Компанії не відмовляються від ШІ, але більше не готові оплачувати його як безлімітний офісний бонус (продовження)
ІА “ФАКТ” уже писало, що компанії починають рахувати не сам факт використання ШІ, а його реальну віддачу. Масове впровадження виявило незручну річ: активність у чатботах, десятки чернеток, автоматичні підсумки й експерименти з агентами ще не означають, що бізнес став швидшим, дешевшим або прибутковішим.
Тому компанії відмовляються не від ШІ, а від його декоративного використання. Першими підуть під ніж дорогі моделі для дрібних задач, агенти без чіткого результату й тексти, які ніхто не бере в роботу. Наступне питання бізнесу звучатиме вже не “чи ми використовуємо ШІ?”, а “що саме він здешевив, прискорив або покращив?”
Нова офісна ієрархія: кому дістанеться сильна модель
Коли компанія починає рахувати токени, вона рахує не лише гроші, а й право працівника користуватися найпотужнішим інструментом у компанії. Раніше працівнику купували ноутбук, пошту, офісний пакет і доступ до внутрішніх систем. Тепер йому купують певну кількість машинного інтелекту. І це одразу змінює офісну політику.
Доступ до сильної моделі перестає бути нейтральною послугою на кшталт корпоративного месенджера. Це вже управлінське рішення: кому дати модель складного міркування, кому дешевшу, кому автономного агента, а кому базовий чат із жорстким лімітом.
Інженер, який може показати вплив на код, тести, релізи й автоматизацію, часто має сильніший аргумент, ніж редактор, маркетолог, юрист або аналітик, чия користь від моделі менш формалізована. Якість аргументації, зниження репутаційного ризику або сильніший текст важче покласти на панель контролю, ніж кількість закритих задач у репозиторії.
Медіа описували, як Deutsche Bank використовує ШІ, щоб скорочувати технологічні проєкти з років до 3–6 місяців, але водночас розподіляє квоти на токени між інженерами й дозволяє просити додаткову потужність лише після демонстрації цінності. Для банку з приблизно 9 000 технологічних працівників в Індії, які становлять 45% його глобального технічного штату, це вже не дрібна технічна деталь, а новий рівень внутрішнього бюджетування.
Так народжується нова нерівність доступу. Сильні команди отримують сильні інструменти, бо вже вміють доводити ефект. Слабші або менш вимірювані функції можуть отримати дешевші моделі й вимогу бути “продуктивнішими” без такого самого машинного підсилення.
Нещодавнє європейське дослідження на основі понад 36 600 працівників у 35 країнах показує, що середнє використання генеративного ШІ на роботі становить 12%, але коливається від менш ніж 3% до 25% між країнами. Усередині робочих місць його активніше підхоплюють люди з вищими навичками, нерутинною когнітивною роботою, доступом до навчання й більшим голосом в організації.
Працівники теж змінюватимуть поведінку. Microsoft і LinkedIn у 2024 році зафіксували, що 75% працівників інтелектуальної праці вже користувалися ШІ на роботі, а 78% користувачів приносили власні інструменти в робочі процеси. Люди випередили компанії: вони вже шукали швидкість там, де роботодавець ще не встиг створити політику, бюджет і безпечну інфраструктуру.
Але коли ресурс стає лімітованим, “добре писати запити” вже недостатньо. Працівник має розуміти, коли не варто завантажувати весь документ, якщо потрібен один розділ; коли не треба просити 5 варіантів, якщо достатньо 1; коли потужна модель зайва для рутинної класифікації. Звіт Glean Work AI Index 2026 показує інший бік цього процесу: 87% цифрових працівників уже використовують ШІ, 75% кажуть, що він робить їх продуктивнішими, але лише 13% бачать суттєве поліпшення результатів організації. Частину виграшу з’їдає прихована праця – підготовка контексту, перевірка відповідей, виправлення помилок і повторні запуски.
Ця дисципліна стане частиною ринку праці. Торік, проаналізувавши майже 1 млрд вакансій на 6 континентах, показала, що працівники з навичками користування ШІ отримують у середньому 56% премії до зарплати, а набір навичок у найбільш відкритих до ШІ професіях змінюється на 66% швидше.
Microsoft і LinkedIn додають ще жорсткішу деталь: 66% керівників не найняли б кандидата без навичок роботи зі ШІ. Але наступний етап буде не просто про “вмію користуватися ChatGPT”. Він буде про здатність отримати якісний результат без спалювання преміального обчислювального ресурсу.
Навколо цього неминуче виросте нова бюрократія. Microsoft 365 Copilot уже має звіти про кількість активних користувачів, кількість запитів, середню кількість запитів на користувача, використання за застосунками й активність агентів. Національний інститут стандартів і технологій США ще у 2023 році випустив рамку управління ризиками ШІ, а Європейський акт про ШІ ввів вимоги до логування, людського нагляду й контролю для високоризикових систем.
Gartner прогнозує, що понад 40% агентних проєктів буде скасовано до кінця 2027 року через витрати, нечітку бізнес-цінність або слабкий контроль ризиків. Це не офісна перестраховка. Без певного управління агентний ШІ не переживе переходу з демонстрацій у реальні процеси.
Дешевший інтелект, українська залежність і велика політика обчислень
Наступний етап корпоративного ШІ буде не одномодельним. Питання “яка модель найрозумніша?” поступиться іншому: яка модель достатньо добра для цієї задачі. Просте самарі, стандартний переклад, класифікація звернень, витяг даних або чернетка листа дедалі частіше підуть у дешевші, локальні або спеціалізовані моделі. Складний юридичний висновок, стратегічний аналіз, нестандартне програмування і задачі з високою ціною помилки залишаться для найпотужніших моделей.
Це вже видно в поведінці компаній. Бізнес, який стримує витрати на ШІ, переходить на старіші або відкриті моделі й будує внутрішні системи, які скеровують прості задачі до економніших інструментів. Торік IBM повідомляла, що 62% організацій планують збільшити інвестиції в ШІ, а майже половина з них фокусується на відкритих інструментах.
Stanford AI Index 2026 показує, що станом на березень різниця між найкращою закритою й найкращою відкритою моделлю на Arena Leaderboard становила 3,3 відсоткового пункта. Закриті моделі все ще ведуть на найскладніших задачах, але для багатьох корпоративних сценаріїв різниця у вартості, приватності й контролі може важити більше, ніж кілька пунктів у рейтингу.
Для України ця тема має дуже практичний вимір. Для великої американської корпорації ліміт на токени – це оптимізація витрат. Для української редакції, малого бізнесу, юридичної фірми, освітнього проєкту або невеликої команди це може бути питанням доступу до інструмента, який уже впливає на швидкість роботи, переклад, код, аналітику, дизайн і клієнтську підтримку. Вітчизняний ринок входить в економіку ШІ не з позиції надлишку капіталу, а в умовах війни, валютних витрат, енергетичних ризиків і залежності від глобальних сервісів, які тарифікуються в доларах.
Попит уже є. Опитування Top Lead за підтримки Мінцифри серед українських компаній показало, що понад 93% респондентів використовують ШІ, а 62% повідомляють про позитивний вплив на продуктивність та економічні показники. Це не репрезентативний зріз усієї економіки, але добрий показник активності технологічно зацікавленого бізнесу.
Нерівність доступу добре видно в українському секторі IT. За даними DOU, 49% фахівців отримують корпоративний доступ до платних сервісів ШІ, 9% мають компенсацію власних підписок, 31% платять самі, а 10% не використовують платні сервіси. У великих компаніях корпоративний доступ отримати легше, у малих – значно важче. Це українська версія тієї самої токенної економіки: не завжди у вигляді формальних квот, але вже у вигляді різного доступу до платного ChatGPT, GitHub Copilot, Gemini, Cursor або Claude.
Саме тому українська спроба створити власну велику мовну модель важлива не лише як технологічний проєкт. Україна розробляє незалежну модель на основі відкритої технології Google Gemma: спочатку з використанням інфраструктури Google, а потім із переходом на локальні дата-центри.
Модель має підтримувати українську, російську, кримськотатарську та мови меншин, а дані збираються з понад 90 джерел, включно з урядовими архівами й матеріалами війни. Розробники прагнуть зменшити залежність від дорогих іноземних сервісів і зберегти національний контроль над критичною інфраструктурою ШІ.
Офісний запит до ШІ закінчується не в чаті, а в дата-центрі. У 2024 році дата-центри вже спожили близько 1,5% світової електроенергії, а до 2030 року їхні потреби можуть більш ніж подвоїтися. Тому боротьба за ШІ – це вже не лише про моделі й софт, а й про електрику, землю, воду, тарифи й державні рішення.
Отже, корпоративні ліміти на токени – це не дрібна офісна мода, а побутовий симптом великої боротьби за інфраструктуру машинного інтелекту. Великі компанії можуть укладати багатомільярдні угоди на графічні процесори, будувати дата-центри, оптимізувати обчислення й вести переговори з урядами щодо енергії. Малі компанії, редакції, університети й локальні стартапи часто залишаються покупцями доступу до чужої інфраструктури – через підписку, хмару або програмний інтерфейс.
У цьому й полягає стратегічний висновок. ШІ не зникає і не “здувається”. Він дорослішає як інфраструктура. Дорогі моделі стають преміальним ресурсом, дешевші й локальні – робочими конячками, фінансове управління витратами на ШІ – новою управлінською практикою, а вміння працювати з моделями економно – конкурентною перевагою.
Завершується не епоха ШІ, а. епоха безтурботного ШІ, коли кожен запит здавався майже безкоштовним, а інфраструктура за ним – невидимою. Тепер інтелект має рахунок. І той, хто навчиться читати цей рахунок раніше за інших, отримає не просто нижчі витрати, а нову форму влади.
Тетяна Вікторова
