Технический руководитель в финтех- и e-commerce-компании поручил ИИ чинить баги в коде. Через три недели оказалось: если считать на год вперёд, счёт за дорогую нейросеть обойдётся дороже, чем нанять ещё одного разработчика. Компания перешла на дешёвую нейросеть, чтобы сэкономить, — платить стали на треть меньше. Но нейросеть стала справляться с задачами ещё хуже, и в итоге каждая реально доведённая до конца работа обошлась дороже, чем раньше.
Технический руководитель направления в финтех- и e-commerce-компании поручил ИИ чинить баги в коде — разбирать, из-за чего сломались тесты, и готовить черновик исправления. Через три недели финансовый контролёр прислал выписку по расходам: если считать так же весь год, счёт за ИИ обошёлся бы дороже, чем нанять ещё одного разработчика в штат.
Команда перешла на более дешёвую нейросеть, чтобы сэкономить. Счёт действительно упал — примерно на треть. Но нейросеть стала справляться с задачами хуже: доля задач, доведённых до готового результата, упала сильнее, чем счёт. В итоге каждая реально сделанная работа обошлась дороже, чем на дорогой нейросети: платить стали меньше, а толку получать — ещё меньше.
Справочно: разброс цен между нейросетями сейчас огромный — от $0,14 до $30 за миллион слов текста, в зависимости от модели. Дешёвая нейросеть на бумаге выглядит выгодно, но решает намного меньше задач, чем дорогая.
