Американские компании, наиболее активно внедряющие искусственный интеллект, уже тратят тысячи долларов на одного сотрудника ежемесячно. При этом эти суммы не превышают расходы работодателей на оплату труда высококвалифицированных специалистов, сообщает TechCrunch.

Согласно исследованию Ramp AI Index, которое отслеживает уровень использования ИИ среди американского бизнеса, 1% компаний с самым высоким уровнем внедрения ИИ тратят в среднем 7500 долларов на одного сотрудника в месяц. Для сравнения, средняя зарплата инженера-программиста в США составляет около 16 тысяч долларов в месяц, поэтому расходы на искусственный интеллект пока остаются ниже расходов на сотрудников.

Однако показатели различаются в зависимости от уровня использования технологии. Компании, входящие в топ-10% по внедрению ИИ, тратят около 611 долларов на сотрудника ежемесячно, тогда как медианный показатель составляет всего 11,38 доллара на одного сотрудника.

[see_also ids="683373"]

Тема роста расходов на искусственный интеллект в последнее время все чаще звучит среди руководителей технологических компаний. Глава Nvidia недавно заявил, что расходы на вычислительные ресурсы уже превышают расходы на зарплаты сотрудников. Подобную тенденцию отметил и генеральный директор Mercor, который сообщил, что компания тратит больше средств на токены для внутренних ИИ-агентов, чем на собственный штат.

Несмотря на высокие затраты, инвестиции бизнеса в искусственный интеллект продолжают расти. По данным Ramp AI Index, среди компаний с наиболее активным использованием ИИ расходы на одного сотрудника за последний месяц увеличились на 14,1%.

В то же время аналитики отмечают, что дальнейшая динамика остается неопределенной. Наиболее активные пользователи ИИ все чаще комбинируют различные модели и платформы, получая доступ как к коммерческим решениям, так и к более дешевым моделям с открытым кодом, что влияет на будущие расходы бизнеса.

Параллельно некоторые компании заявляют о проблеме tokenmaxxing — расточительного сжигания ИИ-токенов сотрудниками, что порой приводит к убыткам в сотни миллионов долларов. Из-за ограниченного доступа к внутренним данным и скептицизма персонала эффективность технологии пока остается низкой, вынуждая гигантов вроде Uber и Microsoft сокращать ИИ-бюджеты.