Самый крупный банк Австралии сообщает, что корпоративный ИИ накапливает большие счета и производит «рабочую небрежность».

      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 отзовется у аудитории 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 перешло от скромной статьи расходов к значительной 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 оценили свои развертывания ИИ на основе простых задач, теперь видят счета, которые растут по кривой сложных задач.

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

      Результатом является сжатие закупок корпоративного ИИ, которое, как предсказал Комин, будет ужесточаться 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 существенно 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 еще 120 сокращений в мае, которые явно были связаны с увеличением производительности, обусловленным 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 замене ИИ в масштабах: формулировка «рабочий мусор» не является защитной критикой ИИ со стороны банка, который отверг технологию, а более резким внутренним анализом развертывания ИИ от одного из крупнейших текущих пользователей 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 о занятости до марта 2026 года пока поддерживают консервативный взгляд.

      Замечания Комина усложняют эту картину: макроданные о занятости пока не показывают крупномасштабного вытеснения, но данные о операционных маржах внутри крупных корпораций начинают показывать компромиссы между затратами и качеством ИИ, которые CBA теперь называет явно.

      Существенное следствие заключается в том, что нарратив о затратах на ИИ в 2024-2025 годах, согласно которому цены на токены падали так быстро, что вопрос экономической целесообразности развертывания решится сам собой, структурно изменился.

      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, согласно этим данным, предсказуемым следствием.