Две части бюджета: разработка и эксплуатация
Любой ИИ-проект состоит из разовых затрат на запуск и регулярных затрат на работу. Разовые — это разработка, подготовка данных и интеграции. Регулярные — плата за использование языковой модели, хостинг и поддержка.
Многие недооценивают вторую часть и удивляются счёту через месяц. Многие переоценивают её и отказываются от проекта, который бы окупился. Поэтому мы всегда считаем обе части до начала работы по вашим реальным объёмам: сколько диалогов, документов или звонков в месяц.
Из чего складывается запуск
- База знаний
- Сбор и приведение в порядок прайсов, условий, ответов на вопросы, документов. Часто это самая трудоёмкая часть.
- Разработка
- Сценарии, инструкции модели, логика передачи человеку, админка для управления ответами.
- Интеграции
- Подключение CRM, 1С, телефонии, мессенджеров, расписания. Каждая система — отдельная работа.
- Тестирование
- Прогон через реальные вопросы и документы, исправление ошибок до запуска к клиентам.
Сколько стоит работа модели
Облачные модели берут оплату за объём обработанного текста — так называемые токены. Грубо говоря, вы платите за каждое слово вопроса, найденных фрагментов базы знаний и ответа. Цена зависит от выбранной модели: самые мощные стоят в десятки раз дороже лёгких.
Для типичного ассистента, который отвечает клиентам, стоимость одного диалога обычно измеряется долями доллара и намного ниже стоимости времени сотрудника на тот же диалог. Но при большом объёме и неудачной архитектуре — например, когда в каждый запрос отправляется вся база знаний целиком — счёт быстро растёт. Это решается правильным поиском по базе и выбором модели под каждый шаг.
Если модель разворачивается на своём сервере, плата за токены исчезает, но появляется аренда или покупка сервера с видеокартами. Это выгодно при больших объёмах или когда данные нельзя передавать наружу.
Что делает проект дороже
- Много систем, которые нужно связать между собой
- Данные разбросаны по таблицам, почте и головам сотрудников
- Голосовой канал — телефония сложнее чата
- Требование хранить и обрабатывать данные внутри компании
- Высокая цена ошибки и, как следствие, много проверок
- Несколько языков с проверкой носителями
Как посчитать окупаемость
Возьмите процесс, который хотите автоматизировать, и посчитайте три вещи. Сколько часов сотрудников он занимает в месяц. Сколько заявок или клиентов теряется из-за медленных ответов или ошибок. Сколько стоят эти потери в деньгах.
Затем оцените реалистичную долю, которую возьмёт ИИ, — обычно не сто процентов, а половину или две трети типовых случаев. Сравните полученную экономию с ежемесячной стоимостью работы модели и поддержки, а разовые затраты разделите на месячную экономию — получится срок окупаемости.
Если срок окупаемости больше года, стоит поискать процесс с большим объёмом рутины. Если меньше нескольких месяцев — это хороший кандидат для первого пилота.
Пилот дешевле, чем кажется
Первый пилот можно запустить на одном канале и одной задаче за несколько дней, без сложных интеграций. Он показывает реальную долю закрытых вопросов и реальную стоимость модели — после этого решение о полном внедрении принимается по цифрам.
Пример расчёта на пальцах
Возьмём салон красоты, где администратор тратит около трёх часов в день на переписку в Instagram и WhatsApp, а часть клиенток, не дождавшись ответа вечером, уходит к конкурентам. Ассистент берёт на себя примерно две трети типовых диалогов: цены, свободные окна, запись.
Экономия складывается из двух частей: высвобожденные часы администратора, которые можно потратить на клиентов в салоне, и дополнительные записи от тех, кто раньше не дождался ответа. Вторая часть часто оказывается больше первой — одна-две дополнительные записи в день окупают ежемесячные расходы на модель с запасом.
Против этого стоят разовые затраты на запуск и ежемесячная плата за модель и поддержку. Такой расчёт мы делаем вместе с вами на реальных цифрах до подписания договора.