Test af AI-værktøjer? Glem ikke at tænke over den samlede omkostning.

I 2023 bevægede AI sig hurtigt fra en nyskabende og futuristisk idé til en kernekomponent i virksomhedsstrategier overalt. Mens ChatGPT er et af de mest populære skygge-IT software-applikationer, arbejder IT-ledere allerede på at formalisere adoptionen af AI-værktøjer. Mens den gennemsnitlige brug af udleverede ChatGPT-licenser stadig er ret lav (under 30% på tværs af afdelinger), viser data fra Productiv, at IT-afdelingerne bruger applikationen mest, med 27%, hvilket signalerer, at virksomheder tester AI-værktøjer, som ChatGPT, for at se, hvordan de bedst kan integreres i virksomhedens politik.

ChatGPT er ikke det eneste nye AI-software, som IT-ledere tester, før de formaliserer adoptionen af værktøjet – hvilket betyder, at virksomhedsledere står over for en presserende udfordring: at mestre kunsten at budgettere for AI. Omkostningerne ved at implementere generativ AI i virksomheden kan variere fra nogle hundred dollar om måneden til 190.000 dollar (og mere) for en tilpasset generativ AI-løsning baseret på en finjusteret open-source-model. Uanset om du investerer direkte i AI-projekter eller køber software, der har AI indbygget, er omkostningerne ved AI reel, voksende og bliver overført til slutbrugeren. Virksomheder kan ikke tillade sig at blive overrasket af AI-relaterede omkostninger, der kan stige uden varsel.

Realiteten er, at de fleste leverandører, du bruger, vil antage – eller har antaget – en eller anden form for AI-strategi, og mange vil være nødt til at justere deres prissætninger for at tage højde for de reelle omkostninger ved at køre disse AI-modeller. For slutbrugerne repræsenterer disse AI-baserede funktioner en reel værditilføjelse. For at komme i forkøbet for dette er her tre måder at styre AI-udgifterne og maksimere deres avkastning på investeringen i det kommende år:

Forbered dig på en ændring i, hvordan software sælges

Bundling er en del af software-tilbudene. Desværre kan omkostningerne ved AI-værktøjer være for høje til at blive bundlet med i din eksisterende pakke (selv Microsofts Copilot koster ca. 30 dollar per bruger, når en typisk virksomhedsbundle med Microsoft (MSFT ) koster virksomheder mellem 25-40 dollar per bruger). Vi er på randen af en massiv ændring i, hvordan leverandører pakker funktioner, og det vil påvirke din samlede udgift. Din eksisterende aftale er sikker, men forvent, at nye kontrakter vil reflektere, at AI-behandling koster mere end din gennemsnitlige SaaS.

En del af ændringen skyldes, at AI-værktøjer ofte antager brugsbaseret prissætning; AI-notere som Fireflies AI, for eksempel, fakturerer per minut af brug. Denne model kan hurtigt øge omkostningerne, især for virksomheder, der ikke overvåger deres brug nøje. Vær opmærksom på disse prissætningsstrukturer – og start med at bygge nye modeller til at evaluere omkostninger og værdi for at reflektere denne skiftende paradigme.

Når det kommer til AI-avkastning, arbejd på at forstå resultaterne

 Næsten hver enkelt etableret softwareværktøj lancerer nye AI-funktioner – hvis de ikke allerede har gjort det, er det sandsynligt, at de snart vil! Vi ser frem til en ny bølge af SaaS-spredning, drevet af AI, som sandsynligvis vil udløse en fornyet stræben efter at evaluere og prøve nye leverandører. Der vil være mange nye værktøjer og funktioner at evaluere, men hvis du ikke er opmærksom på at kvantificere resultaterne for disse værktøjer, risikerer du at bruge meget, mens du får meget lidt tilbage.

Det er afgørende at gå ud over omkostningerne, når du overvejer, om et AI-værktøj er værd at bruge – det vil være stadig vigtigere at forstå, hvilke AI-værktøjer i din stack driver reelle resultater. Hvem er mere produktiv, og på hvilken måde? Hvilke systemer eller processer optimeres meningsfuldt takket være en bestemt tilpasning? At arbejde på at forstå værdien af de resultater, der leveres, vil hjælpe dig med at fremme sagen for at bruge ekstra og give dig mulighed for at afvise en opgradering, hvis en funktion ikke viser sig at være virkelig nyttig.

 Beregn den samlede ejeromkostning (TCO)

 Vurderingen af den samlede ejeromkostning for AI-værktøjer kræver en dybere analyse end traditionel software. Vurder de unikke installations- og integrationskrav til AI-softwaren, før du springer ud i en ny værktøj. Hvis softwaren kræver, at du træner dens modeller på dine egne data, er omkostningerne sandsynligvis højere. Imens kan kontinuerlig data- og sikkerhedsstyring være mere kompleks og ressourcekrævende end vedligeholdelse af traditionel software. For eksempel skal en sundhedsleverandør, der implementerer et AI-baseret patientstyringssystem, medregne ekstra udgifter til integration med deres eksisterende elektroniske sundhedsjournaler og til kontinuerlig datastyring for at sikre AI’ens effektivitet.

Det er klart, at AI uundgåeligt vil forandre virksomhedsdrift, men disse ændringer kræver en ny tilgang til budgettering og omkostningsstyring. Virksomhedsledere må forblive på forkant ved at forstå de unikke prissætningsmodeller, evaluere AI’s rolle i deres software-økosystem, gennemføre grundige værdiansættelser og beregne den samlede ejeromkostning. Ved at antage disse strategier kan virksomheder udnytte AI’s kraft uden at blive offer for uventede udgifter, hvilket sikrer en intelligent og bæredygtig integration af AI i virksomhedens struktur.