Мальцев: Карьера. Бизнес. ИИ и Технологии.
@secretygpt
Uber потратил годовой бюджет на ИИ за 4 месяца. Теперь выбирает между токенами и людьми — и это урок для всех.
Uber стал первым IT-гигантом, публично признавшим: внедрение ИИ часто выходит из-под финансового контроля. Крупный годовой бюджет компании на ИИ был исчерпан уже к концу апреля. Львиная доля средств ушла на оплату токенов — каждого запроса, который сотрудники отправляли в Claude Code и Cursor.
Производительность команд выросла, но счета росли ещё быстрее, и теперь компания ускоренно пересчитывает бюджеты и варианты оптимизации расходов (в том числе персонала).
Мой взгляд: кейс Uber вскрывает три главные ошибки внедрения ИИ, которые сейчас повторяют многие компании.
1. Жить в иллюзии, что ИИ-инструменты дёшевы. Помимо токенов, есть скрытые затраты: работа менеджеров по настройке и отладке стабильности моделей, обеспечение безопасности данных.
Достаточно вспомнить недавний инцидент в компании PocketOS, когда ИИ-агент за девять секунд удалил всю продакшен-базу вместе с резервными копиями.
2. Увольнять сотрудников ради финансирования ИИ. Oracle недавно пошла похожим путём, сократив десятки тысяч, но такой подход упускает главное: продвинутые компании стремятся поднять производительность с ИИ у всех сотрудников и считать эффективность каждого токена перед решением об увольнениях.
Чаще всего эффективнее справляться с большим количеством задач текущей AI-native командой и не раздувать штат, вместо того чтобы потом разом сокращать десятки процентов людей.
3. Недооценивать важность продумывания архитектуры ИИ-проектов. Это нужно делать сразу, чтобы не сжигать токены на бесконечные перегенерации. Именно поэтому сейчас как никогда ценятся навыки логики и построения ИИ-систем.
Я уже видел кейсы маркетологов, продактов, аналитиков и разработчиков, которые получили повышения или офферы, доказав, что они могут эффективно решать задачи за счёт качественного планирования, а не заливания проблем токенами.
Что делать, если вы уже во всю решились внедрять нейросети в работу:
— Начните считать экономику генераций: оцените, сколько кредитов или токенов нейросетей было потрачено на прошлые крупные проекты, и внедрите метрики оптимальной стоимости токена на задачу, к которым должна стремиться ваша команда, чтобы не прожичь весь бюджет на ИИ.
— Инвестируйте в развитие навыков построения ИИ-систем у ключевых ответственных за проекты: они сэкономят вам миллионы на повторных или лишних генерациях, размышлениях моделей.
@secretygpt
Если у вас установлено приложение,
вы можете сразу перейти в канал
вы можете сразу перейти в канал