Какие недостатки у традиционных метрик оценки ИИ?

Традиционные метрики, такие как стоимость за токен или количество активных пользователей, не позволяют точно измерить реальную рентабельность инвестиций в ИИ. Дешевизна токенов не гарантирует экономию, если модель требует множества попыток или постоянной проверки человеком.

Какую новую метрику предлагает OpenAI для оценки эффективности ИИ?

OpenAI предлагает использовать показатель «Полезный интеллект на доллар» (Useful Intelligence per Dollar). Эта метрика фокусируется на реальной бизнес-ценности и объеме успешно выполненной работы, а не на технических параметрах или стоимости токенов.

Что включает в себя "стоимость успешной задачи" в новой системе оценки?

Стоимость успешной задачи включает не только затраты на вычисления и токены, но и время сотрудников, необходимое для проверки, исправления ошибок или доработки результатов ИИ. Это позволяет получить полную картину затрат на выполнение конкретной бизнес-задачи.

Почему надежность ИИ-системы важна для ее экономической эффективности?

Надежность ИИ-системы напрямую влияет на скрытые издержки. Чем выше качество работы ИИ, требующее меньше исправлений или вмешательства человека, тем ниже общие затраты и выше экономическая эффективность.

Как новая система оценки повлияет на выбор ИИ-моделей компаниями?

Компании будут выбирать ИИ-модели, исходя из их доказанной экономической эффективности и способности выполнять задачи «с первого раза», а не только по низкой стоимости токенов. Это позволит экономить время экспертов, которое является ценным ресурсом.

Оценка эффективности ИИ: OpenAI предлагает новую систему ...

Суть

Руководство OpenAI в лице финансового директора Сары Фрайар представило новую концепцию оценки эффективности внедрения искусственного интеллекта в корпоративной среде. Главный посыл заключается в отказе от традиционных метрик программного обеспечения и поверхностных метрик ИИ-моделей в пользу показателя «Полезный интеллект на доллар» (Useful Intelligence per Dollar). Это смещает фокус с технических параметров на реальную бизнес-ценность.

Контекст

На протяжении многих лет успех программного обеспечения измерялся внедрением: количеством купленных рабочих мест, активных пользователей и продленных лицензий. С появлением больших языковых моделей (LLM) бизнес начал ориентироваться на «стоимость за токен». Однако финансовые директора все чаще задаются вопросом о реальной рентабельности инвестиций (ROI) в ИИ. Дешевые токены не всегда означают экономию, если модель требует множества попыток, дополнительного времени на обработку или тщательной проверки человеком.

HP early AI wins — card image

Детали

Новая система оценки от OpenAI базируется на четырех ключевых вопросах:

Объем полезной работы. Оценка должна начинаться с конкретных результатов: сколько проблем клиентов решено, сколько контрактов проверено, сколько времени сэкономлено сотрудникам.
Стоимость успешной задачи. Полная стоимость включает не только цену вычислений, но и время сотрудников, затраченное на проверку и исправление ошибок. OpenAI приводит в пример новое семейство моделей GPT-5.6, разделенное на уровни (Sol, Terra, Luna), что позволяет балансировать между сложностью задачи и затратами на вычисления.
Надежность системы. Качество работы ИИ предлагается делить на три категории: «готово к использованию», «требует исправлений» и «требует вмешательства человека» (эскалации). Чем выше надежность, тем ниже скрытые издержки на контроль.

How agents are transforming work > Cover image

Экономика масштаба. По мере роста использования ИИ, стоимость успешно выполненной задачи должна снижаться, а качество — оставаться стабильным или расти за счет улучшения инфраструктуры и маршрутизации запросов.

Анализ

Предложенная система метрик сигнализирует о взрослении индустрии. Период слепых экспериментов и восторга от самих технологий заканчивается. Корпоративный сектор требует прозрачной юнит-экономики интеллектуального труда. Тезис о том, что более дорогая и мощная модель может оказаться экономически выгоднее дешевой за счет выполнения задачи «с первого раза», меняет подход к выбору ИИ-провайдеров. Компании начинают понимать, что самый дорогой ресурс — это не вычислительные мощности, а время экспертов, исправляющих ошибки за слабыми моделями.

Перспектива

В ближайшем будущем мы увидим появление новых аналитических инструментов и панелей управления, которые будут автоматически отслеживать «стоимость успешной задачи» внутри корпоративных рабочих процессов. Конкуренция между разработчиками базовых моделей переместится из плоскости синтетических бенчмарков в плоскость доказанной экономической эффективности для конкретных бизнес-сценариев.