Testowanie narzędzi AI? Nie zapomnij o kosztach ogółem

W 2023 roku AI szybko przeszło od nowej i futurystycznej idei do podstawowego składnika strategii przedsiębiorstw na całym świecie. Podczas gdy ChatGPT jest jednym z najpopularniejszych oprogramowań cieni, liderzy IT już pracują nad formalnym przyjęciem narzędzi AI. Chociaż średnie wykorzystanie udostępnionych licencji ChatGPT jest nadal dość niskie (poniżej 30% w poszczególnych departamentach), dane z Productiv pokazują, że departamenty IT najczęściej korzystają z tej aplikacji, na poziomie 27%, co wskazuje, że firmy testują narzędzia AI, takie jak ChatGPT, aby zobaczyć, jak najlepiej je wdrożyć.

ChatGPT nie jest jedynym nowym oprogramowaniem AI, które liderzy IT testują przed formalnym przyjęciem narzędzia — co oznacza, że liderzy biznesu stają przed pilnym wyzwaniem: opanowaniem sztuki budżetowania AI. Koszt wdrożenia generatywnego AI w firmie może wynosić od kilkuset dolarów miesięcznie do 190 000 dolarów (i więcej) za rozwiązanie AI na zamówienie oparte na dopracowanym modelu open-source. Niezależnie od tego, czy inwestujesz bezpośrednio w projekty AI, czy kupujesz oprogramowanie, które zawiera AI, koszty AI są realne, rosnące i przenoszone na ostatecznego użytkownika. Firmy po prostu nie mogą pozwolić, aby zostały zaskoczone przez nieoczekiwane koszty AI, które mogą gwałtownie wzrosnąć bez ostrzeżenia.

Rzeczywistością jest, że większość dostawców, których używasz, przyjmie — lub już przyjęła — jakąś strategię AI, a wiele z nich będzie musiało dostosować swoje struktury cenowe, aby uwzględnić rzeczywiste koszty prowadzenia tych modeli AI. Dla ich użytkowników końcowych te funkcjonalności wspomagane przez AI reprezentują prawdziwą wartość dodaną. Aby wyprzedzić to, oto trzy sposoby zarządzania wydatkami AI i maksymalizacji zwrotu z inwestycji w nadchodzącym roku:

Przygotuj się na zmianę w sposobie sprzedaży oprogramowania

Pakowanie jest standardem w umowach oprogramowania. Niestety, koszt narzędzi AI może być zbyt wysoki, aby być włączonym do Twojego istniejącego pakietu (nawet Copilot Microsoft kosztuje około 30 dolarów za użytkownika, podczas gdy typowy pakiet przedsiębiorstwa z Microsoft (MSFT ) kosztuje firmy między 25-40 dolarów za użytkownika). Jesteśmy na progu ogromnej zmiany w sposobie, w jaki dostawcy pakują funkcje, co wpłynie na Twoje ogólne wydatki. Twoje dotychczasowe umowy są bezpieczne, ale nowe umowy będą odzwierciedlać fakt, że przetwarzanie AI jest droższe niż Twoje standardowe oprogramowanie SaaS.

Część tej zmiany wynika z faktu, że narzędzia AI często przyjmują cenę opartą na użyciu; na przykład notatniki AI, takie jak Fireflies AI, rozliczają się za minutę użycia. Ten model może szybko zwiększyć koszty, szczególnie dla firm, które nie monitorują swojego użycia ściśle. Zwróć uwagę na te struktury cenowe — i zacznij budować nowe modele, aby pomóc w ocenie kosztów i wartości, odzwierciedlając tę zmieniającą się rzeczywistość.

Gdy chodzi o zwrot z inwestycji w AI, pracuj nad zrozumieniem wyników

 Prawie każde istniejące oprogramowanie jest wprowadzane z nowymi funkcjami AI — jeśli jeszcze nie, to prawdopodobnie wkrótce! Patrzymy na nową falę rozprzestrzeniania się oprogramowania SaaS, napędzaną przez AI, co najprawdopodobniej wywoła nowe poszukiwania nowych dostawców i ocenę nowych narzędzi. Będzie wiele nowych narzędzi i funkcji do oceny, ale jeśli nie będziesz uważnie monitorować wyników tych narzędzi, będziesz narażony na wydanie dużej kwoty, nie otrzymując w zamian zbyt wiele.

Jest niezwykle ważne, aby wyjść poza koszty, gdy rozważasz, czy narzędzie AI jest warte wydatków — będzie coraz bardziej istotne, aby zrozumieć, które narzędzia AI w Twoim zestawie napędzają rzeczywiste wyniki. Kto jest bardziej produktywny i w jaki sposób? Które systemy lub procesy są znacząco optymalizowane dzięki konkretnemu wdrożeniu? Pracując nad zrozumieniem wartości wyników, pomogą Ci to w podejmowaniu decyzji o wydatkach i umożliwią odmowę sprzedaży, jeśli funkcja nie okazuje się naprawdę przydatna.

 Oblicz całkowity koszt posiadania (TCO)

 Ocena TCO narzędzi AI wymaga głębszej analizy niż tradycyjne oprogramowanie. Ocena unikalnych wymagań konfiguracji i integracji oprogramowania AI przed podjęciem decyzji o wdrożeniu nowego narzędzia. Jeśli oprogramowanie wymaga, abyś wytrenował jego modele na własnych danych, koszty prawdopodobnie wzrosną. Tymczasem ciągłe zarządzanie danymi i zabezpieczeniami może być bardziej skomplikowane i wymagające zasobów niż utrzymanie tradycyjnego oprogramowania. Na przykład dostawca opieki zdrowotnej wdrażający system zarządzania pacjentami oparty na AI musi uwzględnić dodatkowe wydatki na integrację z ich istniejącym systemem elektronicznych kart pacjentów oraz na ciągłe zarządzanie danymi, aby zapewnić skuteczność AI.

Jasne jest, że AI nieuchronnie zmieni operacje biznesowe, ale te zmiany wymagają nowego podejścia do budżetowania i zarządzania kosztami. Liderzy biznesu muszą pozostać przed zmianą, zrozumiawszy unikalne modele cenowe, oceniając rolę AI w swoim ekosystemie oprogramowania, prowadząc dogłębne oceny wartości i obliczając TCO. Przyjmując te strategie, firmy mogą wykorzystać potęgę AI bez narażania się na nieoczekiwane wydatki, zapewniając inteligentną i zrównoważoną integrację AI w swojej strukturze przedsiębiorstwa.