.svg){kind=small}
.svg){kind=small}
.svg){kind=small}
Dlaczego firmy zwracają się do FinOps w celu kontroli kosztów AI i SaaS?
Firmy rozszerzają FinOps poza chmurę, aby kontrolować koszty AI i SaaS. Nieprzewidywalne wydatki związane ze sztuczną inteligencją wymagają nowych strategii, a zarządzanie zastępuje krótkoterminowe cięcie kosztów. Złożoność wielu chmur powoduje nieefektywność, a firmy z listy Fortune 100 czynią FinOps standardem. Kontrolowanie wydatków na technologię jest teraz niezbędne.
Poza miesięczną subskrypcją: prawdziwy zakres kosztów technologii
Cena katalogowa rozwiązania SaaS lub AI to dopiero początek. Oceniając platformy technologiczne, należy wziąć pod uwagę potencjalne dodatkowe koszty, które wielu dostawców wygodnie pomija w swoich prezentacjach:
Przygotowanie i migracja danych
Systemy sztucznej inteligencji są tak dobre, jak dane, które przetwarzają. Według badań przeprowadzonych przez firmę Gartner, przygotowanie danych stanowi zazwyczaj 20-30% całkowitych kosztów wdrożenia sztucznej inteligencji. Wiele organizacji nie docenia zasobów wymaganych do:
- Czyszczenie i standaryzacja danych historycznych
- Ustanowienie spójnych taksonomii danych
- Migracja danych z istniejących systemów
- Tworzenie ram zarządzania danymi
Unikalne wyzwania związane z optymalizacją kosztów AI
Zarządzanie kosztami AI nie przypomina zarządzania tradycyjnymi wydatkami na chmurę. Sztuczna inteligencja działa w zupełnie innej skali, napędzana przez procesory graficzne, cykle szkoleniowe i przetwarzanie wniosków w czasie rzeczywistym. Struktura kosztów AI jest złożona:
- Układy GPU są drogie, a modele AI wymagają ogromnej mocy obliczeniowej
- Trenowanie modelu może trwać dni lub tygodnie, zużywając zasoby obliczeniowe w nieprzewidywalnym tempie.
- Wnioskowanie, czyli proces wykorzystywania wytrenowanego modelu sztucznej inteligencji do generowania wyników, generuje koszty, zwłaszcza na dużą skalę
- Ceny oparte na tokenach, gdzie firmy płacą w zależności od ilości danych przetwarzanych przez modele AI.
Integracja z istniejącymi systemami
Niewiele firm posiada w pełni autonomiczne systemy. Twoje rozwiązanie AI prawdopodobnie będzie musiało się z nimi łączyć:
- Platformy CRM
- Systemy ERP
- Narzędzia do automatyzacji marketingu
- Niestandardowe zastosowania wewnętrzne
W zależności od środowiska technicznego konieczne może być zaplanowanie budżetu:
- Czas opracowania niestandardowej integracji
- Rozwiązania middleware dla złożonych systemów
- Potencjalne aktualizacje istniejących systemów w celu zapewnienia kompatybilności
Szkolenie personelu i zarządzanie zmianami
Według MIT Sloan Management Review, organizacje wdrażające rozwiązania AI zazwyczaj muszą przeznaczyć 15-20% swojego budżetu na szkolenia i zarządzanie zmianą. Należy wziąć to pod uwagę realistycznie:
- Początkowy spadek produktywności w okresie nauki
- Czas spędzony na formalnych sesjach szkoleniowych
- Potencjalny opór przed nowymi przepływami pracy
- Dokumentacja nowych procesów
Zarządzanie staje się priorytetem nad cięciem kosztów
Wczesne etapy FinOps dotyczyły głównie cięcia kosztów. Firmy zdają sobie jednak sprawę, że po wyeliminowaniu oczywistych nieefektywności, prawdziwa wartość pochodzi z zarządzania: tworzenia polityki, automatyzacji i długoterminowej dyscypliny finansowej.
Optymalizacje to szybkie rozwiązania. Zarządzanie jest tym, co utrzymuje dyscyplinę finansową organizacji na dużą skalę. Jest to różnica między reagowaniem na przekroczenia kosztów a zapobieganiem im w pierwszej kolejności. Zarządzanie oznacza ustanowienie zasad dotyczących wykorzystania chmury, automatyzację kontroli wydatków i zapewnienie, że efektywność kosztowa jest podstawową funkcją biznesową.
Inwestycje w sztuczną inteligencję i wiele chmur komplikują zarządzanie kosztami
Firmy korzystają z połączenia SaaS, chmury publicznej, chmury prywatnej i lokalnych centrów danych. Sprawia to, że zarządzanie kosztami jest znacznie bardziej złożone. Różni dostawcy usług w chmurze mają różne struktury rozliczeń, a prywatne centra danych wymagają początkowych inwestycji z zupełnie innymi modelami kosztów.
Strategie wielochmurowe dodają kolejną warstwę złożoności:
- Przenoszenie danych między chmurami może powodować często pomijane, ale potencjalnie znaczące opłaty wyjściowe
- Obciążenia podzielone między chmurę publiczną i prywatną wymagają starannego zbalansowania, aby uniknąć nadmiarowości i marnowania przepustowości.
- AI dodatkowo komplikuje sprawę: jej wysokie wymagania obliczeniowe sprawiają, że monitorowanie finansów w wielu środowiskach jest jeszcze trudniejsze
Badanie przeprowadzone przez FinOps Foundation wykazało, że 69% firm korzysta z SaaS dla obciążeń AI, podczas gdy 30% inwestuje w prywatne chmury i centra danych. Liczby te pokazują wyraźny trend: firmy wychodzą poza wdrożenia pojedynczej chmury, ale wiele z nich ma trudności z optymalizacją kosztów na wielu platformach.
Nasze zobowiązanie: konkurencyjne koszty subskrypcji przy całkowitej przejrzystości
Oferujemy niezwykle konkurencyjny koszt subskrypcji, znacznie niższy niż średnia rynkowa. Ta niska cena nie jest przynętą, ale wynikiem naszej wydajności operacyjnej i naszego zaangażowania w udostępnianie sztucznej inteligencji wszystkim firmom.
W przeciwieństwie do innych dostawców, którzy ukrywają rzeczywiste wydatki za atrakcyjną ceną początkową, łączymy naszą przystępną subskrypcję z całkowitą przejrzystością:
- Niska miesięczna opłata bez ukrytych kosztów i niespodzianek
- Przejrzysta wielopoziomowa struktura, która utrzymuje przewidywalne koszty nawet przy wzroście.
- Podstawowe szkolenie i wdrożenie wliczone w cenę podstawową
- Hojne limity połączeń API i jasno opublikowane stawki za przekroczenie limitu
- Proste i opłacalne ścieżki aktualizacji zgodnie ze zmieniającymi się potrzebami
.webp)
Ukryte korzyści równoważące koszty
Chociaż ważne jest, aby zrozumieć pełny obraz kosztów, istnieją również "ukryte korzyści", które wiele organizacji odkrywa po wdrożeniu:
Wzrost wydajności międzyfunkcyjnej
Wdrożenia sztucznej inteligencji często przynoszą nieoczekiwane korzyści wykraczające poza pierwotne zastosowanie. Jeden z naszych klientów z branży produkcyjnej początkowo wykorzystywał naszą platformę do optymalizacji zapasów, ale odkrył znaczące usprawnienia w procesie zaopatrzenia jako dodatkową korzyść.
Redukcja zadłużenia technicznego
Nowoczesne rozwiązania SaaS oparte na sztucznej inteligencji często zastępują wiele starszych systemów, eliminując koszty utrzymania i zobowiązania techniczne, które mogą nie pojawić się w początkowej kalkulacji zwrotu z inwestycji.
Analiza konkurencji
Możliwości analityczne platform AI często zapewniają wgląd w trendy rynkowe i pozycję konkurencyjną, za które firmy wcześniej płaciły zewnętrznym konsultantom.
Wnioski i uwagi dla menedżerów
FinOps szybko się zmienia. To, co zaczęło się jako strategia optymalizacji kosztów chmury, staje się obecnie podstawą zarządzania wydatkami SaaS i AI. Firmy, które poważnie traktują FinOps, zwłaszcza w zakresie zarządzania i kontroli kosztów AI, będą miały przewagę konkurencyjną w zarządzaniu swoją cyfrową transformacją.
Kluczowe punkty dla menedżerów:
- FinOps rozszerza się poza chmurę na AI i SaaS: Firmy wdrażają FinOps, aby kontrolować nieprzewidywalne koszty AI i rozprzestrzenianie się SaaS. Liderzy powinni zintegrować FinOps z planowaniem finansowym, aby zapobiec niekontrolowanym wydatkom cyfrowym.
- Zarządzanie kosztami sztucznej inteligencji wymaga nowych strategii: Tradycyjna kontrola kosztów w chmurze nie sprawdza się w przypadku sztucznej inteligencji, która opiera się na drogich procesorach graficznych, cenach opartych na tokenach i zasobochłonnych cyklach szkoleniowych. Menedżerowie muszą wdrożyć specyficzne dla AI monitorowanie kosztów i optymalizację obciążenia, aby uniknąć przekroczeń finansowych.
- Zarządzanie zastępuje cięcie kosztów jako priorytet: optymalizacja kosztów oferuje malejące zyski, podczas gdy długoterminowa kontrola kosztów zależy od zarządzania, automatyzacji i egzekwowania polityki. Liderzy powinni przenieść punkt ciężkości z krótkoterminowych oszczędności na zrównoważoną dyscyplinę finansową.
- Inwestycje w wiele chmur i sztuczną inteligencję zwiększają złożoność: firmy wdrażają sztuczną inteligencję w SaaS, chmurze publicznej i infrastrukturze prywatnej, co utrudnia zarządzanie kosztami. Decydenci muszą przyjąć ujednolicone podejście FinOps we wszystkich środowiskach, aby zapobiec nieefektywności i rosnącym kosztom.
Zrozumienie pełnego obrazu kosztów nie oznacza zniechęcania do przyjęcia sztucznej inteligencji, ale zapewnienie pomyślnego wdrożenia poprzez odpowiednie planowanie. Nasi specjaliści ds. wdrożeń są dostępni, aby pomóc w stworzeniu kompleksowego budżetu, który uwzględnia konkretny kontekst organizacyjny, istniejące systemy i możliwości wewnętrzne.
