AI-агенты способны существенно сократить затраты компаний — уменьшить количество рабочих часов, расходы на персонал и внешние заказы, а также минимизировать потери из‑за ошибок. При этом ключевой фактор успеха — не характеристики инструмента, а правильный выбор бизнес‑процессов для автоматизации.
Чтобы рассчитать потенциальную экономию, нужно опираться на собственные данные компании, а не на информацию от вендора. Процесс расчёта включает 4 шага:
- Измерить текущий объём работы по задаче: зафиксировать месячное количество обрабатываемых единиц работы и время на одну единицу. Период измерения — около 2 недель. Для сезонных задач нужно учитывать оба периода или рассчитать среднее за год.
- Оценить долю работы, которую можно передать AI‑агенту, — по отдельным этапам, а не по всей задаче целиком. На первом расчёте лучше использовать консервативную оценку сокращения, которую можно скорректировать после получения данных PoC.
- Перевести сэкономленное время в денежные значения, умножив его на стоимость человеко‑часа. Стоимость человеко‑часа рассчитывается как общий годовой фонд оплаты труда (включая законные льготы и т. д.), делённый на годовое рабочее время. Для аутсорсинговых задач нужно учитывать сокращение расходов на аутсорсинг.
- Вычесть общие затраты на внедрение и эксплуатацию из сэкономленных средств и рассчитать срок окупаемости инвестиций. При этом нужно учитывать не только лицензионные сборы, но и скрытые затраты.
Скрытые затраты, которые могут свести на нет эффект от сокращения за счёт AI‑агентов:
* расходы на лицензии и постоплатные сборы за API;
* начальные затраты на интеграцию с существующими системами;
* трудозатраты на проверку результатов и мониторинг эксплуатации;
* затраты на обучение и поддержку внедрения.
Постоплатные сборы за API сложнее всего спрогнозировать: расходы на лицензии зависят от числа пользователей, а сборы за API — от объёма обработки. На этапе PoC нужно измерить затраты на одну операцию, чтобы рассчитать затраты при промышленной эксплуатации (умножив на количество операций). Одновременно следует настроить оповещения о достижении лимита затрат.
AI‑агенты особенно эффективны в следующих видах работ:
* работа с запросами;
* расчёт расходов и обработка счетов;
* делопроизводство в сфере продаж и ввод данных в SFA;
* создание отчётов и внутренних документов;
* сбор и анализ информации (рыночные исследования, анализ конкурентов, проверка нормативных актов).
Примеры успешного внедрения:
- Panasonic Connect планирует в 2025 финансовом году сократить общее рабочее время за счёт генеративного ИИ до 78,8 млн часов (3,4 % от годового рабочего времени). Цель к 2030 году — сократить 10 % общего рабочего времени с помощью ИИ. Компания также планирует интегрировать AI с SFA, ERP и другими системами.
- Resonack Холдингс добилась сокращения рабочих часов примерно на 90 тыс. в месяц и сокращения затрат примерно на 4,7 млрд иен. За примерно полгода после внедрения уровень использования генеративного ИИ достиг 95 % среди 2405 сотрудников. В деятельности по прогнозированию рисков время, затрачиваемое на рабочий процесс, сократилось примерно в 60 раз. Также Resonack сократила время на создание учебных материалов в сфере химического законодательства примерно до 1/5 от прежнего.
- GS Yuasa внедрила AI‑агента в работу IT‑help desk: время ответа на запросы сократилось с 2 часов до 10 минут, охват запросов расширен до примерно 70 %. Ожидается сокращение рабочего времени в год на 10 281 час (эквивалент примерно 5,4 человека). Период построения агента — 2 недели, с дополнительными доработками ожидается дополнительное сокращение на 4200 часов (GSAIIT10,300/NeXt).
- GMO Internet Group: по данным опроса, опубликованного в апреле 2026 года, уровень использования AI‑агентов в работе достиг 71,4 % (рост с 43 % в предыдущем опросе). Ежемесячное сокращение рабочего времени в группе — около 352 тыс. часов, на одного сотрудника — около 53,9 часа. Уровень использования генеративного ИИ в работе — 97,8 %, доля ежедневного использования — 83,7 %.
- Human Resourceia внедрила AI‑агентов для создания 4 тыс. вакансий в месяц (на 27 площадках по всей стране). AI выполняет весь процесс — от настройки персоны до генерации текста. Время выполнения работы сокращено примерно на 30 % — с 20 минут до меньшего значения. Ожидается сокращение трудозатрат на 4800 часов в год (AI735.2GMO).
- «Япония дэнсэцу сирё» внедрила ИИ‑агента для обработки около 2 тыс. счетов в месяц, ожидается сокращение трудозатрат примерно на 1 тыс. часов в год (TOKIUM AI1,000TOKIUM).
Чтобы добиться успеха при внедрении AI‑агентов, важно:
* начинать с одного бизнес‑процесса с большим объёмом обработки (как GS Юаса, которая за 2 недели построила агента для IT‑службы помощи) (AI・・);
* фиксировать текущие трудозатраты до внедрения, чтобы иметь базу для сравнения и расчёта сэкономленного времени;
* заранее определить условия, при которых задача передаётся человеку, а не обрабатывается AI‑агентом;
* чётко разграничить зоны ответственности AI и человека, поэтапно повышая охват;
* планировать отдельно период построения и период закрепления использования инструмента.
Gartner прогнозирует, что к концу 2027 года более 40 % проектов с агентным ИИ будут прекращены из‑за высоких затрат и неясности бизнес‑ценности (Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027Gartner).
Среди причин отсутствия эффекта от AI‑агентов в компаниях можно выделить:
* не сужен круг бизнес‑процессов, подлежащих оптимизации;
* не измерено текущее количество трудозатрат до внедрения;
* дизайн не предусматривает передачу исключительных случаев человеку;
* инструмент не используется и не закрепляется на практике.
Масштабирование результатов одного бизнес‑процесса зависит от возможности спроектировать внутри компании механизм стандартизации применений, возникших на местах, и их накопления в виде общесистемного сокращения затрат (AI3.4％ AI203010％ AI・・ NeXtGSAIIT10,300/NeXt AI735.2GMO AIAIAI4,800 TOKIUM AI1,000TOKIUM Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027Gartner).
HOME
AI3.4％
AI・・
AI3.4％
AIAI4,800
AI・・
AI3.4％
AI・・
GSAIIT10,300/NeXt
AI735.2GMO
AIAI4,800
【年間削減額の計算式】
年間削減時間 = 月間処理件数 × 1件あたりの所要時間 × 削減率 × 12
年間削減額 = 年間削減時間 × 時間あたり人件費単価
【計算例】
月間処理件数：500件
1件あたりの所要時間：0.33時間（20分）
削減率：50%
時間あたり人件費単価：3,000円
年間削減時間 = 500 × 0.33 × 0.5 × 12 = 990時間
年間削減額 = 990時間 × 3,000円 = 297万円
【回収期間の計算式】
年間純削減額 = 年間削減額 － 年間運用コスト
回収期間（か月） = 初期費用 ÷ （年間純削減額 ÷ 12）
【計算例】
年間削減額：297万円
年間運用コスト：120万円（ライセンス・API・監視工数）
初期費用：150万円
年間純削減額 = 297万円 － 120万円 = 177万円
回収期間 = 150万円 ÷ （177万円 ÷ 12） ≒ 10.2か月
Подписаться в Макс
