Как посчитать экономику пилота Тау Хаб без обещаний ROI

Экономику корпоративного ИИ нельзя доказать количеством запросов к модели. Для решения о масштабировании нужен один повторяемый процесс, измеренная исходная линия и одинаковые критерии оценки до и после пилота.

Тау Хаб помогает организовать такой пилот, но сам факт использования платформы не доказывает экономию. Поэтому в расчёте важно разделить наблюдаемые данные, сценарные допущения и полную стоимость проекта.

Начните с одной операции

Выберите процесс с понятным входом и проверяемым результатом. Например:

• подготовка протокола встречи;
• ответ по утверждённой базе знаний;
• первичная классификация обращения;
• подготовка типового документа;
• сбор регулярного управленческого обзора.

До запуска измерьте количество операций в месяц, среднее время выполнения, долю существенных исправлений и стоимость рабочего часа. После запуска повторите измерение на сопоставимом наборе задач.

Считайте принятый результат, а не черновик

Полезная единица измерения — результат, который сотрудник принял после проверки. Если агент создал текст быстро, но его пришлось переписать, это нельзя записывать как полную экономию времени.

Для пилота достаточно четырёх показателей:

1. Время до пригодного результата.
2. Доля результатов без существенной доработки.
3. Количество завершённых операций.
4. Фактическое потребление LLM на эти операции.

Формула сценарного эффекта

Потенциальный эффект за период =
количество операций × сэкономленное время × стоимость часа

Если высвобождённое время не полностью превращается в дополнительную полезную работу, добавьте коэффициент реализации. Его нельзя назначать как доказанный результат заранее: покажите несколько сценариев и замените допущение фактическими данными пилота.

В материалах Тау Хаб 800 ₽ за час и рост производительности на 25% используются как сценарные допущения. Это не подтверждённая экономия клиента и не гарантия результата.

Для одного сотрудника при 160 рабочих часах в месяц верхняя арифметическая оценка такого сценария составляет:

160 часов × 800 ₽ × 25% = 32 000 ₽ в месяц

Эта сумма показывает только потенциальную стоимость высвобождённого времени до проверки качества результата, реальной загрузки и коэффициента реализации.

Отделите три части стоимости

Для стартовой конфигурации на 20 рабочих мест:

• платформа: 20 × 1 500 ₽ × 12 месяцев = 360 000 ₽ в год;
• внедрение и настройка: 1,9–2,1 млн ₽;
• первый год: 2,26–2,46 млн ₽ без использования LLM.

LLM оплачивается отдельно: либо напрямую провайдеру по ключу заказчика, либо через прокси Тау с отдельным учётом потребления. Поэтому сравнивать эффект только со стоимостью лицензии некорректно. Конфигурации размещения и подключения моделей нужно выбрать до расчёта пилота.

Найдите точку безубыточности как вопрос к пилоту

Чтобы покрыть 2,26–2,46 млн ₽ первого года при сценарной стоимости часа 800 ₽, потребуется примерно 2 825–3 075 часов реализованного эффекта за год — без учёта расходов на LLM.

Для команды из 20 человек это примерно 12–13 часов на человека в месяц. Это не обещание: пилот должен показать, возможно ли высвободить и полезно применить такой объём времени в выбранном процессе.

Критерий решения о масштабировании

Перед пилотом зафиксируйте порог, при котором сценарий считается успешным. Например: время до пригодного результата сократилось, качество не ухудшилось, а прогнозируемый реализованный эффект покрывает полную стоимость с учётом LLM и сопровождения.

Если порог не достигнут, это тоже полезный результат. Он показывает, что нужно изменить процесс, источники данных, функции рабочего места или сам сценарий применения — до расширения на другие команды.

Следующий шаг — выбрать одну частую операцию для 20 рабочих мест, измерить исходную линию и согласовать критерии пригодного результата. Для подготовки самого рабочего места используйте практическую схему управляемого пилота. Только после этого сценарные 800 ₽/час и 25% можно заменить данными конкретного пилота.