Крупнейший банк Австралии заявляет, что корпоративный ИИ накапливает большие счета и производит «рабочий мусор»

      Генеральный директор CBA Мэтт Комин использовал фразу «рабочий мусор», чтобы описать низкокачественный вывод ИИ, который сейчас проходит через корпоративные рабочие процессы, поскольку стоимость ИИ, основанная на токенах, растет с увеличением сложности задач.

      Мэтт Комин, генеральный директор Содружества Банка Австралии, в своей речи в понедельник обозначил две проблемы внедрения ИИ, с которыми крупные корпоративные покупатели тихо работали в течение нескольких месяцев.

      Первая проблема заключается в том, что стоимость работы генеративного ИИ внутри корпоративных рабочих процессов растет значительно быстрее, чем большинство компаний планировало, по мере увеличения сложности задач.

      Вторая проблема — это то, что Комин назвал «рабочим мусором», низкокачественным текстом, кодом и анализом, сгенерированными ИИ, которые проходят через внутренние системы компании, когда сотрудники используют ИИ без достаточного контроля качества.

      Формулировка стоимости — это часть, которая будет резонировать с аудиторией корпоративных ИТ-покупателей. Ценообразование на основе токенов, модель выставления счетов за каждый символ, которую лаборатории моделей-основ используют для взимания платы с корпоративных клиентов, за последние 18 месяцев перешла от скромной строки расходов к значимой категории операционных расходов.

      Суть Комина в том, что стоимость накапливается быстрее, чем ожидалось, потому что потребление токенов на задачу растет нелинейно с увеличением сложности задач: простая задача по суммированию может потреблять 1,000 токенов, но задача многоступенчатого рассуждения с использованием инструментов может потреблять более 100,000 токенов для того же значения вывода. Компании, которые оценивали свои развертывания ИИ на основе простых задач, теперь видят счета, которые растут по кривой сложных задач.

      Эта проблема не специфична для CBA. Morgan Stanley удвоила свой прогноз потерь рабочих мест в европейском банковском ИИ на прошлой неделе, отчасти основываясь на доказательствах того, что соотношения затрат и выгод от ИИ сжимаются именно в тот момент, когда крупные учреждения надеялись, что они ослабнут. Проблема с масштабированием затрат на токены, которую описал Комин, является основной механикой: тот же развертывание ИИ, которое работало на объемах пилотной стадии, может привести к затратам в 10-100 раз больше при сложности на стадии производства.

      Результатом является сжатие закупок корпоративного ИИ, которое, как предсказал Комин, будет усиливаться до 2026 года: компании ужесточают контроль за расходами на ИИ по мере нарастания давления продемонстрировать возврат инвестиций.

      Формулировка «рабочий мусор» является более яркой, но столь же содержательной частью речи. Категория, которую называл Комин, низкокачественный вывод, сгенерированный ИИ, который номинально завершает задачу, но фактически ухудшает последующий рабочий процесс, является корпоративным аналогом проблемы «мусора ИИ» в социальных сетях, которая возникла в 2024 году с инструментами генерации изображений.

      Версия для банка выглядит так: сотрудник использует ChatGPT для составления электронного письма клиенту, письмо технически грамматично, но фактически неточно, получатель воспринимает неточность как обязательство, и банк сталкивается с соответствующей жалобой через три недели с значительно более высокими затратами, чем первоначальная работа могла бы сгенерировать без помощи.

      Контекст, специфичный для CBA, имеет значение. Банк объявил о сокращении 90 рабочих мест ранее в этом году и о дальнейшем сокращении 120 мест в мае, явно связанных с увеличением производительности, вызванным ИИ, наряду с обязательством по переподготовке рабочей силы в размере 90 миллионов австралийских долларов.

      Таким образом, замечания Комина укладываются в стратегию CBA, которая явно привержена масштабной замене ИИ: формулировка «рабочий мусор» не является защитной критикой ИИ от банка, который отверг технологию, а более резким внутренним анализом развертывания ИИ от одного из крупнейших текущих пользователей в Австралии.

      Широкий контекст австралийских банков также стоит отметить. Сэм Альтман на протяжении последнего месяца утверждает, что апокалипсис рабочих мест из-за ИИ маловероятен на макроуровне, и данные по занятости до марта 2026 года пока поддерживают консервативный взгляд.

      Замечания Комина усложняют эту картину: макроданные по занятости пока не показывают масштабного вытеснения, но данные по операционным маржам внутри крупных корпораций начинают показывать компромиссы по затратам и качеству ИИ, которые CBA теперь называет явно.

      Существенное следствие заключается в том, что нарратив о затратах на ИИ в 2024-2025 годах, что цены на токены падали так быстро, что вопрос экономии от развертывания решит себя сам, структурно инвертировался.

      Падение цен за токен было подавлено ростом потребления токенов на задачу, поскольку предприятия переходят от пилотных развертываний к производственным случаям использования. Фаза дисциплины закупок, которую Комин прогнозирует до 2026 года, является, исходя из этих данных, предсказуемым следствием.