Як прозорість та ціноутворення на основі результатів демократизують корпоративний штучний інтелект: кінець прихованих витрат на штучний інтелект

## Швидше, ніж закон Мура: Різке падіння цін на штучний інтелект тепер змінює все ### Цифри за результатами: Як нова модель ціноутворення революціонізує світ штучного інтелекту ### FinOps для штучного інтелекту: Покладіть край неконтрольованим витратам – як правильно оптимізувати ### ШІ для всіх: Чому штучний інтелект тепер доступний для вашої компанії ### Чи ваші витрати на ШІ вийшли з-під контролю? Правда про ціни на графічні процесори та рахунки за хмарні технології ###

Який поточний стан FinOps для GenAI?

Вибухове поширення генеративного штучного інтелекту зробило FinOps для GenAI критично важливою дисципліною в компаніях. У той час як традиційні хмарні робочі навантаження мають відносно передбачувану структуру витрат, застосування штучного інтелекту вводять абсолютно новий вимір складності витрат. Основні причини зростання витрат на ШІ криються в природі самої технології: генеративний ШІ є обчислювально ресурсоємним, а витрати зростають експоненціально з обсягом оброблюваних даних.

Ключовим фактором є додаткове споживання ресурсів моделями ШІ. Запуск та запит даних вимагає великої кількості обчислювальних ресурсів у хмарі, що призводить до значного збільшення витрат на хмарні послуги. Крім того, навчання моделей ШІ є надзвичайно ресурсоємним та дорогим через збільшення обчислювальної потужності та вимог до сховища. Зрештою, програми ШІ здійснюють часту передачу даних між периферійними пристроями та хмарними постачальниками, що призводить до додаткових витрат на передачу даних.

Проблема посилюється експериментальним характером проектів штучного інтелекту. Компанії часто експериментують з різними варіантами використання, що може призвести до надмірного виділення ресурсів і, як наслідок, до непотрібних витрат. Через динамічний характер навчання та розгортання моделей штучного інтелекту, споживання ресурсів важко передбачити та контролювати.

Чому витрати на графічний процесор та штучний інтелект так важко зрозуміти?

Відсутність прозорості щодо витрат на графічні процесори та штучний інтелект становить одну з найбільших проблем для підприємств. Високий попит та зростання вартості графічних процесорів часто змушують компанії створювати дорогі багатохмарні архітектури. Різноманітність рішень від різних постачальників погіршує прозорість та перешкоджає інноваціям.

Відсутність прозорості витрат особливо очевидна при використанні різних типів графічних процесорів та хмарних провайдерів. Компанії стикаються з проблемою вибору між інвестиціями в локальні графічні процесори та хмарними сервісами графічних процесорів. Ресурси графічних процесорів доступні локально як спільний пул на вимогу, що дозволяє уникнути витрат на виділене, але лише періодично використовуване спеціалізоване обладнання. Однак це створює нові складнощі в розподілі та контролі витрат.

Ключова проблема полягає в непередбачуваності змінних витрат у застосунках штучного інтелекту. Майже кожен застосунок штучного інтелекту побудований на базових моделях, які несуть значні змінні витрати, що масштабуються залежно від використання моделі. Кожен виклик API та кожен оброблений токен сприяють цим витратам, що представляє фундаментальну зміну в базовій структурі витрат.

Як насправді розвиваються витрати моделі?

Одним із найвизначніших подій у галузі штучного інтелекту є різке зниження витрат на виробництво моделей. Генеральний директор OpenAI Сем Альтман повідомляє, що вартість використання певного рівня штучного інтелекту зменшується в десять разів приблизно кожні 12 місяців. Ця тенденція значно сильніша, ніж відомий закон Мура, який передбачає подвоєння кожні 18 місяців.

Зниження вартості чітко відображається в розвитку цін на моделі OpenAI. Від GPT-4 до GPT-4o ціна за токен впала приблизно в 150 разів між початком 2023 року та серединою 2024 року. Цей розвиток робить технології ШІ все більш доступними для невеликих компаній та широкого кола випадків використання.

Кілька факторів сприяють цьому постійному зниженню витрат. Конкуренція між розробниками моделей та постачальниками логічного виводу створює значний ціновий тиск. Моделі з відкритим кодом від Meta та інших зараз наближаються до продуктивності GPT-4, що ще більше підживлює конкуренцію. Крім того, апаратні інновації, такі як спеціалізовані чіпи та ASIC, постійно вдосконалюються, знижуючи вартість логічного виводу.

Що означає оптимізація робочого навантаження в контексті штучного інтелекту?

Оптимізація робочого навантаження для застосунків штучного інтелекту вимагає цілісного підходу, який виходить за рамки традиційної хмарної оптимізації. Робочі навантаження штучного інтелекту можуть суттєво відрізнятися за інтенсивністю обчислень та вимогами до сховища, що робить необґрунтований підхід ризикованим та потенційно призводить до значних помилок прогнозування та марнування ресурсів.

Оптимізація обчислювальних ресурсів є основою оптимізації витрат на штучний інтелект. Обчислювальні витрати, як правило, є найбільшою статтею витрат в операціях GenAI. Правильний вибір розмірів графічних процесорів, процесорів та центральних процесорів має вирішальне значення: вибір найлегшого прискорювача, який все ще відповідає вимогам щодо затримки та точності, є ключовим. Кожен крок до вищого класу кремнію збільшує погодинні витрати в 2-10 разів, не гарантуючи кращого користувацького досвіду.

Стратегії використання графічних процесорів відіграють центральну роль в оптимізації витрат. Невикористані ват-години – це тихий вбивця бюджетів GenAI. Багатокористувацькі та еластичні кластери перетворюють запарковану потужність на пропускну здатність. Пулінг та MIG-слайсинг дозволяють розділяти графічні процесори A100/H100 та застосовувати квоти простору імен, що зазвичай призводить до стрибка використання з 25 до 60 відсотків.

Як ціноутворення на основі результатів працює на практиці?

Моделі ціноутворення на основі результатів представляють собою фундаментальну зміну в тому, як компанії думають про монетизацію технологій штучного інтелекту. Замість того, щоб платити за доступ до програмного забезпечення або його використання, клієнти платять за відчутні результати – такі як успішно вирішені питання продажів або розмови про підтримку.

Ці моделі ціноутворення створюють пряму фінансову узгодженість між постачальниками штучного інтелекту та їхніми клієнтами. Коли постачальник отримує вигоду лише тоді, коли його рішення забезпечує вимірювані результати, обидві сторони мають однакове визначення успіху. Згідно з дослідженням McKinsey, компанії, які використовують моделі ціноутворення на основі результатів, повідомляють про 27% вищу задоволеність відносинами з постачальниками та на 31% кращу рентабельність інвестицій порівняно з традиційними ціновими домовленостями.

Штучний інтелект відіграє вирішальну роль у впровадженні моделей ціноутворення на основі результатів. Ця технологія забезпечує прогнозну аналітику, автоматизацію та аналітику в режимі реального часу, необхідні для впровадження таких моделей. Системи штучного інтелекту можуть відстежувати та вимірювати ефективність і забезпечувати фактичне досягнення обіцяних результатів.

Яку роль відіграє прозорість в оптимізації витрат на штучний інтелект?

Прозорість є основою будь-якої ефективної стратегії оптимізації витрат на штучний інтелект. Без чіткої видимості використання ресурсів компанії не можуть ні зрозуміти справжні витрати на свої проекти зі штучним інтелектом, ні приймати обґрунтовані рішення щодо оптимізації. Потреба в прозорості підсилюється експериментальним характером розробки штучного інтелекту та непередбачуваністю потреб у ресурсах.

Ключовим елементом прозорості є детальне відстеження витрат. Компаніям потрібна детальна аналітика витрат для кожної моделі, кожного випадку використання та кожного бізнес-підрозділу. Це вимагає спеціалізованих інструментів моніторингу, які виходять за рамки традиційного управління хмарними витратами та можуть фіксувати показники, характерні для штучного інтелекту, такі як споживання токенів, витрати на логічний висновок та зусилля на навчання.

Впровадження прозорості витрат охоплює кілька ключових напрямків. До них належать відстеження використання API та токенів для хмарних сервісів штучного інтелекту, моніторинг використання графічного процесора та споживання енергії для локальних рішень, а також розподіл витрат між конкретними проектами та командами. Сучасні інструменти пропонують візуальні панелі інструментів, які висвітлюють можливості економії коштів та допомагають командам приймати рішення на основі даних.

Незалежні платформи штучного інтелекту як стратегічна альтернатива для європейських компаній – Зображення: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: Найбільш гнучка платформа AI – кременовані рішення, що зменшують витрати, покращують свої рішення та підвищують ефективність

Незалежна платформа AI: інтегрує всі відповідні джерела даних компанії

• Швидка інтеграція AI: індивідуальні рішення AI для компаній у години чи дні замість місяців
• Гнучка інфраструктура: хмарна або хостинг у власному центрі обробки даних (Німеччина, Європа, вільний вибір місця розташування)

• Найвища безпека даних: Використання в юридичних фірмах - це безпечні докази
• Використовуйте в широкому спектрі джерел даних компанії
• Вибір власних або різних моделей AI (DE, EU, США, CN)

Детальніше про це тут:

• Незалежні платформи штучного інтелекту проти гіперскейлерів: яке рішення підходить саме вам?

Як компанії можуть виявити приховані витрати на штучний інтелект?

Приховані витрати на ШІ є однією з найбільших проблем для компаній, що впроваджують штучний інтелект. Закарі Ханіф з Twilio визначає дві основні категорії прихованих витрат на ШІ: технічні та операційні. Технічно ШІ принципово відрізняється від традиційного програмного забезпечення, оскільки модель ШІ відображає стан світу в певний момент часу та навчається на даних, які з часом стають менш актуальними.

У той час як традиційне програмне забезпечення може обходитися періодичними оновленнями, штучний інтелект вимагає постійного обслуговування. Кожна інвестиція у штучний інтелект вимагає чіткого плану обслуговування та моніторингу з визначеними інтервалами перенавчання, вимірюваними показниками для оцінки ефективності та визначеними порогами для коригувань. З операційної точки зору, багатьом компаніям бракує чітких цілей та вимірюваних результатів для своїх проектів ШІ, а також чітко визначеного управління та спільної інфраструктури.

Виявлення прихованих витрат вимагає системного підходу. Компанії повинні спочатку визначити всі прямі та непрямі витрати, пов'язані з впровадженням та експлуатацією рішень штучного інтелекту. До них належать ліцензії на програмне забезпечення, витрати на впровадження, витрати на інтеграцію, витрати на навчання співробітників, підготовку та очищення даних, а також витрати на постійне обслуговування та підтримку.

Які труднощі виникають у вимірюванні рентабельності інвестицій у штучний інтелект?

Вимірювання рентабельності інвестицій (ROI) у штучний інтелект створює унікальні проблеми, які виходять за рамки традиційних інвестицій у ІТ. Хоча базова формула ROI залишається – — (рентабельність – інвестиційні витрати) / інвестиційні витрати × 100 відсотків – компоненти проектів ШІ складніше визначити та виміряти.

Ключова проблема полягає в кількісній оцінці переваг штучного інтелекту. Хоча пряму економію коштів від автоматизації відносно легко виміряти, непрямі переваги штучного інтелекту важче зафіксувати. До них належать покращення якості рішень, підвищення задоволеності клієнтів, швидший вихід на ринок та активізація інновацій. Хоча ці якісні покращення мають значну бізнес-цінність, їх важко перевести в грошовий вираз.

Часовий компонент створює ще одну проблему. Проєкти штучного інтелекту часто мають довгостроковий ефект, який триває кілька років. Наприклад, компанія інвестує 50 000 євро в систему обслуговування клієнтів на базі штучного інтелекту, що щорічно заощаджує 72 000 євро на витратах на персонал. Це призводить до рентабельності інвестицій у розмірі 44 відсотки та окуповується приблизно за вісім місяців. Однак співвідношення витрат і вигод може змінюватися з часом через зміни в моделі, зміну бізнес-вимог або технологічний розвиток.

Як розвивається демократизація корпоративного штучного інтелекту?

Демократизація корпоративного штучного інтелекту відбувається на кількох рівнях і зумовлена, головним чином, різким зниженням вартості технологій штучного інтелекту. Постійне десятикратне щорічне зниження вартості моделей робить передові можливості штучного інтелекту доступними для ширшого кола компаній. Цей розвиток дозволяє малим і середнім підприємствам впроваджувати рішення на основі штучного інтелекту, які раніше були доступні лише великим корпораціям.

Ключовим фактором демократизації є наявність зручних інструментів та платформ штучного інтелекту. Інструменти штучного інтелекту для малого бізнесу стають дедалі доступнішими та зручнішими у використанні, розробленими для задоволення конкретних потреб без необхідності команди фахівців з обробки даних. Цей розвиток дозволяє невеликим командам досягати результатів корпоративного рівня, від обробки запитів клієнтів до оптимізації маркетингових кампаній.

Вплив цієї демократизації є значним. Дослідження показують, що малі та середні підприємства можуть підвищити свою продуктивність до 133 відсотків завдяки цілеспрямованому використанню штучного інтелекту, із середнім зростанням на 27 відсотків. Компанії, які вже використовують технології штучного інтелекту, отримують особливу користь у таких сферах, як управління людськими ресурсами та планування ресурсів.

Яке значення мають сталі інвестиції у штучний інтелект?

Інвестиції в сталий розвиток штучного інтелекту стають дедалі важливішими, оскільки компанії повинні враховувати як вплив на навколишнє середовище, так і довгострокову економічну доцільність своїх ініціатив у сфері штучного інтелекту. Споживання енергії застосунками штучного інтелекту стало величезним – за оцінками, навчання GPT-3 призвело до викидів понад 550 тонн CO₂, що можна порівняти з річними викидами CO₂ понад 100 автомобілів. Очікується, що до 2030 року потреба в енергії в центрах обробки даних у Європі зросте до 150 терават-годин, що становить приблизно п'ять відсотків від загального споживання електроенергії в Європі.

Водночас, ШІ пропонує значні можливості для сталого розвитку. ШІ може значно зменшити споживання енергії на заводах, перевести будівлі на вуглецево-економний шлях, зменшити харчові відходи або мінімізувати використання добрив у сільському господарстві. Ця подвійна природа ШІ – бути одночасно частиною проблеми та частиною рішення – вимагає продуманого підходу до інвестицій у ШІ.

Стратегії сталого інвестування у штучний інтелект охоплюють кілька вимірів. По-перше, розробка енергоефективних моделей штучного інтелекту з використанням таких методів, як стиснення моделей, квантування та дистиляція. По-друге, використання відновлюваних джерел енергії для навчання та експлуатації систем штучного інтелекту. По-третє, впровадження принципів «зеленого» штучного інтелекту, які слугують керівництвом для всієї розробки та впровадження штучного інтелекту.

Як ціноутворення на результат впливає на бізнес-моделі?

Ціноутворення на основі результатів революціонізує традиційні бізнес-моделі, переосмислюючи розподіл ризиків і винагород між постачальниками послуг і клієнтами. Штучний інтелект сприяє переходу від статичних моделей ціноутворення на основі кількості місць до динамічних структур ціноутворення на основі результатів. У цій моделі постачальники послуг отримують оплату лише тоді, коли вони надають цінність, узгоджуючи стимули для компаній і клієнтів.

Трансформація очевидна у трьох ключових сферах. По-перше, програмне забезпечення стає робочою силою: штучний інтелект перетворює те, що колись було суто сервісним бізнесом, на масштабовані програмні пропозиції. Традиційні послуги, що потребують людської праці – такі як підтримка клієнтів, продажі, маркетинг або фінансове адміністрування бек-офісу – тепер можуть бути автоматизовані та упаковані у вигляді програмних продуктів.

По-друге, кількість користувацьких місць більше не є атомарною одиницею програмного забезпечення. Наприклад, якщо штучний інтелект зможе взяти на себе значну частину підтримки клієнтів, компаніям знадобиться значно менше агентів підтримки, а отже, і менше ліцензій на програмне забезпечення. Це змушує компанії-розробники програмного забезпечення фундаментально переглянути свої моделі ціноутворення та узгодити їх з результатами, які вони забезпечують, а не з кількістю людей, які отримують доступ до їхнього програмного забезпечення.

Яку роль відіграють вимірювані показники рентабельності інвестицій (ROI)?

Вимірювані показники рентабельності інвестицій (ROI) формують основу успішних інвестиційних стратегій у сфері штучного інтелекту та дозволяють компаніям кількісно оцінити справжню цінність своїх ініціатив у сфері штучного інтелекту. Визначення конкретних ключових показників ефективності (KPI) має вирішальне значення для точного розрахунку ROI. Важливі KPI включають вартість одиниці до та після впровадження ШІ, причому значне зниження витрат є вагомим показником позитивної ROI.

Економію часу завдяки автоматизованим процесам можна безпосередньо врахувати в рентабельності інвестицій, оскільки зекономлений час можна монетизувати. Зниження рівня помилок та покращення якості також мають опосередкований вплив на рентабельність інвестицій, оскільки вони підвищують задоволеність клієнтів та зміцнюють їхню довгострокову лояльність. Крім того, слід вимірювати ступінь використання співробітниками рішень на основі штучного інтелекту та вплив цього на їхню продуктивність.

Практичний приклад ілюструє розрахунок рентабельності інвестицій (ROI): компанія інвестує 100 000 євро в рішення на основі штучного інтелекту для свого контакт-центру продажів. Через рік коефіцієнт конверсії лідів у продажі зростає на п'ять відсотків, що призводить до додаткового доходу в розмірі 150 000 євро. Ефективність роботи торгового персоналу зростає на десять відсотків, що відповідає економії на витратах на персонал у розмірі 30 000 євро. Вартість одного кваліфікованого ліда зменшується на 20 відсотків, що призводить до економії на маркетингу в розмірі 20 000 євро. Загальна вигода становить 200 000 євро, що забезпечує рентабельність інвестицій у розмірі 100 відсотків.

Інтеграція незалежної та перехресної платформи AI-джерела для всіх питань компанії – Зображення: xpert.digital

Ki-Gamechanger: Найбільш гнучка платформа AI – кременовані рішення, що зменшують витрати, покращують свої рішення та підвищують ефективність

Незалежна платформа AI: інтегрує всі відповідні джерела даних компанії

• Ця платформа AI взаємодіє з усіма конкретними джерелами даних
  • Від SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox та багатьох інших систем управління даними
• Швидка інтеграція AI: індивідуальні рішення AI для компаній у години чи дні замість місяців
• Гнучка інфраструктура: хмарна або хостинг у власному центрі обробки даних (Німеччина, Європа, вільний вибір місця розташування)

• Найвища безпека даних: Використання в юридичних фірмах - це безпечні докази
• Використовуйте в широкому спектрі джерел даних компанії
• Вибір власних або різних моделей AI (DE, EU, США, CN)

Виклики, які вирішує наша платформа AI

• Відсутність точності звичайних рішень AI
• Захист даних та безпечне управління конфіденційними даними
• Високі витрати та складність індивідуального розвитку ШІ
• Відсутність кваліфікованого ШІ
• Інтеграція ШІ в існуючі ІТ -системи

Детальніше про це тут:

• Інтеграція AI незалежної та перехресної платформи AI для всіх питань компанії

Як компанії можуть розробити стратегію FinOps для ШІ?

Розробка ефективної стратегії FinOps для ШІ вимагає структурованого восьмиетапного підходу, який поєднує як традиційні принципи хмарних FinOps, так і специфічні для ШІ проблеми. Перший крок — створити міцну основу шляхом формування міждисциплінарної команди, що включає фінансову, технологічну, бізнес- та продуктову функції. Ця команда повинна тісно співпрацювати, щоб розуміти та керувати унікальними аспектами робочих навантажень ШІ.

Другий крок зосереджений на впровадженні комплексних систем видимості та моніторингу. Робочі навантаження штучного інтелекту вимагають спеціалізованого моніторингу, який виходить за рамки традиційних хмарних метрик і включає показники, специфічні для штучного інтелекту, такі як споживання токенів, продуктивність моделі та витрати на логічний висновок. Така детальна видимість дозволяє компаніям визначати чинники витрат та можливості оптимізації.

Третій крок – це впровадження розподілу витрат та підзвітності. Проєкти штучного інтелекту повинні бути призначені чітко визначеним бізнес-підрозділам та командам для забезпечення фінансової підзвітності. Четвертий крок включає встановлення бюджетів та контролю витрат, включаючи впровадження лімітів витрат, квот та виявлення аномалій, щоб уникнути неочікуваного зростання витрат.

Який вплив має зниження витрат на нові бізнес-моделі?

Різке зниження вартості технологій штучного інтелекту – у десять разів щорічно – відкриває двері для абсолютно нових бізнес-моделей та варіантів використання, які раніше були економічно невигідними. Сем Альтман з OpenAI розглядає цей розвиток як такий, що має потенціал для економічної трансформації, подібної до появи транзистора – великого наукового відкриття, яке добре масштабується та проникає майже в кожен сектор економіки.

Зниження витрат дозволяє компаніям інтегрувати можливості штучного інтелекту в ті сфери, де вони раніше були занадто дорогими. Нижчі ціни призводять до значного збільшення використання, створюючи замкнене коло: вищий рівень використання виправдовує подальші інвестиції в технології, що призводить до ще нижчих витрат. Така динаміка демократизує доступ до передових можливостей штучного інтелекту та дозволяє меншим компаніям конкурувати з більшими конкурентами.

Альтман прогнозує, що ціни на багато товарів різко впадуть, оскільки штучний інтелект зменшить вартість інтелекту та робочої сили. Водночас, однак, ціни на предмети розкоші та деякі обмежені ресурси, такі як земля, можуть зрости ще різкіше. Така поляризація створює нову ринкову динаміку та бізнес-можливості, які компанії можуть використовувати стратегічно.

Як виглядає майбутнє оптимізації витрат на основі штучного інтелекту?

Майбутнє оптимізації витрат за допомогою штучного інтелекту формується кількома спільними тенденціями. Управління витратами в хмарних сервісах на основі штучного інтелекту вже може скоротити витрати до 30 відсотків і забезпечує аналітику в режимі реального часу та ефективний розподіл ресурсів. Цей розвиток ще більше прискориться з інтеграцією машинного навчання в інструменти оптимізації витрат.

Ключовою тенденцією є розробка розумніших рекомендацій щодо закупівель та інструментів прозорості витрат. AWS та інші постачальники хмарних послуг постійно вдосконалюють свої інструменти управління витратами, щоб надавати кращу аналітику та рекомендації. Наприклад, інструмент рекомендацій AWS визначає оптимальні варіанти закупівель на основі історичного споживання, що сприяє проактивному плануванню стратегій економії коштів.

У майбутньому також буде більша стандартизація показників вартості ШІ. Розробка FOCUS (FinOps Open Cost and Usage Specification) 1.0 дозволяє компаніям експортувати дані про витрати та використання в єдиному форматі. Це значно полегшує аналіз витрат на хмарні технології та визначення можливостей оптимізації.

Яку роль відіграє технологічна еволюція у зниженні витрат?

Безперервний розвиток базових технологій відіграє центральну роль у різкому зниженні витрат у галузі штучного інтелекту. Значні інновації в апаратному забезпеченні знижують витрати, зокрема спеціалізовані чіпи та ASIC, такі як Inferentia від Amazon, та нові гравці, такі як Groq. Хоча ці рішення все ще перебувають у розробці, вони вже демонструють разючі покращення як за ціною, так і за швидкістю.

Amazon повідомляє, що її екземпляри Inferentia забезпечують до 2,3 раза вищу пропускну здатність та до 70 відсотків нижчу вартість виводу, ніж аналогічні варіанти Amazon EC2. Водночас ефективність програмного забезпечення постійно підвищується. Оскільки робочі навантаження на виведення масштабуються, а в ШІ використовується більше фахівців, графічні процесори використовуються ефективніше, що призводить до економії від масштабу та зниження витрат на виведення завдяки оптимізації програмного забезпечення.

Особливо важливим аспектом є поява менших, але інтелектуальніших моделей. Модель Meta Llama 3 8B працює по суті так само, як і модель Llama 2 70B, випущена роком раніше. Протягом року було створено модель з майже десятою частиною розміру параметрів та такою ж продуктивністю. Такі методи, як дистиляція та квантування, дозволяють створювати дедалі потужніші, компактніші моделі.

Як демократизація впливає на конкурентне середовище?

Демократизація технологій штучного інтелекту докорінно змінює конкурентне середовище та створює нові можливості для компаній будь-якого розміру. Постійне зниження вартості моделей штучного інтелекту дозволяє меншим компаніям використовувати технології, які раніше були доступні лише великим корпораціям зі значними ІТ-бюджетами. Цей розвиток вирівнює умови гри, де інноваційні ідеї та їх впровадження стають важливішими, ніж суто фінансові ресурси.

Ефекти вже можна виміряти: малі та середні підприємства можуть підвищити свою продуктивність до 133 відсотків завдяки цілеспрямованому використанню штучного інтелекту. Це підвищення продуктивності дозволяє меншим компаніям конкурувати з більшими конкурентами в галузях, де вони традиційно мали невигідне становище. Автоматизація на базі штучного інтелекту бере на себе рутинні завдання та звільняє цінний час для стратегічних ініціатив.

Демократизація також призводить до фрагментації ринку послуг штучного інтелекту. У той час як раніше на ринку домінували кілька великих постачальників, зараз з'являється безліч спеціалізованих рішень для конкретних галузей та варіантів використання. Така диверсифікація створює більше вибору для компаній та стимулює інновації через конкуренцію. Водночас виникають нові виклики в інтеграції різних інструментів штучного інтелекту та забезпеченні їхньої сумісності.

Які стратегічні рекомендації виникають для компаній?

Для компаній, які прагнуть скористатися перевагами революції витрат на штучний інтелект, виникає кілька стратегічних імперативів. По-перше, компанії повинні розробити комплексну стратегію FinOps для ШІ, яка виходить за рамки традиційного управління витратами на хмарні технології. Це вимагає спеціалізованих команд, інструментів та процесів, що враховують унікальні характеристики робочих навантажень ШІ.

По-друге, компанії повинні встановити прозорість як основний принцип своїх інвестицій у штучний інтелект. Без чіткої видимості витрат, продуктивності та бізнес-цінності неможливо приймати обґрунтовані рішення. Це вимагає інвестицій в інструменти моніторингу, інформаційні панелі та системи звітності, які можуть фіксувати та відображати показники, пов'язані зі штучним інтелектом.

По-третє, компанії повинні надавати перевагу підходам, заснованим на результатах, під час оцінки та закупівлі рішень у сфері штучного інтелекту. Замість того, щоб платити за технологічні функції, вони повинні оцінювати та компенсувати постачальників на основі вимірюваних бізнес-результатів. Це створює кращу узгодженість стимулів та зменшує ризик інвестицій у штучний інтелект.

По-четверте, компанії повинні враховувати довгострокову стійкість своїх інвестицій у штучний інтелект. Це включає як екологічну стійкість завдяки енергоефективним моделям та зеленим центрам обробки даних, так і економічну стійкість завдяки постійній оптимізації та адаптації до змінних структур витрат.

По-п'яте, компанії повинні розглядати демократизацію штучного інтелекту як стратегічну можливість. Менші компанії тепер можуть впроваджувати можливості штучного інтелекту, які колись були непомірно дорогими, тоді як більші компанії можуть розширювати свої ініціативи у сфері штучного інтелекту на нові сфери та варіанти використання. Цей розвиток вимагає переоцінки конкурентних стратегій та визначення нових можливостей для диференціації та створення цінності.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus