Скрытые расходы съедают 80% бюджета внедрения ГенИИ-систем

Скрытые расходы съедают 80 % бюджета: как правильно считать стоимость внедрения ГенИИ-системы

Российские компании массово инвестируют в технологии генеративного искусственного интеллекта, но большинство из них серьезно недооценивает реальную стоимость таких проектов. По данным нового авторского экспертного исследования скрытые затраты составляют до 80% от общего бюджета внедрения ГенИИ-систем, а фактические расходы превышают первоначальные планы в 3 — 4 раза.

Почему традиционные методы не работают

«Эйфория от впечатляющих демонстраций возможностей GPT-моделей не должна заслонять фундаментальные принципы управления ИТ-проектами», — предупреждается в комплексном исследовании по оценке совокупной стоимости владения ГенИИ-систем.

Традиционно компании фокусируются на видимых затратах — лицензиях на программное обеспечение и стоимости оборудования. Однако это лишь «верхушка айсберга». За каждый рубль, потраченный на лицензии, организации тратят еще как минимум 1 — 3 рубля на сопутствующие расходы.

Особенно болезненными оказываются затраты на обучение персонала. Стоимость специализированных курсов MLOps составляет от 50 до 200 тысяч рублей за одного специалиста, а процесс освоения ГенИИ-инструментов может занимать от 3 до 12 месяцев. При этом в течение периода адаптации производительность может снижаться на 15 — 30%.

Российская специфика усугубляет проблемы

В российских условиях ситуация осложняется дополнительными факторами: необходимостью соответствия требованиям 152-ФЗ, ограничениями доступа к зарубежным облачным платформам и потребностью в импортозамещении критических компонентов.

«Организации сталкиваются с валютными рисками при долгосрочном планировании и необходимостью использовать отечественные решения, которые могут требовать дополнительной доработки», — отмечается в отчете.

Для примера, создание GPU-кластера для среднего бизнеса требует первоначальных инвестиций порядка 15 — 20 млн рублей, при этом ежемесячные операционные расходы составляют 3 — 5 млн рублей. Однако при неправильном планировании эти цифры могут удвоиться.

Новая методика оценки

Разработанная методика основана на референтной модели жизненного цикла из восьми стадий в соответствии с российскими ГОСТ. Она учитывает четыре основных компонента совокупной стоимости владения:

Капитальные затраты (CAPEX) включают не только оборудование и лицензии, но и затраты на формирование проектной команды и подготовку инфраструктуры.

Операционные расходы (OPEX) охватывают энергопотребление, техническую поддержку, перетренировку моделей и лицензионные платежи. Для крупных предприятий эти расходы могут достигать 15 млн рублей ежемесячно.

Скрытые затраты — самая недооцениваемая категория. Сюда входят обучение персонала, интеграция с существующими системами, простои при внедрении, миграция и очистка данных, а также управление изменениями.

Резервы на риски — рекомендуемые 20 — 25% от основного бюджета на покрытие непредвиденных расходов.

Окупаемость есть, но не всегда

Несмотря на высокие затраты, правильно спланированные проекты показывают впечатляющие результаты. Средний возврат инвестиций составляет 350 % за трехлетний период, а срок окупаемости варьируется от 6 до 27 месяцев в зависимости от выбранной модели развертывания.

Исследование показывает критическую важность выбора между облачными и локальными решениями. Точка безубыточности локальной инфраструктуры достигается через 6 — 12 месяцев непрерывной эксплуатации, но только при стабильной высокой нагрузке.

Практические рекомендации

Для минимизации рисков превышения бюджета рекомендуются следовать поэтапной методологии: начинать с пилотных проектов, постепенно масштабируя решения после подтверждения их эффективности.

Критически важен правильный выбор поставщика на основе технических, коммерческих и репутационных критериев. Особое внимание следует уделить созданию системы управления рисками, учитывающей специфику ИИ-проектов.

Понимание реальной стоимости владения ГенИИ-системами — это не препятствие для инноваций, а необходимое условие их успешного внедрения. Только трезвая оценка всех затрат позволяет принимать обоснованные решения и максимизировать экономический эффект от новых технологий.