Штучний інтелект «звільняють», бо він занадто дорогий.

(Ілюстративне зображення: Чудовий)

Протягом останніх двох років багато компаній розглядали штучний інтелект (ШІ) як швидке рішення проблем продуктивності. Від кодування та обслуговування клієнтів до написання звітів, аналізу даних та обробки електронної пошти, ШІ з'явився з обіцянкою швидшого, дешевшого та меншої залежності від людської праці. Однак до середини 2026 року питання в багатьох корпоративних залах ради директорів більше не буде «Чи варто нам використовувати ШІ?», а радше «Скільки грошей витрачає ШІ, і чи справді він приносить відповідну цінність?».

Цей зсув не означає, що ШІ застарів. Навпаки, ШІ залишається стратегічною технологією, особливо в програмуванні, обслуговуванні клієнтів, фінансах та внутрішніх операціях. Однак, після періоду швидкого впровадження, зумовленого страхом відстати, багато компаній починають усвідомлювати менш привабливу реальність: ШІ не є безкоштовним, і він не обов'язково дешевший за людину, якщо його використовувати неправильно. Коли інструмент стає доступним для тисяч співробітників, кожна команда, кожен фрагмент тексту, кожен аналіз документа або кожне введення коду може стати вартістю, що вимірюється в токенах — одиниці вимірювання обсягу даних, які модель ШІ повинна обробити.

Наприкінці травня Wall Street Journal повідомила, що деякі американські компанії починають «нормувати» свої витрати на штучний інтелект, оскільки вартість обчислень та токенів стрімко зростає. У статті наводився випадок Uber, зазначаючи, що компанія використала свій бюджет на штучний інтелект на 2026 рік лише за чотири місяці, що спонукало її переглянути те, як вона розподіляє свої витрати на штучний інтелект. Це важливий сигнал: ШІ — це вже не просто технологічний експеримент, а фінансова стаття, що потребує контролю, як і хмарні обчислення, персонал чи експлуатаційні витрати.

Uber є яскравим прикладом, оскільки компанія не проти штучного інтелекту. Проблема Uber полягає в тому, що витрати зростають занадто швидко, тоді як конкретні бізнес-вигоди нелегко довести. The Verge цитує Ендрю Макдональда, голову правління та головного операційного директора Uber, який сказав, що збільшення витрат на такі інструменти, як Claude Code, безпосередньо не корелює з більшою кількістю корисних функцій для клієнтів. Іншими словами, команда інженерів може більше використовувати штучний інтелект, але керівництву все одно потрібно відповісти на фундаментальне питання: чи отримують кінцеві користувачі кращий продукт за витрачені гроші?

Claude Code, інструмент підтримки програмування Anthropic, став предметом цих дебатів. Важливо уточнити, щоб уникнути непорозумінь: Anthropic все ще пропонує щомісячні плани підписки для користувачів та бізнесу. Однак, при використанні у великих масштабах або через інтерфейс прикладного програмування (API), витрати можна розраховувати на основі токенів, моделей використання та додаткових функцій. На офіційній сторінці цін Anthropic показано, що моделі Claude API оцінюються на основі кількості вхідних та вихідних токенів; у документації компанії також зазначається, що деякі зміни в кодуванні даних можуть призвести до того, що той самий текст використовуватиме більше токенів, ніж раніше. Тому проблема не в «вичерпанні щомісячних планів», а в труднощах, з якими стикаються підприємства з прогнозуванням витрат, коли співробітники постійно використовують ШІ для виконання вимогливих завдань.

Різниця між штучним інтелектом та традиційним програмним забезпеченням полягає в тому, як виникають витрати. За використання офісного програмного забезпечення компанії зазвичай сплачують щомісячну плату за кожен обліковий запис. З багатьма інструментами штучного інтелекту, особливо тими, що призначені для програмування та багатоетапної автоматизації, витрати можуть зростати залежно від довжини документа, обсягу запитів, циклів редагування, кількості викликаних моделей та вихідних даних. Використання штучного інтелекту для узагальнення електронних листів співробітником може коштувати дуже мало. Але команда інженерів, за допомогою якої штучний інтелект читає вихідний код, пропонує виправлення, переписує кілька версій та запускає автоматизовані процеси, може призвести до значних витрат у короткостроковій перспективі.

З точки зору менеджменту, це дуже знайома проблема: хороша технологія не обов'язково є гарною інвестицією, якщо її ефективність неможливо виміряти. Бізнес може відчувати, що продуктивність зросла, оскільки співробітники працюють швидше, але якщо кількість зекономлених годин, зменшення кількості помилок, збільшення доходів або покращення обслуговування клієнтів, рахунки за штучний інтелект швидко стане важко виправдати. Тому провідні компанії переходять від менталітету «використовуйте якомога більше» до менталітету «використовуйте там, де це потрібно, для потрібних людей і в межах дозволеного».

Вам також може сподобатися

CMC пропонує механізм для технологічних компаній щодо виконання національних завдань.Пан Нгуєн Чунг Чінь запропонував уряду невдовзі створити чіткий механізм відбору, призначення завдань та проведення пост-аудитів, щоб стратегічні технологічні компанії могли перейти від зобов'язань до їх реалізації.

Ханой будує систему цифрового адміністрування та скорочує процедури для бізнесу.Ханой прискорює цифрову трансформацію свого сектору внутрішніх справ, застосовуючи штучний інтелект, великі дані та платформи електронної зайнятості, створюючи сприятливі умови для громадян та бізнесу.

Вузькі місця у застосуванні науки і технологій у бізнесі.HNN - Хоча необхідність застосування науки і технологій, інновацій та цифрової трансформації дедалі більше привертає увагу багатьох підприємств, більшість малих і середніх підприємств у Хюе все ще стикаються з багатьма перешкодами.

Окрім вартості інструментів, переглядається також історія заміни людських ресурсів штучним інтелектом. 21 травня Forbes навів дані, які показують, що 29% компаній, які раніше скорочували штат через штучний інтелект, знову найняли на ці посади. Ці дані слід інтерпретувати обережно, але вони підкреслюють реальність: замінити людей штучним інтелектом не так просто, як скоротити витрати у фонді оплати праці. У багатьох роботах, особливо в обслуговуванні клієнтів, продажах, створенні контенту, управлінні операціями або обробці делікатних ситуацій, люди все ще мають ролі, які штучний інтелект ще не може повністю виконати.

Штучний інтелект може реагувати швидко, але швидкість не означає точність. Штучний інтелект може складати чернетки, але чернетки все одно мають бути перевірені професіоналами. Штучний інтелект може узагальнювати дані, але менеджери все одно повинні розуміти контекст, щоб приймати рішення. Якщо компанії скорочують штат занадто рано, вони можуть заплатити за це зниженням якості обслуговування, незадоволеними клієнтами, більш хаотичними внутрішніми процесами та, зрештою, необхідністю повторного найму та перенавчання персоналу. У такому разі «економія завдяки ШІ» стає ілюзорною економією.

Варто врахувати один момент: штучний інтелект не є єдиною причиною звільнень у бізнесі. Деякі керівники можуть посилатися на штучний інтелект, щоб пояснити реструктуризацію, тоді як справжні причини можуть включати тиск на прибуток, процентні ставки, акціонерів, конкуренцію або стратегії скорочення витрат. 1 червня Business Insider процитував Торстена Слока, головного економіста Apollo Global Management, який сказав, що в загальних даних про зайнятість немає чітких доказів втрати робочих місць, спричиненої штучним інтелектом. Це говорить про складнішу картину, ніж гасло «Штучний інтелект забирає людські робочі місця».

Для в'єтнамського бізнесу уроки міжнародних корпорацій є дуже практичними. Багато вітчизняних компаній, можливо, не витратили мільйони доларів на штучний інтелект, але вони все одно можуть легко потрапити в пастку купівлі кількох інструментів, відкриття кількох облікових записів та випробування кількох платформ без контролю. Якщо кожен відділ обирає свій власний інструмент штучного інтелекту, кожна команда використовує свою власну модель, а кожен співробітник самостійно вводить дані компанії на зовнішні платформи, ризики полягають не лише у вартості, але й у безпеці, якості продукції та юридичній відповідальності.

AI bị sa thải vì đắt đỏ - Ảnh 3. — (Ілюстративне зображення: Чудовий)

Перш ніж впроваджувати ШІ, підприємствам слід почати з п'яти простих питань. По-перше, яку конкретну проблему вирішить ШІ? По-друге, яка максимальна щомісячна вартість? По-третє, хто матиме до нього доступ і для якого типу даних? По-четверте, хто переглядатиме результати, отримані за допомогою ШІ? По-п'яте, які показники використовуватиме бізнес для вимірювання ефективності через три місяці? Якщо на ці п'ять питань не буде дано відповіді, масштабне впровадження ШІ може бути поспішним рішенням.

Безпечніший підхід полягає в тому, щоб спочатку вибрати менш ризиковані області для тестування. Штучний інтелект може допомогти в узагальненні внутрішніх документів, класифікації запитів клієнтів, пропонуванні вмісту електронної пошти, пошуку помилок у програмному коді, створенні чернеток звітів або допомозі співробітникам у пошуку інформації. Однак у сферах, що стосуються фінансів, права, управління персоналом, даних клієнтів або публічних заяв, люди все одно повинні бути головними рецензентами. Бізнес не повинен використовувати ШІ як «замінника», а радше як «помічника для пришвидшення» з чіткими обмеженнями.

Вам також може сподобатися

28 репортерів та редакторів були удостоєні премії для молодих письменників 2026 року.28 репортерів та редакторів, удостоєних премії «Молоді письменники 2026 року», – це люди, які досягли численних успіхів у своїй роботі, активно брали участь у заходах Молодіжної спілки та зробили значний внесок у свої організації та суспільство.

Пілотна програма розвитку низькоорієнтованих видів економічної діяльності з використанням безпілотних літальних апаратів, що передбачає приблизно 6000 польотів.Згідно з інформацією Міністерства науки і технологій, Дьєнб'єн проведе пілотний проект з розвитку низьковисотної економічної діяльності з використанням безпілотних літальних апаратів, здійснивши приблизно 6000 польотів.

Загальна конфедерація праці В'єтнаму запропонувала два варіанти коригування регіональної мінімальної заробітної плати, починаючи з 2027 року.(GLO) - На першому засіданні Національної ради з питань заробітної плати вдень 23 червня В'єтнамська Загальна конфедерація праці (VGCL) запропонувала два варіанти коригування регіональної мінімальної заробітної плати, що застосовується до підприємств з 1 січня 2027 року.

Ще один принцип полягає в тому, що управління бюджетом на використання штучного інтелекту має бути подібним до управління витратами на хмарні обчислення. Повинні бути обмеження на основі груп, сповіщення про перевищення лімітів, щомісячні звіти про використання та оцінка ефективності роботи відділів. Для програмування підприємствам потрібно знати, скільки часу на виправлення помилок можуть скоротити інструменти штучного інтелекту, скільки днів розробки продукту можна скоротити або скільки операційних показників можна покращити. Для обслуговування клієнтів необхідно вимірювати час реагування, рівень задоволеності, кількість скарг та кількість справ, переданих людському персоналу.

Після початкового буму ринок штучного інтелекту вступає у більш зрілу фазу. Інструменти, які не виявлять ефективності, будуть поступово виведені з експлуатації. Неконтрольовані витрати будуть обмежені. Очікування повної заміни людини поступляться місцем більш практичному підходу: люди виконують оціночні завдання, тоді як ШІ підтримує повторювані, обсягні або високошвидкісні завдання.

Тому твердження «штучний інтелект звільняють, бо він занадто дорогий» не слід інтерпретувати як його провал. Швидше, звільняють ілюзію, що проста купівля інструментів штучного інтелекту автоматично зробить бізнес дешевшим, швидшим та розумнішим.

Штучний інтелект залишатиметься в бізнесі, але під пильнішим контролем з боку фінансової, технологічної, юридичної та кінцевих користувачів. У цій переможній компанії виграє не та, яка найбільше використовує ШІ, а та, яка знає, як використовувати ШІ правильно, за правильною ціною та з правильною відповідальністю.

Джерело: https://vtv.vn/ai-bi-sa-thai-vi-dat-do-100260616145054134.htm