Токарєв: компанії перебільшують економію від AI, бо рахують не той показник

Про це співзасновник інвестиційної групи Roosh написав у матеріалі для The Recursive. Він зауважує: коли компанія зіставляє тариф на використання AI-моделі з окладом співробітника, поза увагою залишається цілий шар витрат — налаштування й інтеграція системи, повторні запуски, моніторинг, доопрацювання, людська перевірка та потенційні наслідки помилки. Саме ці складові й формують реальну ціну результату.

«Наші кейси доводять одне: вартість результату падає не тоді, коли з’являється новіша модель, а тоді, коли навколо неї перебудовують сам процес», – наводить Токарєв власний висновок.

Як приклад він описує первинний скринінг стартапів. Раніше аналітик Roosh вручну переглядав довгий перелік компаній і звіряв кожну з інвестиційними критеріями. Тепер внутрішній AI-асистент оцінює стартапи за параметрами, важливими для pre-seed і seed стадій, зокрема якістю команди та ринковою можливістю. Система вибудовує рейтинг із коротким обґрунтуванням щодо кожної компанії, тож аналітик починає поглиблене дослідження з десятки найрелевантніших проєктів, а не проходить послідовно весь список зі 100 компаній. За оцінкою імпакт-інвестора, продуктивність первинного скринінгу зросла приблизно вдесятеро.

Другий приклад — перевірка NDA. Для AI-агента підготували хендбук, де визначили, які положення договору є прийнятними, які потрібно змінити, а які — передати юристу. Агент проводить первинне рев’ю, готує резюме та пропонує правки, після чого документ перевіряє фахівець. Це скоротило час опрацювання одного NDA з 1,5 години до 15–20 хвилин.

Ринковий контекст підтверджує, що йдеться не про поодинокі експерименти. За даними Affinity, 85% опитаних представників private capital використовують AI для автоматизації щоденних завдань проти 76% роком раніше, а 82% застосовують його для дослідження потенційних інвестицій. У юридичній сфері, за даними Thomson Reuters, у 2026 році генеративний AI застосовують 47% корпоративних юридичних департаментів; дослідження охопило понад 1500 фахівців із 27 країн. Загалом частка організацій у професійних сервісах, які використовують GenAI, за рік зросла з 22% до 40%.

Підсумок Токарєва стриманіший за ажіотаж навколо нових моделей: AI у таких процесах не замінює аналітика чи юриста, а бере на себе первинну обробку інформації. Остаточна перевірка, рішення та відповідальність залишаються за людиною — і саме ці витрати компаніям варто закладати в розрахунок економії.