Как прозрачность и ценообразование по результатам демократизируют корпоративный ИИ: конец скрытым затратам на ИИ

## Быстрее, чем закон Мура: Резкое падение цен на ИИ теперь меняет всё ### Цифры по результатам: Как новая модель ценообразования меняет мир ИИ ### FinOps для ИИ: Положите конец неконтролируемым расходам – как правильно оптимизировать ### ИИ для всех: Почему искусственный интеллект теперь доступен для вашей компании ### Ваши расходы на ИИ вышли из-под контроля? Правда о ценах на графические процессоры и счетах за облачные вычисления ###

Каково текущее состояние FinOps для GenAI?

Стремительное распространение генеративного искусственного интеллекта сделало FinOps для GenAI критически важной дисциплиной в компаниях. В то время как традиционные облачные рабочие нагрузки имеют относительно предсказуемую структуру затрат, приложения ИИ представляют собой совершенно новый уровень сложности затрат. Основные причины роста затрат на ИИ кроются в самой природе этой технологии: генеративный ИИ требует значительных вычислительных ресурсов, и затраты растут экспоненциально с увеличением объёма обрабатываемых данных.

Ключевым фактором является дополнительное потребление ресурсов моделями ИИ. Выполнение запросов к данным и их обработка требуют больших вычислительных ресурсов в облаке, что приводит к значительному росту расходов на облачные технологии. Более того, обучение моделей ИИ требует чрезвычайно больших ресурсов и затрат из-за возросших требований к вычислительной мощности и объёму хранилища. Кроме того, приложения ИИ часто передают данные между периферийными устройствами и поставщиками облачных услуг, что влечет за собой дополнительные расходы на передачу данных.

Проблема усугубляется экспериментальным характером проектов ИИ. Компании часто экспериментируют с различными вариантами использования, что может привести к избыточному выделению ресурсов и, как следствие, к ненужным расходам. Из-за динамического характера обучения и развертывания моделей ИИ потребление ресурсов сложно прогнозировать и контролировать.

Почему так сложно оценить затраты на GPU и ИИ?

Недостаток прозрачности в отношении расходов на графические процессоры и ИИ представляет собой одну из самых серьёзных проблем для предприятий. Высокий спрос и рост стоимости графических процессоров часто вынуждают компании создавать дорогостоящие многооблачные архитектуры. Разнообразие решений от разных поставщиков снижает прозрачность и препятствует инновациям.

Непрозрачность затрат особенно очевидна при использовании различных типов графических процессоров и облачных провайдеров. Компании сталкиваются с необходимостью выбора между локальными инвестициями в графические процессоры и облачными сервисами. Ресурсы графических процессоров доступны локально в виде общего пула по требованию, что позволяет избежать затрат на выделенное, но лишь периодически используемое специализированное оборудование. Однако это создает новые сложности в распределении и контроле затрат.

Ключевая проблема заключается в непредсказуемости переменных затрат в приложениях ИИ. Практически каждое приложение ИИ построено на базовых моделях, что влечет за собой значительные переменные затраты, масштабируемые по мере использования модели. Каждый вызов API и каждый обработанный токен вносят свой вклад в эти затраты, что представляет собой фундаментальное изменение базовой структуры затрат.

Как на самом деле развиваются расходы на модель?

Одним из самых примечательных достижений в сфере ИИ стало резкое снижение стоимости создания моделей. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман сообщает, что стоимость использования ИИ определённого уровня снижается в десять раз примерно каждые 12 месяцев. Эта тенденция значительно сильнее знаменитого закона Мура, который предсказывает удвоение стоимости каждые 18 месяцев.

Снижение затрат наглядно отражается в динамике цен на модели OpenAI. С начала 2023 года до середины 2024 года, начиная с GPT-4 и заканчивая GPT-4o, цена за токен снизилась примерно в 150 раз. Это развитие делает технологии ИИ более доступными для небольших компаний и широкого спектра применений.

Этому постоянному снижению затрат способствуют несколько факторов. Конкуренция между разработчиками моделей и поставщиками решений для вывода создаёт значительное ценовое давление. Модели с открытым исходным кодом от Meta и других компаний приближаются к производительности GPT-4, что ещё больше усиливает конкуренцию. Более того, аппаратные инновации, такие как специализированные микросхемы и ASIC, постоянно совершенствуются, снижая стоимость вывода.

Что означает оптимизация рабочей нагрузки в контексте ИИ?

Оптимизация рабочей нагрузки для приложений ИИ требует комплексного подхода, выходящего за рамки традиционной облачной оптимизации. Рабочие нагрузки ИИ могут существенно различаться по вычислительной мощности и требованиям к хранилищу, что делает необоснованный подход рискованным и потенциально приводит к значительным ошибкам прогнозирования и неэффективной трате ресурсов.

Оптимизация вычислительных ресурсов лежит в основе оптимизации затрат на ИИ. Вычислительные затраты, как правило, составляют основную часть расходов в операциях GenAI. Правильный выбор мощности графических процессоров, тензорных процессоров и центральных процессоров имеет решающее значение: выбор максимально лёгкого ускорителя, отвечающего требованиям SLO по задержке и точности, является ключевым фактором. Каждый шаг к более высокому классу кристалла увеличивает почасовые затраты в 2–10 раз, не гарантируя при этом улучшения пользовательского опыта.

Стратегии использования графических процессоров играют ключевую роль в оптимизации затрат. Неиспользованные ватт-часы — тихий убийца бюджетов GenAI. Многопользовательские и эластичные кластеры преобразуют запаркованную мощность в пропускную способность. Объединение в пулы и слайсинг MIG позволяют разбивать графические процессоры A100/H100 на разделы и применять квоты пространства имён, что обычно приводит к увеличению использования с 25 до 60 процентов.

Как на практике работает ценообразование на основе результатов?

Модели ценообразования, основанные на результатах, представляют собой фундаментальный сдвиг в подходе компаний к монетизации технологий ИИ. Вместо того, чтобы платить за доступ к программному обеспечению или его использование, клиенты платят за ощутимые результаты – например, за успешное завершение продаж или консультаций в службе поддержки.

Эти модели ценообразования создают прямую финансовую согласованность между поставщиками ИИ и их клиентами. Когда поставщик получает выгоду только от того, что его решение обеспечивает измеримые результаты, обе стороны разделяют одинаковое понимание успеха. Согласно исследованию McKinsey, компании, использующие модели ценообразования технологий, основанные на результатах, сообщают о 27% более высокой удовлетворенности отношениями с поставщиками и 31% более высокой окупаемости инвестиций по сравнению с традиционными схемами ценообразования.

ИИ играет ключевую роль в реализации моделей ценообразования, основанных на результатах. Эта технология обеспечивает предиктивную аналитику, автоматизацию и аналитику в режиме реального времени, необходимые для внедрения таких моделей. Системы ИИ могут отслеживать и измерять эффективность, а также гарантировать достижение обещанных результатов.

Какую роль играет прозрачность в оптимизации затрат на ИИ?

Прозрачность — основа любой эффективной стратегии оптимизации затрат на ИИ. Без чёткого понимания использования ресурсов компании не могут ни оценить истинную стоимость своих проектов ИИ, ни принять обоснованные решения по оптимизации. Необходимость прозрачности усиливается экспериментальным характером разработки ИИ и непредсказуемостью потребностей в ресурсах.

Ключевым элементом прозрачности является детальное отслеживание затрат. Компаниям необходима подробная информация о затратах на каждую модель, каждый вариант использования и каждое бизнес-подразделение. Для этого требуются специализированные инструменты мониторинга, выходящие за рамки традиционного управления расходами в облаке и способные фиксировать специфические для ИИ метрики, такие как потребление токенов, затраты на вывод и затраты на обучение.

Обеспечение прозрачности затрат охватывает несколько ключевых областей. К ним относятся отслеживание использования API и расхода токенов для облачных сервисов ИИ, мониторинг использования графических процессоров и энергопотребления для локальных решений, а также распределение затрат между конкретными проектами и командами. Современные инструменты предлагают визуальные панели, которые отображают возможности экономии средств и помогают командам принимать решения на основе данных.

Независимые платформы ИИ как стратегическая альтернатива для европейских компаний – Изображение: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: наиболее гибкая платформа AI – специальные решения, которые снижают затраты, улучшают свои решения и повышают эффективность

Независимая платформа искусственного интеллекта: интегрирует все соответствующие источники данных компании

• Быстрая интеграция AI: специально разработанные решения для ИИ для компаний в течение нескольких часов или дней вместо месяцев
• Гибкая инфраструктура: облачный или хостинг в вашем собственном центре обработки данных (Германия, Европа, свободный выбор местоположения)

• Самая высокая безопасность данных: использование в юридических фирмах является безопасным доказательством
• Используйте в широком спектре источников данных компании
• Выбор ваших собственных или различных моделей искусственного интеллекта (DE, EU, USA, CN)

Подробнее об этом здесь:

• Независимые ИИ-платформы против гиперскейлеров: какое решение подойдет именно вам?

Как компании могут выявить скрытые затраты на ИИ?

Скрытые затраты на ИИ — одна из самых серьёзных проблем для компаний, внедряющих искусственный интеллект. Закари Ханиф из Twilio выделяет две основные категории скрытых затрат на ИИ: технические и эксплуатационные. Технически ИИ принципиально отличается от традиционного программного обеспечения, поскольку модель ИИ отражает состояние мира в определённый момент времени и обучается на данных, которые со временем становятся менее релевантными.

В то время как традиционное программное обеспечение может обходиться периодическими обновлениями, ИИ требует постоянного обслуживания. Каждая инвестиция в ИИ требует четкого плана обслуживания и мониторинга с определенными интервалами переобучения, измеримыми метриками для оценки эффективности и пороговыми значениями для корректировок. С точки зрения операционной деятельности многим компаниям не хватает четких целей и измеримых результатов для своих проектов ИИ, а также четко определенного управления и общей инфраструктуры.

Выявление скрытых затрат требует системного подхода. Компаниям следует в первую очередь определить все прямые и косвенные расходы, связанные с внедрением и эксплуатацией решений на базе ИИ. К ним относятся лицензии на программное обеспечение, затраты на внедрение, затраты на интеграцию, расходы на обучение сотрудников, расходы на подготовку и очистку данных, а также текущие расходы на обслуживание и поддержку.

Какие проблемы возникают при оценке окупаемости инвестиций в ИИ?

Измерение окупаемости инвестиций (ROI) в ИИ представляет собой уникальную задачу, выходящую за рамки традиционных ИТ-инвестиций. Хотя базовая формула расчёта ROI остаётся – (доходность – стоимость инвестиций) / стоимость инвестиций × 100% – компоненты проектов ИИ сложнее определить и измерить.

Ключевая задача заключается в количественной оценке преимуществ ИИ. Хотя прямую экономию средств за счёт автоматизации измерить относительно легко, косвенные преимущества ИИ оценить сложнее. К ним относятся повышение качества решений, повышение удовлетворенности клиентов, ускорение вывода продукции на рынок и рост инноваций. Хотя эти качественные улучшения имеют значительную бизнес-ценность, их сложно перевести в денежный эквивалент.

Временной фактор представляет собой ещё одну проблему. Проекты ИИ часто имеют долгосрочный эффект, охватывающий несколько лет. Например, компания инвестирует 50 000 евро в систему обслуживания клиентов на базе ИИ, экономя 72 000 евро в год на расходах на персонал. Это обеспечивает рентабельность инвестиций в размере 44% и окупается примерно за восемь месяцев. Однако соотношение затрат и выгод может меняться со временем из-за дрейфа модели, изменения бизнес-требований или развития технологий.

Как развивается демократизация корпоративного ИИ?

Демократизация корпоративного ИИ происходит на нескольких уровнях и обусловлена, прежде всего, резким снижением стоимости ИИ-технологий. Постоянное десятикратное ежегодное снижение стоимости моделей делает передовые возможности ИИ доступными для более широкого круга компаний. Это развитие позволяет малым и средним предприятиям внедрять ИИ-решения, ранее доступные только крупным корпорациям.

Ключевым фактором демократизации является доступность удобных в использовании инструментов и платформ ИИ. Инструменты ИИ для малого бизнеса становятся всё более доступными и удобными в использовании, разработанными для решения конкретных задач без необходимости привлечения команды специалистов по анализу данных. Это развитие позволяет небольшим командам достигать результатов корпоративного уровня, от обработки запросов клиентов до оптимизации маркетинговых кампаний.

Влияние этой демократизации огромно. Исследования показывают, что малые и средние предприятия могут повысить свою производительность до 133% за счёт целенаправленного использования ИИ, при среднем росте в 27%. Компании, уже использующие технологии ИИ, получают особую выгоду в таких областях, как управление персоналом и планирование ресурсов.

Каково значение устойчивых инвестиций в ИИ?

Устойчивые инвестиции в ИИ становятся всё более важными, поскольку компаниям необходимо учитывать как воздействие на окружающую среду, так и долгосрочную экономическую эффективность своих инициатив в этой области. Потребление энергии приложениями ИИ достигло колоссальных размеров – по оценкам, обучение GPT-3 привело к выбросам более 550 тонн CO₂, что сопоставимо с годовыми выбросами CO₂ более 100 автомобилей. Ожидается, что к 2030 году энергопотребление центров обработки данных в Европе вырастет до 150 тераватт-часов, что составляет примерно 5% от общего потребления электроэнергии в Европе.

В то же время ИИ открывает значительные возможности для разработки устойчивых решений. ИИ может значительно снизить потребление энергии на фабриках, направить здания на путь снижения выбросов углерода, сократить пищевые отходы и минимизировать использование удобрений в сельском хозяйстве. Эта двойственная природа ИИ – одновременно и часть проблемы, и часть решения – требует продуманного подхода к инвестициям в ИИ.

Стратегии устойчивого инвестирования в ИИ охватывают несколько направлений. Во-первых, это разработка энергоэффективных моделей ИИ с использованием таких методов, как сжатие моделей, квантизация и дистилляция. Во-вторых, использование возобновляемых источников энергии для обучения и эксплуатации систем ИИ. В-третьих, внедрение принципов «зелёного» ИИ, которые служат руководством для всех этапов разработки и внедрения ИИ.

Как ценообразование, основанное на результате, влияет на бизнес-модели?

Ценообразование, основанное на результатах, меняет традиционные бизнес-модели, переосмысливая распределение риска и вознаграждения между поставщиками и клиентами. Искусственный интеллект способствует переходу от статичных моделей ценообразования, основанных на количестве рабочих мест, к динамическим, основанным на результатах ценовым структурам. В этой модели поставщики получают оплату только за предоставление ценности, что выравнивает стимулы для компаний и клиентов.

Трансформация очевидна в трёх ключевых областях. Во-первых, программное обеспечение становится рабочей силой: ИИ превращает то, что раньше было исключительно сервисными компаниями, в масштабируемые программные решения. Традиционные услуги, требующие человеческого труда – такие как поддержка клиентов, продажи, маркетинг или финансовое администрирование бэк-офиса – теперь можно автоматизировать и оформить в виде программных продуктов.

Во-вторых, количество пользовательских мест больше не является атомарной единицей программного обеспечения. Например, если ИИ сможет взять на себя значительную часть поддержки клиентов, компаниям потребуется значительно меньше сотрудников службы поддержки и, следовательно, меньше лицензий на программное обеспечение. Это вынуждает софтверные компании кардинально пересмотреть свои модели ценообразования и соотнести их с результатами, а не с количеством пользователей, использующих их программное обеспечение.

Какую роль играют измеримые показатели рентабельности инвестиций?

Измеримые показатели рентабельности инвестиций (ROI) составляют основу успешных стратегий инвестирования в ИИ и позволяют компаниям количественно оценить истинную ценность своих инициатив в этой области. Определение конкретных ключевых показателей эффективности (KPI) имеет решающее значение для точного расчёта ROI. Важные KPI включают стоимость единицы продукции до и после внедрения ИИ, причём значительное снижение затрат является весомым показателем положительной рентабельности инвестиций (ROI).

Экономия времени за счёт автоматизации процессов может быть напрямую учтена в окупаемости инвестиций, поскольку сэкономленное время можно монетизировать. Снижение количества ошибок и повышение качества также косвенно влияют на окупаемость инвестиций, поскольку повышают удовлетворенность клиентов и укрепляют их долгосрочную лояльность. Кроме того, необходимо оценивать степень использования сотрудниками решений на основе искусственного интеллекта и их влияние на производительность труда.

Практический пример иллюстрирует расчёт рентабельности инвестиций: компания инвестирует 100 000 евро в решение на основе искусственного интеллекта для своего контакт-центра отдела продаж. Через год коэффициент конверсии лидов в продажи увеличивается на пять процентов, что приводит к дополнительному доходу в размере 150 000 евро. Эффективность работы отдела продаж увеличивается на десять процентов, что соответствует экономии расходов на персонал в размере 30 000 евро. Стоимость одного квалифицированного лида снижается на 20 процентов, что приводит к экономии маркетинговых расходов в размере 20 000 евро. Общая выгода составляет 200 000 евро, что обеспечивает рентабельность инвестиций в размере 100 процентов.

Интеграция независимой и перекрестной платформы AI в масштабах для всех вопросов компании – Изображение: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: наиболее гибкая платформа AI – специальные решения, которые снижают затраты, улучшают свои решения и повышают эффективность

Независимая платформа искусственного интеллекта: интегрирует все соответствующие источники данных компании

• Эта платформа ИИ взаимодействует со всеми конкретными источниками данных
  • От SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox и многих других систем управления данными
• Быстрая интеграция AI: специально разработанные решения для ИИ для компаний в течение нескольких часов или дней вместо месяцев
• Гибкая инфраструктура: облачный или хостинг в вашем собственном центре обработки данных (Германия, Европа, свободный выбор местоположения)

• Самая высокая безопасность данных: использование в юридических фирмах является безопасным доказательством
• Используйте в широком спектре источников данных компании
• Выбор ваших собственных или различных моделей искусственного интеллекта (DE, EU, USA, CN)

Проблемы, которые решает наша платформа ИИ

• Отсутствие точности обычных решений ИИ
• Защита данных и безопасное управление конфиденциальными данными
• Высокие затраты и сложность индивидуального развития ИИ
• Отсутствие квалифицированного ИИ
• Интеграция ИИ в существующие ИТ -системы

Подробнее об этом здесь:

• Интеграция AI независимой и перекрестной платформы AI в масштабах источника для всех вопросов компании

Как компании могут разработать стратегию FinOps для ИИ?

Разработка эффективной стратегии FinOps для ИИ требует структурированного подхода из восьми этапов, включающего как традиционные принципы облачных FinOps, так и специфические задачи, связанные с ИИ. Первым шагом является создание прочной основы путем формирования междисциплинарной команды, включающей в себя специалистов по финансам, технологиям, бизнесу и продуктам. Эта команда должна тесно взаимодействовать, чтобы понимать и управлять уникальными аспектами рабочих нагрузок ИИ.

Второй этап направлен на внедрение комплексных систем прозрачности и мониторинга. Рабочие нагрузки ИИ требуют специализированного мониторинга, выходящего за рамки традиционных облачных метрик и включающего специфические для ИИ метрики, такие как потребление токенов, производительность модели и стоимость вывода. Такая детальная прозрачность позволяет компаниям выявлять факторы, влияющие на затраты, и находить возможности для оптимизации.

Третий шаг — внедрение распределения затрат и подотчётности. Проекты ИИ должны быть назначены чётко определённым бизнес-подразделениям и командам для обеспечения финансовой подотчётности. Четвёртый шаг включает в себя разработку бюджетов и контроль расходов, включая внедрение лимитов расходов, квот и выявление отклонений для предотвращения непредвиденного роста затрат.

Какое влияние снижение затрат оказывает на новые бизнес-модели?

Резкое снижение стоимости технологий искусственного интеллекта – в десять раз в год – открывает путь к совершенно новым бизнес-моделям и вариантам использования, которые ранее были экономически невыгодны. Сэм Альтман из OpenAI видит в этом развитии потенциал для экономической трансформации, подобной появлению транзистора – важного научного открытия, которое хорошо масштабируется и проникает практически во все секторы экономики.

Снижение затрат позволяет компаниям интегрировать возможности ИИ в те области, где они ранее были слишком дорогими. Снижение цен приводит к значительному росту использования, создавая замкнутый круг: более широкое использование оправдывает дальнейшие инвестиции в технологию, что приводит к ещё большему снижению затрат. Эта динамика демократизирует доступ к передовым возможностям ИИ и позволяет небольшим компаниям конкурировать с более крупными конкурентами.

Альтман прогнозирует, что цены на многие товары резко снизятся, поскольку ИИ снижает стоимость интеллекта и рабочей силы. Однако в то же время предметы роскоши и некоторые ограниченные ресурсы, такие как земля, могут подорожать ещё сильнее. Эта поляризация создаёт новую динамику рынка и бизнес-возможности, которые компании могут использовать стратегически.

Как выглядит будущее оптимизации затрат на ИИ?

Будущее оптимизации затрат с помощью ИИ определяется несколькими взаимосвязанными тенденциями. Управление затратами в облаке с помощью ИИ уже сегодня позволяет сократить расходы до 30% и обеспечивает аналитику в режиме реального времени и эффективное распределение ресурсов. Это развитие будет и дальше ускоряться благодаря интеграции машинного обучения в инструменты оптимизации затрат.

Ключевой тенденцией является разработка более интеллектуальных рекомендаций по закупкам и инструментов обеспечения прозрачности затрат. AWS и другие поставщики облачных услуг постоянно совершенствуют свои инструменты управления расходами, чтобы предоставлять более точные аналитические данные и рекомендации. Например, инструмент рекомендаций AWS определяет оптимальные варианты закупок на основе истории потребления, что облегчает проактивное планирование стратегий экономии.

В будущем также ожидается более строгая стандартизация метрик затрат на ИИ. Разработка FOCUS (FinOps Open Cost and Usage Specification) 1.0 позволяет компаниям экспортировать данные о затратах и использовании в едином формате. Это значительно упрощает анализ расходов на облачные технологии и выявление возможностей для оптимизации.

Какую роль играет технологическая эволюция в снижении затрат?

Непрерывное развитие базовых технологий играет ключевую роль в радикальном снижении затрат в сфере искусственного интеллекта. Значительные аппаратные инновации способствуют снижению затрат благодаря специализированным чипам и ASIC, таким как Inferentia от Amazon, а также появлению новых игроков, таких как Groq. Хотя эти решения всё ещё находятся в стадии разработки, они уже демонстрируют значительное улучшение как в цене, так и в скорости.

Amazon сообщает, что её экземпляры Inferentia обеспечивают до 2,3 раз более высокую пропускную способность и до 70% более низкую стоимость вывода по сравнению с аналогичными решениями Amazon EC2. При этом эффективность программного обеспечения постоянно повышается. По мере масштабирования рабочих нагрузок вывода и привлечения большего количества специалистов в сфере ИИ, графические процессоры используются более эффективно, что приводит к экономии за счёт масштаба и снижению стоимости вывода за счёт оптимизации программного обеспечения.

Особенно важным аспектом является появление более компактных, но более интеллектуальных моделей. Модель Llama 3 8B от Meta по производительности практически не уступает модели Llama 2 70B, выпущенной годом ранее. В течение года была создана модель с почти в десять раз меньшим размером параметров и такой же производительностью. Такие методы, как дистилляция и квантизация, позволяют создавать всё более производительные и компактные модели.

Как демократизация влияет на конкурентную среду?

Демократизация технологий искусственного интеллекта (ИИ) фундаментально меняет конкурентную среду и создаёт новые возможности для компаний любого размера. Постоянное снижение стоимости моделей ИИ позволяет малым компаниям использовать технологии, которые ранее были доступны только крупным корпорациям со значительными ИТ-бюджетами. Это выравнивает ситуацию, где инновационные идеи и их внедрение становятся важнее чистых финансовых ресурсов.

Эффект уже заметен: малые и средние предприятия могут повысить свою производительность до 133% благодаря целенаправленному использованию ИИ. Этот рост производительности позволяет малым компаниям конкурировать с крупными в областях, где они традиционно были в невыгодном положении. Автоматизация на базе ИИ берёт на себя рутинные задачи и освобождает драгоценное время для стратегических инициатив.

Демократизация также приводит к фрагментации рынка услуг ИИ. Если раньше на рынке доминировали несколько крупных поставщиков, то теперь появляется множество специализированных решений для конкретных отраслей и вариантов использования. Такая диверсификация расширяет возможности компаний и стимулирует инновации благодаря конкуренции. В то же время возникают новые проблемы, связанные с интеграцией различных инструментов ИИ и обеспечением их совместимости.

Какие стратегические рекомендации возникают у компаний?

Перед компаниями, стремящимися извлечь выгоду из революции затрат на ИИ, встаёт ряд стратегических императивов. Во-первых, компаниям следует разработать комплексную стратегию FinOps для ИИ, выходящую за рамки традиционного управления расходами в облаке. Для этого требуются специализированные команды, инструменты и процессы, учитывающие уникальные особенности рабочих нагрузок ИИ.

Во-вторых, компаниям следует сделать прозрачность основным принципом своих инвестиций в ИИ. Без чёткого понимания затрат, производительности и ценности для бизнеса невозможно принимать обоснованные решения. Это требует инвестиций в инструменты мониторинга, информационные панели и системы отчётности, способные собирать и отображать метрики, характерные для ИИ.

В-третьих, при оценке и закупке решений на базе ИИ компаниям следует отдавать предпочтение подходам, ориентированным на результат. Вместо того, чтобы платить за технологические функции, им следует оценивать поставщиков и вознаграждать их на основе измеримых бизнес-результатов. Это способствует лучшей координации стимулов и снижает риски инвестиций в ИИ.

В-четвёртых, компаниям следует учитывать долгосрочную устойчивость своих инвестиций в ИИ. Это включает как экологическую устойчивость за счёт энергоэффективных моделей и экологичных центров обработки данных, так и экономическую устойчивость за счёт постоянной оптимизации и адаптации к меняющейся структуре затрат.

В-пятых, компаниям следует рассматривать демократизацию ИИ как стратегическую возможность. Небольшие компании теперь могут внедрять возможности ИИ, которые ранее были чрезмерно дорогими, в то время как крупные компании могут расширять свои инициативы в области ИИ, охватывая новые области и сценарии использования. Это развитие требует переоценки конкурентных стратегий и выявления новых возможностей для дифференциации и создания ценности.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑ Создание или перестройка стратегии ИИ

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Конрад Вольфенштейн

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Вы можете найти больше по адресу: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus