Kiểm tra các công cụ AI? Đừng quên nghĩ về Chi phí Tổng thể

Vào năm 2023, AI đã nhanh chóng chuyển từ một ý tưởng mới và tương lai thành một thành phần cốt lõi của các chiến lược doanh nghiệp trên toàn thế giới. Trong khi ChatGPT là một trong những phần mềm ứng dụng IT phổ biến nhất, các nhà lãnh đạo IT đang làm việc để chính thức áp dụng các công cụ AI. Mặc dù việc sử dụng trung bình của các giấy phép ChatGPT được cấp phép vẫn còn khá thấp (dưới 30% trên các bộ phận), dữ liệu từ Productiv cho thấy rằng các bộ phận IT đang sử dụng ứng dụng này nhiều nhất với 27%, cho thấy rằng các công ty đang thử nghiệm các công cụ AI, như ChatGPT, để xem cách tốt nhất để đưa chúng vào chính sách.

ChatGPT không phải là phần mềm AI mới duy nhất mà các nhà lãnh đạo IT đang thử nghiệm trước khi áp dụng chính thức – điều này có nghĩa là các nhà lãnh đạo doanh nghiệp phải đối mặt với một thách thức cấp bách:掌握 nghệ thuật ngân sách AI. Chi phí triển khai AI tạo ra trong kinh doanh có thể dao động từ vài trăm đô la mỗi tháng đến 190.000 đô la (và đếm) cho một giải pháp AI tạo ra tùy chỉnh dựa trên mô hình mã nguồn mở được tinh chỉnh. Cho dù bạn đầu tư trực tiếp vào các dự án AI hay mua phần mềm có AI tích hợp, chi phí của AI là thực, đang tăng và được chuyển xuống cho người dùng cuối. Các doanh nghiệp đơn giản là không thể cho phép mình bị bất ngờ bởi các chi phí liên quan đến AI có thể tăng vọt mà không có cảnh báo.

Thực tế là, hầu hết các nhà cung cấp bạn sử dụng sẽ áp dụng – hoặc đã áp dụng – một số chiến lược AI, và nhiều nhà cung cấp sẽ cần phải điều chỉnh cấu trúc giá của họ để tính đến chi phí thực tế của việc chạy các mô hình AI này. Đối với người dùng cuối, các chức năng được hỗ trợ bởi AI này đại diện cho giá trị thực sự. Để đi trước, dưới đây là ba cách để quản lý chi phí AI và tối đa hóa lợi nhuận đầu tư trong năm tới:

Chuẩn bị cho sự thay đổi trong cách bán phần mềm

Gói phần mềm là điều bình thường trong các giao dịch phần mềm. Thật không may, chi phí của các công cụ AI có thể quá cao để được gói vào gói hiện tại (ngay cả Copilot của Microsoft cũng có giá khoảng 30 đô la mỗi người dùng, khi một gói doanh nghiệp điển hình của Microsoft (MSFT ) khiến các công ty phải trả giữa 25-40 đô la mỗi người dùng). Chúng ta đang ở trên bờ vực của một sự thay đổi lớn trong cách các nhà cung cấp gói các tính năng, và điều đó sẽ ảnh hưởng đến tổng chi phí của bạn. Các giao dịch cũ của bạn vẫn an toàn, nhưng hãy mong đợi các hợp đồng mới sẽ phản ánh thực tế rằng chi phí xử lý AI cao hơn so với phần mềm SaaS trung bình.

Một phần của sự thay đổi này là vì các công cụ AI thường áp dụng giá dựa trên sử dụng; các công cụ ghi chú AI như Fireflies AI, ví dụ, tính phí theo phút sử dụng. Mô hình này có thể nhanh chóng làm tăng chi phí, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp không theo dõi sát sao việc sử dụng của họ. Hãy chú ý cẩn thận đến các cấu trúc giá này – và bắt đầu xây dựng các mô hình mới để giúp đánh giá chi phí và giá trị để phản ánh sự thay đổi này.

Khi nói đến ROI của AI, hãy làm việc để hiểu kết quả

 Gần như mọi công cụ phần mềm hiện có đều đang tung ra các tính năng AI mới – nếu chúng chưa làm như vậy, chúng có thể sẽ sớm! Chúng ta đang hướng tới một làn sóng mới của sự phát triển SaaS, được thúc đẩy bởi AI, điều này sẽ có khả năng kích hoạt một cuộc tìm kiếm lại để đánh giá và thử các nhà cung cấp mới. Sẽ có nhiều công cụ và tính năng mới để đánh giá, nhưng nếu bạn không chú ý cẩn thận đến việc định lượng kết quả cho các công cụ này, bạn sẽ có nguy cơ chi tiêu nhiều mà không nhận được nhiều lợi ích.

Điều quan trọng là phải đi além chi phí khi xem xét liệu một công cụ AI có đáng để chi tiêu hay không – điều này sẽ ngày càng quan trọng để hiểu rõ các công cụ AI trong ngăn xếp của bạn đang thúc đẩy những kết quả thực sự. Ai đang trở nên năng suất hơn, và theo cách nào? Những hệ thống hoặc quy trình nào đang được tối ưu hóa một cách có ý nghĩa nhờ vào việc áp dụng một công cụ cụ thể? Làm việc để hiểu giá trị của các kết quả được cung cấp sẽ giúp bạn đưa ra trường hợp cho việc chi tiêu thêm và trao quyền cho bạn từ chối việc bán thêm nếu một tính năng không chứng minh được sự hữu ích thực sự.

 Tính toán Chi phí Sở hữu Tổng thể (TCO)

 Đánh giá TCO của các công cụ AI đòi hỏi một phân tích sâu hơn so với phần mềm truyền thống. Đánh giá các yêu cầu thiết lập và tích hợp độc đáo của phần mềm AI trước khi chuyển sang một công cụ mới. Nếu phần mềm yêu cầu bạn đào tạo các mô hình của nó trên dữ liệu của riêng bạn, chi phí có khả năng tăng lên. Trong khi đó, việc quản lý dữ liệu và bảo mật liên tục có thể phức tạp và tốn nhiều tài nguyên hơn so với việc duy trì phần mềm truyền thống. Ví dụ, một nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe đang triển khai một hệ thống quản lý bệnh nhân dựa trên AI phải tính đến các chi phí bổ sung cho việc tích hợp với hệ thống hồ sơ sức khỏe điện tử hiện có và cho việc quản lý dữ liệu liên tục để đảm bảo hiệu quả của AI.

Nó rõ ràng là AI sẽ không thể tránh khỏi trong việc biến đổi hoạt động kinh doanh, nhưng những thay đổi này đòi hỏi một cách tiếp cận mới đối với ngân sách và quản lý chi phí. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp phải ở phía trước của đường cong bằng cách hiểu các mô hình định giá độc đáo, đánh giá vai trò của AI trong hệ sinh thái phần mềm của họ, tiến hành các đánh giá giá trị toàn diện và tính toán TCO. Bằng cách áp dụng những chiến lược này, các doanh nghiệp có thể tận dụng sức mạnh của AI mà không bị mắc kẹt bởi các chi phí không lường trước, đảm bảo một sự tích hợp thông minh và bền vững của AI vào cấu trúc doanh nghiệp của họ.