В ближайшей перспективе применение ИИ-агентов в разработке может оказаться значительно менее рентабельным, чем содержание команды программистов. Стоимость услуг искусственного интеллекта неуклонно растет. В сочетании с тем, что компании зачастую слабо контролируют расходы на нейросети, это приводит к огромным затратам, которые с лихвой превышают зарплатные фонды.
Экономическая выгода от программирования с помощью нейросетей, включая ИИ-агентов, которую так активно рекламируют их создатели, на практике может оказаться нулевой или даже отрицательной. Как сообщает The Register, в обозримом будущем платежи за такие сервисы способны превзойти расходы на заработную плату обычным разработчикам-людям.
Согласно информации исследовательской компании Gartner, некоторые организации уже тратят на ИИ-агентов для написания кода суммы, достигающие пятизначных чисел в долларах. И это, судя по всему, проблема не пользователей таких сервисов, а их владельцев.
Эксперты Gartner в первую очередь возлагают ответственность за это на непрозрачность со стороны провайдеров ИИ-услуг. Они отмечают, что из-за запутанных и неочевидных схем оплаты клиенты сталкиваются с резким увеличением расходов на агентов для разработки.
Ключевой фактор роста затрат — переход на новую модель ценообразования. Вместо прежней абонентской платы теперь используется оплата по факту использования. Если раньше многие сервисы можно было оплачивать ежемесячно и пользоваться ими практически без ограничений, то теперь взимается плата за «токены», то есть за количество и объем отправляемых запросов.
В таких условиях спрогнозировать свои расходы на ИИ-ассистента программиста не могут ни частные лица, ни, тем более, целые компании. В один период запросов может быть мало, а в другой — чрезмерно много.
Аналитики Gartner подсчитали, что в ряде случаев счета компаний за использование ИИ-помощников для разработчиков взлетели с $20 или $100 (в зависимости от сервиса и тарифного плана) до $2000–5000 в месяц. С одной стороны, это относительно небольшая сумма, но лишь для средних и крупных предприятий. С другой стороны, это не общие расходы — столько тратит всего один сотрудник. В отдельных случаях затраты на токены для ИИ-программирования могут достигать $20 тысяч.
Нередко отделы разработки программного обеспечения в компаниях, которые используют ИИ-сервисы, практически не понимают, как именно рассчитывается и оплачивается потребление токенов. Как пишет The Register, это негативно сказывается не только на контроле текущих расходов, но и на возможности прогнозировать будущие траты.
Согласно данным Gartner, многие провайдеры инструментов для ИИ-программирования пока не включают в свои продукты встроенные опции, позволяющие разработчикам сокращать расходы на работу ИИ-агентов. В сочетании с новой моделью оплаты за токены это приводит к дальнейшему увеличению затрат на кодинг с использованием искусственного интеллекта.
Как отмечают эксперты Gartner, ни один из вендоров, предоставляющих ИИ-сервисы для написания кода, не предлагает действительно обширных возможностей для оптимизации бюджета. Вместо этого они делают акцент на концепции, стимулирующей клиентов к максимальному потреблению токенов.
Из-за отсутствия у поставщиков инструментов для контроля затрат, а также у пользователей — стратегий снижения расхода ресурсов, разработка на базе ИИ оказалась в положении, когда расходы на программирование могут превышать зарплаты разработчиков, по крайней мере в некоторых регионах мира. Gartner прогнозирует, что к 2028 году стоимость программирования нейросетей с помощью ИИ превысит средний доход разработчика из-за растущего потребления токенов.
«Мы не утверждаем, что цена токенов ИИ будет выше зарплаты каждого разработчика на Земле, поскольку доходы в США, как правило, выше, чем, скажем, в Индии. Однако текущая стоимость токенов уже превышает заработок большинства программистов в Индии», — подчеркивают в Gartner.
Важно также учесть, что ИИ-кодинг далеко не всегда приносит нужный результат с первой попытки, что только увеличивает расход токенов. В мире даже появилась профессия «уборщика кода» — живые программисты начали предлагать услуги по оптимизации ИИ-сгенерированного кода и удалению из него лишнего мусора. Кроме того, частое обращение к ИИ-помощникам может негативно влиять на профессиональные навыки самих разработчиков.
