Отчёт OpenAI обещает +1 час в день. Вот как малый бизнес реально сжигает деньги на ИИ
OpenAI недавно показали красивую картинку будущего: компании экономят до 40–60 минут рабочего времени в день на сотрудника, использование ИИ‑инструментов выросло примерно в 8 раз, а самые «прокачанные» пользователи выигрывают 10+ часов в неделю. Около 75% компаний из отчёта говорят, что ИИ реально ускоряет и улучшает их работу.
Теперь честно. Вы закрываете вкладку с отчётом и возвращаетесь в свой бизнес: 80–120 тысяч за бота, презентации про «автопилот», а менеджеры как сидели по ночам в чатах, так и сидят. Между этими двумя картинками из отчёта и вашей реальности сегодня сгорают деньги.
Я — Александр Гребенщиков. За последний год делал ИИ‑агентов и чат‑ботов для 50+ бизнесов: салоны, онлайн‑школы, доставка воды, бухгалтерия, маркетплейсы. И почти в каждом видел одну и ту же сцену: сначала восторг от обещаний «+час в день», потом растерянность перед реальными цифрами и вопрос: «Куда мы вообще полезли?».
К концу текста у вас будет:
- простая схема, по которой крупные компании решают, где им нужен ИИ;
- чек‑лист из 4 пунктов, после которого честно видно — вам ИИ нужен сейчас или лучше подождать.
Узнаёте себя где‑то между «час в день экономии» и «120к в трубу»?
1. В отчёте: 75% компаний ускорились с ИИ. В жизни: «я не понимаю, что у меня вообще должно ускориться»
В отчёте OpenAI всё ровно: большинство компаний, внедривших ИИ, говорят, что стали работать быстрее и качественнее. У крупных игроков есть, что ускорять: десятки страниц отчётов, анализ данных, подготовка документов, юридические тексты.
У малого бизнеса картина другая и очень конкретная:
- прочитать и ответить на заявки;
- записать на услугу или созвон;
- напомнить, дожать, допродать;
- не утонуть в вечном «а сколько стоит?» в мессенджере.
Как часто звучит запрос: «Сделайте бота, чтобы было как у всех. Дальше разберёмся».
Что сделать до любых разговоров про ИИ:
- Выпишите 10–15 задач, которые повторяются каждый день: заявки, частые вопросы, напоминания, отчёты.
- Прикиньте хотя бы на глаз: сколько часов в неделю на это уходит у вас и у команды.
- Если вы не можете назвать ни задач, ни часов — вы не понимаете, что именно ИИ‑агент должен ускорять. Любое внедрение будет «на удачу».
ИИ не чинит хаос. Он просто разгоняет то, что у вас уже есть — и хорошее, и плохое.
2. В отчёте: компании переходят от игр к интеграции. В жизни: один дорогой пилот, который убивает веру в ИИ
OpenAI и другие аналитики пишут: бизнес уходит от «поиграться с ИИ» и движется к серьёзным интеграциям — пилот, измерения, масштабирование. В отчётах это выглядит красиво.
У малого бизнеса «пилот» часто выглядит так:
- один большой проект «под ключ»;
- счёт на 80–150 тысяч;
- без MVP на маленьком участке;
- без плана B на случай, если это не взлетит.
Пилот не отбился. Команда устала. Любое слово «ИИ» теперь вызывает только одно: «да ну его».
Как сделать пилот, который не похоронит вашу веру в ИИ:
- Выберите один участок, который бесит сильнее всего: первичные заявки, запись, повторные заказы, напоминания.
- Сделайте простого агента под одну задачу и один канал (например, только тг или только форму заявки на сайте).
- Заранее договоритесь с собой: пилот это 2–3 недели и одна метрика (время менеджера, конверсия, количество заявок), а не когда‑нибудь увидим эффект.
Вопрос не в том, работает ли ИИ. Вопрос в другом: вы тестируете гипотезу или покупаете дорогую игрушку сразу «на всю жизнь».
3. В отчёте: ИИ экономит до часа в день. В жизни: никто не считает свои часы
По данным OpenAI, сотрудники экономят в среднем 40-60 минут рабочего времени в день за счёт ИИ. Плюс есть слой power‑пользователей, которые выжимают до 10+ часов в неделю.
У крупных компаний это видно: есть трекеры, KPI, цифры. У малого бизнеса чаще так: «Мне кажется, мы стали быстрее. Или нет…».
Кейс по доставке воды из Питера:
- до агента менеджер тратил 3-4 минуты на каждый однотипный заказ и 20+ часов в месяц на переписку;
- после: бот забрал большую часть стандартных диалогов, а освободившиеся часы пошли на нормальные задачи.
Это сработало не потому, что ИИ волшебный. А потому, что мы честно посчитали, куда утекает время.
Мини‑упражнение на ближайшую неделю:
- Записывайте, на что уходят хотя бы 2–3 часа в день: заявки, звонки, чаты, бумажки.
- В конце недели выделите 2–3 самых прожорливых блока и посчитайте: сколько это часов и денег.
- И только потом задайте вопрос: «Если половину этой рутины заберёт ИИ‑агент, сколько это в рублях и нервах?».
Пока мозг сам «дописывает» там ноль, ИИ просто не может окупиться — не из‑за технологии, а из‑за слепой зоны.
4. В отчётах: рынок ИИ растёт до десятков миллиардов. В жизни: вы либо экономите на ИИ, либо оплачиваете этот рост
Аналитика пишет: рынок генеративного ИИ в мире и в России растёт до десятков миллиардов, доля компаний, использующих ИИ, растёт десятками процентов. В новостях это подают как нельзя отставать, иначе вас раздавят.
Но эти миллиарды откуда‑то должны приходить. Часть компаний выжимает из ИИ дополнительные деньги и экономию. Другая часть просто оплачивает чужие красивые отчёты и презентации, покупая внедрения ради галочки «мы тоже с ИИ».
Как не спонсировать чужие отчёты:
- Для каждого внедрения формулируйте одну цифру‑цель: экономия N часов, снижение затрат на N рублей, рост конверсии на N пунктов.
- Эта цифра должна быть озвучена до договора, а не придумана постфактум.
- Если цель звучит как «чтобы было современно» — это не внедрение, это покупка игрушки.
ИИ это не про модно. Это про «после внедрения было X, стало Y». Если у вас нет X и Y, вы просто платите за слово «нейросеть».
5. В отчёте: power‑users получают 6x эффект. В жизни: чтобы быть таким, надо не бояться признать «я пока не понимаю, но хочу разобраться»
В отчёте OpenAI отдельно пишут: самые активные пользователи ИИ получают до 6x разницы в продуктивности по сравнению с теми, кто использует ИИ от случая к случаю.
На практике это выглядит так:
- у одних ИИ‑бот висит мёртвым грузом на сайте;
- у других это живой «сотрудник», которого каждую неделю чуть‑чуть подкручивают, под него меняют сценарии и даже офферы.
Разница не в том, насколько «умный» агент или какая там модель. Разница в готовности:
- выделить человека и 1 час в неделю, чтобы смотреть, где люди застревают и что надо поправить;
- признавать ошибки («тут мы написали ерунду») и переписывать сценарий;
- задавать подрядчикам простые, но важные вопросы про деньги и процессы.
Если вы не готовы к этому уровню вовлечённости, вы остаётесь в той части выборки, которая «иногда спрашивает что‑то у ChatGPT» и не понимает, откуда у других берутся их +10 часов.
Мини‑чек‑лист: вы герой отчёта или донор?
Ответьте только себе, не подрядчику.
- Есть стабильный поток заявок из хотя бы одного канала (сайт, мессенджер, маркетплейс)? Да → ИИ есть куда встроить. Нет → сначала нужен поток, ИИ его не создаст из воздуха.
- Можете назвать 2-3 самых тяжёлых по времени процессов (заявки, звонки, переписки, отчёты)? Да → именно от них и стоит плясать. Нет → неделя честного учёта времени будет полезнее любого бота.
- Есть цель внедрения в цифрах (часы, рубли, %, заявки) на ближайшие 30-60 дней? Да → можно считать окупаемость. Нет → вы идёте в ИИ «на ощущениях», а не на расчётах.
- Есть человек и 1 час/нед, чтобы смотреть, как живёт агент, и править его? Да → есть шанс стать тем самым «power‑user» из отчёта. Нет → велика вероятность получить мёртвый бот и фразу «мы пробовали, не работает».
Если по трём и более пунктам «нет», то лучше честно признать, что вы пока не в той стадии, про которую пишут OpenAI и консультанты. Это нормально. Глупо делать вид, что вы там, и оплачивать этот самообман из своего кармана.
OpenAI и другие отчёты показывают среднюю температуру по больнице: ИИ помогает компаниям экономить время и зарабатывать больше. Ваш бизнес — это конкретные люди, процессы и деньги. Иногда лучший шаг в сторону ИИ это шаг назад: посчитать, где вы уже теряете, и только потом отдавать эти участки «умному помощнику».
Не страшно не разбираться в моделях и токенах. Страшно подписывать счёт на 120–300 тысяч «чтобы не отстать», не понимая, когда и за счёт чего это окупится.
💬 Напишите в комментариях, к какой фразе вы ближе: «Хочу ИИ, но боюсь сгореть на бюджете» или «Понимаю, где болит, но не знаю, с чего начать»?
Пару самых честных ситуаций разберу прямо в треде: покажу, где ИИ действительно может дать x3, а где лучше пока сохранить деньги.
Если этот текст попал в вашу ситуацию, то имеет смысл не терять нить. Подпишитесь на блог здесь на vc.ru: дальше будут конкретные «до/после» по нишам — салоны, онлайн‑школы, услуги, маркетплейсы — с цифрами и честными фейлами.
P.S. Если не хотите обсуждать публично напишите в TG @grebenshikovv. Кратко: ниша, средний чек, сколько заявок и где сейчас действительно болит (трафик, обработка или рутина). Скажу честно, выгодно ли вам встраивать ИИ‑агента уже сейчас или разумнее не спонсировать чужие красивые отчёты.