Стратегические расходы на облачные услуги и ИИ: максимизация бизнес-ценности в 2024 году

Эксперты прогнозируют, что в 2024 году будет наблюдаться рост расходов на облачные услуги, в основном из-за увеличения принятия искусственного интеллекта (ИИ) и генеративного ИИ (GenAI). Благоразумные компании уже сейчас изучают свое использование ИИ и GenAI, сосредотачиваясь на затратах, связанных с облачными бюджетами. Следующий шаг – принятие стратегий управления, которые оптимизируют их инвестиции и обеспечивают устойчивый бизнес-рост.

ИИ и данные: симбиотические отношения

Как ИИ способствует увеличению затрат на облачные услуги? Данные играют большую роль в этом. ИИ зависит от высококачественных данных и их большого количества. Представьте себе, что чем больше данных доступно для алгоритма ИИ, тем лучше результаты будут. Однако наличие огромного количества данных представляет определенные проблемы, которые могут часто привести к увеличению затрат на поддержку приложения, особенно в облаке.

И не все ИИ одинаковы. Например, один из видов ИИ, обработка естественного языка (NLP), очень требователен к данным. NLP может быть использован в автоматизации обслуживания клиентов, суммировании документов и создании электронных писем, чтобы назвать лишь несколько примеров. Каждая задача становится все более сложной, когда бизнес требует контекстуализированных ответов. Например, при рассмотрении конфиденциальных данных в высокорегулируемых отраслях, таких как финансы или здравоохранение.

Также наблюдается огромный рост объема данных, которые можно проанализировать. Современные генеративные модели ИИ модели часто в 10-100 раз больше, чем даже модели ИИ из прошлого года. С более крупными моделями и увеличением сложности данных, а также дополнительными случаями использования, спрос на данные увеличивается, что также означает увеличение затрат на облачные услуги.

Усложняя дело еще больше, методы интеграции облачных услуг в корпоративные ИТ-инфраструктуры меняются. Ранее многие компании использовали подход “lift-and-shift”, также известный как rehosting, но это оказалось очень дорогим. Оказалось, что многие компании платили за услуги, которые они не часто использовали. Более недавно, когда компании изучают свое использование облачных услуг, они пытаются найти способы сократить затраты, исключив чрезмерные расходы из прошлых лет. Однако невероятный рост ИИ и GenAI заставил компании пересмотреть свою облачную инфраструктуру.

Экономика облачных услуг: стратегический подход

Именно поэтому важно понять, какую ценность ИИ может принести организации. Руководители компаний должны установить четкие ожидания относительно того, как ИИ будет приносить ценность бизнесу, и все команды, участвующие в проектах ИИ, должны работать в рамках общей структуры для утверждения инициатив, основанных на ИИ.

Отличная стратегия управления затратами на ИИ – использовать экономику облачных услуг. Это предполагает проведение анализа затрат и выгод для согласования инвестиций в облачные технологии и бизнес-приоритетов. Цель не только в том, чтобы сократить затраты и повысить эффективность, но и в том, чтобы максимизировать общую бизнес-ценность.

Экономика облачных услуг помогает бизнесу управлять затратами, связанными с ИИ, продолжая инвестировать в инновационные технологии. Применение экономики облачных услуг к затратам на ИИ позволяет инициативам ИИ соответствовать долгосрочным бизнес-целям.

Например, мы работали с компанией, которая хотела пересмотреть свой ручной, “снизу вверх” процесс прогнозирования доходов. Ранее компания имела неэффективную систему, которая не имела точности, чтобы идти в ногу с быстро меняющимися рыночными условиями. Целью было внедрение подхода, основанного на данных, который повысил бы точность прогнозирования, что привело бы к разработке стратегий продаж и маркетинга и генерации роста доходов. Мы разработали решение на основе ИИ, используя 30 исторических финансовых и маркетинговых типов данных, а также данные о настроениях потребителей из публичных источников. Этот подход, основанный на данных, привел к сокращению времени прогнозирования на 50%, что увеличило надежность прогнозов доходов и предоставило действенные идеи для команд продаж и маркетинга, что в итоге привело к увеличению доходов на 15% в течение первого года реализации.

Другой хорошей практикой является развертывание интеллектуального управления рабочими нагрузками для автоматизации ресурсов и корректировки на лету из-за требований ИИ, что освобождает ресурсы для других проектов.

Чтобы начать этот путь, компания может создать команду, посвященную экономике облачных услуг, идеально с центром облачных услуг (Cloud CoE), выполняющим координирующую функцию. Это позволяет бизнесу принимать решения о расходах и проектах, которые стоит рассмотреть, чтобы обеспечить, что все инициативы ИИ соответствуют стратегическим целям и лучшим практикам.

Имея хорошо управляемую команду экономики облачных услуг, бизнес может оптимизировать производительность во всей организации. Преимущества стратегического управления облачными услугами включают:

• Улучшенное принятие решений, основанное на понимании использования данных и переменных моделей затрат.
• Согласование бизнес-целей с инвестициями в ИИ для оптимизации бизнес-результатов.
• Лучшее использование ресурсов и сокращение расточительных расходов, что позволяет бизнесу получить полную выгоду от своих инвестиций в облачные услуги и ИИ.

Мы продолжим наблюдать рост инвестиций в ИИ и облачные услуги в 2024 году, поскольку бизнес видит трансформирующую ценность в принятии интеллектуальных стратегий управления, которые помогают максимизировать ценность и контролировать затраты. Структура, предоставленная экономикой облачных услуг, облегчает согласование бизнес-целей с затратами на ИИ и облачные услуги, гарантируя, что технологические инвестиции приносят максимальную ценность. Принимая стратегический подход, бизнес может ориентироваться в сложностях принятия ИИ и достигать долгосрочного успеха.