Многие компании, переходящие от экспериментов с искусственным интеллектом к его реальному внедрению, сталкиваются с проблемой точной оценки затрат. Традиционные финансовые модели часто не учитывают всей сложности развёртывания и дальнейшего сопровождения AI-решений, что приводит к неверным выводам при сравнении разных вариантов.Для решения этой проблемы предлагается использовать подход LCOAI (Total Cost of Ownership for AI). Это адаптированная версия классической модели совокупной стоимости владения, которая позволяет более корректно оценить все издержки, связанные с жизненным циклом AI-продукта.Такой подход включает не только очевидные расходы на разработку и инфраструктуру, но и затраты на сбор и разметку данных, обучение моделей, их мониторинг и постоянную доработку. Без учёта этих скрытых статей бюджета реальная стоимость внедрения может оказаться значительно выше запланированной.Использование LCOAI помогает бизнесу избежать распространённых заблуждений и принимать более обоснованные решения при выборе между собственными разработками и готовыми решениями. Это даёт прозрачную картину того, во что на самом деле обойдётся компании интеграция искусственного интеллекта в долгосрочной перспективе.