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

## Быстрее, чем закон Мура: Резкое падение цен на ИИ меняет все ### Оплата по результатам: Как новая модель ценообразования революционизирует мир ИИ ### Финансовые операции для ИИ: Больше никаких неконтролируемых затрат – как правильно оптимизировать ### ИИ для всех: Почему искусственный интеллект становится доступным для вашей компании ### Ваши затраты на ИИ вышли из-под контроля? Правда о ценах на графические процессоры и счетах за облачные услуги ###

Что подразумевается под текущим состоянием FinOps для GenAI?

Стремительный рост генеративного искусственного интеллекта сделал FinOps для GenAI критически важной дисциплиной для бизнеса. В то время как традиционные облачные рабочие нагрузки имеют относительно предсказуемую структуру затрат, приложения ИИ вводят совершенно новый уровень волатильности затрат. Основные причины роста стоимости ИИ кроются в самой природе технологии: генеративный ИИ требует больших вычислительных ресурсов, и затраты экспоненциально возрастают с увеличением объема обрабатываемых данных.

Ключевым аспектом является дополнительное потребление ресурсов моделями ИИ. Выполнение и обработка данных требуют значительных вычислительных ресурсов в облаке, что приводит к значительному увеличению затрат на облачные услуги. Кроме того, обучение моделей ИИ чрезвычайно ресурсоемко и дорого из-за возросших требований к вычислительной мощности и объему памяти. Наконец, приложения ИИ часто передают данные между периферийными устройствами и облачными провайдерами, что влечет за собой дополнительные затраты на передачу данных.

Экспериментальный характер проектов в области ИИ усугубляет проблему. Компании часто экспериментируют с различными вариантами использования, что может привести к перераспределению ресурсов и, как следствие, к ненужным расходам. Из-за динамического характера обучения и развертывания моделей ИИ, потребление ресурсов трудно предсказать и контролировать.

Почему так сложно понять затраты на использование графических процессоров и стоимость искусственного интеллекта?

Отсутствие прозрачности в отношении расходов на графические процессоры и затраты на ИИ является одной из самых больших проблем, стоящих перед бизнесом. Высокий спрос и растущие цены на графические процессоры часто вынуждают компании создавать дорогостоящие мультиоблачные архитектуры. Разрозненные решения от разных поставщиков снижают прозрачность и подавляют инновации.

Отсутствие прозрачности затрат особенно заметно при использовании различных типов графических процессоров и облачных провайдеров. Компании сталкиваются с проблемой выбора между локальными инвестициями в графические процессоры и облачными сервисами для работы с ними. Локальные ресурсы графических процессоров доступны локально в виде общего пула по запросу, что позволяет избежать затрат на выделенное, но используемое лишь периодически специализированное оборудование. Однако это создает новые сложности в распределении и контроле затрат.

Ключевая проблема заключается в непредсказуемости переменных издержек в приложениях ИИ. Практически каждое приложение ИИ опирается на базовые модели, которые влекут за собой значительные переменные издержки, масштабируемые в зависимости от использования модели. Каждый вызов API и каждый обработанный токен вносят свой вклад в эти издержки, коренным образом изменяя базовую структуру затрат.

Как на самом деле меняются расходы, указанные в модели?

Одним из наиболее примечательных событий в индустрии ИИ является резкое снижение затрат на разработку моделей. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман сообщает, что стоимость использования ИИ определенного уровня снижается примерно в десять раз каждые 12 месяцев. Эта тенденция значительно сильнее, чем предсказывает закон Мура, который прогнозирует удвоение стоимости каждые 18 месяцев.

Снижение стоимости отчетливо видно на примере динамики цен моделей OpenAI. Цена за токен снизилась примерно в 150 раз в период с начала 2023 года по середину 2024 года, начиная с GPT-4 до GPT-4o. Это делает технологии искусственного интеллекта все более доступными для небольших компаний и широкого спектра применений.

Снижение затрат обусловлено несколькими факторами. Конкуренция между разработчиками моделей и поставщиками услуг по выводу результатов создает значительное ценовое давление. Модели с открытым исходным кодом от Meta и других компаний теперь достигают производительности GPT-4, что еще больше усиливает конкуренцию. Кроме того, постоянно совершенствуются аппаратные инновации, такие как специализированные чипы и ASIC, что снижает стоимость вывода результатов.

Что означает оптимизация рабочей нагрузки в контексте искусственного интеллекта?

Оптимизация рабочих нагрузок для приложений ИИ требует целостного подхода, выходящего за рамки традиционной оптимизации облачных вычислений. Вычислительная интенсивность и требования к памяти для рабочих нагрузок ИИ могут значительно различаться, что делает необоснованный подход рискованным и потенциально может привести к существенным ошибкам прогнозирования и нерациональному расходованию ресурсов.

Оптимизация вычислительных ресурсов имеет центральное значение для оптимизации затрат в сфере ИИ. Вычислительные затраты, как правило, являются самой большой статьей расходов в операциях GenAI. Правильный подбор размеров графических процессоров (GPU), тензорных процессоров (TPU) и центральных процессоров (CPU) имеет решающее значение: цель состоит в выборе наиболее легкого ускорителя, который при этом соответствует требованиям к задержке и точности (SLO). Каждый шаг к более высокому классу микросхем увеличивает почасовые затраты в 2-10 раз, не гарантируя при этом лучшего пользовательского опыта.

Стратегии использования графических процессоров играют центральную роль в оптимизации затрат. Неиспользованные ватт-часы — это тихий убийца бюджетов GenAI. Многопользовательский режим и эластичные кластеры преобразуют простаивающие мощности в пропускную способность. Объединение ресурсов и сегментирование MIG позволяют разделять графические процессоры A100/H100 и устанавливать квоты в пространствах имен, что обычно приводит к увеличению использования с 25 до 60 процентов.

Как на практике работает модель ценообразования, основанная на результатах?

Модели ценообразования, основанные на результатах, представляют собой фундаментальный сдвиг в том, как компании думают о монетизации технологий искусственного интеллекта. Вместо оплаты за доступ к программному обеспечению или его использование, клиенты платят за ощутимые результаты — такие как успешно решенные вопросы по продажам или обращению в службу поддержки.

Эти модели ценообразования создают прямую финансовую связь между поставщиками ИИ и их клиентами. Когда поставщик получает выгоду только в том случае, если его решение приносит измеримые результаты, обе стороны разделяют одно и то же определение успеха. Согласно исследованию McKinsey, компании, использующие модели ценообразования, основанные на результатах, сообщают о 27-процентном повышении удовлетворенности отношениями с поставщиками и 31-процентном увеличении рентабельности инвестиций по сравнению с традиционными ценовыми соглашениями.

Искусственный интеллект играет решающую роль в реализации моделей ценообразования, ориентированных на результат. Эта технология обеспечивает прогнозную аналитику, автоматизацию и получение информации в режиме реального времени, необходимые для внедрения таких моделей. Системы ИИ могут отслеживать и измерять производительность и гарантировать, что обещанные результаты действительно будут достигнуты.

Какова роль прозрачности в оптимизации затрат на ИИ?

Прозрачность — основа любой эффективной стратегии оптимизации затрат на ИИ. Без четкого понимания использования ресурсов компании не могут ни оценить истинные затраты на свои проекты в области ИИ, ни принять обоснованные решения по оптимизации. Необходимость прозрачности еще больше подчеркивается экспериментальным характером разработки ИИ и непредсказуемостью потребностей в ресурсах.

Ключевым элементом прозрачности является детальное отслеживание затрат. Компаниям необходима подробная информация о затратах по каждой модели, каждому варианту использования и каждому бизнес-подразделению. Для этого требуются специализированные инструменты мониторинга, которые выходят за рамки традиционного управления затратами на облачные сервисы и могут собирать специфические для ИИ показатели, такие как потребление токенов, затраты на вывод результатов и трудозатраты на обучение.

Внедрение прозрачности затрат охватывает несколько ключевых областей. К ним относятся отслеживание использования API и потребления токенов для облачных сервисов ИИ, мониторинг использования графических процессоров и энергопотребления для локальных решений, а также распределение затрат по конкретным проектам и командам. Современные инструменты предлагают визуальные панели мониторинга, которые иллюстрируют возможности экономии средств и помогают командам принимать решения на основе данных.

Ki-GameChanger: наиболее гибкие решения AI-Tailor, 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 издержки, связанные с использованием ИИ?

Скрытые затраты на ИИ — одна из самых больших проблем для компаний, внедряющих искусственный интеллект. Захари Ханиф из Twilio выделяет две основные категории скрытых затрат на ИИ: технические и операционные. С технической точки зрения ИИ принципиально отличается от традиционного программного обеспечения, поскольку модель ИИ отражает состояние мира в определенный момент времени и обучается на данных, которые со временем становятся менее актуальными.

В то время как традиционное программное обеспечение может функционировать с периодическими обновлениями, ИИ требует постоянного обслуживания. Каждые инвестиции в ИИ нуждаются в четком плане обслуживания и контроля с определенными интервалами переобучения, измеримыми ключевыми показателями эффективности (KPI) для оценки производительности и определенными пороговыми значениями для корректировок. В операционном плане многим компаниям не хватает четких целей и измеримых результатов для своих проектов в области ИИ, а также четко определенного управления и общей инфраструктуры.

Выявление скрытых затрат требует систематического подхода. Компаниям следует сначала определить все прямые и косвенные затраты, связанные с внедрением и эксплуатацией решений на основе искусственного интеллекта. К ним относятся лицензии на программное обеспечение, затраты на внедрение, затраты на интеграцию, затраты на обучение сотрудников, подготовка и очистка данных, а также текущие затраты на техническое обслуживание и поддержку.

Какие существуют проблемы при измерении рентабельности инвестиций в ИИ?

Измерение рентабельности инвестиций (ROI) в ИИ представляет собой уникальные проблемы, выходящие за рамки традиционных ИТ-инвестиций. Хотя базовая формула ROI остается неизменной – (Возврат инвестиций – Инвестиционные затраты) / Инвестиционные затраты × 100 процентов – компоненты проектов в области ИИ гораздо сложнее определить и измерить.

Ключевая проблема заключается в количественной оценке преимуществ ИИ. В то время как прямую экономию затрат за счет автоматизации относительно легко измерить, косвенные преимущества ИИ оценить сложнее. К ним относятся улучшение качества принятия решений, повышение удовлетворенности клиентов, ускорение выхода на рынок и повышение инновационности. Эти качественные улучшения, обладающие значительной коммерческой ценностью, сложно перевести в денежный эквивалент.

Временной фактор представляет собой еще одну проблему. Проекты, использующие ИИ, часто имеют долгосрочные последствия, которые длятся несколько лет. Например, компания, инвестирующая 50 000 евро в систему обслуживания клиентов на основе ИИ, может сэкономить 72 000 евро в год на затратах на персонал, что приведет к 44-процентной окупаемости инвестиций и периоду возврата примерно в восемь месяцев. Однако соотношение затрат и выгод может меняться со временем из-за дрейфа модели, меняющихся требований бизнеса или технологических достижений.

Как развивается демократизация корпоративного ИИ?

Демократизация корпоративного ИИ происходит на нескольких уровнях и в значительной степени обусловлена ​​резким снижением стоимости технологий ИИ. Постоянное десятикратное ежегодное снижение стоимости моделей делает передовые возможности ИИ доступными для более широкого круга предприятий. Это развитие позволяет малым и средним предприятиям (МСП) внедрять решения на основе ИИ, которые ранее были доступны только крупным корпорациям.

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

Влияние этой демократизации значительно. Исследования показывают, что малые и средние предприятия (МСП) могут повысить свою производительность до 133 процентов за счет целенаправленного использования ИИ, при этом средний прирост составляет 27 процентов. Компании, уже использующие технологии ИИ, получают особую выгоду в таких областях, как управление человеческими ресурсами и планирование ресурсов.

В чём заключается значение устойчивых инвестиций в искусственный интеллект?

Инвестиции в устойчивый ИИ приобретают все большее значение, поскольку компаниям необходимо учитывать как воздействие на окружающую среду, так и долгосрочную экономическую целесообразность своих инициатив в области ИИ. Энергопотребление приложений ИИ стало огромным — по оценкам, обучение GPT-3 привело к выбросу более 550 тонн CO₂, что сопоставимо с ежегодными выбросами CO₂ более чем 100 автомобилей. К 2030 году ожидается, что потребность в энергии центров обработки данных в Европе вырастет до 150 тераватт-часов, что составит примерно пять процентов от общего потребления электроэнергии в Европе.

В то же время ИИ открывает значительные возможности для устойчивых решений. ИИ может значительно сократить энергопотребление заводов, повысить углеродную эффективность зданий, уменьшить количество пищевых отходов и минимизировать использование удобрений в сельском хозяйстве. Эта двойственная природа ИИ — быть одновременно частью проблемы и частью решения — требует вдумчивого подхода к инвестициям в ИИ.

Стратегии устойчивых инвестиций в ИИ охватывают несколько аспектов. Во-первых, разработка энергоэффективных моделей ИИ с помощью таких методов, как сжатие моделей, квантование и дистилляция. Во-вторых, использование возобновляемых источников энергии для обучения и эксплуатации систем ИИ. В-третьих, внедрение принципов «зеленого» ИИ, которые служат руководством для всей разработки и внедрения ИИ.

Как ценообразование, ориентированное на результат, влияет на бизнес-модели?

Ценообразование, основанное на результате, совершает революцию в традиционных бизнес-моделях, переопределяя распределение риска и вознаграждения между поставщиками и клиентами. Искусственный интеллект способствует переходу от статических моделей ценообразования, основанных на количестве посещений, к динамическим, ориентированным на результат структурам ценообразования. В этой модели поставщики получают оплату только тогда, когда предоставляют ценность, тем самым согласовывая стимулы для компаний и клиентов.

Трансформация очевидна в трех ключевых областях. Во-первых, программное обеспечение становится рабочей силой: ИИ превращает некогда чисто сервисные предприятия в масштабируемые программные продукты. Традиционные услуги, требующие человеческого труда, такие как поддержка клиентов, продажи, маркетинг или финансовое администрирование, теперь могут быть автоматизированы и представлены в виде программных продуктов.

Во-вторых, количество пользовательских мест больше не является атомарной единицей программного обеспечения. Если, например, ИИ сможет обрабатывать значительную часть клиентской поддержки, компаниям потребуется значительно меньше операторов службы поддержки и, следовательно, меньше лицензий на программное обеспечение. Это вынуждает компании-разработчики программного обеспечения коренным образом переосмыслить свои модели ценообразования и привести их в соответствие с результатами, которые они предоставляют, а не с количеством людей, использующих их программное обеспечение.

Какова роль измеримых показателей рентабельности инвестиций?

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

Экономия времени за счет автоматизации процессов напрямую влияет на рентабельность инвестиций, поскольку сэкономленное время можно оценить в денежном эквиваленте. Снижение количества ошибок и повышение качества также косвенно влияют на рентабельность инвестиций, поскольку повышают удовлетворенность клиентов и укрепляют их лояльность в долгосрочной перспективе. Кроме того, следует оценить, насколько широко сотрудники используют решения на основе искусственного интеллекта и как это влияет на их производительность.

Практический пример иллюстрирует расчет рентабельности инвестиций: компания инвестирует 100 000 евро в решение на основе искусственного интеллекта для своего контакт-центра продаж. Через год коэффициент конверсии лидов в продажи увеличивается на пять процентов, что приводит к дополнительной выручке в размере 150 000 евро. Эффективность отдела продаж повышается на десять процентов, что соответствует экономии в размере 30 000 евро на затратах на персонал. Стоимость квалифицированного лида снижается на 20 процентов, что приводит к экономии на маркетинге в размере 20 000 евро. Общая выгода составляет 200 000 евро, что соответствует 100-процентной рентабельности инвестиций.

Ki-GameChanger: наиболее гибкие решения AI-Tailor, 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 компаниям разработать стратегию FinOps для ИИ?

Разработка эффективной стратегии FinOps для ИИ требует структурированного восьмиэтапного подхода, учитывающего как традиционные принципы FinOps в облачной среде, так и специфические проблемы ИИ. Первый шаг — создание прочной основы путем формирования междисциплинарной команды из специалистов в области финансов, технологий, бизнеса и разработки продуктов. Эта команда должна тесно сотрудничать, чтобы понимать и управлять уникальными аспектами рабочих нагрузок ИИ.

Второй этап сосредоточен на внедрении комплексных систем мониторинга и обеспечения прозрачности. Рабочие нагрузки ИИ требуют специализированного мониторинга, выходящего за рамки традиционных облачных метрик и включающего специфические для ИИ показатели, такие как потребление токенов, производительность модели и затраты на вывод. Такая детальная прозрачность позволяет организациям выявлять факторы, влияющие на затраты, и определять возможности для оптимизации.

Третий этап включает в себя распределение затрат и обеспечение подотчетности. Проекты в области ИИ должны быть распределены между четко определенными бизнес-подразделениями и командами для обеспечения финансовой подотчетности. Четвертый этап включает в себя разработку бюджетов и механизмов контроля расходов, в том числе введение лимитов расходов, квот и выявление аномалий для предотвращения неожиданного увеличения затрат.

Какое влияние окажет сокращение затрат на новые бизнес-модели?

Резкое снижение стоимости технологий искусственного интеллекта — в десять раз ежегодно — открывает двери для совершенно новых бизнес-моделей и вариантов использования, которые ранее были экономически нецелесообразны. Сэм Альтман из OpenAI видит в этом потенциал для экономической трансформации, подобной появлению транзистора — крупного научного открытия, которое хорошо масштабируется и проникает практически во все сектора экономики.

Снижение затрат позволяет компаниям интегрировать возможности ИИ в те области, где ранее они были слишком дорогими. Более низкие цены приводят к значительному увеличению использования, создавая позитивный цикл: более широкое использование оправдывает дальнейшие инвестиции в технологию, что приводит к еще более низким затратам. Эта динамика демократизирует доступ к передовым возможностям ИИ и позволяет небольшим компаниям конкурировать с более крупными соперниками.

Альтман прогнозирует, что цены на многие товары резко упадут, поскольку искусственный интеллект снизит затраты на интеллект и рабочую силу. В то же время, однако, цены на предметы роскоши и некоторые ограниченные ресурсы, такие как земля, могут вырасти еще более резко. Эта поляризация создает новую рыночную динамику и возможности для бизнеса, которые компании могут стратегически использовать.

Каким будет будущее оптимизации затрат с помощью ИИ?

Будущее оптимизации затрат с помощью ИИ определяется несколькими сходящимися тенденциями. Управление затратами в облаке на основе ИИ уже сейчас позволяет сократить расходы до 30 процентов и обеспечивает получение информации в режиме реального времени и эффективное распределение ресурсов. Это развитие будет еще больше ускоряться с интеграцией машинного обучения в инструменты оптимизации затрат.

Ключевой тенденцией является разработка более эффективных рекомендаций по закупкам и инструментов обеспечения прозрачности затрат. AWS и другие облачные провайдеры постоянно совершенствуют свои инструменты управления затратами, чтобы предлагать более качественные аналитические данные и рекомендации. Например, инструмент рекомендаций AWS определяет оптимальные варианты закупок на основе данных об историческом потреблении, что способствует заблаговременному планированию стратегий экономии средств.

В будущем также предполагается более строгая стандартизация показателей 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 ресурсы и выявление возможностей для оптимизации.

Какова роль технологической эволюции в снижении затрат?

Непрерывная эволюция базовых технологий играет центральную роль в значительном снижении затрат в индустрии искусственного интеллекта. Значительные инновации в аппаратном обеспечении приводят к снижению стоимости благодаря специализированным чипам и ASIC, таким как Inferentia от Amazon, и новым игрокам, таким как Groq. Хотя эти решения все еще находятся в стадии разработки, они уже демонстрируют существенное улучшение как по цене, так и по скорости.

Компания Amazon сообщает, что её экземпляры Inferentia обеспечивают до 2,3 раз более высокую пропускную способность и до 70 процентов меньшую стоимость выполнения одного инференциального запроса по сравнению с аналогичными вариантами Amazon EC2. Параллельно с этим повышается эффективность программного обеспечения. По мере масштабирования рабочих нагрузок инференции и привлечения большего числа специалистов по ИИ, графические процессоры используются более эффективно, а оптимизация программного обеспечения обеспечивает экономию за счёт масштаба и снижение затрат на инференцию.

Особенно важным аспектом является появление более компактных, но более интеллектуальных моделей. Модель Llama 3 8B от Meta демонстрирует практически те же характеристики, что и модель Llama 2 70B, выпущенная годом ранее. За год была создана модель с размером параметров почти в десять раз меньшим, обеспечивающая при этом ту же производительность. Такие методы, как дистилляция и квантование, позволяют создавать все более функциональные и компактные модели.

Как демократизация влияет на конкурентную среду?

Демократизация технологий искусственного интеллекта коренным образом меняет конкурентную среду и создает новые возможности для компаний всех размеров. Постоянное снижение стоимости моделей ИИ позволяет небольшим компаниям использовать технологии, которые ранее были доступны только крупным корпорациям со значительными ИТ-бюджетами. Это развитие выравнивает условия конкуренции, где инновационные идеи и их внедрение становятся важнее, чем просто финансовые ресурсы.

Результаты уже ощутимы: малые и средние предприятия (МСП) могут повысить свою производительность до 133 процентов за счет целенаправленного использования ИИ. Это повышение производительности позволяет небольшим компаниям конкурировать с более крупными соперниками в тех областях, где они традиционно находились в невыгодном положении. Автоматизация на основе ИИ берет на себя рутинные задачи и высвобождает ценное время для стратегических инициатив.

Демократизация также приводит к фрагментации рынка услуг в области искусственного интеллекта. Если раньше рынок доминировали несколько крупных поставщиков, то сейчас появляется множество специализированных решений для конкретных отраслей и сценариев использования. Эта диверсификация создает больше возможностей для компаний и стимулирует инновации за счет конкуренции. В то же время она создает новые проблемы в интеграции различных инструментов ИИ и обеспечении их совместимости.

Какие стратегические рекомендации можно дать компаниям?

Для компаний, желающих извлечь выгоду из революции в области снижения затрат, связанной с ИИ, возникает несколько стратегических задач. Во-первых, компаниям следует разработать комплексную стратегию FinOps для ИИ, выходящую за рамки традиционного управления затратами на облачные сервисы. Это требует наличия специализированных команд, инструментов и процессов, учитывающих уникальные характеристики рабочих нагрузок ИИ.

Во-вторых, компаниям следует сделать прозрачность основополагающим принципом своих инвестиций в ИИ. Без четкого понимания затрат, производительности и коммерческой ценности невозможно принимать обоснованные решения. Это требует инвестиций в инструменты мониторинга, панели мониторинга и системы отчетности, которые могут собирать и отображать специфические для ИИ показатели.

В-третьих, компаниям следует отдавать предпочтение подходам, ориентированным на результат, при оценке и закупке решений в области ИИ. Вместо оплаты за функции технологии, им следует оценивать и вознаграждать поставщиков на основе измеримых бизнес-результатов. Это обеспечивает лучшее согласование стимулов и снижает риски инвестиций в ИИ.

В-четвертых, компаниям следует учитывать долгосрочную устойчивость своих инвестиций в ИИ. Это включает в себя как экологическую устойчивость за счет энергоэффективных моделей и «зеленых» центров обработки данных, так и экономическую устойчивость за счет непрерывной 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 непомерно дорогими, в то время как крупные компании могут расширять свои инициативы в области ИИ на 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

 

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.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus