Miért nem a PoC a drága, hanem az AI agent üzemeltetése?
Egy AI agent PoC gyorsan elkészül és olcsónak tűnik – de az igazi kérdés az, mi történik akkor, amikor éles üzletmenetben kezd dolgozni. CFO-knak és CTO-knak szóló gyakorlati útmutató a valódi költségekhez.
Láttunk már olyan AI agent projektet, ahol egy pár hetes PoC minden várakozást felülmúlt: gyors válaszok, látványos demó, minimális költség. Aztán amikor a rendszer élesbe ment, három hónap alatt megjelentek a váratlan számlák – és a CFO jogos kérdése: „Ez miért került ennyivel többe?”
Az AI agentekkel demót csinálni gyors és látványos. De a PoC fázis sok mindent elfed: a skálázási pontokat, a folyamatos működés költségeit és azt, hogy üzletileg mennyire kiszámítható a rendszer. Ez a cikk abban segít, hogy CFO-ként és CTO-ként előre lásd ezeket a buktatókat – még azelőtt, hogy élesben szembesülnél velük.
Miért drágább az üzemeltetés, mint a PoC?
A PoC célja a működőképesség bizonyítása, nem az optimalizálás. Kevés felhasználóval, szűk funkcionalitással és gyakran manuális felügyelettel fut – így a valódi költségdinamika rejtve marad.
- Éles környezetben megsokszorozódik a kérések száma
- Több agent dolgozik párhuzamosan, egymást hívva
- Megjelennek az SLA-, biztonsági és rendelkezésreállási elvárások
Ami a PoC-ben marginális tétel volt, élesben könnyen fix, havi költséggé válik.
Token-, infra- és observability-költségek
A leggyakoribb pénzügyi meglepetések három területről érkeznek:
Tokenköltségek
Agentic rendszereknél egy feladat mögött nem egyetlen prompt fut, hanem egymást követő döntési lépések sora: belső „gondolkodás”, visszakérdezések, tool-hívások. Ez üzletileg azért fontos, mert a költségek nem lineárisan nőnek: egy új funkció aránytalan tokenfelhasználást hozhat.
Infrastruktúra
Egy éles AI agent rendszerhez jellemzően több komponens tartozik: vector adatbázis a tudáshoz, cache a válaszidőhöz, queue-k és worker-ek a háttérfolyamatokhoz. Ezek együtt már egy komplex, folyamatosan futó backend költségét jelentik – nem egy egyszeri API-hívásét.
Observability
Loggolás, tracing, prompt-verziózás és hibaanalízis nélkül az agent viselkedése nem átlátható. Ezek az eszközök viszont nem csak technikai, hanem pénzügyi szempontból is számottevő tételek.
Agentic architektúrák: két tipikus példa
Nem minden AI agent viselkedik ugyanúgy költségoldalon.
- Ügyfélszolgálati agent: magas volumen, sok rövid interakció, erősen ingadozó terhelés. Itt a token- és infrastruktúra-optimalizálás kritikus.
- Belső riportáló agent: kevesebb futás, viszont összetettebb logika és több adatforrás. Itt az iterációk és tool-hívások száma tolja fel a költséget.
Minél autonómabb egy agent, annál kevésbé kiszámítható a fogyasztása – ezért üzletileg nem mindegy, milyen döntési szabadságot kap.
Költségelőrejelzés: már a tervezésnél
Mi éles rendszereknél jellemzően már a PoC-ban elkezdjük mérni azokat a metrikákat, amelyek később költségtényezővé válnak:
- átlag token / felhasználó / nap
- csúcsidős terhelési szorzók
- agentek számának növekedése funkciónként
Egy egyszerű modell már korán megmutatja, hol van az a pont, ahol az üzleti matek megfordulhat.
Vendor lock-in: miért üzleti kockázat?
Ahogy nő a volumen, az erős vendorfüggés egyre kevésbé technikai, inkább pénzügyi probléma. CFO-szemmel ez azt jelenti: csökken az alkupozíció, nő az árkitettség, és drágábbá válik a váltás.
A lock-in gyakran nem csak a modellválasztásnál jelenik meg, hanem:
- observability eszközöknél
- vector adatbázisoknál
- specifikus SDK-k és workflow-k esetén
Mini ROI-számítás, valós számokkal
Egy AI agent havi 200 munkaórát vált ki, óránként 10 000 Ft-os költséggel: ez 2 millió Ft megtakarítás. Ha az összes AI-üzemeltetési költség 1,2 millió Ft, a nettó nyereség havi 800 000 Ft.
Ha viszont a tokenfogyasztás vagy az infrastruktúra nincs kontroll alatt, ez az egyenleg gyorsan negatívba fordul.
Mit csinálj másképp?
- Már a PoC-ben mérd azt, ami később pénzbe kerül: token, futások, hibák.
- Ne csak azt döntsd el, mit tud az agent, hanem azt is, meddig gondolkodhat.
- Készülj fel vendorlock-inre – és tudatosan csökkentsd, ahol lehet.
Zárógondolat
Az AI agentek új típusú digitális munkatársak. Megéri őket bevezetni – ha a költségoldalt ugyanolyan komolyan kezeled, mint az üzleti hasznot.
Ha szeretnél még a PoC fázisban reális költségképet kapni, és elkerülni az éles üzem kellemetlen meglepetéseit, beszéljünk át egy konkrét AI agent use case‑t egy 60 perces szakmai egyeztetésen.
