מדוע חברות פונות ל-FinOps כדי לשלוט בעלויות של בינה מלאכותית ו-SaaS

חברות מרחיבות את שירותי FinOps מעבר לענן כדי לשלוט בעלויות של בינה מלאכותית ו-SaaS. הוצאות בלתי צפויות על בינה מלאכותית דורשות אסטרטגיות חדשות, בעוד שמשילות ממשל מחליפה קיצוץ בעלויות לטווח קצר. מורכבות עננים מרובים גורמת לחוסר יעילות, וחברות Fortune 100 הופכות את שירותי FinOps לסטנדרט. שליטה בהוצאות הטכנולוגיה היא כעת חיונית.

‍

מעבר למנוי החודשי: ההיקף האמיתי של עלויות הטכנולוגיה

מחיר המחירון של פתרון SaaS או בינה מלאכותית הוא רק ההתחלה. בעת הערכת פלטפורמות טכנולוגיה, חשוב לקחת בחשבון את העלויות הנוספות הפוטנציאליות הללו, שספקים רבים משמיטים בנוחות מהמצגות שלהם:

הכנת נתונים והעברה

מערכות בינה מלאכותית הן בעלות ערך רק כמו הנתונים שהן מעבדות. על פי מחקר של גרטנר, הכנת נתונים מהווה בדרך כלל 20-30% מעלויות הטמעת הבינה המלאכותית הכוללות. ארגונים רבים ממעיטים בערכם של המשאבים הנדרשים עבור:

• ניקוי וסטנדרטיזציה של נתונים היסטוריים
• קבעו טקסונומיות נתונים עקביות
• העברת נתונים ממערכות מדור קודם
• צור מסגרות ניהול נתונים

אתגרים ייחודיים של אופטימיזציית עלויות בינה מלאכותית

ניהול עלויות בינה מלאכותית אינו דומה לניהול הוצאות מסורתיות על ענן. בינה מלאכותית פועלת בקנה מידה שונה לחלוטין, ומונע על ידי מעבדים גרפיים (GPU), מחזורי אימון ועיבוד הסקות בזמן אמת. מבנה העלויות של בינה מלאכותית מורכב:

• מעבדים גרפיים יקרים ודגמי בינה מלאכותית דורשים כוח עיבוד עצום.
• אימון מודל יכול להימשך ימים או שבועות, ולצרוך משאבי מחשוב בקצב בלתי צפוי.
• הסקה, התהליך של שימוש במודל בינה מלאכותית מאומן ליצירת תוצאות, צובר עלויות, במיוחד בקנה מידה גדול.
• תמחור מבוסס אסימונים, שבו חברות משלמות על סמך נפח הנתונים המעובדים על ידי מודלים של בינה מלאכותית.

אינטגרציה עם מערכות קיימות

מעט חברות פועלות עם מערכות אוטונומיות לחלוטין. פתרון הבינה המלאכותית שלכם כנראה יצטרך להתחבר ל:

• פלטפורמות CRM
• מערכות ERP
• כלי אוטומציה שיווקית
• יישומים פנימיים מותאמים אישית

בהתאם לסביבה הטכנית שלך, ייתכן שתצטרך לתקצב עבור:

• זמן פיתוח עבור אינטגרציה מותאמת אישית
• פתרונות תוכנה למערכות מורכבות
• שדרוגים אפשריים למערכות קיימות כדי לאפשר תאימות

הכשרת צוות וניהול שינויים

על פי סקירת ניהול סלואן של MIT, ארגונים המיישמים פתרונות בינה מלאכותית צריכים בדרך כלל להקצות 15-20% מתקציבם להדרכה וניהול שינויים. באופן ריאלי, קחו בחשבון:

• הירידה הראשונית בפריון במהלך תקופת הלמידה
• זמן שהושקע במפגשי הכשרה פורמליים
• התנגדות פוטנציאלית לזרימות עבודה חדשות
• תיעוד של תהליכים חדשים

ממשל הולך ומתפתח כעדיפות על פני קיצוץ בעלויות

השלבים המוקדמים של FinOps עסקו בעיקר בקיצוץ בעלויות. אבל חברות מבינות שברגע שחוסר היעילות הברור יבוטל, הערך האמיתי מגיע מממשל: יצירת מדיניות, אוטומציה ומשמעת פיננסית לטווח ארוך.

אופטימיזציות הן פתרונות מהירים. ממשל תאגידי (ממשל ממשלתי) הוא מה ששומר על ארגון ממושמע מבחינה כלכלית בקנה מידה גדול. זהו ההבדל בין תגובה לחריגות בעלויות לבין מניעה מלכתחילה. ממשל תאגידי פירושו קביעת מדיניות שימוש בענן, אוטומציה של בקרות הוצאות והבטחת יעילות עלויות כפונקציה עסקית מרכזית.

‍

השקעות בבינה מלאכותית ובעננים מרובים מסבכות את ניהול העלויות

חברות משתמשות בשילוב של SaaS, ענן ציבורי, ענן פרטי ומרכזי נתונים מקומיים. זה הופך את ניהול העלויות למורכב הרבה יותר. לספקי ענן שונים יש מבני חיוב שונים, ומרכזי נתונים פרטיים דורשים השקעות מראש עם מודלי עלויות שונים לחלוטין.

אסטרטגיות מרובות עננים מוסיפות שכבה נוספת של מורכבות:

• העברת נתונים בין עננים יכולה לגרום לעמלות יציאה, שלעתים קרובות מתעלמים מהן אך עשויה להיות משמעותית
• עומסי עבודה המחולקים בין עננים ציבוריים ופרטיים דורשים איזון זהיר כדי למנוע יתירות ובזבוז קיבולת
• בינה מלאכותית מסבכת את העניינים עוד יותר: דרישות החישוב הגבוהות שלה הופכות את הניטור הפיננסי בסביבות מרובות לקשה עוד יותר.

סקר של קרן FinOps מצא כי 69% מהחברות משתמשות ב-SaaS עבור עומסי עבודה של בינה מלאכותית, בעוד 30% משקיעות בענן פרטי ובמרכזי נתונים. הנתונים מראים מגמה ברורה: חברות עוברות מעבר לפריסות בענן יחיד, אך רבות מתקשות לייעל את העלויות על פני פלטפורמות מרובות.

‍

המחויבות שלנו: עלויות מנוי תחרותיות עם שקיפות מלאה

אנו מציעים מחיר מנוי תחרותי במיוחד, נמוך משמעותית מהממוצע בשוק. מחיר נמוך זה אינו פיתוי, אלא תוצאה של היעילות התפעולית שלנו והמחויבות שלנו להנגיש את הבינה המלאכותית לכל העסקים.

בניגוד לספקים אחרים שמסתירים עלויות אמיתיות מאחורי מחיר התחלתי אטרקטיבי, אנו משלבים את המנוי המשתלם שלנו עם שקיפות מלאה:

• דמי חבר חודשיים נמוכים ללא עלויות נסתרות או הפתעות
• מבנה שכבתי ברור ששומר על עלויות צפויות גם כשאתם גדלים
• הכשרה בסיסית והטמעה כלולים במחיר הבסיס
• מגבלות נדיבות על שיחות API ועמלות עודפות שפורסמו בבירור
• מסלולי שדרוג פשוטים וחסכוניים המבוססים על צרכים משתנים

‍

יתרונות נסתרים שמקזזים את העלויות

אמנם חשוב להבין את תמונת העלויות המלאה, אך ישנם גם "יתרונות נסתרים" שארגונים רבים מגלים לאחר היישום:

שיפורי יעילות בין-פונקציונליים

יישומי בינה מלאכותית יוצרים לעיתים קרובות יעילות בלתי צפויה מעבר למקרה השימוש העיקרי. אחד מלקוחות הייצור שלנו השתמש בתחילה בפלטפורמה שלנו כדי לייעל את המלאי, אך גילה שיפורים משמעותיים בתהליך הרכש כיתרון משני.

הפחתת חוב טכני

פתרונות SaaS מודרניים המונעים על ידי בינה מלאכותית מחליפים לעתים קרובות מספר מערכות מדור קודם, ומבטלים עלויות תחזוקה וחובות טכניים שעשויים שלא להופיע בחישוב ה-ROI הראשוני.

מודיעין תחרותי

היכולות האנליטיות של פלטפורמות בינה מלאכותית מספקות לעתים קרובות תובנות לגבי מגמות שוק ומיצוב תחרותי שחברות שילמו עבורן בעבר מיועצים חיצוניים.

מסקנות ושיקולים למנהלים

FinOps משתנה במהירות. מה שהחל כאסטרטגיית אופטימיזציה של עלויות בענן הופך כעת לבסיס לניהול הוצאות SaaS ובינה מלאכותית. לחברות שלוקחות את FinOps ברצינות, במיוחד בתחומי ניהול ובקרת עלויות של בינה מלאכותית, יהיה יתרון תחרותי בניהול הטרנספורמציה הדיגיטלית שלהן.

נקודות מפתח למנהלים:

1. FinOps מתרחבת מעבר לענן לבינה מלאכותית ו-SaaS : חברות מאמצות FinOps כדי לשלוט בעלויות בלתי צפויות של בינה מלאכותית ובהתפשטות SaaS. מנהיגים צריכים לשלב FinOps בתכנון פיננסי כדי למנוע הוצאות דיגיטליות בלתי מבוקרות.
2. ניהול עלויות בינה מלאכותית דורש אסטרטגיות חדשות : בקרות עלויות מסורתיות בענן אינן עובדות עבור בינה מלאכותית, אשר מסתמכת על כרטיסי מסך יקרים, תמחור מבוסס אסימונים ומחזורי הדרכה עתירי משאבים. מנהלים חייבים ליישם ניטור עלויות ואופטימיזציה של עומסי עבודה ספציפיים לבינה מלאכותית כדי למנוע חריגות תקציב.
3. ממשל פיננסי מחליף קיצוץ עלויות כעדיפות : אופטימיזציות עלויות מציעות תשואות הולכות ופוחתות, בעוד שבקרת עלויות לטווח ארוך תלויה בממשל פיננסי, אוטומציה ואכיפת מדיניות. מנהיגים צריכים להעביר את המיקוד שלהם מחיסכון לטווח קצר למשמעת פיננסית בת קיימא.
4. השקעות בריבוי עננים ובינה מלאכותית מגבירות את המורכבות : חברות פורסות בינה מלאכותית בתשתיות SaaS, ענן ציבורי ותשתיות פרטיות, מה שמקשה על ניהול עלויות. מקבלי החלטות חייבים לאמץ גישת FinOps מאוחדת בכל הסביבות כדי למנוע חוסר יעילות ועלויות עולות.

הבנת תמונת העלויות המלאה אינה מרתיעה את אימוץ הבינה המלאכותית, אלא מבטיחה יישום מוצלח באמצעות תכנון נכון. מומחי היישום שלנו זמינים לעזור לכם ליצור תקציב מקיף שלוקח בחשבון את ההקשר הארגוני הספציפי שלכם, את המערכות הקיימות ואת היכולות הפנימיות.

‍

עם תוכנית המנוי שלנו, אתם מקבלים את התמורה הטובה ביותר בשוק ללא פשרות. הגישה שלנו משלבת תמחור תחרותי עם שקיפות מלאה בעלויות היישום, ומציעה לכם גם חיסכון מיידי וגם בסיס להצלחה ארוכת טווח. זהו השילוב הייחודי הזה של סבירות ותמיכה מקיפה שמייחד אותנו מהמתחרים ומבטיח תשואה מקסימלית על ההשקעה שלכם.