Внутренние отчёты Amazon показывают: внедрение ИИ регулярно оборачивается серьёзным перерасходом бюджета. В одном из проектов превышение достигло $1,8 млн.
Ранее подобные ошибки обходились «тривиально дёшево», но с приходом языковых моделей стали «катастрофически дорогими» — прежде всего из-за растущих трат на токены при работе ИИ-агентов.
Среди других случаев — перерасход в $541 тыс. при разработке инструмента для финансового аудита и дополнительные $134 тыс. на систему сокращения сроков доставки внутри логистической сети.
Для компании с квартальной выручкой в $181 млрд такие суммы почти незаметны: это менее 0,1 % месячного дохода. Но сам факт системных промахов показателен.
Это не первые ИИ-проблемы Amazon. В этом году AWS фиксировала сбои из-за бота для генерации кода — его права были на уровне старших инженеров-ревьюеров. Решением стало урезание разрешений.
Компания также сворачивала рейтинг сотрудников по частоте использования ИИ — от него отказались из-за растущих счетов за нейросети.
«Как и с любой новой технологией, мы экспериментируем, учимся и совершенствуем способы её использования, в том числе в плане повышения эффективности расходов», — заявили в Amazon.
Там добавили, что отдельные примеры, где команды учатся друг у друга, не отражают общий масштаб и подход к ИИ внутри компании.
Самый крупный провал связан с развёртыванием модели Claude Sonnet, которая должна была сопоставлять данные клиентов с карточками товаров. Бюджет проекта был превышен на 860 %, а перерасход заметили лишь спустя пять месяцев.