Yapay zekâ harcamaları azalıyor: Tüketimin bir sonraki aşamasına hazırlanmak için 5 adım
Yapay zekâya yapılan yoğun harcamaların dönemi sona erdi, bir sonraki aşamaya hazırlanın. Yapay zekâ tüketimindeki yeni dalgaya ayak uydurmak için 5 temel adımı keşfedin.
Bilmeniz gereken en önemli şeyler
- Kodlama ve grafik işlem birimlerinin kullanımı gibi karmaşık yapay zekâya yapılan harcamalar da dahil olmak üzere teknoloji tüketimine ilişkin kapsamlı bir bakış açısı elde etmek, değeri değerlendirmek ve %59 oranında artmakta olan israfı önlemek için çok önemlidir.
- Yapay zekanın “daha fazla kullanımından” “daha iyi kullanımına” geçiş, tüketimi kritik iş metrikleriyle ilişkilendiren ve teknoloji, finans ve tedarik ekiplerini ortak bir vizyonla uyumlu hale getiren iç yönetişimi gerektirir.
- Yapay zekâ fiyatlandırma modelleri değiştikçe, esneklik ve harcama kontrolü sağlamak için tedarikçi sözleşmelerini düzenli olarak yeniden müzakere edin ve optimizasyonu sürekli bir israf tespiti ve talep tahmini sürecine dönüştürmek için yapay zekâ araçlarından yararlanın.
Son iki yıldır birçok kuruluş yapay zekâ benimsemesini kendi başına bir amaç olarak ele aldı. Ne kadar çok kullanıcı, araç ve deneyim olursa o kadar iyi. Ancak bugün liderler artık başarıyı yalnızca benimseme oranıyla ölçmüyor. Artık maliyeti, yapay zekânın gerçek değer yarattığı alanları ve şirketlerin bunu sorumlu bir şekilde ölçeklendirmeyi karşılayıp karşılayamayacağını sorguluyorlar.
Bu, yapay zeka ve teknoloji harcamalarını yönetmenin bir sonraki aşamasıdır. Bu ortamda başarılı olacak şirketler, en çok teknoloji tüketenler değil, teknoloji tüketimini ölçülebilir iş değeriyle ilişkilendirebilenler olacaktır. Bu yaklaşım, kademeli kazanımların yapay zeka başarısının anahtarı olduğu fikriyle örtüşmektedir.
Kullanılabilirliği en üst düzeye çıkarmaktan, değeri en üst düzeye çıkarmaya doğru yaşanan bu değişim, yani "değer maksimizasyonu", teknoloji liderlerinin karşı karşıya olduğu önemli bir zorluktur.
Bu beş adımı izleyen yöneticiler, teknoloji tüketimi ve iş değerinin birlikte ölçülmesi gereken bir geleceğe hazır olacaklardır:
1. Tüm teknoloji yığını genelinde gerçek bir vizyona ulaşmak
Kuruluşlar göremedikleri şeyleri yönetemezler. Maliyetler değişken, dağıtılmış ve sürekli değiştiğinde bu ihtiyaç daha da kritik hale gelir.
Günümüzde teknoloji tüketimi artık tek bir bütçe veya sistemle sınırlı değil. Artık SaaS uygulamalarını, bulut altyapısını, veri platformlarını, yapay zeka modellerini, aracıları ve genel olarak altyapıyı kapsıyor. Yapay zeka ise, harcamaların tokenlar, krediler, model kullanımı, GPU tüketimi, veri aktarımı ve yapay zeka destekli uygulamalar aracılığıyla ifade edilebildiği bir başka karmaşıklık katmanı ekliyor.
Günümüzde kuruluşların yalnızca %31'inin yapay zeka yazılımı için net bir vizyona sahip olduğu ve %59'unun her yıl yapay zeka harcamalarında israfın arttığını bildirdiği göz önüne alındığında, tüm teknoloji yığını genelinde tek ve güvenilir bir bilgi kaynağına sahip olmak her zamankinden daha önemli hale gelmiştir.
Teknoloji tüketimine dair kapsamlı bir bakış açısı olmadan, kuruluşlar parçalı bilgilere dayanarak kararlar alırlar. Bu bakış açısı sadece maliyetleri kontrol etmekle ilgili değil; yatırımın nerede değer yarattığını ve harcamaların nerede boşa gittiğini anlamakla ilgilidir.
2. Tüketime yönelik bir yönetişim modeli geliştirme
Birçok kuruluş, yapay zekâ ile yaygın deneyler yapılmasını teşvik etmiş, ancak daha sonra kullanımının kontrolden çıktığını keşfetmiştir. Bu nedenle, herhangi bir şirketin başarısı için dahili bir yönetim çerçevesine sahip olmak çok önemlidir. Yönetim, özellikle yapay zekâ ajanlarının yönetimi giderek daha önemli hale geldikçe, ekiplere sorumlu bir şekilde ölçeklendirme için gerekli kontrolleri sağlar.
Özellikle yapay zekâ söz konusu olduğunda, liderlerin "en çok kullanım"dan "en iyi kullanım"a geçmeleri gerekiyor. Burada önemli olan, yapay zekânın işlem süresini, müşteri deneyimini, operasyonel verimliliği, gelir artışını veya diğer önemli iş ölçütlerini iyileştirip iyileştirmediğini belirlemektir.
Bu süreci yönlendirmek için, büyük şirketler giderek artan bir oranda (%85) yapay zeka ve teknoloji yönetişimi konusunda uzmanlaşmış ekipler veya üst düzey yöneticiler atayarak, ekipler arasında görünürlük, kontrol ve iş birliğini mümkün kılıyorlar. Şirketlerin yapay zekanın kontrolsüz bir maliyet merkezi haline gelmesini önlemesi çok önemlidir.
3. Esneklik ve hesap verebilirliği sağlamak için sözleşmelerin yeniden müzakere edilmesi
Teknoloji fiyatlandırma modelleri benzeri görülmemiş bir hızla değişiyor. Uzun vadeli, sabit fiyatlı anlaşmalar hâlâ geçerliliğini koruyabilir, ancak kullanımın hızla değişebildiği ortamlarda bunların yönetimi daha zor hale geldi.
Günümüz liderleri, tedarikçi anlaşmalarının gerçek kullanım modellerini ve gelecekteki iş ihtiyaçlarını yansıttığından emin olmak için düzenli olarak değerlendirme yapmalıdır. Yapay zeka sağlayıcıları yeni tüketim modelleri ve para kazanma stratejileri sunmaya devam ettikçe bu durum özellikle önem kazanmaktadır.
İşletmeler, fiyatlandırma karmaşıklığının azalmasını değil, artmasını beklemelidir . Amaç sadece maliyetleri düşürmek için pazarlık yapmak değil, işletmelere yenilik yapma alanı sağlarken harcamaları kontrol altında tutmalarına olanak tanıyan anlaşmalar yapmaktır.
4. Teknoloji, finans ve tedarik ekiplerinin uyumlaştırılması
Kullanıma dayalı maliyetler birden fazla ekibi etkiler. Teknoloji ekipleri kullanım hacmini belirlerken, diğer departmanlar gerekli denetimi yönetir; finans departmanı bütçe etkisini, satın alma departmanı ise tedarikçi sözleşmelerini yönetir. Uyum sağlanmadığı takdirde, kuruluşlar harcamalar üzerindeki kontrolü kolayca kaybedebilir.
Tüketimi iyi yöneten kuruluşlar, kullanım, maliyet ve değer konusunda ortak bir vizyon oluştururlar. Ortak ölçütler belirler, net sorumluluklar tanımlar ve departmanlar arası düzenli iş birliği sağlarlar.
Ekipler aynı verilere ve aynı değer tanımına dayanarak çalıştığında, kararlar daha bilinçli hale gelir ve maliyetli sürprizlerden kaçınılır.
5. Yapay zeka, iyileştirme sürecini tepkisel bir süreçten sürekli bir sürece nasıl dönüştürüyor?
Teknoloji tüketiminin giderek artan karmaşıklığını yönetmek için yapay zeka araçlarından yararlanın.
Optimizasyon, yalnızca periyodik bir bütçeleme çalışması olarak kalmamalıdır. Bir maliyet sorunu raporda ortaya çıktığında, kullanım zaten tekrar değişmiş olabilir.
Yapay zekâ, ekiplerin alışılmadık kullanım kalıplarını keşfetmesine, israfı belirlemesine, talebi tahmin etmesine ve ekipler genelinde daha akıllı planlamayı desteklemesine yardımcı olabilir. Ancak yapay zekâ destekli optimizasyon, insan tarafından tanımlanan hedeflerle bağlantılı olmalıdır. Amaç, ekiplerin neyin kullanıldığı, maliyeti ve nerede değer yarattığı konusunda daha net bir anlayışla daha iyi ve daha hızlı kararlar almalarına yardımcı olmaktır.
Teknoloji tüketimini değere dönüştürmek
Kurumsal yapay zekanın bir sonraki aşaması, ilk aşamadan çok farklı olacak. Son birkaç yıldır odak noktası deneme ve benimseme oldu. Gelecek, hesap verebilirlik, yönetişim ve değer yaratabilen kuruluşlara ait.
Yapay zekâ, sektörün tüketici odaklı teknoloji modellerine doğru kaymasını hızlandırarak yeni fırsatların yanı sıra yeni ekonomik zorluklar da yarattı. Kuruluşlar yapay zekâ kullanımını genişletmeye devam ettikçe, kullanım, maliyet ve iş etkisi arasındaki ilişkiyi anlamak kritik bir rekabet avantajı haline gelecektir.
Yapay zekâya olan ilginin artışı sona ermek üzere. Bundan sonra, kimin yeniliği başarıyla ölçeklendirebileceğini ve kimin maliyetler altında ezileceğini belirleyecek daha disiplinli bir vizyon, yönetim ve mali sorumluluk dönemi başlayacak.
Yoruma kapalı.