Şirketler, AI ve SaaS maliyetlerini kontrol etmek için FinOps'u bulutun ötesine genişletiyor. AI'nın öngörülemeyen giderleri yeni stratejiler gerektirirken, yönetişim kısa vadeli maliyet kesintilerinin 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.
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:
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:
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:
Çok az şirket tamamen otonom sistemlerle çalışmaktadır. Yapay zeka çözümünüzün muhtemelen aşağıdakilerle bağlantı kurması gerekecektir:
Teknik ortama bağlı olarak, bütçe ayırmak gerekebilir:
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:
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.
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:
.jpeg)
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:
.png)
Maliyetlerin tam resmini anlamak önemli olsa da, birçok kuruluşun uygulamadan sonra keşfettiği 'gizli faydalar' da vardır:
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.
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.
Yapay zeka platformlarının analitik yetenekleri, genellikle şirketlerin daha önce harici danışmanlara ödediği pazar eğilimleri ve rekabetçi konumlandırma hakkında içgörüler sağlar.
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.
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.