Экономист Apollo утверждает, что ИИ не приносит большинству компаний никакой финансовой отдачи, сообщает TechCrunch. Заявление появилось после публикаций о том, что внедрение ИИ растёт, а финансовые результаты остаются неясными, и соседствует с отдельным выводом о резком росте внедрения ИИ среди малых предприятий США. Эти два сигнала не противоречат друг другу: внедрение может расти, пока измеряемая отдача остаётся на месте, особенно там, где затраты на развёртывание не относятся на рабочие процессы, которые их порождают.
Для команд, создающих агентов, практическое следствие — дисциплина учёта. Программа, которая масштабируется до того, как научилась относить затраты на конкретный рабочий процесс, не может отделить подлинную отдачу от субсидируемого эксперимента. Учёт затрат по рабочим процессам означает отслеживание расходов на inference, накладных расходов на оркестрацию, времени на проверку человеком и стоимости обработки сбоев применительно к определённой задаче, а затем сравнение этого с базовым процессом, который заменяется. Без такой базы агент, который кажется продуктивным, может просто переносить затраты в бюджетную строку, которую никто не сверяет.
В материале не указано, какие компании или отрасли оценивал экономист, какова методология заявления о нулевой отдаче и как определялась отдача; эти детали из предоставленной публикации неясны. Цифра внедрения среди малых предприятий также приводится без дополнительной разбивки. Оба пробела важны для тех, кто переносит этот вывод на развёртывания агентов. Пока измерение не догонит расходы, защитимая позиция — инструментировать каждый рабочий процесс до его расширения и рассматривать немасштабируемое измерение как открытые затраты, а не как отдачу.