AIツールのテストを行う場合、総コストについて考えることを忘れないでください。

2023年、AIは新しい考え方や未来的なアイデアから、企業戦略の中心的な要素に急速に移り変わりました。 ChatGPTは、最も人気のある影のITソフトウェアアプリケーションの1つですが、ITリーダーはすでに正式にAIツールを採用するために働いています。 各部門でプロビジョニングされたChatGPTライセンスの平均使用率はまだ比較的低い（30％未満）ですが、Productivのデータによると、IT部門は27％で最も多く使用しており、企業がChatGPTのようなAIツールをテストして、どのようにしてこれらをポリシーに従って導入するかを見つけようとしていることを示しています。

ChatGPTは、正式に採用する前にテストしている新しいAIソフトウェアの唯一のものではありません — つまり、ビジネスリーダーは、AI予算の芸術をマスターするというプレッシャーに直面しています。 ビジネスで生成的なAIを実装するコストは、ファインチューンされたオープンソースモデルに基づくカスタマイズされた生成的なAIソリューションの場合、190,000ドル（以上）の範囲になります。 直接AIプロジェクトに投資しているか、AIが組み込まれたソフトウェアを購入しているかに関係なく、AIのコストは実在し、増加し、エンドユーザーに転嫁されています。 企業は、警告なしに急激に増加する可能性のあるAI関連のコストに気付かれないようにすることはできません。

現実は、使用するほとんどのベンダーが採用する — または採用した — 一種のAI戦略であり、多くがAIモデルを実行する実際のコストに応じて価格構造を調整する必要があります。 エンドユーザーにとって、これらのAIアシスト機能は実際の付加価値を表します。 これに先んじて、AI支出を管理し、投資収益率を最大化するための次の3つの方法があります：

ソフトウェアの販売方法の変化に備える

バンドルはソフトウェア取引の通常の流れです。 ただし、AIツールのコストは、既存のパッケージにバンドルするには高すぎる可能性があります（たとえば、MicrosoftのCopilotのコストは約30ドル/ユーザーですが、Microsoftとの典型的なエンタープライズバンドルは企業に25ドルから40ドル/ユーザーのコストがかかります）。 ソフトウェア機能をパッケージ化する方法の大きな変化の瀬戸際にあり、これは全体的な支出に影響します。 レガシーディールは安全ですが、新しい契約は、AI処理のコストが平均的なSaaSよりも高いという事実を反映するように期待されるはずです。

この変化の一部は、AIツールが使用量に基づいた価格設定を採用することが多いためです。 たとえば、Fireflies AIのようなAIノートテイカーは、使用量毎分に請求されます。 このモデルは、使用状況を慎重に監視しない企業の場合、コストを迅速に増加させる可能性があります。 これらの価格構造に注意を払い、コストと価値を評価するための新しいモデルを構築し始めます — このパラダイムの変化を反映するように。

AIのROIについては、成果物を理解するように努める

ほぼすべての既存のソフトウェアツールは、新しいAI機能を立ち上げています — 尚且つ立ち上げていない場合は、間もなく立ち上げることになります！ AIによって推進される新しいSaaSの拡散に備えていますが、これは新しいツールや機能を評価するために、ベンダーを評価および試用するための新しい波をもたらすことになります。 評価するための新しいツールや機能がたくさんありますが、これらのツールの成果物を数量的に評価していない場合は、多くを費やしながら、ほとんど何も得られないリスクにさらされます。

コストを超えて、AIツールが支出に値するかどうかを検討することは不可欠です — どのAIツールが実際の成果物をもたらしているかを理解することがますます重要になります。 誰がどのようにして生産性を上げているのか。 特定の採用により、どのシステムまたはプロセスが有意に最適化されているのか。 提供される成果物の価値を理解することで、追加の支出を正当化し、機能が真正に有用でない場合はアップセルを拒否することができます。

総所有コスト（TCO）を計算する

AIツールのTCOを評価するには、従来のソフトウェアよりも深い分析が必要です。 新しいツールに移行する前に、AIソフトウェアのユニークな設定と統合要件を評価します。 ソフトウェアが独自のデータでモデルをトレーニングする必要がある場合、コストは増加する可能性があります。 その間、継続的なデータおよびセーフガード管理は、従来のソフトウェアよりも複雑でリソースを多く消費する可能性があります。 たとえば、AIベースの患者管理システムを実装するヘルスケアプロバイダーは、既存の電子ヘルスレコードシステムとの統合と、AIの有効性を確保するための継続的なデータ管理のための追加の費用を考慮する必要があります。

明らかなことは、AIが最終的にビジネス操作を変革することですが、これらの変化は、予算とコスト管理に新しいアプローチを必要とします。 ビジネスリーダーは、ユニークな価格モデルを理解し、ソフトウェアエコシステムにおけるAIの役割を評価し、徹底的な価値評価を実施し、TCOを計算することで、曲線の先頭に立つ必要があります。 これらの戦略を採用することで、企業は予期せぬ費用に陥ることなく、AIの力を活用し、エンタープライズファブリックへのAIのスマートで持続可能な統合を確保できます。