Следующая бухгалтерия будет учитывать не деньги. Она будет учитывать действия искусственного интеллекта

На протяжении всей истории бизнеса компании учились учитывать то, что становилось для них критически важным.

Когда экономика была простой, владельцу мастерской достаточно было понимать, сколько товара лежит на складе и сколько денег осталось в кассе. По мере роста компаний появились бухгалтерия, управленческий учёт, финансовая отчётность и аудит. Затем бизнес научился учитывать оборудование, сотрудников, логистику, производительность, риски и эффективность процессов.

Каждый новый этап развития экономики порождал новые системы учёта.

• Когда появились фабрики, возник производственный учёт.

• Когда появились компьютеры, появились IT-бюджеты и управление инфраструктурой.

• Когда появились облака, появились FinOps и модели контроля облачных расходов.

Сейчас на наших глазах появляется новый производственный ресурс, который пока практически никто не умеет учитывать. Этот ресурс называется искусственный интеллект.

Большинство компаний сегодня воспринимают AI как инструмент. Как калькулятор, поисковик или текстовый редактор. Но это представление стремительно устаревает.

Современный искусственный интеллект всё чаще не помогает выполнять работу, а выполняет её самостоятельно.

• Он: отвечает клиентам, анализирует документы, пишет код, формирует отчёты.

• Он: создаёт коммерческие предложения, проводит исследования и помогает принимать решения.

Фактически внутри компаний начинает появляться новый тип рабочей силы. Пока ещё цифровой персонал не заменяет сотрудников полностью. Но уже сейчас он начинает выполнять часть работы, которую раньше выполняли люди. И именно здесь возникает проблема, которую пока почти никто не обсуждает. Компании умеют считать деньги. Компании умеют считать сотрудников.

Но компании пока не умеют считать полезную работу искусственного интеллекта!

Представим компанию через десять лет. В ней работает сто человек. Но одновременно используются тысяча AI-агентов. Одни занимаются продажами, другие поддержкой клиентов. Третьи анализируют контракты. Каждый день эта цифровая рабочая сила выполняет миллионы операций.

Возникает простой вопрос.

• Как измерить её вклад?

Большинство организаций сегодня пытаются отвечать на этот вопрос через технические показатели.

• Количество токенов.

• Количество запросов.

• Стоимость модели.

• Нагрузка на серверы.

• Количество пользователей.

Но все эти показатели имеют одну проблему — они показывают затраты, но едва ли покажут ценность.

Представим два сценария. В первом случае языковая модель обработала миллион токенов и создала отчёт, который никто никогда не открыл. Во втором случае модель обработала пять тысяч токенов и подготовила коммерческое предложение, которое принесло компании контракт на двадцать миллионов рублей.

• С точки зрения инфраструктуры первый сценарий выглядит крупнее.

• С точки зрения бизнеса второй сценарий бесконечно ценнее.

Именно поэтому токены никогда не станут языком общения между руководителем компании и искусственным интеллектом. Токен является технической единицей измерения.

Бизнесу нужна экономическая единица измерения. Исторически бизнес всегда интересовал результат. Компания вцелом оценивает не количество оборотов двигателя грузовика, а количество доставленного груза. Не количество совещаний, а принятые решения, не количество строк кода, а работающий продукт.

Не количество вычислений, а созданную ценность!

По этой же причине искусственный интеллект рано или поздно начнут измерять через выполненную работу. Не через токены и тд(запросы, вычисления):

• Через действия.

Здесь появляется концепция AI Action.

AI Action можно определить как завершённое бизнес-действие, которое привело к изменению состояния компании, её данных, процессов или внешней среды.

1. Обработанная заявка.

2. Подготовленный договор.

3. Созданное коммерческое предложение.

4. Обновлённая запись CRM.

5. Проверенный контракт.

6. Согласованная операция.

7. Сформированный отчёт.

Это уже не вычисления. Это результат. И именно результат интересует бизнес.

Представим простую формулу.

Впервые появляется возможность говорить об искусственном интеллекте на языке бизнеса.

Не на языке токенов, не на языке моделей. Не на языке инфраструктуры — на языке ценности.

Появляется ещё одна важная метрика.

Именно такие показатели интересуют совет директоров. Не количество токенов, не длина контекста и условный размер модели.

Руководство хочет понимать, окупается ли цифровая рабочая сила. Но вместе с ценностью появляется ещё одна сторона вопроса — это риск, риск того, что от действий агента может быть ещё и убыток.

Поэтому возникает ещё одна метрика:

Это означает, что действия искусственного интеллекта начинают становиться полноценными объектами экономического анализа. Фактически мы подходим к моменту, когда компании начнут учитывать не только деньги, но и работу цифровой рабочей силы.

Сегодня финансовая бухгалтерия отвечает на вопрос:

«Что произошло с деньгами компании?»

Завтра появится новая область учёта, которую условно можно назвать AI Accounting.

Она будет отвечать на совершенно другой вопрос:

«Что произошло с цифровой рабочей силой компании?»

• Сколько действий выполнили агенты.

• Сколько ценности создали агенты.

• Сколько ошибок допустили агенты.

• Какой экономический эффект принесли агенты.

• Какой риск создали агенты.

• Какая производительность у агентов.

• Какой ROI у агентов.

Возможно, через десять лет рядом с финансовым отчётом появится ещё один документ, что то в роде отчёта о деятельности искусственного интеллекта. Именно тогда компании впервые начнут воспринимать AI не как программу. Это будет уже новый экономический ресурс, который требует учёта, контроля и управления, и это может стать одним из самых серьёзных изменений корпоративного управления за ближайшее десятилетие.

AI Balance Sheet: почему однажды компании начнут учитывать искусственный интеллект как актив

В первой части мы пришли к достаточно необычному выводу: если искусственный интеллект постепенно превращается из инструмента в исполнителя работы, то компании рано или поздно начнут учитывать не токены и не запросы, а полезные действия AI.

Но если пойти ещё дальше, возникает гораздо более интересный вопрос:

Что произойдёт, когда количество цифровых работников внутри компании станет сопоставимо с количеством людей?

На первый взгляд вопрос кажется футуристическим. Но давайте посмотрим на происходящее вокруг.

Сегодня компания может использовать: десятки AI-помощников; сотни автоматизированных сценариев; агентов поддержки; агентов продаж; аналитических агентов; юридических и маркетинговых агентов;

Через несколько лет их количество может исчисляться уже не десятками, а тысячами. Исторически каждый новый значимый ресурс бизнеса в конечном итоге попадал в баланс компании. Когда-то никто не учитывал оборудование. Потом оно уже стало полноценным активом к слову. Когда-то никто также не учитывал программное обеспечение, потом оно появилось в отчётности:)

То есть если AI создаёт ценность, то почему он не может стать объектом экономического учёта?

Представим две компании.

В первой работает тысяча сотрудников и практически отсутствует автоматизация.

Во второй работает сто сотрудников и тысяча специализированных AI-агентов.

Какую компанию рынок оценит выше?

С высокой вероятностью ту, которая способна создавать больше ценности при меньших издержках. Проблема здесь заключается в том, что сегодня рынок практически не умеет измерять вклад цифровой рабочей силы.

Мы можем оценить зарплатный фонд, но мы не можем оценить стоимость тысячи работающих AI-агентов. Фактически возникает новая категория активов!

Условно её можно назвать «AI Assets» — не модели, не токены, не серваки, а именно способность цифровой рабочей силы создавать результат.

Представим простую модель.

Компания использует тысячу агентов, каждый из которых среднем выполняет 100 действий в день. Тогда ежедневный объём работы составит:

1000 × 100 = 100 000 действий.

За год тогда:

100 000 × 365 = 36 500 000 действий.

Если средняя ценность одного действия составляет всего 50 рублей, получаем:

36 500 000 × 50 = 1 825 000 000 рублей созданной ценности.

Почти два миллиарда рублей.

Это уже не выглядит как второстепенный показатель, а уже становится серьёзной экономической величиной.

Именно здесь появляется концепция AI Balance Sheet.

Сегодня баланс компании отвечает на вопрос:

Какими ресурсами владеет организация?

Завтра может появиться новый раздел — конкретная цифровая рабочая сила.

• Количество активных агентов.

• Количество выполненных действий.

• Созданная ценность.(конкретная)

• Экономический эффект.

• Накопленный риск.

• Средний ROI.

На первый взгляд это кажется странным. Но аналогичная трансформация происходила уже неоднократно. Когда-то компании не считали бренд активом. Сегодня же стоимость бренда у нас может составлять миллиарды долларов.

Когда-то данные не считались активом. Сегодня крупнейшие корпорации строят бизнес вокруг данных. Так почему цифровая рабочая сила должна стать исключением? Особенно если именно она начинает выполнять всё больший объём работы.

Интересно, что вместе с новой категорией активов тогда появляются и новые вопросы.

Например:

• Как оценивать производительность AI?

  

• Как сравнивать эффективность разных агентов?

• Как измерять вклад каждого агента в выручку компании?

• Как учитывать риск, который создаёт AI?

• Как оценивать стоимость цифрового персонала при продаже бизнеса?

Фактически мы подходим к появлению совершенно нового направления корпоративного управления. Можно назвать его AI Capital Management.

Если раньше компании управляли:

• деньгами;

• людьми;

• оборудованием;

• данными;

,то теперь им придётся управлять цифровой рабочей силой.

И чем больше будет становиться количество AI-агентов внутри бизнеса, тем важнее будет становиться вопрос учёта их деятельности. Возможно, через десять лет инвесторы будут задавать компаниям не только вопрос:

«Сколько сотрудников работает в организации?»

Но и другой вопрос:

«Сколько полезных AI-действий создаёт ваша цифровая рабочая сила каждый месяц?»

Именно в этот момент искусственный интеллект окончательно перестанет восприниматься как технология. Он станет полноценным экономическим ресурсом компании. А значит, неизбежно появятся новые стандарты его оценки, учёта и управления.