Соберите бизнес-кейс по методологии Альянса в сфере ИИ и Ассоциации ФинТех: от текущего процесса и источников эффекта до чистого результата, NPV и запаса прочности. Без отправки данных на сервер — всё считается в браузере.
Основа калькулятора — «Методология оценки финансовой эффективности от ИИ и ГенИИ» Альянса в сфере ИИ и Ассоциации ФинТех.
Подробный разбор методологии, формул и допущений — в статье.
PDF или текст с параметрами и результатом. Предварительная оценка. Не заменяет A/B-тест, финансовую валидацию и проверку допущений. Данные не отправляются на сервер.
A/B-тест сравнивает две группы: в одной изменение включено, в другой — нет. Калькулятор покажет, сколько нужно участников и сколько ждать.
Доля тех, кто совершает целевое действие: покупку, заявку, клик.
Например, 0,5 п.п. — это рост конверсии с 4% до 4,5%.
Вероятность увидеть эффект там, где его нет. 5% — стандарт.
Вероятность заметить реальный эффект, если он есть. 80% — стандарт.
Если не уверены — оставьте двустороннюю.
До запуска важно понять, что именно меняется, как вы делите участников и что будете проверять.
PDF или текст с параметрами и результатом. Для малых выборок и редких событий нужен отдельный метод.
Собрал публичные ориентиры 2025–2026 годов. Они нужны для проверки порядка величины, выбора сценария и разговора о рисках. Это не целевые KPI и не гарантия эффекта.
80% ключевых бизнес-функций охвачены GenAI. Средний ожидаемый прирост прибыли (EBITDA) — 4%, на GenAI приходится около 4% ИТ-бюджета. Это про распространённость, а не про эффект вашего проекта.
Источник ↗86% используют большие языковые модели (LLM), но 46% не видят устойчивого эффекта после пилотов. 44% отказываются от агентов из-за зрелости процессов и данных, только 8% готовы делегировать решения среднего и высокого риска. Это аргумент за пилот с контрольной группой и честный go/no-go.
Источник ↗Только 15% пользователей генеративного ИИ видят значимую измеримую окупаемость (ROI), ещё 38% ожидают её в течение года. Не обещайте окупаемость за три месяца, если не доказали её на пилоте.
Источник ↗Ориентир для зрелого портфеля. У Сбера — 24% эффекта в прибыли до налогообложения и 1:8 окупаемость инвестиций в ИИ. Для отдельной инициативы эти цифры не являются нормой.
Источник ↗84% доводят идею до продакшена за шесть месяцев, 86% из тех, кто использует генеративный ИИ в продакшене, оценивают прирост выручки в 6%+. Это опрос, а не аудит: проверяйте определения и выборку.
Источник ↗Даже при росте внедрения значимую ценность получает меньшинство. Это хороший фон для принципа консерватизма: считайте базовый сценарий, а не лучший.
Источник ↗80% бизнеса оценивает эффект узко — через сокращение зарплат. Разрыв между «планируем» и «измеряем эффект» — 5–10 раз. Считать нужно не запуски, а подтверждённую прибыль.
Источник ↗Только 5% пилотов дают измеримый эффект на P&L. Это не приговор технологии, а аргумент за редизайн процесса, контрольную группу и горизонт 2–4 года вместо обещания быстрой окупаемости.
Источник ↗Но вклад одного решения в прибыль (EBITDA) редко превышает 0,5–1%. 55% респондентов не учли затраты на обучение и сопровождение изменений. Потенциал отрасли не равен эффекту вашего проекта.
Источник ↗71% применяют генеративный ИИ (GenAI), но 22% не достигли подтверждённого эффекта. Эффект приходит не сразу: первые результаты — через 6–12 месяцев, основной — через 3–5 лет. В e-commerce потенциал достигает 21% прибыли (EBITDA).
Источник ↗94% внедряют ИИ поверх текущих процессов и не получают измеримой отдачи. Редизайн процесса и управление изменениями — не «soft», а условие эффекта.
Источник ↗Один день обслуживания долга — 232 876 ₽. Ускорение процесса часто даёт больший эффект, чем экономия операционных затрат.
Источник ↗В статье — 7 принципов, 8 типов эффекта, методы, двойной счёт, резервы, капитал, R&D и кейсы. Калькулятор — практическая надстройка над этой логикой.