roi.
AI-агенты принесли 400 тысяч рублей за два месяца. Показываю расходы и окупаемость
В предыдущей статье я рассказал о системе AI-агентов, которая выполняет коммерческую разработку, и объяснил, почему считаю ее архитектуру неудачной. Судя по комментариям, не меньше технической реализации читателей заинтересовала экономика: сколько стоила разработка платформы, какие расходы на эксплуатацию, как учитывалось время сотрудников и откуда вообще взялись заявленные 350 тысяч рублей.
Парадокс продуктивности ИИ: как оценивать ИИ-инициативы
Можно наблюдать повсеместное внедрение ИИ в компаниях разного уровня. При этом внутри компаний растет ощущение роста внутренней производительности с внедрением ИИ-инструментов и агентов, но при этом клиенты для себя не отмечают никаких изменений. Вот один из парадоксов реальности.Флоу заявок стал красивым, ответы на вопросы улетают за минуты и кому надо, убраны коммуникативные издержки за счет сокращения ролей, на каждый процесс есть дашборд с прекрасными графиками мониторинга, но удовлетворенность клиентов и их удержание не растут.
Почему успешный ИИ-пилот может не окупиться?
Хорошие показатели пилота еще не означают, что внедрение окупится после масштабирования. На INFOSTART CIO CAMP 2026
Окупаемость ИИ: сколько малый бизнес теряет на рутине
Сколько вы теряете на рутине прямо сейчасКоротко: окупаемость ИИ упирается в одну цифру – сколько вы уже теряете на ручной рутине. Цена подписки тут вторична. По отраслевым данным владелец малого бизнеса отдаёт рутине около полутора часов каждый день и до трети рабочего времени уходит на административные задачи – это деньги, которые утекают тихо и незаметно.
Почему плести сети лучше, чем тушить пожары: эффективная разработка ПО с опорой на автоматизацию тестирования
В начале 2024 года я устроилась Senior Software Test Automation Engineer в финтех-стартап. После работы в большой стабильной корпорации это был настоящий вызов ― попасть в живой дышащий мир молодой продуктовой компании, пытающейся занять своё место на рынке. Мне понравился продукт и привлекала возможность влиять на процессы, даже устанавливать новые.
Неоднозначные выводы о ROI в УЗИ классификации
В медицинском компьютерном зрении есть идея, перед которой трудно устоять: сначала найти патологический объект, а потом классифицировать уже не весь снимок, а только его. Для УЗИ это звучит почти как здравый смысл. В полном кадре хватает всего, что модели, казалось бы, видеть не нужно: подписи аппарата, измерительные маркеры, шум, лишний фон. Логика простая: берём маску опухоли, оставляем область интереса, всё остальное закрашиваем — и даём классификатору «чистую» картинку.
ИИ не отменяет найм. Он просто выставляет счёт в другом месте
Нейросети действительно помогают делать больше теми же руками. Раньше команда неделю собирала черновик, а теперь один человек за вечер рисует базу, проверяет и отдает. В коде та же история: меньше рутины, быстрее черновики, проще прототипы.Но есть скучная часть, которую обычно не принято упоминать:Расходы не уменьшаются. Они переезжают.Раньше компания платила людям. Теперь она платит за модели, токены, безопасность, проверку результата и обучение команды. Звучит менее празднично. Зато ближе к жизни.Свежая оценка Bridgewater,
Почему только 27% организаций готовы к AI
Ключевые выводы94% руководителей предприятий считают, что тесно взаимосвязанные данные, процессы и приложения критически важны для успеха ИИ. Только 27% говорят, что их организация обладает ими.
