Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-процессы часто преподносится как панацея для сокращения издержек. Однако недавние исследования китайских специалистов опровергают этот миф: использование ИИ в рабочих процессах обходится компаниям дороже, чем труд человека. Главным источником убытков стали продвинутые AI-агенты, выполняющие многошаговые задачи. Сложные цепочки рассуждений требуют в тысячи раз больше токенов, чем обычные единичные запросы. Это приводит к стремительному росту затрат на вычислительные ресурсы.
Ситуация иллюстрирует так называемый парадокс Джевонса: чем доступнее становится технология, тем выше спрос на нее, что в итоге ведет к избыточному потреблению. В компаниях даже появился термин «токенмаксинг» — сотрудники намеренно расходуют токены на тривиальные задачи, чтобы накрутить KPI. Попытка заменить людей алгоритмами ради экономии обернулась для IT-гигантов настоящим экономическим провалом. Пока объемы потребления токенов растут быстрее, чем снижаются цены на них, автоматизация будет приносить только убытки.
Таким образом, прежде чем массово внедрять ИИ, стоит тщательно просчитать реальную экономическую выгоду. Возможно, человеческий труд остается не только более гибким, но и более рентабельным решением для многих задач.
