Как посчитать TCO автоматизации: подход Organization as Code

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. Вы знаете, сколько стоит сервер. У вас есть договор с хостинг-провайдером, инвойс от вендора, строка в ИТ-бюджете. А вот сколько стоят процесс согласования договора с клиентом, сопровождение в месяц, один цикл согласования заявки на закупку и другие процессы — сходу ответить сложно.

Большинство компаний на эти вопросы отвечают приблизительно. В лучшем случае — оценкой в Excel, где кто-то умножил количество сотрудников на среднюю зарплату и поделил на число проектов. В худшем — интуитивным ощущением руководителя, которое потом попадает в презентацию для инвесторов как «мы оптимизировали операционные расходы на 15%».

Технические детали

Проблема не в том, что никто не пытался посчитать, а в том, что получившаяся цифра не имеет отношения к реальности. McKinsey в исследовании Global Survey on AI фиксирует типичную ситуацию: около 60% организаций не видят EBIT-импакта от AI-проектов не потому, что технология не работает, а потому что никто не договорился, как именно измерять результат. Нет так называемого evidence pack — пакета подтверждённых данных, на который можно опереться при принятии решений.

Без него пилот выглядит успешным на демо, но при масштабировании выясняется, что атрибуция была некорректной, а стоимость посчитана по-разному на разных этапах. Это касается не только AI. Любой проект автоматизации страдает от той же проблемы: вы запускаете систему, тратите бюджет, получаете отчёт о выполнении — и не можете сказать, сколько всё это стоило в пересчёте на единицу работы, сравнить два процесса по стоимости владения или оценить, окупилась ли автоматизация.

Вы управляете процессом, но не знаете его реальную цену.

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.