Скільки грошей американський бізнес витрачає на ШІ-працівників — дослідження

Американські компанії, які найактивніше впроваджують штучний інтелект, уже витрачають тисячі доларів на одного працівника щомісяця. Водночас ці суми не перевищують витрат роботодавців на оплату праці висококваліфікованих спеціалістів, повідомляє TechCrunch.

Згідно з дослідженням Ramp AI Index, яке відстежує рівень використання ШІ серед американського бізнесу, 1% компаній із найвищим рівнем впровадження ШІ витрачають у середньому 7500 доларів на одного співробітника на місяць. Для порівняння, середня зарплата інженера-програміста у США становить близько 16 тисяч доларів на місяць, тому витрати на штучний інтелект поки що залишаються нижчими за витрати на працівників.

Проте показники відрізняються залежно від рівня використання технології. Компанії, які входять до топ-10% за впровадженням ШІ, витрачають близько 611 доларів на працівника щомісяця, тоді як медіанний показник становить лише 11,38 долара на одного співробітника.

Тема зростання витрат на штучний інтелект останнім часом дедалі частіше звучить серед керівників технологічних компаній. Глава Nvidia нещодавно заявив, що витрати на обчислювальні ресурси вже перевищують витрати на зарплати співробітників. Схожу тенденцію відзначив і генеральний директор Mercor, який повідомив, що компанія витрачає більше коштів на токени для внутрішніх ШІ-агентів, ніж на власний штат.

Попри високі витрати, інвестиції бізнесу в штучний інтелект продовжують зростати. За даними Ramp AI Index, серед компаній з найбільш активним використанням ШІ витрати на одного працівника за останній місяць збільшилися на 14,1%.

Водночас аналітики зазначають, що подальша динаміка залишається невизначеною. Найбільш активні користувачі ШІ дедалі частіше комбінують різні моделі та платформи, отримуючи доступ як до комерційних рішень, так і до дешевших моделей із відкритим кодом, що впливає на майбутні витрати бізнесу.

Паралельно деякі компанії заявляють про проблему tokenmaxxing — марнотратне спалювання ШІ-токенів співробітниками, що подекуди генерує збитки у сотні мільйонів доларів. Через обмежений доступ до внутрішніх даних і скепсис персоналу ефективність технології наразі залишається низькою, змушуючи гігантів на кшталт Uber та Microsoft урізати ШІ-бюджети.