Эксперты Axenix и МГУ оценили эффекты внедрения бизнесом ИИ-агентов
Затраты на внедрение ИИ-агентов в течение трех лет составят более 950 млн рублей для корпораций, 200–300 млн рублей для крупных компаний, 30–60 млн рублей для среднего бизнеса, 5–15 млн рублей для малого, подсчитали исследователи из Axenix и МГУ. Совокупную экономию компаний от внедрения ИИ-агентов они оценили в 15–40% в зависимости от отрасли. Результаты первого исследования изменений организационной модели бизнеса при внедрении ИИ-агентов они представили на конференции AI Journey 20 ноября
Консалтинговая компания Axenix при экспертной поддержке Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта (ИИ) МГУ имени М.В. Ломоносова представила исследование «ИИ-агенты в действии: экономика, риски и эволюция организационных моделей» (имеется в распоряжении Forbes) на конференции AI Journey 20 ноября. Исследователи впервые посчитали изменения организационной модели бизнеса при внедрении ИИ-агентов. По их расчетам, затраты на внедрение ИИ-помощников в бизнес в течение трех лет составят в зависимости от его масштаба от 5 млн рублей до 950 млн и выше, а суммарная экономия от таких изменений в зависимости от отрасли — 15–40%.
Это первое в России исследование такого масштаба, в котором рассматриваются свойства и функции ИИ-агентов (автономные системы, использующие ИИ для самостоятельного выполнения задач и принятия решений), перспективы и сложности их применения, а также методология оценки экономических эффектов и целесообразности внедрения, сообщили Forbes в компании Axenix.
Совокупная структура капитальных и операционных затрат при внедрении ИИ-агентов зависит от размера компании, отмечают исследователи. Так, для корпораций за три года затраты на ИИ-помощников могут составить более 950 млн рублей, для крупного бизнеса — 200–300 млн рублей, для среднего бизнеса — около 30–60 млн рублей, для небольших компаний — около 5–15 млн рублей.
По расчетам экспертов, суммарная экономия компании при внедрении ИИ-агентов в зависимости от отрасли может составить от 15 до 40%. Экономические эффекты от внедрения ИИ-агентов высоки, особенно на большом масштабе, отмечается в исследовании. Например, в финансовом секторе, где прогнозируется наибольшая эффективность ИИ-агентов, рост прибыли может быть достигнут за счет ускорения процессов на 25–45%, снижения количества ошибок на 15–30%, экономии на ФОТ (фонд оплаты труда) в 10–35%. В госсекторе особенно сильное положительное влияние ИИ окажет на ускорение процессов (до 30%), а в здравоохранении — на снижении ошибок (до 40%).
Авторы исследования также обращают внимание на косвенные и нематериальные эффекты внедрения ИИ-агентов. Например, динамическое ценообразование и персонализация предложений ведет к росту конверсии в ретейле на 10–25%, экономия времени врачей за счет ИИ-агентов (на 10–20%) позволяет более качественно прорабатывать силами людей сложные случаи, а внедрение data-driven подходов повышает привлекательность бизнеса, позволяя получать на 15–30% больше инвестиций. В компании рассказали, что анализировали источники (более 1000 открытых источников и 250 реализованных кейсов — часть из них приведена в отчете), делали моделирование, в результате которого получали предположения про те или иные цифры и потом валидировали их, анализируя кейсы или проводя глубинные интервью с участниками рынка (проверяли, работают ли модели в реальности).
По структуре капитальных и операционных затрат была сформирована базовая модель затрат на единицу функциональности, включающая капитальные и операционные статьи расходов. Затем эта базовая модель была масштабирована к размерам компаний. Важный результат моделирования — коэффициенты масштабирования (функция их зависимости от размера компаний — малый-средний-крупный бизнес и корпорации), отметили в Axenix.
Для оценки экономических эффектов было собрано множество оценок из открытых источников. Оценки были разделены по отраслям и типам решений и посчитан доверительный интервал. При этом у оценки есть важное ограничение — она построена на успешных кейсах внедрения и оценивает долгосрочные эффекты.
В России новые технологии больше всего осваиваются и масштабируются в финансовом секторе, ретейле и ИТ-сфере, отмечают исследователи. При этом российский рынок ИИ-агентов сегодня составляет 1,5% от общемирового. Для сравнения, у США этот показатель 29,7%, у Китая, Канады, Великобритании и Германии — от 6 до 8%. Наиболее выдающиеся результаты демонстрируют США и Китай, где ИИ-агенты уже участвуют в ключевых бизнес-процессах многих отраслей либо активно внедряются.
«Искусственный интеллект — неотъемлемый инструмент повышения эффективности современного бизнеса. Достижения в области ИИ позволяют нам прогнозировать его дальнейший бурный рост, массовое распространение ИИ-агентов, а затем и мультиагентных систем», — сказала управляющий директор практики «Данные и прикладной ИИ» Axenix Лариса Малькова. Она добавила, что бизнес, который игнорирует возможности ИИ, рискует оказаться в стороне от передовых технологий и процессов в ближайшем будущем. В Axenix уверены, что исследование поможет компании любого масштаба и сферы деятельности глубже познакомиться с ИИ-агентами и определить для себя необходимость их применения с оценкой требуемых ресурсов и потенциальным экономическим эффектом.