Показатель окупаемости инвестиций в ИИ-проект — соотношение полученной выгоды (экономия, доход) к затратам на внедрение.
ROI внедрения ИИ — это финансовый показатель, отражающий соотношение выгоды, полученной от внедрения ИИ-решения (экономия времени сотрудников, снижение количества ошибок, рост выручки), к совокупным затратам на его разработку, внедрение и последующую поддержку.
Особенность расчёта ROI для ИИ-проектов в том, что затраты не ограничиваются разовой покупкой лицензии или подписки на API: сюда добавляются стоимость интеграции с существующими системами, обучение сотрудников работе с новым инструментом, постоянные расходы на инференс при масштабировании, а также периодическое дообучение или обновление модели по мере устаревания данных.
При оценке ROI ИИ-проекта важно закладывать unit-экономику продукта на масштаб — решение, выгодное на пилоте из 10 пользователей, может стать убыточным при росте до 10 000 пользователей из-за кумулятивной стоимости инференса.
Сроки сильно варьируются в зависимости от задачи и масштаба — от нескольких месяцев для простой автоматизации рутинных задач до нескольких лет для крупных трансформационных проектов.
Стоимость интеграции с legacy-системами, обучение сотрудников и текущие расходы на инференс при росте нагрузки — эти статьи часто недооцениваются на этапе планирования пилота.
Можно построить прогнозную модель на основе пилотного тестирования, но точность оценки растёт по мере накопления реальных данных об использовании и затратах.