Amazon столкнулась с крупными перерасходами при использовании ИИ в внутренних проектах

Amazon обнаружила несколько случаев серьезного перерасхода бюджета в проектах с использованием ИИ-моделей. Как сообщает Heise online со ссылкой на Financial Times, в одной из внутренних презентаций сотрудникам показали примеры «катастрофически дорогих» затрат при внедрении ИИ в рабочие процессы.

Один из проектов был связан с использованием Claude Sonnet от Anthropic для сопоставления данных об авторах с карточками товаров на платформе Amazon. Расходы достигли 1,8 млн $, это оказалось на 860% выше бюджета. Проблему заметили только через пять месяцев. По данным FT, сам проект в итоге признали неудачным.

Еще один случай касался инструмента финансового аудита, его разработка привела к незапланированным расходам на 541 тыс. $. Проект по оптимизации скорости доставки в логистической сети тоже вышел дороже ожидаемого: непредвиденные траты составили 134 тыс. $, их обнаружили спустя две недели.

В презентации уточнялось, что речь идет лишь о нескольких командах внутри Amazon. Компания пришла к выводу, что ошибки в коде при работе с ИИ-моделями обходятся значительно дороже, чем в традиционных системах. Один из сотрудников Amazon сообщил FT, что сейчас точно оценивать стоимость ИИ-задач по-прежнему сложно. Разработчики компании работают над автоматизированными ограничителями расходов для будущих проектов.

О проблемах, связанных с ИИ-сгенерированным кодом в Amazon, уже сообщалось ранее, в марте. По данным издания, один из сбоев привел почти к шестичасовому простою Amazon.com и shopping-приложения. Кроме того, инструмент Kiro в AWS самостоятельно удалил и заново создал производственную среду, из-за чего калькулятор стоимости для клиентов AWS был недоступен 13 часов.