Şeffaflık ve sonuç fiyatlandırması kurumsal yapay zekayı nasıl demokratikleştiriyor: Gizli yapay zeka maliyetlerinin sonu

## Moore Yasası'ndan daha hızlı: Yapay zekadaki çarpıcı fiyat düşüşü artık her şeyi değiştiriyor ### Sonuçlara göre sayılar: Yeni bir fiyatlandırma modeli yapay zeka dünyasında nasıl devrim yaratıyor ### Yapay zeka için FinOps: Kontrolsüz maliyetlere son verin – doğru şekilde nasıl optimize edilir ### Herkes için yapay zeka: Yapay zeka artık şirketiniz için neden uygun fiyatlı ### Yapay zeka maliyetleriniz kontrolden çıktı mı? GPU fiyatları ve bulut faturalarının ardındaki gerçek ###

GenAI için FinOps'un mevcut durumu nedir?

Üretken yapay zekânın hızla yaygınlaşması, GenAI için FinOps'u şirketler için kritik bir disiplin haline getirdi. Geleneksel bulut iş yükleri nispeten öngörülebilir maliyet yapılarına sahipken, yapay zekâ uygulamaları maliyet karmaşıklığına yepyeni bir boyut getiriyor. Yapay zekâ maliyetlerinin artmasının temel nedenleri, teknolojinin doğasında yatıyor: Üretken yapay zekâ, işlem yoğunluğu gerektiren bir teknoloji ve işlenen veri miktarıyla birlikte maliyetler katlanarak artıyor.

Yapay zeka modellerinin ek kaynak tüketimi önemli bir husustur. Verileri çalıştırmak ve sorgulamak, bulutta büyük miktarda bilgi işlem kaynağı gerektirir ve bu da bulut maliyetlerini önemli ölçüde artırır. Ayrıca, artan bilgi işlem gücü ve depolama gereksinimleri nedeniyle yapay zeka modellerinin eğitimi son derece kaynak yoğun ve maliyetlidir. Son olarak, yapay zeka uygulamaları uç cihazlar ve bulut sağlayıcıları arasında sık veri aktarımı gerçekleştirir ve bu da ek veri aktarım maliyetlerine neden olur.

Yapay zeka projelerinin deneysel yapısı, zorluğu daha da artırmaktadır. Şirketler genellikle farklı kullanım senaryoları üzerinde denemeler yapar ve bu da aşırı kaynak tahsisine ve dolayısıyla gereksiz harcamalara yol açabilir. Eğitilen ve devreye alınan yapay zeka modellerinin dinamik yapısı nedeniyle, kaynak tüketimini tahmin etmek ve kontrol etmek zordur.

GPU harcamaları ve yapay zeka maliyetlerini anlamak neden bu kadar zor?

GPU harcamaları ve yapay zeka maliyetleri konusunda şeffaflığın olmaması, işletmeler için en büyük zorluklardan birini oluşturmaktadır. Yüksek talep ve artan GPU maliyetleri, şirketleri genellikle maliyetli çoklu bulut mimarileri oluşturmaya zorlamaktadır. Farklı tedarikçilerden gelen çözümlerin bir araya gelmesi, şeffaflığı bozar ve inovasyonu engeller.

Maliyet şeffaflığının eksikliği, özellikle farklı GPU türleri ve bulut sağlayıcıları kullanıldığında belirgindir. Şirketler, şirket içi GPU yatırımları ile bulut tabanlı GPU hizmetleri arasında seçim yapma zorluğuyla karşı karşıyadır. GPU kaynakları, talep üzerine paylaşımlı bir havuz olarak yerel olarak kullanılabilir ve bu sayede yalnızca aralıklı olarak kullanılan özel donanımların maliyetlerinden kaçınılır. Ancak bu durum, maliyet tahsisi ve kontrolünde yeni karmaşıklıklar yaratır.

Yapay zeka uygulamalarındaki değişken maliyetlerin öngörülemezliği temel bir sorundur. Neredeyse her yapay zeka uygulaması, model kullanımına göre ölçeklenen önemli değişken maliyetler doğuran temel modeller üzerine kuruludur. Her API çağrısı ve işlenen her token, bu maliyetlere katkıda bulunarak, temel maliyet yapısında köklü bir değişikliği temsil eder.

Model harcama maliyetleri gerçekte nasıl gelişiyor?

Yapay zeka sektöründeki en dikkat çekici gelişmelerden biri, model çıktı maliyetlerindeki çarpıcı düşüştür. OpenAI CEO'su Sam Altman, belirli bir yapay zeka düzeyini kullanmanın maliyetinin yaklaşık her 12 ayda bir on kat azaldığını bildiriyor. Bu eğilim, her 18 ayda bir iki katına çıkmayı öngören ünlü Moore Yasası'ndan önemli ölçüde daha güçlü.

Maliyet düşüşü, OpenAI modellerinin fiyat gelişimine açıkça yansıyor. GPT-4'ten GPT-40'a kadar, token başına fiyat 2023 başı ile 2024 ortası arasında yaklaşık 150 kat düştü. Bu gelişme, yapay zeka teknolojilerini daha küçük şirketler ve çok çeşitli kullanım alanları için giderek daha erişilebilir hale getiriyor.

Bu sürekli maliyet düşüşünü destekleyen birkaç faktör var. Model geliştiricileri ve çıkarım sağlayıcıları arasındaki rekabet, önemli bir fiyat baskısı yaratıyor. Meta ve diğer şirketlerin açık kaynaklı modelleri artık GPT-4 performansına yaklaşıyor ve bu da rekabeti daha da körüklüyor. Ayrıca, özel yongalar ve ASIC'ler gibi donanım yenilikleri sürekli gelişerek çıkarım maliyetini düşürüyor.

Yapay zeka bağlamında iş yükü optimizasyonu ne anlama geliyor?

Yapay zeka uygulamaları için iş yükü optimizasyonu, geleneksel bulut optimizasyonunun ötesine geçen bütünsel bir yaklaşım gerektirir. Yapay zeka iş yükleri, işlem yoğunluğu ve depolama gereksinimleri açısından önemli ölçüde farklılık gösterebilir; bu da bilgisiz bir yaklaşımı riskli hale getirir ve önemli tahmin hatalarına ve kaynak israfına yol açabilir.

Hesaplama kaynaklarının optimize edilmesi, yapay zeka maliyet optimizasyonunun merkezinde yer alır. Hesaplama maliyetleri, genellikle GenAI operasyonlarındaki en büyük gider kalemidir. GPU, TPU ve CPU'ların doğru boyutlandırılması çok önemlidir: Gecikme ve doğruluk SLO'larını karşılayan en hafif hızlandırıcıyı seçmek çok önemlidir. Daha yüksek bir silikon sınıfına geçişteki her adım, daha iyi bir kullanıcı deneyimi garanti etmeden saatlik maliyetleri 2-10 kat artırır.

GPU kullanım stratejileri, maliyet optimizasyonunda merkezi bir rol oynar. Kullanılmayan watt-saatler, GenAI bütçelerinin sessiz katilidir. Çoklu kiracı ve elastik kümeler, park edilmiş kapasiteyi verime dönüştürür. Havuzlama ve MIG dilimleme, A100/H100 GPU'ların bölümlenmesine ve ad alanı kotalarının uygulanmasına olanak tanır ve bu da genellikle kullanımda %25'ten %60'a bir artışla sonuçlanır.

Sonuç odaklı fiyatlandırma pratikte nasıl işliyor?

Sonuç odaklı fiyatlandırma modelleri, şirketlerin yapay zeka teknolojilerinden para kazanma yaklaşımlarında köklü bir değişimi temsil ediyor. Müşteriler, yazılıma erişim veya kullanım için ödeme yapmak yerine, başarıyla sonuçlanan satış veya destek görüşmeleri – somut sonuçlar için ödeme yapıyorlar.

Bu fiyatlandırma modelleri, yapay zeka sağlayıcıları ve müşterileri arasında doğrudan bir finansal uyum sağlar. Bir sağlayıcı yalnızca çözümü ölçülebilir sonuçlar sağladığında fayda sağladığında, her iki taraf da aynı başarı tanımını paylaşır. McKinsey araştırmasına göre, sonuç odaklı teknoloji fiyatlandırma modellerini kullanan şirketler, sağlayıcı ilişkilerinden %27 daha fazla memnuniyet ve geleneksel fiyatlandırma düzenlemelerine kıyasla %31 daha iyi yatırım getirisi bildiriyor.

Yapay zekâ, sonuç odaklı fiyatlandırma modellerinin etkinleştirilmesinde önemli bir rol oynar. Teknoloji, bu tür modelleri uygulamak için gerekli öngörücü analizleri, otomasyonu ve gerçek zamanlı içgörüleri sağlar. Yapay zekâ sistemleri performansı izleyip ölçebilir ve vaat edilen sonuçların gerçekten elde edilmesini sağlayabilir.

Yapay zeka maliyet optimizasyonunda şeffaflığın rolü nedir?

Şeffaflık, etkili bir yapay zeka maliyet optimizasyonu stratejisinin temelini oluşturur. Kaynak kullanımına dair net bir görünürlük olmadan, şirketler ne yapay zeka projelerinin gerçek maliyetlerini anlayabilir ne de bilinçli optimizasyon kararları alabilirler. Şeffaflık ihtiyacı, yapay zeka geliştirmenin deneysel yapısı ve kaynak gereksinimlerinin öngörülemezliğiyle daha da güçlenmektedir.

Şeffaflığın temel unsurlarından biri, ayrıntılı maliyet takibidir. Şirketlerin, model, kullanım durumu ve iş birimi başına maliyetler hakkında ayrıntılı bilgilere ihtiyacı vardır. Bu, geleneksel bulut maliyet yönetiminin ötesine geçen ve token tüketimi, çıkarım maliyetleri ve eğitim çabası gibi yapay zekaya özgü ölçümleri yakalayabilen özel izleme araçları gerektirir.

Maliyet şeffaflığının uygulanması birkaç temel alanı kapsar. Bunlar arasında, bulut tabanlı yapay zeka hizmetleri için API kullanımını ve token tüketimini izlemek, şirket içi çözümler için GPU kullanımını ve enerji tüketimini izlemek ve maliyetleri belirli projelere ve ekiplere tahsis etmek yer alır. Modern araçlar, maliyet tasarrufu fırsatlarını vurgulayan ve ekiplerin veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olan görsel gösterge panelleri sunar.

Avrupa şirketleri için stratejik bir alternatif olarak bağımsız yapay zeka platformları – Görsel: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: En esnek AI platformu – maliyetleri azaltan, kararlarını artıran ve verimliliği artıran özel yapım çözümler

Bağımsız AI Platformu: Tüm ilgili şirket veri kaynaklarını entegre eder

• Hızlı AI Entegrasyonu: Şirketler için aylar yerine saatler veya günler içinde özel yapım AI çözümleri
• Esnek Altyapı: Bulut tabanlı veya kendi veri merkezinizde barındırma (Almanya, Avrupa, ücretsiz konum seçimi)

• En Yüksek Veri Güvenliği: Hukuk firmalarında kullanmak güvenli kanıttır
• Çok çeşitli şirket veri kaynaklarında kullanın
• Kendi veya çeşitli AI modellerinizin seçimi (DE, AB, ABD, CN)

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Bağımsız yapay zeka platformları ve hiper ölçekleyiciler: Hangi çözüm sizin için doğru?

Şirketler yapay zekanın gizli maliyetlerini nasıl tespit edebilir?

Yapay zekayı uygulayan şirketler için en büyük zorluklardan biri, gizli yapay zeka maliyetleridir. Twilio'dan Zachary Hanif, gizli yapay zeka maliyetlerini iki ana kategoriye ayırıyor: teknik ve operasyonel. Teknik olarak, yapay zeka geleneksel yazılımlardan temelde farklıdır çünkü bir yapay zeka modeli, dünyanın belirli bir andaki durumunu temsil eder ve zamanla daha az alakalı hale gelen verilerle eğitilir.

Geleneksel yazılımlar ara sıra güncellemelerle idare edebilirken, yapay zeka sürekli bakım gerektirir. Her yapay zeka yatırımı, tanımlanmış yeniden eğitim aralıkları, performans değerlendirmesi için ölçülebilir metrikler ve ayarlamalar için tanımlanmış eşikler içeren net bir bakım ve izleme planı gerektirir. Operasyonel olarak, birçok şirket yapay zeka projeleri için net hedefler ve ölçülebilir sonuçların yanı sıra tanımlanmış bir yönetişim ve paylaşımlı altyapıdan yoksundur.

Gizli maliyetlerin belirlenmesi sistematik bir yaklaşım gerektirir. Şirketler öncelikle yapay zeka çözümlerinin uygulanması ve işletilmesiyle ilişkili tüm doğrudan ve dolaylı maliyetleri belirlemelidir. Bunlara yazılım lisansları, uygulama maliyetleri, entegrasyon maliyetleri, çalışan eğitim maliyetleri, veri hazırlama ve temizleme maliyetleri ile sürekli bakım ve destek maliyetleri dahildir.

Yapay zeka yatırımlarının yatırım getirisini ölçmenin zorlukları nelerdir?

Yapay zeka yatırımlarının yatırım getirisini (YG) ölçmek, geleneksel BT yatırımlarının ötesine geçen benzersiz zorluklar sunar. Temel YG formülü – kalsa da (getiri – yatırım maliyeti) / yatırım maliyeti × yüzde 100 – yapay zeka projelerinin bileşenlerini tanımlamak ve ölçmek daha karmaşıktır.

Yapay zekanın faydalarını nicel olarak belirlemek temel bir zorluktur. Otomasyondan kaynaklanan doğrudan maliyet tasarruflarını ölçmek nispeten kolay olsa da, yapay zekanın dolaylı faydalarını ölçmek daha zordur. Bunlar arasında iyileştirilmiş karar kalitesi, artan müşteri memnuniyeti, daha hızlı pazara sunma süresi ve artan inovasyon yer alır. Bu nitel iyileştirmeler önemli bir iş değeri sağlasa da, bunları parasal değerlere dönüştürmek zordur.

Zaman bileşeni bir diğer zorluktur. Yapay zeka projelerinin etkileri genellikle birkaç yıla yayılan uzun vadeli etkilere sahiptir. Örneğin, bir şirket yapay zeka destekli bir müşteri hizmetleri sistemine 50.000 € yatırım yaparak personel maliyetlerinden yıllık 72.000 € tasarruf sağlar. Bu, %44'lük bir yatırım getirisi sağlar ve yaklaşık sekiz ayda kendini amorti eder. Ancak, model kayması, değişen iş gereksinimleri veya teknolojik gelişmeler nedeniyle maliyet-fayda oranı zaman içinde değişebilir.

Kurumsal yapay zekanın demokratikleşmesi nasıl gelişiyor?

Kurumsal yapay zekânın demokratikleşmesi çeşitli düzeylerde gerçekleşmekte ve bu süreç, öncelikle yapay zekâ teknolojilerinin maliyetindeki önemli düşüşle desteklenmektedir. Model maliyetlerinin her yıl on kat azalması, gelişmiş yapay zekâ yeteneklerinin daha geniş bir şirket yelpazesi için erişilebilir olmasını sağlamaktadır. Bu gelişme, küçük ve orta ölçekli işletmelerin daha önce yalnızca büyük şirketlere özgü olan yapay zekâ çözümlerini hayata geçirmesini sağlamaktadır.

Demokratikleşmenin temel itici güçlerinden biri, kullanıcı dostu yapay zeka araçları ve platformlarının erişilebilirliğidir. Küçük işletmeler için yapay zeka araçları, veri bilimcilerinden oluşan bir ekibe ihtiyaç duymadan belirli ihtiyaçları karşılamak üzere tasarlanmış, giderek daha uygun fiyatlı ve kullanıcı dostu hale gelmiştir. Bu gelişme, küçük ekiplerin müşteri taleplerini yanıtlamaktan pazarlama kampanyalarını optimize etmeye kadar kurumsal düzeyde sonuçlar elde etmesini sağlamaktadır.

Bu demokratikleşmenin etkisi büyüktür. Araştırmalar, küçük ve orta ölçekli işletmelerin yapay zekânın hedefli kullanımıyla üretkenliklerini %133'e kadar, ortalama %27 oranında artırabileceğini göstermektedir. Yapay zekâ teknolojilerini halihazırda kullanan şirketler, özellikle insan kaynakları yönetimi ve kaynak planlaması gibi alanlarda fayda sağlamaktadır.

Sürdürülebilir yapay zeka yatırımlarının önemi nedir?

Şirketlerin yapay zeka girişimlerinin hem çevresel etkisini hem de uzun vadeli ekonomik sürdürülebilirliğini göz önünde bulundurması gerektiğinden, sürdürülebilir yapay zeka yatırımları giderek daha önemli hale geliyor. Yapay zeka uygulamalarının enerji tüketimi muazzam boyutlara ulaştı – GPT-3'ün eğitiminin 550 tondan fazla CO₂ ürettiği tahmin ediliyor; bu da 100'den fazla aracın yıllık CO₂ emisyonuna denk geliyor. 2030 yılına kadar Avrupa'daki veri merkezlerinin enerji talebinin 150 terawatt saate, yani toplam Avrupa elektrik tüketiminin yaklaşık yüzde beşine yükselmesi bekleniyor.

Yapay zekâ aynı zamanda sürdürülebilir çözümler için önemli fırsatlar da sunuyor. Yapay zekâ, fabrikalardaki enerji tüketimini önemli ölçüde azaltabilir – binaları karbon tasarrufu rotasına sokabilir, gıda israfını azaltabilir veya tarımda gübre kullanımını en aza indirebilir. Yapay zekânın bu ikili doğası – sorunun hem de çözümün bir parçası olması- yapay zekâ yatırımlarına dikkatli bir yaklaşım gerektiriyor.

Sürdürülebilir yapay zeka yatırım stratejileri çeşitli boyutları kapsar. İlk olarak, model sıkıştırma, niceleme ve damıtma gibi teknikler kullanılarak enerji açısından verimli yapay zeka modellerinin geliştirilmesi. İkinci olarak, yapay zeka sistemlerinin eğitimi ve işletimi için yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanılması. Üçüncü olarak, tüm yapay zeka geliştirme ve uygulama süreçlerine rehberlik eden Yeşil Yapay Zeka İlkelerinin uygulanması.

Sonuç fiyatlandırması iş modellerini nasıl etkiler?

Sonuç odaklı fiyatlandırma, sağlayıcılar ve müşteriler arasındaki risk-ödül dağılımını yeniden tanımlayarak geleneksel iş modellerinde devrim yaratıyor. Yapay zekâ, statik, koltuk bazlı fiyatlandırma modellerinden dinamik, sonuç odaklı fiyatlandırma yapılarına geçişi hızlandırıyor. Bu modelde, sağlayıcılara yalnızca değer sunduklarında ödeme yapılıyor ve bu da şirketler ve müşteriler için teşvikleri uyumlu hale getiriyor.

Dönüşüm üç temel alanda belirginleşiyor. İlk olarak, yazılım emeğe dönüşüyor: Yapay zekâ, bir zamanlar tamamen hizmet sektöründe faaliyet gösteren işletmeleri ölçeklenebilir yazılım çözümlerine dönüştürüyor. Müşteri desteği, satış, pazarlama veya arka ofis finansal – – insan emeği gerektiren geleneksel hizmetler artık otomatikleştirilebiliyor ve yazılım ürünleri olarak paketlenebiliyor.

İkincisi, kullanıcı koltuk sayısı artık yazılımın atomik birimi değil. Örneğin, yapay zeka müşteri desteğinin büyük bir kısmını ele geçirebilirse, şirketler önemli ölçüde daha az insan destek temsilcisine ve dolayısıyla daha az yazılım lisansına ihtiyaç duyacaktır. Bu durum, yazılım şirketlerini fiyatlandırma modellerini temelden yeniden düşünmeye ve bunları yazılımlarına erişen kişi sayısıyla değil, sundukları sonuçlarla uyumlu hale getirmeye zorlar.

Ölçülebilir ROI metriklerinin rolü nedir?

Ölçülebilir yatırım getirisi (YG) metrikleri, başarılı yapay zeka yatırım stratejilerinin temelini oluşturur ve şirketlerin yapay zeka girişimlerinin gerçek değerini ölçmelerini sağlar. Kesin bir yatırım getirisi (YG) hesaplaması için belirli temel performans göstergelerinin (KPI'lar) tanımlanması çok önemlidir. Önemli KPI'lar arasında, yapay zeka uygulamasından önce ve sonra birim başına maliyet yer alır ve maliyetlerde önemli bir azalma, olumlu bir YG'nin güçlü bir göstergesidir.

Otomatik süreçlerle sağlanan zaman tasarrufu, yatırım getirisine doğrudan etki edebilir ve bu tasarruf paraya çevrilebilir. Hata oranlarının azaltılması ve kalitenin iyileştirilmesi de müşteri memnuniyetini artırıp uzun vadeli müşteri sadakatini güçlendirdiği için yatırım getirisi üzerinde dolaylı bir etkiye sahiptir. Ayrıca, çalışanların yapay zeka çözümlerini ne ölçüde kullandıkları ve bunun verimlilikleri üzerindeki etkisi ölçülmelidir.

Pratik bir örnek, yatırım getirisi hesaplamasını göstermektedir: Bir şirket, satış iletişim merkezi için bir yapay zeka çözümüne 100.000 € yatırım yapar. Bir yıl sonra, potansiyel müşteriden satışa dönüşüm oranı yüzde beş artarak 150.000 € ek gelir elde edilir. Satış personeli verimliliği yüzde on artar ve bu da personel maliyetlerinde 30.000 € tasarruf sağlar. Nitelikli potansiyel müşteri başına maliyet yüzde 20 azalarak 20.000 € pazarlama tasarrufu sağlanır. Toplam fayda 200.000 €'dur ve bu da yüzde 100 yatırım getirisi sağlar.

Tüm Şirket Konuları için Bağımsız ve Veriler Çapraz Kaynak Çapında Bir AI Platformunun Entegrasyonu – Resim: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: En esnek AI platformu – maliyetleri azaltan, kararlarını artıran ve verimliliği artıran özel yapım çözümler

Bağımsız AI Platformu: Tüm ilgili şirket veri kaynaklarını entegre eder

• Bu AI platformu tüm belirli veri kaynaklarıyla etkileşime girer
  • SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ve diğer birçok veri yönetim sisteminden
• Hızlı AI Entegrasyonu: Şirketler için aylar yerine saatler veya günler içinde özel yapım AI çözümleri
• Esnek Altyapı: Bulut tabanlı veya kendi veri merkezinizde barındırma (Almanya, Avrupa, ücretsiz konum seçimi)

• En Yüksek Veri Güvenliği: Hukuk firmalarında kullanmak güvenli kanıttır
• Çok çeşitli şirket veri kaynaklarında kullanın
• Kendi veya çeşitli AI modellerinizin seçimi (DE, AB, ABD, CN)

AI platformumuzun çözdüğü zorluklar

• Geleneksel AI çözümlerinin doğruluğu eksikliği
• Hassas verilerin veri koruması ve güvenli yönetimi
• Bireysel AI gelişiminin yüksek maliyetleri ve karmaşıklığı
• Nitelikli AI eksikliği
• AI'nın mevcut BT sistemlerine entegrasyonu

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Tüm şirket konuları için bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında AI platformunun yapay zeka entegrasyonu

Şirketler yapay zeka için FinOps stratejisini nasıl geliştirebilir?

Yapay Zeka için etkili bir FinOps stratejisi geliştirmek, hem geleneksel bulut FinOps prensiplerini hem de yapay zekaya özgü zorlukları kapsayan yapılandırılmış, sekiz adımlı bir yaklaşım gerektirir. İlk adım, finans, teknoloji, işletme ve ürün fonksiyonlarını kapsayan disiplinlerarası bir ekip oluşturarak güçlü bir temel oluşturmaktır. Bu ekip, yapay zeka iş yüklerinin benzersiz yönlerini anlamak ve yönetmek için yakın bir şekilde birlikte çalışmalıdır.

İkinci adım, kapsamlı görünürlük ve izleme sistemlerinin uygulanmasına odaklanır. Yapay zeka iş yükleri, geleneksel bulut ölçümlerinin ötesine geçen ve token tüketimi, model performansı ve çıkarım maliyetleri gibi yapay zekaya özgü ölçümleri içeren özel izleme gerektirir. Bu ayrıntılı görünürlük, şirketlerin maliyet etkenlerini ve optimizasyon fırsatlarını belirlemesini sağlar.

Üçüncü adım, maliyet dağılımı ve hesap verebilirliğin uygulanmasıdır. Yapay zeka projeleri, finansal hesap verebilirliğin sağlanması için açıkça tanımlanmış iş birimlerine ve ekiplere atanmalıdır. Dördüncü adım, beklenmedik maliyet artışlarını önlemek için harcama limitleri, kotalar ve anormallik tespiti de dahil olmak üzere bütçelerin ve harcama kontrollerinin oluşturulmasını içerir.

Maliyet düşürmenin yeni iş modelleri üzerinde nasıl bir etkisi var?

Yapay zeka teknolojilerinin maliyetindeki yıllık – – önce ekonomik olarak uygulanabilir olmayan tamamen yeni iş modellerine ve kullanım örneklerine kapı açıyor. OpenAI'dan Sam Altman, bu gelişmenin, ekonominin hemen hemen her sektörüne nüfuz eden ve iyi ölçeklenen önemli bir bilimsel keşif – transistörün piyasaya sürülmesine benzer bir ekonomik dönüşüm potansiyeli taşıdığını düşünüyor.

Maliyetlerin düşürülmesi, şirketlerin yapay zeka yeteneklerini daha önce çok pahalı oldukları alanlara entegre etmelerini sağlar. Daha düşük fiyatlar, kullanımın önemli ölçüde artmasına yol açarak verimli bir döngü yaratır: Daha yüksek kullanım, teknolojiye daha fazla yatırım yapılmasını haklı çıkarır ve daha da düşük maliyetlere yol açar. Bu dinamik, gelişmiş yapay zeka yeteneklerine erişimi demokratikleştirir ve daha küçük şirketlerin daha büyük rakipleriyle rekabet etmesini sağlar.

Altman, yapay zekânın zekâ ve işçilik maliyetlerini düşürmesiyle birçok ürünün fiyatının önemli ölçüde düşeceğini öngörüyor. Ancak aynı zamanda, lüks malların ve arazi gibi bazı sınırlı kaynakların fiyatları daha da önemli ölçüde artabilir. Bu kutuplaşma, şirketlerin stratejik olarak değerlendirebilecekleri yeni pazar dinamikleri ve iş fırsatları yaratıyor.

Yapay zeka maliyet optimizasyonunun geleceği nasıl görünüyor?

Yapay zeka maliyet optimizasyonunun geleceği, birleşen çeşitli trendler tarafından şekillendiriliyor. Yapay zeka destekli bulut maliyet yönetimi, giderleri halihazırda %30'a kadar azaltabiliyor ve gerçek zamanlı içgörüler ile verimli kaynak tahsisi sağlıyor. Bu gelişme, makine öğreniminin maliyet optimizasyon araçlarına entegrasyonuyla daha da hızlanacak.

Önemli bir trend, daha akıllı satın alma önerileri ve maliyet şeffaflığı araçlarının geliştirilmesidir. AWS ve diğer bulut sağlayıcıları, daha iyi içgörüler ve öneriler sunmak için maliyet yönetimi araçlarını sürekli olarak geliştirmektedir. Örneğin, AWS'nin öneri aracı, geçmiş tüketime göre en uygun satın alma seçeneklerini belirleyerek maliyet tasarrufu stratejilerinin proaktif olarak planlanmasını kolaylaştırır.

Gelecekte, yapay zeka maliyet metriklerinin daha fazla standartlaştırılması da bekleniyor. FOCUS (FinOps Açık Maliyet ve Kullanım Spesifikasyonu) 1.0'ın geliştirilmesi, şirketlerin maliyet ve kullanım verilerini tek tip bir formatta dışa aktarmasını sağlıyor. Bu, bulut harcamalarının analizini ve optimizasyon fırsatlarının belirlenmesini önemli ölçüde kolaylaştırıyor.

Teknolojik evrimin maliyetleri düşürmedeki rolü nedir?

Yapay zeka sektöründeki maliyetlerin çarpıcı biçimde düşmesinde, temel teknolojilerin sürekli gelişimi önemli bir rol oynuyor. Amazon'un Inferentia gibi özel çipler ve ASIC'ler ile Groq gibi yeni oyuncular sayesinde önemli donanım yenilikleri maliyetleri düşürüyor. Bu çözümler henüz geliştirme aşamasında olsa da, hem fiyat hem de hız açısından önemli iyileştirmeler gösteriyorlar.

Amazon, Inferentia örneklerinin benzer Amazon EC2 seçeneklerine kıyasla 2,3 kata kadar daha yüksek verimlilik ve çıkarım başına %70'e kadar daha düşük maliyet sağladığını bildiriyor. Aynı zamanda, yazılım tarafındaki verimlilik sürekli olarak artıyor. Çıkarım iş yükleri ölçeklendikçe ve yapay zeka alanında daha fazla yetenek istihdam edildikçe, GPU'lar daha verimli kullanılıyor ve bu da ölçek ekonomisi ve yazılım optimizasyonları sayesinde daha düşük çıkarım maliyetleri sağlıyor.

Özellikle önemli bir husus, daha küçük ama daha akıllı modellerin yükselişidir. Meta'nın Llama 3 8B modeli, bir yıl önce piyasaya sürülen Llama 2 70B modeliyle temelde aynı performansı göstermektedir. Bir yıl içinde, parametre boyutunun neredeyse onda biri kadar küçük ve aynı performansa sahip bir model yaratıldı. Damıtma ve nicemleme gibi teknikler, giderek daha yetenekli ve kompakt modeller oluşturmayı mümkün kılmaktadır.

Demokratikleşme rekabet ortamını nasıl etkiliyor?

Yapay zeka teknolojilerinin demokratikleşmesi, rekabet ortamını kökten değiştiriyor ve her ölçekten şirket için yeni fırsatlar yaratıyor. Yapay zeka modellerinin sürekli maliyet düşüşü, daha küçük şirketlerin daha önce yalnızca önemli BT bütçelerine sahip büyük şirketlerin kullanımına açık olan teknolojilerden yararlanmasını sağlıyor. Bu gelişme, yenilikçi fikirlerin ve uygulamaların salt finansal kaynaklardan daha önemli hale geldiği eşit rekabet koşullarını sağlıyor.

Etkiler şimdiden ölçülebilir: Küçük ve orta ölçekli işletmeler, yapay zekanın hedefli kullanımıyla üretkenliklerini %133'e kadar artırabilir. Bu üretkenlik kazanımları, daha küçük şirketlerin geleneksel olarak dezavantajlı oldukları alanlarda daha büyük rakipleriyle rekabet etmelerini sağlar. Yapay zeka destekli otomasyon, rutin görevleri devralır ve stratejik girişimler için değerli zaman kazandırır.

Demokratikleşme, yapay zekâ hizmetleri pazarının parçalanmasına da yol açıyor. Bir zamanlar birkaç büyük sağlayıcı pazara hakimken, artık belirli sektörler ve kullanım durumları için çok sayıda özel çözüm ortaya çıkıyor. Bu çeşitlenme, şirketler için daha fazla seçenek yaratıyor ve rekabet yoluyla inovasyonu teşvik ediyor. Aynı zamanda, farklı yapay zekâ araçlarının entegrasyonu ve birlikte çalışabilirliğin sağlanması konusunda yeni zorluklar ortaya çıkıyor.

Şirketler için hangi stratejik öneriler ortaya çıkıyor?

Yapay zeka maliyet devriminden yararlanmak isteyen şirketler için çeşitli stratejik zorunluluklar ortaya çıkıyor. İlk olarak, şirketler geleneksel bulut maliyet yönetiminin ötesine geçen kapsamlı bir yapay zeka FinOps stratejisi geliştirmelidir. Bu, yapay zeka iş yüklerinin benzersiz özelliklerini ele alan özel ekipler, araçlar ve süreçler gerektirir.

İkinci olarak, şirketler yapay zeka yatırımlarının temel ilkesi olarak şeffaflığı sağlamalıdır. Maliyetler, performans ve iş değeri konusunda net bir görünürlük olmadan bilinçli kararlar alınamaz. Bu da yapay zekaya özgü ölçümleri yakalayıp görüntüleyebilen izleme araçlarına, gösterge panellerine ve raporlama sistemlerine yatırım yapılmasını gerektirir.

Üçüncüsü, şirketler yapay zeka çözümlerini değerlendirirken ve tedarik ederken sonuç odaklı yaklaşımları tercih etmelidir. Teknoloji özelliklerine para ödemek yerine, sağlayıcıları ölçülebilir iş sonuçlarına göre değerlendirmeli ve ödüllendirmelidirler. Bu, daha iyi teşvik uyumu sağlar ve yapay zeka yatırımlarının riskini azaltır.

Dördüncüsü, şirketler yapay zeka yatırımlarının uzun vadeli sürdürülebilirliğini göz önünde bulundurmalıdır. Bu, hem enerji tasarruflu modeller ve yeşil veri merkezleri aracılığıyla ekolojik sürdürülebilirliği hem de sürekli optimizasyon ve değişen maliyet yapılarına uyum yoluyla ekonomik sürdürülebilirliği içerir.

Beşincisi, şirketler yapay zekanın demokratikleşmesini stratejik bir fırsat olarak görmelidir. Küçük şirketler artık bir zamanlar aşırı pahalı olan yapay zeka yeteneklerini uygulayabilirken, daha büyük şirketler yapay zeka girişimlerini yeni alanlara ve kullanım örneklerine genişletebilir. Bu gelişme, rekabet stratejilerinin yeniden değerlendirilmesini ve farklılaşma ve değer yaratma için yeni fırsatların belirlenmesini gerektirir.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

AI stratejisinin yaratılması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazlasını bulabilirsiniz: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus