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.
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:
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:
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:
מעט חברות פועלות עם מערכות אוטונומיות לחלוטין. פתרון הבינה המלאכותית שלכם כנראה יצטרך להתחבר ל:
בהתאם לסביבה הטכנית שלך, ייתכן שתצטרך לתקצב עבור:
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:
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.
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:
.jpeg)
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:
.png)
אמנם חשוב להבין את תמונת העלויות המלאה, אך ישנם גם "יתרונות נסתרים" שארגונים רבים מגלים לאחר היישום:
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.
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.
היכולות האנליטיות של פלטפורמות בינה מלאכותית מספקות לעתים קרובות תובנות לגבי מגמות שוק ומיצוב תחרותי שחברות שילמו עבורן בעבר מיועצים חיצוניים.
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.
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.
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)