ИИ оказался дорогим сотрудником для корпораций

Бизнес быстро привык говорить об искусственном интеллекте как о способе сэкономить на людях. Но в 2026 году всё чаще всплывает обратная сторона: при большом масштабе AI-инструменты начинают стоить дороже, чем ожидали даже технологические компании.


История о том, что «люди забирают работу у ИИ», звучит как шутка, но за ней стоит реальный сдвиг в корпоративной экономике. После первого восторга от генеративных моделей компании начали считать не презентации и пилоты, а реальные счета: подписки, токены, вычисления, интеграции, поддержку и ошибки на производстве.

Поводом стала серия публикаций о крупных компаниях. Fortune пишет, что Microsoft столкнулась с проблемой стоимости AI-инструментов: при широком использовании расходы быстро выходят за пределы привычной логики корпоративного софта. Отдельно обсуждалось сокращение доступа сотрудников к дорогостоящим инструментам вроде Claude Code и попытка вернуть инженеров к более контролируемым внутренним решениям.

Та же проблема видна в словах вице-президента Nvidia по прикладному глубокому обучению Брайана Катанзаро. Он говорил Axios, что для его команды стоимость вычислений уже превышает расходы на сотрудников. Это особенно показательно: Nvidia сама зарабатывает на инфраструктуре AI, но внутри компании тоже сталкивается с тем, что использование моделей в серьёзном объёме превращается в тяжёлую инфраструктурную статью.

Uber, по сообщениям Forbes и отраслевых разборов, дал тысячам инженеров доступ к AI-инструментам для разработки и быстро столкнулся с тем, что годовой бюджет начал сгорать за месяцы. Проблема не обязательно в плохом результате. Наоборот, инструменты могли быть полезны, ускорять работу и нравиться инженерам. Но именно активное использование и делает счёт болезненным: чем лучше сотрудники принимают AI, тем быстрее растут расходы.

Starbucks показал другую сторону проблемы. Компания запустила AI-систему для автоматизации инвентаризации в североамериканских магазинах, но через девять месяцев отказалась от неё. Reuters писал, что инструмент ошибался при распознавании похожих товаров, включая разные виды молока, и компания вернулась к ручному подсчёту. Здесь провал связан не столько со стоимостью подписки, сколько с надёжностью в реальном магазине, где ошибка алгоритма превращается в пустую полку или лишний товар.

Общий вывод неприятен для рынка: бесплатный или дешёвый AI в руках отдельного сотрудника может выглядеть почти чудом продуктивности. Но корпоративный AI в масштабе тысяч людей — это уже не «помощник», а новая инфраструктура. У неё есть цена запроса, цена хранения данных, цена безопасности, цена обучения персонала и цена ошибок.

Поэтому отказ от части AI-проектов не означает разворот против технологии. Скорее начинается нормальная стадия взросления. Компании перестают покупать AI как символ современности и начинают спрашивать, где он действительно окупается. В одних задачах он останется: код, поиск, аналитика, поддержка, автоматизация рутины. В других — его будут отключать, если человек с таблицей и опытом оказывается дешевле, точнее и предсказуемее.

ИЗНАНКА

Искусственный интеллект обещали как дешёвую замену труду, но бизнес быстро обнаружил старую истину: любая автоматизация стоит денег, когда выходит из демо-режима. Самый дорогой ИИ — не тот, который ошибается. Самый дорогой тот, который работает достаточно хорошо, чтобы им начали пользоваться все.

Фото: ИЗНАНКА.

ИЗНАНКА — другая сторона событий.