Rippling представила инструмент для контроля расходов на ИИ после того, как потратила миллионы

Компания Rippling, разработчик HR-программного обеспечения, представила продукт AI Spend Console, который помогает компаниям отслеживать и контролировать расходы на искусственный интеллект. Инструмент показывает, сколько тратят отдельные сотрудники, команды и роли, а также оценивает, действительно ли эти расходы повышают производительность труда или просто генерируют «бесполезный контент».

Инструмент появился после того, как в начале года Rippling активно внедряла ИИ и обнаружила, что сотрудники сжигают огромные суммы денег. Финансовый директор Адам Свецицки представил данные, которые шокировали руководство: компания тратила на ИИ-токены сумму, эквивалентную 40% бюджета на зарплаты сотрудников отдела исследований и разработок. Расходы росли на 80% в месяц, и при сохранении тенденции в следующем году они достигли бы 90% от зарплатного фонда.

«Мы были в недоумении», — вспоминает директор по продуктам Мэтт Макиннис.

Анализ показал, что «примерно 10–15% сотрудников обеспечивали около 60% всех расходов на ИИ. Один инженер тратил 50 000 долларов в месяц (~4 млн рублей)». Компания не стала запрещать ИИ, а решила ограничить расходы, начав с переговоров о максимальных лимитах с провайдерами Cursor, OpenAI и Anthropic. Выяснилось, что сотрудники по умолчанию использовали самые новые и дорогие модели для всех задач.

«Провайдеры, такие как Anthropic и OpenAI, не заинтересованы в том, чтобы помогать вам контролировать расходы. У них есть стимул, чтобы это были неконтролируемые траты, что они и делают. Они не предоставляют полезной информации об использовании и не сотрудничают друг с другом», — отметил Макиннис.

К середине 2026 года предприятия поняли, что им нужны несколько моделей от разных лабораторий по разным ценам, включая открытые модели, возможно, китайского происхождения. Основатель и генеральный директор Rippling Паркер Конрад отметил, что при внутреннем тестировании модель GLM 5.2 от Z.ai показала «почти идентичную производительность» при цене на 85% ниже, чем у фронтирных моделей.

Rippling также создала собственный ИИ-шлюз, который маршрутизирует запросы к наиболее эффективной модели для конкретной задачи. AI Spend Console предоставляет панели мониторинга, оценивающие такие показатели, как количество запросов в день, объем работы (строки кода, пул-реквесты) и расходы.

Благодаря инструменту Rippling сократила расходы на токены с 40% до 15% бюджета на персонал, при этом не ограничивая использование ИИ. В июле компания использовала 600 миллиардов токенов, но стоимость этого объема была на 63% ниже, чем в апреле, когда был зафиксирован пик в 605 миллиардов токенов. «Это просто потому, что теперь мы маршрутизируем запросы к более эффективным моделям», — пояснил Макиннис, добавив, что «мы не позволяем отделу продаж делать грамматические правки с помощью Fable».

Компания также назначила «ИИ-капитанов» из числа эффективных пользователей для помощи остальным сотрудникам. Однако, по словам Макинниса, пока основными пользователями ИИ остаются инженеры, и компания работает над расширением использования, например, для автоматизации задач в отделах онбординга клиентов.

«Мы должны связать потребление токенов в административных и клиентских функциях с производительностью. Если мы не сможем этого сделать, то доступ к ИИ для широкого круга сотрудников останется под вопросом», — подчеркнул Макиннис.

AI Spend Console включен в подписку Rippling для HR-клиентов, но может использоваться и как отдельный продукт, интегрируемый с другими HR-системами.