Когда мы говорим об искусственном интеллекте, то на первый план выдвигаем функционал: возможности, с помощью которых можно решать более сложные задачи, ускорять производственные процессы, освобождать человеческие ресурсы в пользу более творческих задач.

При этом, в основном, функционал становится автоматическим подтверждением дороговизны предложения. И для многих это пугающий фактор. Как правильно подойти к вопросу экономического обоснования внедрения искусственного интеллекта? С чем можно сравнить экономический эффект приобретения ИИ?

Часто приходится слышать, что технологии должны быть дешевыми. Соглашусь. Но любая дешевизна относительна. Например, какова стоимость ошибки, которую может допустить человек, оформляя ваши документы на продажу квартиры? Или, если человек не смог проверить и приобрел квартиру, у которой уже есть владелец?

Точность и качество выполненной работы – вот «стоимость». Стоит здесь ошибиться и вот цена ущерба: потеряны деньги, время, но что самое главное – человек может остаться без крыши над головой. Как обозначить здесь экономику? Становится ясно, что рыночная стоимость жилья – вот она экономика. То есть действия, которые чреваты бОльшим количеством ошибок. 

Действия, в которых отсутствие точности и грамотных решений наносит невосполнимый финансовый вред заказчику и его партнерам: именно они являются в данном случае ценой, которая и станет точкой отсчета стоимости ИИ. Цена ошибки может быть очень высока.

 Искусственный интеллект в данном случае - это экономически обоснованное средство контроля, не заменяющее, а дополняющее человека.

Обоснование в этом случае исходит не из стоимости человеческого труда. Не из того, что ИИ может заменить пять или десять сотрудников и таким образом сэкономить средства заказчика. Здесь искусственный разум имеет точные качественные характеристики, которые позволяют, в первую очередь, сделать процесс безошибочным, а следовательно – без рисков и сбоев.

Важна не цена человека, не количество отработанных им часов или затрат на оборудование его рабочего места. Важна цена ошибки.

Еще один пример. Допустим, один из комитетов госдумы готовит изменения в такую-то статью Гражданского кодекса. А тремя этажами выше, в здании Госдумы на Охотном ряду, сидит другой комитет, который пишет другой законопроект и в его рамках вносит другие изменения, но в эту же статью Гражданского кодекса. Принимаются одновременно два закона. И возникают противоречия, непонятно что делать со статьей Гражданского кодекса? А ведь на ней завязано огромное количество правоотношений. Чем мог бы помочь ИИ в данном случае? Предупредить оба комитета о параллельных изменениях статьи и необходимости дополнительного согласования.

Для того, чтобы понять необходимость системы ИИ, необходимо поднять статистику. Посмотреть, как часто случаются сбои, во сколько это выливается потраченных на исправление ошибки средств или сколько средств недовложено из-за банально испорченной репутации.

Оценить риски и сделать анализ: что может сократить их количество или свести к минимуму? Именно это и является «экономикой ИИ», которая позволяет упрочить позиции компании.