Окупаемость инвестиций в ИИ: как считать и почему у многих ее нет

McKinsey опросил 1 719 участников из 97 стран в мае-июне 2026 года. 44% организаций масштабируют ИИ на всю компанию, 37% видят хоть какой-то вклад ИИ в EBIT, около 6% получают от ИИ не меньше 5% EBIT.

Между 37% и 6% лежит большая группа компаний: вклад ИИ в прибыль у них есть, но меньше 5% EBIT.

MIT NANDA в отчете 2025 года пишет жестче: 95% организаций не получили измеримой отдачи от генеративного ИИгенеративный ИИ Генеративный ИИ (generative AI) это нейросети, которые создают новый контент: тексты, изображения, музыку, видео и программный код по описанию на обычном языке. Подробнее в словаре. До рабочего использования доходит 5% заказных ИИ-инструментов.

Вывод для компании: ИИ сам по себе не окупается. Окупается конкретное решение на конкретном процессе, если его эффект посчитали до старта и проверили после.

При этом 60% организаций ждут роста инвестиций в ИИ в следующем году. Вопрос окупаемости встанет у каждой компании, которая наращивает бюджет.

Отдачи нет, когда ИИ внедряют без ответа на вопрос, какую цифру он должен изменить. Пилот запущен, отчет о запуске есть, а денег в учете не видно.

1. Нет метрики. Без нее результат проверяют фактом запуска, а не деньгами. Почему отсутствие метрики губит проект, разобрано отдельно.

2. Пилот не доходит до работы. По MIT NANDA, до рабочего использования доходит 5% заказных ИИ-инструментов: остальные остаются демонстрацией.

3. Расчет на всю зарплату. ИИ забирает часть дня сотрудника, и расчет на полную замену людей дает цифру, которую отчет не подтвердит.

4. Масштаб без отбора. Масштабируют ИИ 44% организаций, а заметный вклад в EBIT видят около 6%: число запущенных решений не равно отдаче.

5. Нет ответственного. Если правки агенту некому принимать, он продолжает ошибаться в тех же местах, и экономия сдвигается на месяцы.

Экономия в месяц = сотрудники на рутине x зарплата x 1,3 x доля работы, которую забирает ИИ, минус сопровождение. Коэффициент 1,3 учитывает налоги и взносы сверх зарплаты.

Доля работы это не «заменим человека», а часть его дня: ответы на типовые вопросы, перенос заявок, сверки, отчеты. Ее оценивают по каждому процессу отдельно, и от нее зависит почти весь результат.

Срок окупаемости = разовая цена внедрения / экономия в месяц. Экономия за первый год = экономия в месяц x 12 минус разовая цена.

Кроме сопровождения из экономии вычитают оплату моделей по числу запросов и время своих людей, которые разбирают спорные случаи и принимают правки.

ROIROI ROI (return on investment, окупаемость инвестиций) это показатель, который сравнивает выгоду от вложения с его стоимостью и показывает, сколько денег вернулось на каждый вложенный рубль. Подробнее в словаре, то есть отдачу на вложенный рубль, считают из тех же цифр: (экономия за год минус вложения) / вложения. Руководителю обычно понятнее срок в месяцах, поэтому мы показываем оба.

В расчет до старта берут только экономию: ее можно проверить по учету. Рост, например больше обработанных заявок, идет сверх расчета и виден после запуска.

В опросе McKinsey отдачу меряют долей EBIT: 37% организаций видят хоть какой-то вклад. Для одного процесса удобнее мерить рубли в месяц, а долю EBIT собирать из суммы процессов.

Метрику выбирают до договора вместе с владельцем процесса: что было, что должно стать и как это измерить. Например, время ответа клиенту или доля заявок, которые агент оформил без человека.

1. Снимите исходную цифру за последний месяц из CRM или 1С.

2. Запишите целевую цифру и срок, к которому ее ждете.

3. Договоритесь, кто и откуда берет цифру после запуска.

4. Внесите метрику в договор с подрядчиком.

Запуск системы еще ничего не говорит о деньгах: по MIT NANDA, 95% организаций не получили измеримой отдачи от генеративного ИИ. Метрика переводит разговор с «запустили» на «сэкономили столько-то».

После запуска реальную долю работы подставляют в ту же формулу. Если цифра ниже расчета, видно причину: люди не отдают ИИ обращения, правила устарели или процесс изменился.

Возьмем настройки калькулятора окупаемости: сотрудников на рутине 5, зарплата 80 000 ₽, доля работы для ИИ 60%, зарплата с налогами x1,3.

Сопровождение 40 000 ₽ в месяц уже вычтено. Экономия в месяц: 272 000 ₽.

Для ИИ-отделаИИ-отдел ИИ-отдел это команда ИИ-агентов, которые вместе ведут процесс компании: каждый агент выполняет свою роль, а человек задает правила и проверяет важные решения. Подробнее в словаре за 450 000 ₽ это 2 814 000 ₽ экономии за первый год и окупаемость 2 месяца.

Цифры меняются вместе с вводными: при меньшей доле рутины срок растет. Подставьте свои данные в калькулятор на странице расчета эффекта.

Где эффекта не будет: рутины меньше, чем на одного сотрудника, процесс не описан, учет не собран. В таких случаях честный расчет показывает «не окупится», и это тоже результат: деньги остаются в компании.

Это экономия одного отдела, а не EBIT всей компании. До порога в 5% EBIT из опроса McKinsey компания может дойти, когда таких процессов несколько и каждый проверен метрикой.

Как выбрать процессы для вложений, разобрано на странице об инвестициях в свой ИИ.