ШІ дешевший за працівника лише на папері: що забуває порахувати бізнес
Бізнес часто порівнює вартість AI-моделі з зарплатою працівника, забуваючи врахувати витрати на інтеграцію системи, виправлення помилок та перевірку результатів — саме тому реальна економія виявляється меншою, ніж очікувалося.
Про це ІТ-підприємець і співзасновник інвестиційної групи Roosh Сергій Токарєв написав у матеріалі для The Recursive.
Що варто враховувати при оцінці економії від AI
За словами Токарєва, бізнесу слід оцінювати не вартість використання моделі, а повну ціну результату, який компанія може прийняти без додаткового доопрацювання. До цієї суми входять налаштування та інтеграція системи, повторні запуски, моніторинг, доопрацювання, людська перевірка і можливі наслідки помилки.
«Наші кейси доводять одне: вартість результату падає не тоді, коли з'являється новіша модель, а тоді, коли навколо неї перебудовують сам процес», — зазначив підприємець.
Як AI прискорив скринінг стартапів у Roosh
Як приклад Токарєв навів первинний відбір стартапів. Раніше аналітик Roosh вручну переглядав довгий список компаній і звіряв кожну з інвестиційними критеріями. Тепер внутрішній AI-асистент оцінює стартапи за параметрами, важливими для pre-seed і seed стадій, зокрема якістю команди та ринковою можливістю.
Система формує рейтинг із коротким обґрунтуванням щодо кожної компанії, завдяки чому аналітик може одразу починати поглиблене дослідження з десяти найбільш релевантних стартапів замість послідовного перегляду списку зі 100 компаній. За оцінкою підприємця, продуктивність первинного скринінгу зросла приблизно вдесятеро.
Скільки компаній у private capital уже використовують AI
AI уже став робочим інструментом для більшості команд у private capital. За даними Affinity, 85% опитаних представників цієї галузі використовують штучний інтелект для автоматизації щоденних завдань — порівняно з 76% роком раніше. Ще 82% застосовують AI для дослідження потенційних інвестицій.
Як AI скоротив час перевірки NDA у 5 разів
Іншим прикладом стала перевірка договорів про нерозголошення (NDA). Для AI-агента підготували хендбук, у якому визначили, які положення договору є прийнятними, які потрібно змінити, а які — передати юристу. Агент проводить первинне рев'ю, готує резюме та пропонує правки, після чого документ перевіряє фахівець. Це скоротило час опрацювання одного NDA з 1,5 години до 15–20 хвилин.
Наскільки поширений генеративний AI у юридичній сфері
Штучний інтелект дедалі активніше використовують у юридичній галузі. За даними Thomson Reuters, у 2026 році генеративний AI застосовують 47% корпоративних юридичних департаментів — дослідження охопило понад 1500 фахівців із 27 країн. Загалом частка організацій у сфері професійних сервісів, які використовують GenAI, за рік зросла з 22% до 40%.
За словами Токарєва, у таких процесах AI не замінює аналітика чи юриста, а бере на себе первинну обробку інформації, тоді як остаточна перевірка, рішення та відповідальність залишаються за людиною.
Источник: thepage.ua