Стоимость внедрения ИИ в 2026 году считается не от «ИИ», а от задачи. Рабочие вилки: одиночный сценарий на готовой модели — 80–400 тысяч рублей (2–4 недели); система с интеграциями в CRM и 1С — 400–800 тысяч (1,5–3 месяца); мультиагентные связки — от 700 тысяч; отраслевые системы с CV, прогнозами или локальной LLM — от 1 до 3,5 млн. Модель — десятая часть сметы: 60–70% уходят на данные, интеграции и контроль качества. Предложения «от 15 000 ₽» — это подписка на сервис, не внедрение. Три правила бюджета: один сценарий в первом цикле, оплата этапами с точками выхода, резерв 20–30%. Часть сметы могут закрыть гранты ФСИ и Сколково.
Вилки цен по типам проектов
Единственный честный способ назвать цифру — по типу задачи. Пять уровней, от которых мы отсчитываем смету на 2026 год:
| Тип проекта | Что на выходе | Вилка | Срок |
|---|---|---|---|
| Настройка на готовом сервисе | Бот по шаблону, автопостинг, простая классификация | 15–80 тыс. ₽ | дни |
| Одиночный сценарий под задачу | Ассистент по базе знаний, обработка заявок, один агент | 80–400 тыс. ₽ | 2–4 недели |
| Система с интеграциями | CRM, 1С, почта, склад + контроль качества | 400–800 тыс. ₽ | 1,5–3 месяца |
| Мультиагентная связка | Несколько агентов + оркестрация | от 700 тыс. ₽ | 2–3 месяца |
| Отраслевая система | CV, прогнозные модели, локальная LLM в своём контуре | 1–3,5 млн ₽ | от 3 месяцев |
Нижняя строка таблицы — не «настоящее внедрение», а настройка чужого сервиса: её место в списке только для того, чтобы вы видели разницу. Детальные вилки по ботам и ассистентам — в разборе стоимости внедрения ИИ-ассистентов, по агентам — в статье про внедрение ИИ-агентов.
Из чего складывается смета
Частая ошибка при планировании бюджета: смотреть на цену модели. В реальном проекте она — десятая часть. Вот реальное распределение сметы среднего внедрения:
| Статья | Доля | Что там и почему это дорого |
|---|---|---|
| Подготовка данных | 25–35% | Сбор документов и истории, чистка дублей, разметка примеров, структура базы знаний |
| Разработка и интеграции | 30–40% | Сценарии, связи с CRM/1С, права доступа, логирование |
| Контроль качества | 15–20% | Тестовый набор из 50–100 кейсов, метрики, эскалации, прогоны перед релизом |
| Модель | 5–15% | Токены API, подписки, лицензии |
| Инфраструктура | 5–15% | Сервер и GPU — только если не облако |
Что раздувает смету сверх вилки: каждая дополнительная интеграция (согласование API и тесты — недели), грязные данные (их чистка становится отдельным проектом), требования безопасности (локальный контур — это железо и инженерия), количество сценариев (а не «сложность ИИ»).
Три примера смет
Малый бизнес: ассистент по базе знаний для интернет-магазина. Задача — отвечать на типовые вопросы о заказах и доставке, эскалировать сложное оператору. База знаний из 200 документов, связка с CRM, тестовый набор. Смета: 240 тысяч ₽, 3 недели. Эффект: ~60% обращений закрываются без оператора, окупаемость — 3–4 месяца.
Средний бизнес: автоматизация обработки заявок с интеграцией в 1С. Заявки из почты и форм распознаются, сверяются со справочниками, заводятся в учёт. Две интеграции, три недели обкатки. Смета: 560 тысяч ₽, 2 месяца. Эффект: 25 часов в месяц на участке, окупаемость ~8 месяцев.
Промышленное предприятие: локальная LLM + сценарии в защищённом контуре. Своя модель на своём сервере (требование по данным), два сценария, обучение команды. Смета: 1,8 млн ₽, 3 месяца. Экономика другая: по токенам платить не нужно, а контур закрывает требования закона — разбор в статье про ИИ на своём GPU в России.
Скрытые затраты, о которых молчат в прайсах
- Сопровождение и дообучение. Данные меняются, модель деградирует. Закладывайте 15–25% сметы в год — иначе через полгода система тихо работает хуже, и никто не заметит.
- Работа ваших людей. Бриф, предоставление данных, тесты, участие исполнителей в обкатке — это дни работы команды, которые не видны в смете подрядчика.
- Чистка данных. Если CRM забита дублями, а документы в трёх форматах — наведение порядка стоит отдельного бюджета. Честный подрядчик скажет об этом на аудите, а не после предоплаты.
- Интеграции «за кадром». Каждая связь с вашей учёткой — это ещё и работа вашего ИТ-персонала по доступам и окружениям.
Как платить: этапы вместо фикс-цены
Фикс-цена «внедрение ИИ под ключ» на весь объём — плохая сделка в обе стороны: подрядчик закладывает риски в цену, вы платите за гипотезы до их проверки. Рабочая схема — этапы с точками выхода:
- Аудит и карта внедрения — фиксированная цена (у нас 3–5 дней). На выходе: сценарии с эффектом в рублях. Решение: идём дальше или нет.
- Пилот на одном сценарии — цена по объёму. Критерии приёмки и метрики фиксируются до старта. Решение: масштабируем / дорабатываем / закрываем.
- Масштабирование и сопровождение — по факту работающих сценариев.
Так вы рискуете ценой аудита, а не ценой всего проекта. Как выглядит полный формат — в статье про внедрение ИИ под ключ.
Откуда взять деньги: гранты
Государство частично финансирует ИИ-проекты: ФСИ ведёт конкурс «Развитие-ИИ» с грантами до 30 млн рублей, «Старт — Цифровые технологии» даёт до 4 млн на первом этапе, Сколково — гранты по федеральному проекту «Искусственный интеллект». Если проект упаковывается как разработка или пилот внедрения, часть сметы закрывается грантом — детали и актуальные окна в статье про гранты на внедрение ИИ.
Как не переплатить
Сокращайте объём первого сценария, а не качество: один процесс, отлаженный и измеренный, стоит пяти начатых. Не покупайте «обучение модели», если задаче хватает готовой. И считайте окупаемость до подписания: формулы и примеры — в разборе окупаемости внедрения ИИ, способы урезать смету без потери результата — в статье про экономию на внедрении ИИ. Если нужна смета под вашу задачу — внедрение ИИ у нас начинается с фиксированного аудита, после которого вы видите цифры до старта работ.
Комментарии · 0