поиск по базе знаний, черновик, повторная попытка, если первый ответ не прошёл проверку. Её считают по журналу пилота и тарифу выбранного поставщика, а не по одному удачному запросу.

На что обратить внимание, когда переводите журнал в деньги:

• Считайте на задачу, а не на запрос. Простой ответ — одно обращение, разбор письма с вложением — несколько. Среднее по реальному потоку отличается от среднего по тестовым вопросам.
• Учитывайте повторы. Если на части задач система переспрашивает модель или перегенерирует ответ, это тоже расход.
• Смотрите на хвост. Длинные письма и многостраничные документы стоят дороже среднего. Если их доля вырастет, вырастет и счёт.
• Своя модель — не бесплатно. Платы за запросы нет, но сервер и его обслуживание уходят в постоянные расходы.

Тарифы поставщиков моделей меняются, поэтому в расчёт подставляйте цену с их официальной страницы на дату расчёта и пересчитывайте при смене модели. Плата за запросы в стоимость разработки не входит: по нашему прайсу она идёт по факту, на аккаунт заказчика.

Как оценить цену ошибки?

Цена ошибки = частота ошибок в задачах без проверки × средний ущерб от одной. Частоту дают пилот и выборочная проверка, ущерб — оценка последствий: возврат денег, скидка за неудобство, час руководителя на разбор, потерянный клиент. Её вычитают из экономии каждый месяц, как обычный расход.

Ущерб удобно разделить на уровни, и для каждого решить, кто проверяет:

• Неприятно, но дёшево — неудачная формулировка, лишний вопрос клиенту. Такие задачи можно отдавать без человека с выборочной проверкой.
• Стоит денег — неверная цена, срок, наличие товара. Здесь ИИ готовит черновик, а отправляет человек; другой вариант — цифры подставляются из учётной системы, а не пишутся моделью.
• Юридические и денежные последствия — обещание условий договора, платёж, запись в учёт. Только с подтверждением сотрудника.

Отдельная статья ущерба — пропуск: ИИ не распознал срочную жалобу и поставил её в общую очередь. Её частоту на пилоте тоже считают, сравнивая разметку ИИ с разметкой сотрудника.

Строка расчёта	Что подставить	Где взять	Условный пример
Объём	Задач в месяц: писем, заявок, документов	Выгрузка из почты, CRM или учётной системы за 2–3 месяца	2 000 обращений
Время человека	Минут на одну задачу сейчас, от открытия до закрытия	Хронометраж 30–50 реальных задач, а не оценка «на глаз»	6 минут
Стоимость часа	Оплата сотрудника с налогами и накладными, делённая на рабочие часы	Бухгалтерия	600 руб.
Без человека	Доля задач, которые ИИ закрывает полностью	Пилот на исторических задачах	50 %
С правкой	Доля черновиков, которые человек принимает с правкой, и минуты на правку	Пилот: замер времени проверки	30 % по 2 минуты
Передача человеку	Доля задач, где ИИ отказался или ошибся, плюс время на разбор	Пилот: журнал передач	20 % по 6,5 минуты
Выборочная проверка	Какую долю автоматических задач перечитывает человек	Ваше решение по риску	10 % по 2 минуты
Запросы к модели	Стоимость одной задачи в запросах: число обращений × объём × тариф	Журнал пилота и тариф поставщика	Z руб. на задачу
Ошибки	Частота ошибок без человека × ущерб от одной	Пилот + оценка последствий	1 % по 1 500 руб.
Сопровождение	Абонентка: обновление базы знаний, правки, разбор журнала	Прайс подрядчика	от 7 900 ₽ в месяц

Пример расчёта на условных числах

Возьмём отдел, который отвечает на входящие письма клиентов. Все числа ниже условные, они показывают арифметику, а не прогноз: 2 000 обращений в месяц, 6 минут на каждое, час сотрудника с налогами и накладными — 600 руб. Сейчас процесс стоит 200 часов, или 120 000 руб. в месяц.

Допустим, пилот показал такое распределение (оно же — в рабочей таблице ниже):

• 50 % писем (1 000) ИИ закрывает сам; 10 % из них (100) сотрудник перечитывает по 2 минуты — 200 минут;
• 30 % (600) уходят черновиком, правка — 2 минуты — 1 200 минут;
• 20 % (400) передаются человеку, на каждое 6 минут работы и полминуты на разбор — 2 600 минут.

Итого 4 000 минут, или 66,7 часа, — 40 000 руб. Сэкономлено 80 000 руб. в месяц. Ошибки: 1 % от писем без человека — 10 случаев по 1 500 руб. ущерба — 15 000 руб. Сопровождение по абонентке — от 7 900 ₽ в месяц. До платы за запросы остаётся 57 100 руб., из них вычитается 2 000 × Z, где Z — стоимость одной задачи в запросах из журнала пилота.

Отсюда порог: на одну задачу приходится около 28,5 руб. запаса. Если пилот показал расход на задачу выше, сценарий в минусе при любой точности. Если намного ниже — расчёт устойчив к колебаниям тарифа.

Сценарий	Как распределились задачи	Остаток ручного труда	Итог в месяц до платы за запросы
А. Как в расчёте	50 % без человека, 30 % с правкой, 20 % человеку	66,7 ч — 40 000 руб.	80 000 − 15 000 − 7 900 = 57 100 руб.
Б. Пилот хуже ожиданий	20 % без человека, 40 % с правкой, 40 % человеку	114,7 ч — 68 800 руб.	51 200 − 6 000 − 7 900 = 37 300 руб.
В. Дорогая ошибка	Как А, но одна ошибка стоит 30 000 руб.	66,7 ч — 40 000 руб.	80 000 − 300 000 − 7 900 = −227 900 руб.
Г. Всё через черновик	100 % с правкой по 2,5 минуты, без отправки напрямую	83,3 ч — 50 000 руб.	70 000 − 0 − 7 900 = 62 100 руб.

Что показывает сравнение сценариев?

Итог сильнее всего зависит не от доли задач без человека, а от цены ошибки. Сценарий с осторожной долей автоматизации остаётся в плюсе, сценарий с дорогой ошибкой уходит в глубокий минус, а вариант «всё через черновик» иногда выгоднее полной автоматизации.

Три вывода из таблицы выше:

1. Считайте пессимистичный вариант. Если проект в плюсе только при доле без человека 50 %, а пилот покажет 20 %, решение было принято на надежде. Сценарий Б должен быть положительным сам по себе.
2. Дорогие ошибки убирают автоматическую отправку. В сценарии В одна ошибка в 30 000 руб. перекрывает всю экономию. Для таких процессов цель — ускорить человека черновиком, а не заменить его.
3. Полная автономность не самоцель. Сценарий Г — каждое письмо проходит через сотрудника, но готовится за 2,5 минуты вместо 6 — даёт сопоставимую экономию почти без риска. Главное допущение здесь — время проверки, его надо замерить, а не предположить.

Когда ИИ-проект экономически не нужен?

Когда на одну задачу не остаётся запаса: задач мало, время человека на задачу и так небольшое, ошибка дорогая и проверять приходится всё, или задача решается правилами без модели. В этих случаях деньги разумнее вложить в обычную интеграцию или в наведение порядка в процессе.

• Маленький объём. Несколько десятков задач в месяц не перекроют сопровождение и разработку на разумном горизонте, даже при высокой точности.
• Задача решается правилами. Перенести заявку из формы в CRM, сменить статус по событию, отправить уведомление — это интеграция без модели: тариф «Интеграции и автоматизация» от 32 000 ₽, платы за запросы нет.
• Нет данных. Если ответы держатся в голове одного сотрудника, а прайс и регламенты не записаны, сначала их записывают. Без базы знаний доля задач без человека будет низкой.
• Сэкономленные часы некуда деть. Если сотрудник освобождает два часа в день, но они не превращаются ни в другую работу, ни в меньший найм при росте, экономия остаётся на бумаге.

Какие метрики пилота подтверждают расчёт?

Те же строки, что в рабочей таблице, только измеренные: распределение задач по пяти категориям, реальное время проверки и правки, стоимость задачи по журналу, частота ошибок по уровням ущерба и доля пропусков срочных обращений. Сравнивать их нужно с замером процесса до пилота.

Чтобы пилот действительно что-то доказал:

• Замерьте базу до старта. Время на задачу «до» записывают по хронометражу, а не по памяти — иначе экономию не с чем сравнить.
• Берите реальный поток. Не отобранные примеры, а подряд все задачи за период, включая неудобные.
• Засекайте проверку. Минуты на правку черновика — самое частое место, где расчёт расходится с жизнью.
• Запишите порог заранее. Например: «продолжаем, если итог в месяц по сценарию Б положительный». Решение после пилота принимают по порогу, а не по впечатлению.

Какие ошибки делают в расчёте чаще всего?

Самые частые — взять точность из демо вместо пилота, забыть время проверки, посчитать стоимость запроса вместо стоимости задачи и не вычесть ущерб от ошибок. Каждая из них по отдельности способна превратить расчётный плюс в фактический минус.

• Экономию считают как «100 % времени × долю задач ИИ», забывая про правку и выборочную проверку.
• Не учитывают сопровождение: базу знаний надо обновлять, журнал — разбирать, модель — перепроверять после смены версии.
• Закладывают автоматическую отправку там, где ошибка дорогая, вместо режима черновика.

Сколько стоит разработка и что оплачивается отдельно?

По прайсу ИИ-решение — от 72 000 ₽ и от 3 дней, связка до двух систем — от 32 000 ₽ и от 2 дней. Плата за запросы к модели идёт отдельно, по факту, с аккаунта заказчика. Сопровождение — от 7 900 ₽ в месяц. Итоговую цену и срок фиксируем в договоре до старта.

Что важно для расчёта:

• В тариф ИИ-решения входят база знаний из ваших материалов, настройка ответов в рамках темы, автообработка заявок и переписок, передача сложного случая человеку и до 2 раундов правок.
• Оплата — 50 % перед стартом и 50 % после приёмки; на приёмку у вас 5 рабочих дней.
• Первые 7 дней после запуска мелкие правки бесплатно, дальше — по абонентке. Отдельно действует гарантия по договору: 30 календарных дней с даты акта.

Состав работ и порядок внедрения — на странице внедрения ИИ под ключ. Если пришлёте объём задач и время на одну, мы заполним рабочую таблицу вместе с вами ещё до сметы — иногда честный ответ звучит как «здесь хватит интеграции без модели».

Практический вывод

Считайте экономику по одной задаче и в трёх потоках: без человека, с правкой и с передачей. Вычитайте запросы, сопровождение и ошибки, а решение принимайте по осторожному сценарию, подтверждённому пилотом.

1. Замерьте процесс сейчас: объём, минуты, стоимость часа.
2. Заполните рабочую таблицу в двух вариантах — ожидаемом и осторожном.
3. Найдите запас на одну задачу и сравните его со стоимостью задачи в запросах.
4. Для дорогих ошибок выберите режим черновика.
5. Проверьте числа пилотом с порогом, записанным до старта.

Короткие ответы на частые вопросы

С чего начать расчёт экономики ИИ-проекта?

С замера текущего процесса: сколько задач в месяц, сколько минут уходит на одну и сколько стоит час сотрудника с налогами. Без этой базы любые проценты экономии не с чем сравнивать.

Что такое доля задач без человека?

Это доля задач, которые ИИ закрывает полностью: ответ ушёл клиенту или запись создана без чьей-либо правки. Её измеряют на пилоте отдельно от черновиков, которые человек принимает с правкой.

Как узнать стоимость одного запроса к модели до запуска?

Прогнать пилот на реальных задачах и записать в журнал расход по каждой. Стоимость задачи — это сумма всех обращений к модели на неё, включая повторные попытки, по тарифу выбранного поставщика.

Когда ИИ-проект экономически не нужен?

Когда задач мало, когда одна ошибка стоит дороже месячной экономии, а человек всё равно перечитывает каждый результат, и когда задачу решают обычные правила без модели — тогда хватает интеграции.

Сколько стоит разработка ИИ-решения?

По прайсу студии ИИ-решение — от 72 000 ₽ и от 3 дней, связка до двух систем — от 32 000 ₽. Плата за запросы к модели идёт отдельно, по факту, с аккаунта заказчика. Итог фиксируем в договоре до старта.

Услуги и кейсы по теме: интеграция с 1С и CRM от 32 000 ₽ · внедрение ИИ под ключ · цены и сроки