У сучасних умовах швидкої цифровізації бізнесу штучний інтелект перетворився з експериментальної технології на один із ключових факторів конкурентоспроможності. Компанія EPAM Systems розглядає AI як стратегічний напрям інвестицій, що забезпечує довгострокову ефективність процесів розробки програмного забезпечення. Про особливості формування бюджетів, управління витратами на токени та вимірювання рентабельності інвестицій розповів Назарій Попов, старший директор з AI-інженерії та впровадження EPAM Ukraine – розповідає dev.ua.
Система цільових бюджетів
EPAM застосовує диференційований підхід до фінансування AI-інструментів. Замість єдиного загального фонду компанія формує кілька спеціалізованих бюджетів, кожен з яких має чітко визначене призначення:
- навчальний бюджет — забезпечує сертифікацію спеціалістів (понад 5500 працівників уже отримали Claude Certification від Anthropic) та відповідні ліміти токенів;
- операційний бюджет — покриває повсякденні потреби співробітників у роботі з документами, створенні асистентів та автоматизації процесів;
- проєктні бюджети — розраховуються індивідуально для кожного клієнтського проєкту з урахуванням його специфіки;
- R&D та інфраструктурний бюджет — спрямований на розвиток власних AI-платформ (AI/Run, DIAL, CodeMie), підтримку інфраструктури, підписки на ринкові інструменти (GitHub Copilot, Cursor, Microsoft Copilot тощо) та оплату API-споживання.
Місячні операційні витрати лише на інфраструктуру та inference вимірюються сотнями тисяч доларів. При цьому AI залишається одним із пріоритетних напрямів як зростання, так і капіталовкладень компанії.
Диференціація витрат
Середній показник витрат на одного співробітника не є репрезентативним. Фактичні витрати коливаються в широкому діапазоні — від десятків до кількох тисяч доларів на місяць. Основними факторами, що впливають на обсяг споживання ресурсів, є:
- складність продукту (проєкти з нуля versus legacy-системи з мільйонами рядків коду);
- етап життєвого циклу розробки;
- якість побудованої AI-обв’язки (AI Harness);
- обсяг і якість семантичного контексту;
- тип завдань (архітектурний аналіз може коштувати значно дорожче, ніж рутинна автоматизація).
Такий підхід дозволяє компанії гнучко управляти витратами та спрямовувати ресурси туди, де вони генерують найбільшу віддачу.
Екосистема інструментів і фокус на AI Harness
EPAM використовує широкий спектр рішень провідних постачальників — OpenAI, Anthropic, Microsoft, Cursor та інших. Компанія свідомо не обмежується одним інструментом. Сучасний підхід передбачає створення універсальної обв’язки (AI Harness), яка забезпечує сумісність з різними моделями та платформами. Ключовими елементами цієї архітектури є семантичний шар, pipelines та механізми контролю якості. Така гнучкість дозволяє швидко адаптуватися до змін ринкових умов, вимог клієнтів щодо compliance та технічних обмежень.
Економічний ефект і вимірювання ROI
Використання штучного інтелекту демонструє вимірювану економію, проте її масштаб суттєво залежить від характеру завдань. Найбільший ефект (скорочення витрат у рази та навіть десятки разів) спостерігається при виконанні детерміністичних задач, зокрема:
- міграції мобільних додатків між платформами зі збереженням дизайну та користувацького досвіду;
- масштабної модернізації legacy-коду (наприклад, аналіз понад 100 ізольованих PHP-інстансів і переведення їх у multi-tenant архітектуру).
У випадках створення нових продуктів, де вимоги формуються ітеративно, економія є помірнішою, оскільки значна частина процесу залишається залежною від людської експертизи та комунікації із замовником.
Компанія відмовляється від поверхневих метрик (кількість згенерованого коду, скорочення чисельності команди). Оцінка рентабельності базується на класичному трикутнику бізнес-пріоритетів, що безпосередньо впливає на цінність продукту для клієнта: швидкість виведення на ринок, якість і загальна вартість володіння (Total Cost of Ownership).
Видання GALERANEWS зазначає, що підхід EPAM демонструє, що ефективне впровадження штучного інтелекту вимагає не лише технологічних рішень, а й зрілої системи управління фінансами, чіткої архітектури інструментів і орієнтації на кінцеву бізнес-цінність. У компанії переконані: інвестиції в AI сьогодні належать до числа найбільш обґрунтованих стратегічних рішень для організацій, що прагнуть зберегти конкурентоспроможність у довгостроковій перспективі.
