Strategisk skytjenesteutgifter og AI: Maksimering av forretningsverdi i 2024

Eksperter forutser at 2024 vil se en økning i skytjenesteutgifter, hovedsakelig på grunn av økningen i adopsjonen av kunstig intelligens (AI) og generativ AI (GenAI). Smarte selskaper undersøker allerede bruken av AI og GenAI, med fokus på kostnadene forbundet med skytjenestebudsjett. Neste skritt er å adoptere ledelsesstrategier som optimaliserer deres investeringer og sikrer bærekraftig forretningsvekst.

AI og data: en symbiotisk relasjon

Hvordan bidrar AI til skytjenesteutgifter? Data er en stor del av det. AI er avhengig av høykvalitetsdata og mye av det. Tenk på det slik – jo mer data som er tilgjengelig for en AI-algoritme, jo bedre blir resultater. Men å ha store mengder data presenterer visse utfordringer som ofte kan resultere i økte kostnader for å støtte applikasjonen, spesielt i skyen.

Og ikke all AI er den samme. For eksempel er en form for AI, naturlig språkbehandling (NLP), svært dataintensiv. NLP kan brukes i kundeserviceautomatisering, dokumentoppsummering og e-postopprettelse, for å nevne noen få anvendelser. Hver oppgave blir stadig mer kompleks når et selskap krever kontekstualiserte svar. For eksempel, gjennomgang av følsomme data i høyt regulerte industrier som finans eller helsevesen.

Det har også vært en enorm vekst i volumet av data som kan analyseres. Moderne generative AI-modeller er ofte mellom ti og 100 ganger større enn selv AI-modellene fra ett eller to år siden. Med større modeller og økt kompleksitet av data, samt flere anvendelser, øker etterspørselen etter data, hvilket også betyr at skytjenesteutgiftene øker.

Å komplisere saken ytterligere, endrer metodene for å integrere skyen i bedriftens IT-infrastruktur. Tidligere tok mange selskaper en lift-and-shift-migreringsmetode, også kjent som rehosting, men det var svært kostbart. Det viste seg at mange selskaper endte med å betale for tjenester som de ikke brukte ofte. Mer nylig, da bedriftene undersøker skytjenestebruken, prøver de å finne måter å kutte kostnadene ved å eliminere overspendingen fra de siste årene. Likevel har den fantastiske veksten i AI og GenAI fått selskaper til å reevaluere skyinfrastrukturen.

 Cloud Economics: En strategisk tilnærming

Det er derfor viktig å forstå hva verdi AI kan bringe til en organisasjon. Selskapsledere må sette klare forventninger til hvordan AI vil levere verdi til bedriften, og alle teamene involvert i AI-prosjekter må samarbeide innenfor et felles rammeverk for å godkjenne AI-drevne initiativer.

En utmerket strategi for å håndtere kostnadene med AI er å utnytte cloud-økonomi. Dette innebærer å utføre en kost-nytteanalyse for å tilpasse investeringene i skyteknologier og forretningsprioriteter. Målet er ikke bare å redusere kostnader og øke effisiens, men å maksimere den totale forretningsverdien.

Cloud-økonomi hjelper bedrifter med å håndtere kostnadene forbundet med AI, samtidig som de fortsatt investerer i innovative teknologier. Ved å anvende cloud-økonomi på AI-kostnader, gjør AI-initiativene at de sammenfaller med langtidsforretningsmål.

For eksempel arbeidet vi med et selskap som ønsket å omgjøre deres manuelle, bottom-up inntektsprognoseprosess. Tidligere hadde selskapet et ineffektivt system som manglet nøyaktighet til å holde tritt med raskt endrende markedstrender. Målet var å implementere en data-drevet tilnærming som forbedret prognosepresisjonen, drev salgs- og markedsføringsstrategier og genererte inntektsvekst. Vi designet en AI-basert løsning som utnyttet 30 historiske finansielle og markedsdata typer samt offentlig kildeforbrukerholdningsdata. Denne data-drevne tilnærmingen ledet til en 50% reduksjon i prognosetid, som økte påliteligheten av inntektsforutsigelser og ga handlebare innsikter for salgs- og markedsføringslagene, som oversatt til en 15% økning i inntekt innen det første året etter implementering.

En annen god praksis er å deployere intelligent arbeidsbelastningshåndtering for å automatisere ressurser og justere på fly etter AI-krav, som frigjør ressurser for andre prosjekter.

For å starte på denne reisen, kan et selskap opprette et team viet til cloud-økonomi, ideelt med et skytjenestesenter for eksellens (Cloud CoE) som utfører en koordineringsfunksjon. Dette tillater bedrifter å bli enige om beslutninger om utgifter og hvilke prosjekter som er verdt å vurdere, for å sikre at alle AI-initiativer er sammenfallende med strategiske mål og beste praksis.

Å ha et godt ledet cloud-økonomiteam på plass hjelper med å optimalisere ytelse over hele organisasjonen. Fordelene med strategisk skytjenestehåndtering inkluderer:

• Forbedret beslutningstaking som kommer fra å forstå dataanvendelse og variable kostmodeller.
• Sammenfallende forretningsmål med AI-investeringer for å optimalisere forretningsytelse.
• Bedre ressursutnyttelse og reduksjon i sløs utgifter, som tillater bedrifter å høste full verdi av deres sky- og AI-investeringer.

Vi vil fortsatt se en økning i AI- og skyinvesteringer i 2024, da bedrifter ser den transformative verdien i å adoptere intelligente ledelsesstrategier, som hjelper med å maksimere verdi og kontrollere kostnader. Rammeverket som cloud-økonomi gir, gjør det enklere å sammenfalle forretningsmål med AI- og skykostnader, og sikrer at teknologiske investeringer gir maksimal verdi. Ved å ta en strategisk tilnærming, kan bedrifter navigere kompleksiteten i AI-adoptsjon og oppnå langtids suksess.