Наши авторы Алиса из Слезы продакта и Лера из Лера вещает вне IT продолжают серию постов по мотивам легендарного гайда, у которого уже 180+ шеров!
Кто-то может думать, что AI-менеджмент это бесконечные разговоры про модели и дообучение, но почти половину времени ты будешь искать и доказывать, что твоя умная фича не просто сжигает токены, а приносит реальный профит в деньгах
В чем тут главная боль?
ИИ - это дорого. Даже не так, это ДОРОГО. Инфраструктура, GPU, разметка данных, лицензии, эксперименты, зарплаты.
Чтобы проект не закрыли через квартал, нужно четко понимать, какой эффект мы ловим, где и при каких условиях.
Кажется: да чего тут сложного, продуктовые фичи также считаем. Но! Оценка ИИ отличается от обычных фич вот как: кнопка «Купить в 1 клик» даёт + к конверсии через неделю, а ты считаешь выручку. А чат-бот с ИИ меняет сразу support, продажи и онбординг: возникает экономия на сотрудниках, рост upsell, меньше оттока, но эффект виден через 3-6 месяцев, нужны данные о точности модели (precision/recall), плюс затраты на сервера и обучение моделей
Как качать этот скилл
- 🔺 Освой базу. Ты умеешь считать ROI для обычных фич? Поздравляю, ты уже в клубе. Начни с расчетов по экономии ПШЕ, пусть цифры пока будут синтетическими, учимся принципу, а там вечерок в эксель и вуаля
- 🔺 Поболтай с чат-ботом, пусть он предложит тебе кейс на оценку
- 🔺 Для каждой ИИ-фичи делай фин паспорт, где посчитай прямой эффект, косвенный и риски, каким будет payback?
- 🔺 Читай, изучай кейсы, в насмотренности наша сила. Скилл окупается первым же питчем, когда ты сможешь объяснить ИИ-экономику
Классификация эффектов от ИИ
- 🔺Прямые
Это первое, что приходит на ум: рост выручки (например, чере персонализацию и кросс-продажи) или снижение костов (сюда же оптимизация ФОТ, не найм доп людей и сокращение затрат на процессы).
Изящно, легко доказуемо, понятно как считать - 🔺Косвенные
Тут уже посложнее, например то же снижение рисков (фрод-мониторинг, модерация) - влияние нелинейное, нужен мониторинг по периодам. Сюда же все, что работаем на удержание (Churn/LTV)
- 🔺Стратегические
Ну эти - самые вкусные, тут обычно зарыт большой потенциал. Например, рост доли рынка - когда мы делаем авто перевод через ИИ, чтобы выйти на другие страны. Или делаем фичи, чтобы растить NPS. Их считать сложнее всего, но для CEO это часто важнее всего
Важные штуки
- ❗️Если ты не можешь выделить контрольную группу (Holdout), на которую модель НЕ влияет, ты никогда не докажешь, что рост метрик - это заслуга ИИ, а не сезонности или успеха маркетинговой кампанию. Это «Эффект Гало» и главная ловушка для новичков
- ❗️Когда ты считаешь экономию ФОТ, не забудь про налоги и накладные
- ❗️Посчитал стоимость лицензий, затраты на LLM и оборудование для каждой оцениваемой фичи отдельно - умничка, так держать, не забудь про эксплуатацию
- ❗️Не забывай про эффект канибализации: одна фича может съесть выручку от другой, учитывай их во взаимосвязи
- ❗️Смотри окупаемость в длинном горизонте, особенно у ИИ-агентов. На первом этапе они могут выглядеть как черная дыра для бюджета, но горизонт оценки в 3 года может исправить картинку
- ❗️Помни, что масштабируется не только экономия, но и затраты. Чем больше пользователей, больше затраты на LLM и сервера
- ❗️ Аренда мощностей это не капекс, это опекс, не забудь!
Хак для собеса
Когда тебя спросят «Как оценить эффективность модели?», не начинай с Accuracy или F1-score. Начни с TCO (Total Cost of Ownership) - это не только разработка, но и постоянные расходы
Что почитать, чтобы покачаться
- 💬Bain & Company. Scaling AI While Controlling Tech Costs - как масштабироваться и не сжечь профит
- 💬BCG. The Widening Gap - исследование почему только 5% компаний получают реальную прибыль от ИИ
- 💬McKinsey: The State of AI in 2025 - отчет о том, где именно ИИ генерирует фин ценность
- 💬Habr. Экономика ИИ-решений - разбор TCO и юнит-экономики
А еще я в этом апреле выступаю с этой темой на AI ProductConf 2026 и для всех наших подписчиков мой промокод speakerPC10 на скидку
Ciao!💚
Автор: 🦊 Алиса из Слезы продакта
Дискуссия