Strategisk molntjänstekostnad och AI: Maximering av affärsverdi 2024

Experter förutspår att 2024 kommer att se en ökning av molntjänstekostnader, främst på grund av den ökade användningen av artificiell intelligens (AI) och generativ AI (GenAI). Klokka företag undersöker redan sin användning av AI och GenAI, med fokus på kostnaderna som är förknippade med molntjänstebudgetar. Nästa steg är att anta hanteringsstrategier som optimerar deras investeringar och säkerställer hållbar affärsutveckling.

AI och data: en symbiotisk relation

Hur bidrar AI till molntjänstekostnader? Data är en stor del av det. AI är beroende av högkvalitativ data och mycket av det. Tänk på det så här – ju mer data som finns tillgängligt för en AI-algoritm, desto bättre blir resultaten. Men att ha stora mängder data presenterar vissa utmaningar som ofta kan leda till en ökning av kostnaderna för att stödja applikationen, särskilt i molnet.

Och inte all AI är densamma. Till exempel är en form av AI, naturlig språkbehandling (NLP), mycket dataintensiv. NLP kan användas i kundtjänstautomatisering, sammanfattning av dokument och skapande av e-post, för att nämna några tillämpningar. Varje uppgift blir allt mer komplex när ett företag kräver kontextualiserade svar. Till exempel när man granskar känsliga data i starkt reglerade branscher som finans eller hälsovård.

Det har också varit en enorm tillväxt i volymen av data som kan analyseras. Modern generativ AI modeller är ofta mellan tio till 100 gånger större än ens de AI-modeller som fanns för ett eller två år sedan. Med större modeller och ökad komplexitet av data, plus ytterligare användningsfall, ökar kraven på data, vilket också innebär att molntjänstekostnaderna ökar.

Att komplicera saken ytterligare är metoderna för att integrera molnet i företagens IT-infrastrukturer förändras. Tidigt var många företag som tog en lyft-och-förskjut-metod, också känd som omvärdning, men det visade sig vara mycket dyrt. Det visade sig att många företag betalade för tjänster som de inte använde ofta. Mer nyligen, när företag undersöker sin molntjänstanvändning, försöker de hitta sätt att skära ner på kostnaderna genom att eliminera överspendingen från de senaste åren. Men den otroliga tillväxten av AI och GenAI har fått företag att ompröva sin molntjänstinfrastruktur.

 Molntjänstekonomi: En strategisk ansats

Det är därför det är viktigt att förstå vilket värde AI kan bringa till en organisation. Företagsledare måste sätta tydliga förväntningar på hur AI ska leverera värde till företaget, och alla team som är involverade i AI-projekt ska samarbeta inom en gemensam ram för att godkänna AI-drivna initiativ.

En utmärkt strategi för att hantera kostnaderna för AI är att utnyttja molntjänstekonomi. Detta innebär att utföra en kostnadsnyttoanalys för att anpassa investeringarna i molnteknologier och affärsprioriteringar. Målet är inte bara att minska kostnaderna och öka effektiviteten, utan att maximera det totala affärsvärdet.

Molntjänstekonomi hjälper företag att hantera kostnaderna som är förknippade med AI, samtidigt som de fortsätter att investera i innovativa teknologier. Att tillämpa molntjänstekonomi på AI-kostnader gör att AI-initiativen anpassas till långsiktiga affärsmål.

Till exempel arbetade vi med ett företag som ville förnya sin manuella, bottom-up- metoder för intäktsprognoser. Tidigare hade företaget ett ineffektivt system som saknade precisionen för att hålla jämna steg med snabbt förändrade marknadsförhållanden. Målet var att implementera en datadriven ansats som förbättrade prognosens noggrannhet, som drev försäljnings- och marknadsstrategier och genererade intäktsökning. Vi utformade en AI-baserad lösning som utnyttjade 30 historiska finansiella och marknadsdata typer samt offentligt källmaterial för konsumenternas attityd. Denna datadrivna ansats ledde till en 50-procentig minskning av prognostiden, vilket ökade tillförlitligheten av intäktsprognoser och gav handlingsbara insikter för försäljnings- och marknadsföringsteam, vilket i sin tur ledde till en 15-procentig ökning av intäkterna under det första året efter implementeringen.

En annan bra praxis är att distribuera intelligent arbetsbelastningshantering för att automatisera resurser och justera på flyget på grund av AI-krav, vilket frigör resurser för andra projekt.

För att komma igång på denna resa kan ett företag skapa ett team som är dedikerat till molntjänstekonomi, idealiskt med ett molntjänstcenter för excellens (Cloud CoE) som utför en samordnande funktion. Detta tillåter företag att enas om beslut om utgifter och vilka projekt som är värda att överväga, för att säkerställa att alla AI-initiativ är anpassade till strategiska mål och bästa praxis.

Att ha ett välhanterat molntjänstekonomiteam på plats hjälper till att optimera prestanda över hela organisationen. Fördelarna med strategisk molntjänsthantering inkluderar:

• Den förbättrade beslutsfattningen som kommer från att förstå dataanvändning och variabla kostnadsmodeller.
• Att anpassa affärsmål med AI-investeringar för att optimera affärsprestanda.
• Bättre resursanvändning och en minskning av slöseri med utgifter, vilket tillåter företag att dra full nytta av sina molntjänst- och AI-investeringar.

Vi kommer att se en fortsatt ökning av AI- och molntjänsteinvesteringar 2024 när företag ser den transformerande värdet i att anta intelligenta hanteringsstrategier, som hjälper till att maximera värde och kontrollera kostnader. Ramverket som tillhandahålls av molntjänstekonomi gör det lättare att anpassa affärsmål med AI- och molntjänstekostnader, vilket säkerställer att teknikutgifterna levererar maximalt värde. Genom att anta en strategisk ansats kan företag navigera i komplexiteten av AI-antagande och uppnå långsiktig framgång.