Chi tiêu đám mây chiến lược và Trí tuệ nhân tạo: Tối đa hóa giá trị kinh doanh vào năm 2024

Các chuyên gia dự đoán rằng năm 2024 sẽ chứng kiến sự tăng trưởng trong chi tiêu đám mây, chủ yếu do sự gia tăng trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và trí tuệ nhân tạo sinh (GenAI). Các công ty thông minh đã bắt đầu kiểm tra việc sử dụng AI và GenAI của họ, tập trung vào chi phí liên quan đến ngân sách đám mây. Bước tiếp theo là áp dụng các chiến lược quản lý để tối ưu hóa đầu tư của họ và đảm bảo sự tăng trưởng kinh doanh bền vững.

AI và dữ liệu: mối quan hệ cộng sinh

Làm thế nào AI đóng góp vào chi phí đám mây? Dữ liệu là một phần quan trọng của nó. AI phụ thuộc vào dữ liệu chất lượng cao và số lượng lớn. Hãy nghĩ về nó theo cách này – càng có nhiều dữ liệu có sẵn cho thuật toán AI, kết quả sẽ càng tốt. Tuy nhiên, việc có một lượng lớn dữ liệu cũng đặt ra một số thách thức có thể thường dẫn đến tăng chi phí để hỗ trợ ứng dụng, đặc biệt là trên đám mây.

Và không phải tất cả AI đều giống nhau. Ví dụ, một hình thức AI, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) rất đòi hỏi dữ liệu. NLP có thể được sử dụng trong tự động hóa dịch vụ khách hàng, tóm tắt tài liệu và tạo email, chỉ để đặt tên cho một số ứng dụng. Mỗi nhiệm vụ trở nên phức tạp hơn khi một doanh nghiệp yêu cầu phản hồi được ngữ cảnh hóa. Ví dụ, xem xét dữ liệu nhạy cảm trong các ngành công nghiệp có quy định cao như tài chính hoặc chăm sóc sức khỏe.

Cũng đã có sự tăng trưởng đáng kể trong khối lượng dữ liệu có thể được phân tích. Các mô hình trí tuệ nhân tạo sinh hiện đại thường lớn hơn từ 10 đến 100 lần so với thậm chí các mô hình AI từ một hoặc hai năm trước. Với các mô hình lớn hơn và sự phức tạp của dữ liệu tăng lên, cộng với các trường hợp sử dụng bổ sung, nhu cầu về dữ liệu tăng lên, điều này cũng có nghĩa là chi phí đám mây tăng lên.

Việc phức tạp hóa vấn đề hơn nữa, các phương pháp tích hợp đám mây vào cơ sở hạ tầng CNTT doanh nghiệp đang thay đổi. Ban đầu, nhiều công ty đã áp dụng phương pháp di chuyển và nâng cấp, cũng được gọi là tái lưu trữ, nhưng điều đó rất tốn kém. Kết quả là nhiều công ty đã trả tiền cho các dịch vụ mà họ không sử dụng thường xuyên. Gần đây, khi các doanh nghiệp kiểm tra việc sử dụng đám mây của họ, họ đang cố gắng tìm cách cắt giảm chi phí bằng cách loại bỏ việc chi tiêu quá mức từ những năm trước. Tuy nhiên, sự tăng trưởng đáng kinh ngạc của AI và GenAI đã khiến các công ty phải xem xét lại cơ sở hạ tầng đám mây của họ.

 Kinh tế đám mây: Một phương pháp tiếp cận chiến lược

Đó là lý do tại sao việc hiểu giá trị AI có thể mang lại cho một tổ chức là rất quan trọng. Các nhà lãnh đạo công ty phải đặt ra kỳ vọng rõ ràng về cách AI sẽ mang lại giá trị cho kinh doanh, và tất cả các đội ngũ tham gia vào các dự án AI nên cộng tác trong một khuôn khổ chung để phê duyệt các sáng kiến được thúc đẩy bởi AI.

Một chiến lược tuyệt vời để quản lý chi phí của AI là tận dụng kinh tế đám mây. Điều này liên quan đến việc thực hiện phân tích chi phí-lợi ích để căn chỉnh các khoản đầu tư vào công nghệ đám mây và các ưu tiên kinh doanh. Mục tiêu không chỉ là giảm chi phí và tăng hiệu quả, mà là tối đa hóa giá trị kinh doanh tổng thể.

Kinh tế đám mây giúp các doanh nghiệp quản lý chi phí liên quan đến AI, đồng thời tiếp tục đầu tư vào các công nghệ sáng tạo. Việc áp dụng kinh tế đám mây vào chi phí AI khiến các sáng kiến AI phù hợp với các mục tiêu kinh doanh dài hạn.

Ví dụ, chúng tôi đã làm việc với một công ty muốn thay thế quy trình dự báo doanh thu thủ công, từ dưới lên. Trước đây, công ty đã có một hệ thống không hiệu quả, thiếu độ chính xác để theo kịp các điều kiện thị trường thay đổi nhanh chóng. Mục tiêu là thực hiện một phương pháp dựa trên dữ liệu để tăng độ chính xác của dự báo, thúc đẩy chiến lược bán hàng và tiếp thị và tạo ra tăng trưởng doanh thu. Chúng tôi đã thiết kế một giải pháp dựa trên AI, tận dụng 30 loại dữ liệu tài chính và tiếp thị lịch sử cùng với dữ liệu cảm nhận của người tiêu dùng từ nguồn công khai. Phương pháp dựa trên dữ liệu này đã dẫn đến việc giảm 50% thời gian dự báo, tăng độ tin cậy của dự báo doanh thu và cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động cho các đội ngũ bán hàng và tiếp thị, điều này đã chuyển thành tăng 15% doanh thu trong năm đầu tiên thực hiện.

Một phương pháp hay khác là triển khai quản lý tải công việc thông minh để tự động hóa tài nguyên và điều chỉnh theo nhu cầu của AI, điều này giải phóng tài nguyên cho các dự án khác.

Để bắt đầu hành trình này, một công ty có thể tạo một đội ngũ chuyên về kinh tế đám mây, lý tưởng là với một trung tâm xuất sắc đám mây (Cloud CoE) thực hiện một chức năng điều phối. Điều này cho phép các doanh nghiệp đồng ý về quyết định chi tiêu và quyết định dự án nào đáng được xem xét, để đảm bảo rằng tất cả các sáng kiến AI đều phù hợp với các mục tiêu chiến lược và phương pháp hay nhất.

Việc có một đội ngũ kinh tế đám mây được quản lý tốt ở nơi giúp tối ưu hóa hiệu suất trên toàn tổ chức. Lợi ích của quản lý đám mây chiến lược bao gồm:

• Quyết định cải thiện đến từ việc hiểu cách sử dụng dữ liệu và các mô hình chi phí biến đổi.
• Đồng bộ hóa các mục tiêu kinh doanh với đầu tư AI để tối ưu hóa hiệu suất kinh doanh.
• Sử dụng tài nguyên tốt hơn và giảm chi tiêu lãng phí, cho phép các doanh nghiệp tận hưởng lợi ích đầy đủ của đầu tư đám mây và AI của họ.

Chúng tôi sẽ tiếp tục thấy sự tăng trưởng trong đầu tư AI và đám mây vào năm 2024 khi các doanh nghiệp nhận thấy giá trị chuyển đổi trong việc áp dụng các chiến lược quản lý thông minh, giúp tối đa hóa giá trị và kiểm soát chi phí. Khung được cung cấp bởi kinh tế đám mây làm cho nó dễ dàng hơn để căn chỉnh các mục tiêu kinh doanh với chi phí AI và đám mây, đảm bảo rằng các khoản đầu tư công nghệ mang lại giá trị tối đa. Bằng cách áp dụng một phương pháp tiếp cận chiến lược, các doanh nghiệp có thể điều hướng các phức tạp của việc áp dụng AI và đạt được thành công lâu dài.