Расходы на ИИ сокращаются: 5 шагов к подготовке к следующему этапу потребления.

В течение последних двух лет многие организации рассматривали внедрение ИИ как самоцель. Чем больше пользователей, инструментов и возможностей, тем лучше. Но сегодня руководители больше не измеряют успех исключительно уровнем внедрения. Теперь они задаются вопросами о стоимости, о том, где ИИ создает реальную ценность, и могут ли компании позволить себе ответственное масштабирование.

Это следующий этап в управлении расходами на ИИ и технологии. Компании, преуспевающие в этой среде, будут не обязательно теми, кто потребляет больше всего технологий, а скорее теми, кто может связать потребление технологий с измеримой бизнес-ценностью. Такой подход согласуется с идеей о том, что постепенные улучшения являются ключом к успеху в области ИИ.

Этот переход от максимизации удобства использования к максимизации ценности, называемый «максимизацией ценности», является серьезной проблемой, стоящей перед лидерами в сфере технологий.

Руководители, которые уже сейчас следуют этим пяти шагам, будут готовы к будущему, где потребление технологий и ценность для бизнеса должны измеряться одновременно:

1. Достижение подлинного видения во всей технологической инфраструктуре.

Организации не могут управлять тем, чего не видят. Эта необходимость становится еще более острой, когда затраты изменчивы, распределены и постоянно меняются.

Сегодня потребление технологий уже не ограничивается одним бюджетом или системой. Теперь оно включает в себя SaaS-приложения, облачную инфраструктуру, платформы данных, модели ИИ, агентов и инфраструктуру в целом. ИИ добавляет еще один уровень сложности, где расходы могут выражаться в токенах, кредитах, использовании моделей, потреблении ресурсов графического процессора, передаче данных и приложениях, работающих на основе ИИ.

Сегодня лишь 31% организаций имеют четкое видение будущего программного обеспечения для ИИ, а 59% отмечают ежегодное увеличение неэффективных затрат на ИИ. Поэтому наличие единого, надежного источника достоверной информации для всего технологического стека становится важнее, чем когда-либо.

Без всестороннего понимания потребления технологий организации принимают решения, основываясь на фрагментарной информации. Такое понимание важно не только для контроля затрат, но и для осознания того, где инвестиции приносят пользу, а где средства расходуются впустую.

2. Разработка модели управления потреблением

Многие организации поощряли масштабные эксперименты с искусственным интеллектом, но позже обнаруживали, что его использование вышло из-под контроля. Поэтому наличие внутренней системы управления имеет решающее значение для успеха любой компании. Управление предоставляет командам необходимые механизмы контроля для ответственного масштабирования, особенно по мере того, как управление агентами ИИ становится все более важным.

Что касается искусственного интеллекта в частности, руководителям необходимо перейти от концепции «наиболее часто используемого» к концепции «наилучшего использования». Речь идет об определении того, улучшает ли ИИ время выполнения задач, качество обслуживания клиентов, операционную эффективность, рост доходов или любой другой важный бизнес-показатель.

Для управления этим процессом крупные компании все чаще (85%) назначают специальные группы по управлению ИИ и технологиями или назначают руководителей высшего звена для обеспечения прозрачности, контроля и сотрудничества между командами. Для компаний крайне важно предотвратить превращение ИИ в неконтролируемый центр затрат.

3. Пересмотр контрактов для обеспечения гибкости и подотчетности.

Модели ценообразования в сфере технологий меняются с беспрецедентной скоростью. Долгосрочные фиксированные соглашения по-прежнему могут оставаться актуальными, но управлять ими стало сложнее в условиях, когда использование может быстро меняться.

Сегодня руководителям необходимо регулярно оценивать соглашения с поставщиками, чтобы убедиться, что они отражают реальные модели использования и будущие потребности бизнеса. Это особенно важно, поскольку поставщики решений в области искусственного интеллекта продолжают внедрять новые модели потребления и стратегии монетизации.

Предприятиям следует ожидать большей, а не меньшей сложности в ценообразовании. Цель состоит не просто в том, чтобы договориться о снижении затрат, а в том, чтобы заключить сделки, которые позволят предприятиям внедрять инновации, сохраняя при этом контроль над расходами.

4. Координация работы команд, занимающихся технологиями, финансами и закупками.

Затраты, основанные на использовании, затрагивают множество команд. В то время как технологические команды управляют объемом использования, другие отделы осуществляют необходимый контроль, финансовый отдел отвечает за бюджетные последствия, а отдел закупок — за контракты с поставщиками. Без согласованности действий организации легко могут потерять контроль над расходами.

Организации, эффективно управляющие потреблением, формируют общее видение использования, стоимости и ценности. Они устанавливают общие показатели, четкую подотчетность и регулярное межведомственное сотрудничество.

Когда команды работают, опираясь на одни и те же данные и единое определение ценности, принимаемые решения становятся более обдуманными и позволяют избежать дорогостоящих неожиданностей.

5. Каким образом искусственный интеллект преобразует процесс совершенствования из реактивного в непрерывный?

Используйте инструменты искусственного интеллекта, чтобы помочь справиться с растущей сложностью самого процесса потребления технологий.

Оптимизация не может оставаться просто периодическим планированием бюджета. К тому времени, как в отчете всплывет проблема с затратами, объем потребления может уже снова измениться.

Искусственный интеллект может помочь командам выявлять необычные модели использования, определять потери, прогнозировать спрос и поддерживать более эффективное планирование в рамках всей команды. Однако оптимизация с помощью ИИ должна быть связана с целями, определенными человеком. Цель состоит в том, чтобы помочь командам принимать более качественные и быстрые решения, имея более четкое представление о том, что используется, сколько это стоит и где это создает ценность.

Превращение потребления технологий в ценность

Следующий этап развития корпоративного ИИ будет сильно отличаться от первого. В последние несколько лет основное внимание уделялось экспериментам и внедрению. Будущее принадлежит организациям, которые смогут продемонстрировать подотчетность, эффективное управление и создание ценности.

Искусственный интеллект ускорил переход отрасли к технологическим моделям, ориентированным на потребителя, создавая как новые экономические проблемы, так и новые возможности. По мере того, как организации продолжают расширять использование ИИ, понимание взаимосвязи между использованием, стоимостью и влиянием на бизнес станет критически важным конкурентным преимуществом.

Ажиотаж вокруг внедрения ИИ подходит к концу. В дальнейшем потребуется более дисциплинированный подход, управление и финансовая подотчетность, которые определят, кто сможет успешно масштабировать инновации, а кто будет обременен издержками.