Şirketler yapay zeka ve SaaS maliyet kontrolü için neden FinOps'a yöneliyor?

Şirketler yapay zeka ve SaaS maliyetlerini kontrol etmek için FinOps'u bulutun ötesine taşıyor. Yapay zekanın öngörülemeyen giderleri yeni stratejiler gerektirirken, yönetişim kısa vadeli maliyet düşürmenin yerini alıyor. Çoklu bulut karmaşıklığı verimsizliğe neden oluyor ve Fortune 100 şirketleri FinOps'u bir standart haline getiriyor. Teknoloji harcamalarını kontrol etmek artık çok önemli.

‍

Aylık aboneliğin ötesinde: teknoloji maliyetlerinin gerçek boyutu

Bir SaaS veya AI çözümünün liste fiyatı yalnızca başlangıçtır. Teknoloji platformlarını değerlendirirken, birçok tedarikçinin sunumlarında rahatlıkla atladığı bu potansiyel ek maliyetleri göz önünde bulundurmak çok önemlidir:

Veri hazırlama ve taşıma

Yapay zeka sistemleri ancak işledikleri veriler kadar iyidir. Gartner tarafından yapılan araştırmaya göre, veri hazırlama genellikle toplam yapay zeka uygulama maliyetlerinin %20-30'unu oluşturmaktadır. Birçok kuruluş, bunun için gereken kaynakları hafife alıyor:

• Geçmiş verilerin temizlenmesi ve standartlaştırılması
• Tutarlı veri taksonomilerinin oluşturulması
• Mevcut sistemlerden veri taşıma
• Veri yönetişimi çerçeveleri oluşturma

Yapay zeka maliyet optimizasyonunun benzersiz zorlukları

Yapay zeka maliyetlerini yönetmek, geleneksel bulut harcamalarını yönetmeye benzemez. Yapay zeka, GPU'lar, eğitim döngüleri ve gerçek zamanlı çıkarım işleme tarafından yönlendirilen tamamen farklı bir ölçekte çalışır. YZ'nin maliyet yapısı karmaşıktır:

• GPU'lar pahalıdır ve yapay zeka modelleri muazzam işlem gücü gerektirir
• Bir modelin eğitilmesi günler veya haftalar sürebilir ve bilgi işlem kaynaklarını öngörülemeyen bir oranda tüketebilir
• Sonuç üretmek için eğitilmiş bir yapay zeka modeli kullanma süreci olan çıkarım, özellikle büyük ölçekte maliyetleri biriktirir
• Şirketlerin yapay zeka modelleri tarafından işlenen veri hacmine göre ödeme yaptığı token tabanlı fiyatlandırma

Mevcut sistemlerle entegrasyon

Çok az şirket tamamen otonom sistemlerle çalışmaktadır. Yapay zeka çözümünüzün muhtemelen aşağıdakilerle bağlantı kurması gerekecektir:

• CRM platformları
• ERP Sistemleri
• Pazarlama otomasyon araçları
• Özelleştirilmiş iç mekan uygulamaları

Teknik ortama bağlı olarak, bütçe ayırmak gerekebilir:

• Özelleştirilmiş entegrasyon için geliştirme süresi
• Karmaşık sistemler için ara katman çözümleri
• Uyumluluğu sağlamak için mevcut sistemlerde potansiyel yükseltmeler

Personel eğitimi ve değişim yönetimi

MIT Sloan Management Review'a göre, yapay zeka çözümlerini uygulayan kuruluşlar genellikle bütçelerinin %15-20'sini eğitim ve değişim yönetimine ayırmak zorundadır. Bu gerçekçi bir şekilde düşünülmelidir:

• Öğrenme dönemi sırasında üretkenlikteki ilk düşüş
• Resmi eğitim oturumları için harcanan zaman
• Yeni iş akışlarına karşı potansiyel direnç
• Yeni süreçlerin belgelendirilmesi

Yönetişim, maliyetlerin düşürülmesinden daha önemli bir öncelik olarak ortaya çıkıyor

FinOps'un ilk aşamaları esas olarak maliyetlerin azaltılmasıyla ilgiliydi. Ancak şirketler, bariz verimsizlikler ortadan kaldırıldıktan sonra gerçek değerin yönetişimden geldiğini fark ediyor: politika, otomasyon ve uzun vadeli mali disiplin yaratmak.

Optimizasyonlar hızlı çözümlerdir. Yönetişim, bir kuruluşu büyük ölçekte mali açıdan disiplinli tutan şeydir. Maliyet aşımlarına tepki vermek ile bunları ilk etapta önlemek arasındaki farktır. Yönetişim, bulut kullanımına ilişkin politikalar oluşturmak, harcama kontrollerini otomatikleştirmek ve maliyet verimliliğinin temel bir iş işlevi olmasını sağlamak anlamına gelir.

‍

Yapay zeka ve çoklu buluta yapılan yatırımlar maliyet yönetimini zorlaştırıyor

Şirketler SaaS, genel bulut, özel bulut ve şirket içi veri merkezlerinin bir karışımını kullanıyor. Bu da maliyet yönetimini çok daha karmaşık hale getiriyor. Farklı bulut sağlayıcıları farklı faturalandırma yapılarına sahiptir ve özel veri merkezleri tamamen farklı maliyet modelleriyle ilk yatırımları gerektirir.

Çoklu bulut stratejileri karmaşıklığa bir katman daha ekler:

• Bulutlar arasındaki veri hareketi, genellikle gözden kaçan ancak potansiyel olarak önemli çıkış ücretlerini tetikleyebilir
• Genel ve özel bulutlar arasında bölünen iş yükleri, fazlalıkları ve boşa harcanan kapasiteyi önlemek için dikkatli bir dengeleme gerektirir
• Yapay zeka konuyu daha da karmaşık hale getiriyor: yüksek bilgi işlem gereksinimleri, birden fazla ortamda finansal izlemeyi daha da zorlaştırıyor

FinOps Vakfı tarafından yapılan bir anket, şirketlerin %69'unun yapay zeka iş yükleri için SaaS kullandığını, %30'unun ise özel bulutlara ve veri merkezlerine yatırım yaptığını ortaya koydu. Rakamlar net bir eğilimi gösteriyor: şirketler tek bulut uygulamalarının ötesine geçiyor, ancak birçoğu birden fazla platformda maliyetleri optimize etmekte zorlanıyor.

‍

Taahhüdümüz: tam şeffaflık ile rekabetçi abonelik maliyetleri

Piyasa ortalamasının önemli ölçüde altında, olağanüstü rekabetçi bir abonelik maliyeti sunuyoruz. Bu düşük fiyat bir yemleme ve değiştirme değil, operasyonel verimliliğimizin ve yapay zekayı tüm şirketler için erişilebilir kılma taahhüdümüzün sonucudur.

Gerçek masrafları cazip bir başlangıç fiyatının arkasına saklayan diğer sağlayıcıların aksine, uygun fiyatlı aboneliğimizi tam şeffaflıkla birleştiriyoruz:

• Gizli maliyetler veya sürprizler olmadan düşük aylık ücret
• Büyümede bile maliyetleri öngörülebilir tutan net kademeli yapı
• Temel eğitim ve işe alıştırma temel fiyata dahildir
• Cömert API çağrı limitleri ve açıkça yayınlanmış aşım ücretleri
• Değişen ihtiyaçlara göre basit ve uygun maliyetli yükseltme yolları

‍

Maliyetleri dengeleyen gizli faydalar

Maliyetlerin tam resmini anlamak önemli olsa da, birçok kuruluşun uygulamadan sonra keşfettiği 'gizli faydalar' da vardır:

Çapraz fonksiyonel verimlilik kazanımları

Yapay zeka uygulamaları genellikle birincil kullanım durumunun ötesinde beklenmedik verimlilikler yaratır. Üretim müşterilerimizden biri başlangıçta platformumuzu envanteri optimize etmek için kullandı, ancak ikincil bir fayda olarak tedarik sürecinde önemli iyileştirmeler keşfetti.

Teknik borcun azaltılması

Yapay zeka destekli modern SaaS çözümleri genellikle birden fazla eski sistemin yerini alarak, ilk yatırım getirisi hesaplamasında görünmeyebilecek bakım maliyetlerini ve teknik yükümlülükleri ortadan kaldırır.

Rekabetçi istihbarat

Yapay zeka platformlarının analitik yetenekleri, genellikle şirketlerin daha önce harici danışmanlara ödediği pazar eğilimleri ve rekabetçi konumlandırma hakkında içgörüler sağlar.

Sonuçlar ve yöneticiler için dikkat edilmesi gerekenler

FinOps hızla değişiyor. Bir bulut maliyet optimizasyon stratejisi olarak başlayan bu süreç, artık SaaS ve yapay zeka giderlerini yönetmenin temeli haline geliyor. FinOps'u ciddiye alan şirketler, özellikle de yapay zeka maliyetlerinin yönetişim ve kontrolünde, dijital dönüşümlerini yönetmede rekabet avantajına sahip olacaklar.

Yöneticiler için kilit noktalar:

1. FinOps bulutun ötesinde yapay zeka ve SaaS'a doğru genişliyor: Şirketler öngörülemeyen yapay zeka maliyetlerini ve SaaS'ın yaygınlaşmasını kontrol etmek için FinOps'u benimsiyor. Liderler, kontrolsüz dijital harcamaları önlemek için FinOps'u finansal planlamaya entegre etmelidir.
2. YZ maliyet yönetimi yeni stratejiler gerektiriyor: Geleneksel bulut maliyet kontrolleri, pahalı GPU'lara, token tabanlı fiyatlandırmaya ve kaynak yoğun eğitim döngülerine dayanan yapay zeka için işe yaramıyor. Yöneticiler, finansal aşımları önlemek için YZ'ye özel maliyet izleme ve iş yükü optimizasyonu uygulamalıdır.
3. Yönetişim, öncelik olarak maliyet azaltmanın yerini alıyor: maliyet optimizasyonları azalan getiriler sunarken, uzun vadeli maliyet kontrolü yönetişim, otomasyon ve politika uygulamasına bağlıdır. Liderler odak noktasını kısa vadeli tasarruflardan sürdürülebilir mali disipline kaydırmalıdır.
4. Çoklu bulut ve yapay zeka yatırımları karmaşıklığı artırıyor: şirketler SaaS, genel bulut ve özel altyapı üzerinde yapay zeka kullanıyor ve bu da maliyetleri yönetmeyi daha zor hale getiriyor. Karar vericilerin verimsizlikleri ve artan maliyetleri önlemek için tüm ortamlarda birleşik bir FinOps yaklaşımı benimsemeleri gerekiyor.

Maliyet tablosunun tamamını anlamak, yapay zekanın benimsenmesini engellemek değil, doğru planlama yoluyla başarılı bir uygulama sağlamak anlamına gelir. Uygulama uzmanlarımız, özel kurumsal bağlamınızı, mevcut sistemlerinizi ve dahili yeteneklerinizi dikkate alan kapsamlı bir bütçe oluşturmanıza yardımcı olmaya hazırdır.

‍

Aboneliğimizle, ödün vermeden piyasadaki en iyi değeri elde edersiniz. Yaklaşımımız, rekabetçi fiyatları uygulama maliyetleri konusunda tam şeffaflıkla birleştirerek size hem anında tasarruf hem de uzun vadeli başarı için temel sağlar. Bizi rakiplerimizden ayıran ve yatırımınızdan en yüksek getiriyi garanti eden, kolaylık ve kapsamlı desteğin bu benzersiz birleşimidir.