Больше обращений к модели ещё не означает больше полезной работы. Две исследовательские работы рассматривают разные стороны этой проблемы: как считать отдачу ИИ и когда от его внедрения разумнее отказаться.

Проверенный результат важнее объёма вычислений

Авторы предлагают измерять продуктивность ИИ независимо проверенным результатом на единицу затрат, а не количеством обработанного текста. В теоретической модели и трёхуровневом моделировании такой подход уменьшает лишние вычисления, в основном сохраняя качество проверенного результата; переносимость этого эффекта на реальные компании ещё предстоит установить.

Отказ от ИИ — тоже результат проектирования

Другая работа предлагает заранее вводить контрольные точки, в которых оценивают сроки, стоимость, качество, гибкость и ограничения процесса, а затем принимают, ограничивают или отвергают компонент ИИ. Предварительные наблюдения в учебном примере помогали различать автоматизацию отдельной задачи и пользу для процесса целиком, но не доказывают причинного влияния такого подхода на результаты бизнеса.