İş Dünyası

Yapay zeka uygulamasının gizli maliyetleri: Tedarikçinizin size söylemesi gerekenler

Bir yapay zeka çözümünün liste fiyatı yalnızca başlangıçtır; veri hazırlama toplam maliyetlerin %20-30'unu, eğitim ise %15-20'sini oluşturur. Bu nedenle Fortune 100 şirketleri geleneksel bulutun ötesinde FinOps'u benimsiyor. Ancak optimizasyonlar hızlı düzeltmelerdir: gerçek değer, aşımlara tepki vermek yerine bunları önleyen yönetişimden gelir. Pahalı GPU'lar, token fiyatlandırması ve çoklu bulut ortamları ile teknoloji harcamalarını kontrol etmek artık isteğe bağlı değil, şart.

Electe'nin Ceo'su ve Kurucusu‍

Bu Makaleyi Yapay Zeka ile Özetleyin

Şirketler neden AI ve Saas maliyetlerini kontrol etmek için FinOps'a yöneliyor?

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.

‍

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:

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.
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.
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.
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.

İşletmelerin büyümesi için kaynaklar

Tüketici Uygulamaları için Yapay Zeka Yönetmeliği: Yeni 2025 Yönetmeliğine Nasıl Hazırlanılır?

2025, YZ'nin 'Vahşi Batı' döneminin sonunu işaret ediyor: YZ Yasası AB, 2 Şubat 2025'ten itibaren YZ okuryazarlığı yükümlülükleri, 2 Ağustos'tan itibaren yönetişim ve GPAI ile Ağustos 2024'ten itibaren faaliyete geçti. Kaliforniya, SB 243 (Sewell Setzer'in intiharından sonra doğdu, 14 yaşında chatbot ile duygusal ilişki geliştirdi) ile zorlayıcı ödül sistemlerinin yasaklanması, intihar düşüncesinin tespiti, her 3 saatte bir 'ben insan değilim' hatırlatması, bağımsız kamu denetimleri, 1.000 $/ihlal cezaları ile öncülük ediyor. SB 420, 'yüksek riskli otomatik kararlar' için insan incelemesi itiraz haklarıyla birlikte etki değerlendirmeleri gerektirmektedir. Gerçek Uygulama: Noom 2022'de insan koçlar gibi gösterilen botlar için 56 milyon dolar tazminat ödemiştir. Ulusal eğilim: Alabama, Hawaii, Illinois, Maine, Massachusetts yapay zeka chatbot'larını bilgilendirmemeyi UDAP ihlali olarak sınıflandırıyor. Üç kademeli risk-kritik sistemler yaklaşımı (sağlık/ulaşım/enerji) dağıtım öncesi sertifikasyon, tüketiciye yönelik şeffaf açıklama, genel amaçlı kayıt+güvenlik testi. Federal ön muafiyet olmaksızın düzenleyici yamalı bohça: birden fazla eyalette faaliyet gösteren şirketler değişken gereklilikler arasında gezinmek zorundadır. Ağustos 2026'dan itibaren AB: Açık olmadığı sürece kullanıcıları YZ etkileşimi hakkında bilgilendirin, YZ tarafından oluşturulan içerik makine tarafından okunabilir olarak etiketlenir.

Yapay zeka ne zaman tek seçeneğiniz olacak (ve neden hoşunuza gidecek)

"Bir şirket yapay zeka sistemlerini 72 saat boyunca gizlice devre dışı bıraktı. Sonuç? Tam bir karar felci. Sıfırlamaya verilen en yaygın tepki? Rahatlama." 2027 yılına gelindiğinde, iş kararlarının %90'ı YZ'ye devredilecek; insanlar kontrol yanılsamasını sürdürmek için 'biyolojik arayüzler' olarak hareket edecek. Buna direnenler, hesap makinesinin icadından sonra hesaplamaları elle yapanlar olarak görülecek. Soru artık boyun eğip eğmeyeceğimiz değil, ne kadar zarif bir şekilde boyun eğeceğimiz.

Yaratılmamış olanı düzenlemek: Avrupa teknolojik ilgisizlik riskiyle karşı karşıya mı?

Avrupa, yapay zeka alanındaki küresel yatırımların yalnızca onda birini çekiyor ancak küresel kuralları dikte ettiğini iddia ediyor. Bu 'Brüksel Etkisi'dir - inovasyonu teşvik etmeden pazar gücü yoluyla gezegen ölçeğinde kurallar dayatmak. Yapay Zeka Yasası 2027 yılına kadar kademeli bir takvimle yürürlüğe giriyor, ancak çok uluslu teknoloji şirketleri yaratıcı kaçınma stratejileriyle yanıt veriyor: eğitim verilerini ifşa etmekten kaçınmak için ticari sırlara başvurmak, teknik olarak uyumlu ancak anlaşılmaz özetler üretmek, sistemleri 'yüksek risk'ten 'minimum risk'e düşürmek için öz değerlendirmeyi kullanmak, daha az sıkı kontrollere sahip üye ülkeleri seçerek forum alışverişi yapmak. Ülke dışı telif hakkı paradoksu: AB, OpenAI'nin Avrupa dışındaki eğitimler için bile Avrupa yasalarına uymasını talep ediyor - uluslararası hukukta daha önce hiç görülmemiş bir ilke. 'İkili model' ortaya çıkıyor: aynı YZ ürünlerinin sınırlı Avrupa versiyonlarına karşı gelişmiş küresel versiyonları. Gerçek risk: Avrupa, küresel inovasyondan izole edilmiş bir 'dijital kale' haline gelir ve Avrupa vatandaşları daha düşük teknolojilere erişir. Kredi skorlama davasında Adalet Divanı 'ticari sır' savunmasını çoktan reddetti, ancak yorumsal belirsizlik çok büyük olmaya devam ediyor - 'yeterince ayrıntılı özet' tam olarak ne anlama geliyor? Kimse bilmiyor. Cevaplanmamış son soru: AB, ABD kapitalizmi ile Çin devlet kontrolü arasında etik bir üçüncü yol mu yaratıyor, yoksa sadece bürokrasiyi rekabet etmediği bir alana mı ihraç ediyor? Şimdilik: YZ düzenlemelerinde dünya lideri, gelişiminde marjinal. Geniş bir program.

Outliers: Veri Biliminin Başarı Hikayeleriyle Buluştuğu Yer

Veri bilimi paradigmayı tersine çevirdi: aykırı değerler artık 'ortadan kaldırılması gereken hatalar' değil, anlaşılması gereken değerli bilgilerdir. Tek bir aykırı değer doğrusal bir regresyon modelini tamamen bozabilir - eğimi 2'den 10'a değiştirebilir - ancak bunu ortadan kaldırmak veri kümesindeki en önemli sinyali kaybetmek anlamına gelebilir. Makine öğrenimi sofistike araçlar sunar: İzolasyon Ormanı rastgele karar ağaçları oluşturarak aykırı değerleri izole eder, Yerel Aykırı Değer Faktörü yerel yoğunluğu analiz eder, Otomatik kodlayıcılar normal verileri yeniden yapılandırır ve yeniden üretemediklerini rapor eder. Küresel aykırı değerler (tropik bölgelerde -10°C sıcaklık), bağlamsal aykırı değerler (yoksul bir mahallede 1.000 € harcama), kolektif aykırı değerler (saldırıya işaret eden senkronize ani trafik ağı) vardır. Gladwell ile paralel: '10.000 saat kuralı' tartışmalı - Paul McCartney'in 'birçok grup Hamburg'da 10.000 saat çalışıp başarılı olamadı, teori yanılmaz değil' sözü. Asya'nın matematiksel başarısı genetik değil kültüreldir: Çin'in sayısal sistemi daha sezgiseldir, pirinç ekimi Batı tarımının toprak genişlemesine karşı sürekli gelişme gerektirir. Gerçek uygulamalar: Birleşik Krallık bankaları gerçek zamanlı anormallik tespiti yoluyla %18 potansiyel kayıplarını geri kazanıyor, üretim insan denetiminin gözden kaçıracağı mikroskobik kusurları tespit ediyor, sağlık hizmetleri klinik deney verilerini %85+ anormallik tespiti hassasiyetiyle doğruluyor. Son ders: Veri bilimi aykırı değerleri ortadan kaldırmaktan onları anlamaya doğru ilerledikçe, alışılmadık kariyerleri düzeltilmesi gereken anormallikler olarak değil, üzerinde çalışılması gereken değerli yörüngeler olarak görmeliyiz.