Research Insights Made Simple #23 - Экономика AI в разработке (Рубрика #AI4SDLC) Голосование показало, что тема интересна и поэтому завтра в 17:00 в прямом эфире разберём экономику AI в разработке. Суть в том, что токены дешевеют, модели становятся быстрее, но AI-бюджет компании от этого не обязательно уменьшается. Чем больше появляется рабочих сценариев, тем больше становится задач, агентных цепочек, инфраструктуры, проверок и цены ошибок. Поговорим о том: - Почему удешевление фиксированного уровня качества расширяет спрос и способно увеличить общий бюджет; - Как агентная задача превращается в длинный trace с десятками вызовов, повторами и растущим контекстом — и почему ограничения нужны на весь workflow; - Как считать cost per accepted task, включая инструменты, инфраструктуру, человеческую проверку, переделки и цену ошибки; - Зачем сначала вводить общий quality gate и showback, а уже потом chargeback, роутинг и оптимизацию стоимости; - Где возникает vendor lock-in и когда локальная модель действительно выгоднее облачной после учёта качества и эксплуатации. Отдельно покажу рабочий сценарий до 2029 года: цена сегодняшнего уровня качества может снизиться в разы, а бюджет успешного AI-портфеля — вырасти. Это не обещание рынка, а рамка для разговора о том, что именно компания получает за эти деньги. Основной вопрос эфира про то, какая единица связывает качество, стоимость и риск? Токены удобны для счёта поставщика. Для инженерной организации полезнее принятая работа — задача, которая прошла проверку, не потребовала дорогой переделки и дала нужный результат. Материалы к эфиру: дека и лонгрид, а также можете закидывать свои вопросы в комментариях к этому сообщению. #AI #AI4SDLC #Engineering #FinOps #Agents #Management #Metrics