Консалтинговые гиганты быстро внедряют ИИ в повседневную работу сотрудников, но это влетает во много копеечек. В McKinsey одной из главных стратегий по контролю растущих затрат стало не введение жёстких лимитов, а информирование сотрудников о перерасходе ресурсов, пишет Business Insider.
Консалтинговые гиганты быстро внедряют ИИ в повседневную работу сотрудников, но это влетает во много копеечек. В McKinsey одной из главных стратегий по контролю растущих затрат стало не введение жёстких лимитов, а информирование сотрудников о перерасходе ресурсов, пишет Business Insider.
Руководитель QuantumBlack — подразделения McKinsey по ИИ и аналитике — в Великобритании Дебасиш Патнайк рассказал, что фирма отслеживает потребление по каждому пользователю. Летом по всей компании запустили систему уведомлений: если сотрудник начинает использовать слишком много ИИ-ресурсов, ему приходит письмо. «Это похоже на контроль мобильного трафика на рабочем телефоне. Мы просто объясняем, как выполнить задачу с меньшими затратами для компании», — отметил Патнайк.
Эпоха бессистемного использования ИИ подошла к концу тогда, когда разработчики LLM перешли от подписок к оплате за фактическое потребление токенов. Это сделало фактор эффективности критически важным. Для понимания масштабов: в сентябре OpenAI сообщила, что её самые активные пользователи ИИ-агентов для написания кода расходуют токенов более чем на $7000 в день.
McKinsey к этому маю расходовала около 5 трлн токенов в месяц. При этом потребление было крайне неравномерным: всего 10% сотрудников генерировали порядка 65% всего объёма. Чаще всего нейросетями активно пользовались консультанты и инженеры. В McKinsey подчёркивают, что предупреждения не запрещают работать с ИИ, их цель — научить консультантов действовать эффективнее. По словам Патнайка, когда сотрудники получили наглядную статистику своих действий, их подход к работе с ИИ начал меняться.
Пока внутренние расходы на ИИ не стали для компании проблемой, поскольку технологии применяются в основном для личной продуктивности и ускорения проектов, где выгода всё ещё перевешивает затраты. Тем не менее McKinsey заложила фундамент для контроля:
Другие компании отрасли внедряют похожие методы. Например, в аудиторской фирме EY создали специальный офис по оценке эффективности ИИ и установили маршрутизатор, который перенаправляет запросы сотрудников к наиболее подходящей и выгодной модели. Это помогло снизить потребление токенов на 60% с апреля.
Сайчас McKinsey активно продаёт этот опыт своим клиентам, которые за последние месяцы столкнулись со скрытыми расходами на нейросети. Патнайк советует топ-менеджерам оценивать стоимость токенов не в расчёте на одного сотрудника, а относительно финального результата. По его мнению, слепая гонка за экономией токенов может лишить бизнес реальной пользы от технологий, поэтому нужно стремиться к грамотному обучению сотрудников, а не к строгим запретам.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.