«Сколько сэкономим с ChatGPT?» — вопрос без одной цифры. Нужна модель: часы, ошибки, конверсия, стоимость токенов и риск плохого бота.
Без расчёта до пилота CFO видит только OPEX на API. С расчётом — payback и приоритет в портфеле инициатив. Ниже — рабочая рамка, которую мы используем в проектах FOCUS-group.
Базовая формула
Benefit = экономия часов × loaded rate × доля успешной автоматизации + снижение стоимости ошибок + прирост выручки от конверсии − риски (штрафы, churn).
Cost = разработка (амортизация) + inference + поддержка индексов RAG + мониторинг + доля FTE на промпты.
ROI = (Benefit − Cost) / Cost за 12 месяцев после стабилизации — не за первый месяц пилота.
Что снять до старта
- время обработки тикета/лида (p50, p90);
- доля эскалаций L2;
- ошибки ручного ввода в CRM;
- конверсия этапов воронки;
- минуты поиска информации × число сотрудников.
Три примера
Поддержка + RAG: 1000 обращений/мес, часть закрывается без эскалации, остальным быстрее подсказки — легко выйти на семизначную годовую экономию часов при контролируемом качестве.
CRM copilot: экономия минут подготовки к контакту × число менеджеров. Adoption критичен: игнор виджета обнуляет benefit.
Склад через 1С: read-only getStock часто даёт короткий payback; ошибка остатка дороже минут — поэтому сначала только чтение.
Чувствительность
Считайте pessimistic / base / optimistic. CFO чаще одобряет проект, если pessimistic ROI > 0 или payback < 18 месяцев. Не суммируйте benefit двух инициатив на одних и тех же людях без коэффициента overlap.