На Хабре вышла статья Ильи Мартына (enjoykaz), который внедрял корпоративный AI-сервис в образовательной компании на ~500 человек. За 7 месяцев он собрал 122 000+ обезличенных логов запросов и проанализировал, как сотрудники реально используют LLM - не прогнозы аналитиков, а живые данные. 1. API в 8.5 раз дешевле подписок Компания потратила $6851 за 7 месяцев на 416 активных пользователей. При покупке подписок ChatGPT Plus ($20/мес на человека) заплатили бы в 8.5 раз больше. Реальная стоимость через API - 62-184 рубля в месяц на пользователя. Причина: подписка - это "шведский стол", а большинство сотрудников делают всего ~42 запроса в месяц. 2. Данные через API не используются для обучения - но shadow AI опасен для корп. данных С марта 2023 данные, отправленные через API (OpenAI, Anthropic, Google), не используются для обучения моделей по умолчанию. Логи хранятся до 30 дней только для мониторинга злоупотреблений. Но 71% сотрудников используют AI без одобрения IT, а 38% сливают конфиденциальные данные в публичные бесплатные сервисы - где данные как раз могут использоваться. Официальный корпоративный доступ через API решает эту проблему. 3. 20% пользователей = 80% расходов Топ-10 самых активных пользователей (2.4% от всех) потратили 20% бюджета. При этом 96% запросов идут через самые дорогие модели - люди не переключаются на дешёвые альтернативы, даже когда те подходят для задачи. Решение: делать дешёвую модель дефолтом. 4. Запрещать AI бессмысленно - нужно возглавлять 50-60% сотрудников уже используют нейросети на работе, часто неофициально. 46% продолжат пользоваться даже при явном запрете. Retention у тех, кто попробовал - 85%. Единственный способ контролировать риски - дать официальный доступ и мониторить использование. Про российские модели (YandexGPT, GigaChat): это не fallback. Люди приходят за GPT и Claude. Подменять их на локальные - как заменить BMW на Ладу и сказать «ну едет же». 5. Без обучения - деньги на ветер 58% пользователей AI не получают никакого тренинга - и это ошибка. Люди всё равно пытаются засунуть таблицу на миллион строк в чат, выбирают максимальное качество картинок "на всякий случай" и используют самую дорогую модель для письма клиенту.