4 часа вайб-кодинга — и калькулятор показывает 3,35 млн рублей потенциального эффекта в год.

Цифра красивая. Заявление почти хайповое, поэтому разберу, из чего она складывается.

После вопроса про экономику ИИ-агента LORE я решила проверить методику расчета экономического эффекта от ИИ сначала на небольшом реальном процессе Adventum.

Есть у нас процесс, знакомый многим компаниям:

Аккаунт-менеджер переносит данные из медиаплана в приложение к договору. Затем юрист проверяет документ. Если находит ошибку, возвращает его аккаунт-менеджеру на исправление, после чего проверяет еще раз.

Для расчета я взяла условные параметры, чтобы показать механику. Но сам процесс и автоматизация реальные.

Сколько времени процесс занимал до автоматизации:

• 1 200 документов × 15 минут на создание = 300 часов в год

• 600 возвратов × 30 минут на исправление и повторную проверку = еще 300 часов

• итого — около 600 часов работы в год.

Сами действия занимают минуты. Но документ ждет проверки, потом исправления, затем снова возвращается к юристу. Естественно, никто не сидит у монитора, мечтая немедленно исправить именно этот файл.

В результате весь цикл растягивается до 5 дней.

На автоматизацию этого процесса ушло 4 часа.

Эксперт, который хорошо знает процесс, собрал решение с помощью вайб-кодинга. Без отдельного разработчика.

Теперь система сама создает приложение и проверяет данные. Человеку остается 1 минута на финальный контроль.

В модели после автоматизации на 1 200 документов уходит около 20 часов в год, возвраты сокращаются до нуля, а документ отправляется клиенту за 1 день.

ПЕРЕВОДИМ РЕЗУЛЬТАТ В ДЕНЬГИ

Первый эффект — 580 высвобожденных часов в год.

До автоматизации — 600 часов в год. После — 20 часов. Высвобождается 580 часов.

При принятой в модели стоимости производственного часа это около 725 тысяч рублей производственной емкости.

Но на счете компании эти деньги сами по себе не появятся. Время должно превратиться в дополнительную оплачиваемую работу, отказ от нового найма или сокращение других затрат.

Второй эффект — 2,63 млн рублей за счет более раннего получения денег.

Если сокращение подготовки документа на 4 дня на столько же ускоряет подписание и оплату, финансовый эффект при заданных параметрах составляет около 2,63 млн рублей в год.

К выручке или прибыли эту сумму не прибавляем. Она показывает, сколько бизнес выигрывает за счет ускорения оборачиваемости и снижения потребности в оборотном капитале.

Итого калькулятор показывает 3,35 млн рублей потенциального эффекта до расходов на автоматизацию.

Из этой суммы еще нужно вычесть время на создание решения, стоимость инструментов и токенов, поддержку и обновление. И только после этого считать чистый эффект и ROI.

Все это я собрала в калькуляторе, его прикреплю ниже ⬇️ Если у вас есть похожие процессы — потестите.

В нем можно изменить объем документов, долю возвратов, время и стоимость сотрудников, сроки оплаты, стоимость капитала и расходы на автоматизацию. Есть базовый и консервативный сценарии.