Опросы крупных компаний показывают, что с окупаемостью ИИ пока все непросто. По данным McKinsey за 2026 год, хоть какое-то влияние ИИ на операционную прибыль отмечают 37% компаний, а значимое — около 6%. В октябре The Wall Street Journal писал, что из почти 400 компаний только 11% смогли точно спрогнозировать расходы на ИИ. Gartner ожидает, что к 2028 году как минимум половина проектов с генеративным ИИ выйдет за рамки бюджета. Но все это — истории про корпорации, которые строят собственную инфраструктуру и тратят на ИИ миллиарды.
У малого и среднего бизнеса другая арифметика — 38% предпринимателей и сотрудников, которые платят за ИИ, тратят не больше 3000 рублей в месяц. ИИ в «Битрикс24» на тарифе для 50 сотрудников обходится примерно в 60 рублей на человека, а подписка на «Коворк/Код» — от 2000 рублей. На таких суммах не разоришься, поэтому расходы почти никто не проверяет. Почему в малом бизнесе ИИ не разоряет, но не окупается, рассказывает Михаил Беляев, заместитель директора по продажам «Битрикс24».
Все посчитано за вас
Начнем со случая, когда ИИ встроен в рабочий софт. Например, CRM-система сама расшифровывает звонки, составляет резюме и оценивает разговор по чек-листу. Расшифровка обходится примерно в 12 рублей за звонок. Менеджер с зарплатой 100 тысяч рублей тратит на эту работу в 24 раза больше денег и в 30 раз больше времени.
При этом перестраивать рабочий процесс не нужно: звонки и так записываются, карточки клиентов заполняются. Достаточно включить опцию — и экономия начнется.
Подписка на сотрудника: три исхода
Сложнее с подписками, которые компания покупает для сотрудников: универсальными чат-ботами, помощниками для работы с текстами, таблицами и презентациями. Стоимость известна заранее — обычно от двух до трех тысяч рублей в месяц на человека. А вот окупится ли подписка, неизвестно, и тут есть три исхода:
- сотрудник не пользуется подпиской — деньги потеряны;
- сотрудник пользуется подпиской, и результат его работы меняется настолько, что подписка окупается;
- сотрудник пользуется подпиской активно, но его результат не меняется.
Первый исход — самый частый и самый незаметный. Сколько подписок на ИИ простаивает в малом бизнесе, никто не измерял. Но даже компании с отдельными службами закупки софта, по данным Zylo, в среднем не используют 36% купленных лицензий. В компании на 50 человек такого учета обычно нет — часть подписок и вовсе оплачивают с личных карт сотрудников, а потом компенсируют по чекам. В итоге пара тысяч рублей в месяц растворяется в строке «прочие расходы».
Перестройка процесса: условие окупаемости
В крупных компаниях во внедрение ИИ закладывают не только стоимость инструментов, но и разработку регламентов, правил работы с данными и обучение сотрудников. Для корпорации с отдельной командой внедрения это разумный подход, но малый бизнес обычно работает проще.
Менеджер по продажам получил нейросеть, но скрипты, шаблоны писем и порядок подготовки коммерческих предложений остались прежними. В итоге ИИ становится еще одной вкладкой в браузере. И это касается даже встроенного ИИ — среди клиентов «Битрикс24» есть компании, которые платят за подписку с доступом к нейросети, но так и не включили автоматическое распознавание звонков. За возможность заплачено, а процесс не изменился.
Перестроить процесс под новый инструмент — прямая обязанность руководителя направления. Он должен делать это и при переходе на новую CRM, и при смене поставщика, и при изменении рынка.
Когда начинать считать деньги
Денежный риск появляется там, где заканчивается фиксированная плата и начинается оплата за объем: например, сумма зависит от числа запросов. Здесь стоит присмотреться к тому, что сотрудники придумывают и собирают сами. Автоматизация, которую человек «навайбкодил» за вечер, может отправлять в нейросеть тысячи запросов в день и обходиться дороже, чем задача, которую она решает.
Защититься от таких расходов обычно несложно — в большинстве систем есть лимиты, которые администратор может установить для сотрудников. В «Битрикс24», например, лимиты можно распределить по людям, и система автоматически остановит расходование средств при достижении установленного предела.
Если руководитель или ответственный за подписку видит, что лимит исчерпан, он разбирается в причинах и решает, оправданны ли такие расходы. На это уходит около получаса. Заодно становится понятно, кто в команде активнее всех ищет применение ИИ.
Чек-лист по проверке
Начните со списка того, какие ИИ-сервисы оплачивает компания, а какие сотрудники оплачивают сами и потом получают компенсацию. Затем раз в квартал задавайте каждому сотруднику три вопроса:
- Пользуется ли он подпиской? Посмотрите статистику в панели администратора или спросите, какие задачи он решал с ИИ на прошлой неделе.
- Что изменилось в результате? Коммерческие предложения стали готовить за день вместо трех? В договорах стало меньше правок? За смену начали обрабатывать больше обращений? Подойдет любой измеримый показатель, который отражает результат, а не впечатление.
- Упирается ли он в лимиты и на что их тратит? Активный пользователь, который получает результат, — кандидат на старший тариф. Если сотрудник активно пользуется ИИ, но результат не меняется, стоит разобраться, что именно он автоматизирует.
Если на первый вопрос ответ «нет», поговорите с руководителем отдела. Если на второй ответ «ничего не изменилось», дело, скорее всего, в процессе, и новая подписка его не исправит.
Корпорации учатся считать стоимость ИИ, потому что она их пугает. Малому бизнесу пугаться нечего — и это делает его беспечным. Подписка за несколько тысяч рублей дает шанс изменить работу отдела и подготовить команду к новым возможностям ИИ. Если через квартал ничего не изменилось и никто не искал применения, по деньгам вы почти ничего не потеряли. Вы потеряли квартал.