Firmy stają przed rosnącymi kosztami chmury i nieprzewidywalnością budżetu. Wymaga to mądrzejszych strategii zarządzania zasobami, szkoleń i optymalizacji napędzanej przez AI.
Boom AI jest już z nami — i nie wykazuje oznak spowolnienia. Firmy w różnych sektorach wdrażają kreatywne inicjatywy oparte na chmurze, które stawiają AI na czołowym miejscu.
Chociaż ekspansja AI stwarza ogromne możliwości dla liderów biznesu, może również powodować znaczną niepewność w zakresie kosztów chmury: niemal trzy czwarte specjalistów IT i finansów twierdzi, że wzrost wdrażania AI uczynił rachunki za chmurę „niezarządzalnymi”. Próby dopasowania nowych inicjatyw AI do istniejących budżetów chmurowych mogą zatrzymać innowacje — kosztem innych zasobów zależnych od chmury.
Aby utrzymać impet AI, liderzy IT muszą znaleźć sposób na lepsze prognozowanie i zarządzanie tym wzrostem wydatków. W końcu AI nie jest tego warte, jeśli zrujnuje budżet.
Dlaczego wymagania zasobowe AI wytrącają budżety IT z równowagi
Co dokładnie sprawia, że zarządzanie kosztami chmury jest tak trudne w erze ekspansji AI?
To problem wieloaspektowy — ale jego sedno leży w nieprzewidywalności przetwarzania AI. W miarę jak technologia AI się rozwija, ilość zasobów potrzebnych do jej utrzymania również się zmienia. Liderzy IT planujący swoje budżety na nadchodzący rok mogą nie mieć wglądu w te przyszłe potrzeby, co zmusza ich do improwizacji i potencjalnego oszczędzania na innych produktach opartych na chmurze.
Kolejną trudnością jest niekonsekwencja mocy przetwarzania AI. Wiele modeli AI i uczenia maszynowego (ML) może się różnić pod względem obciążeń — na przykład faza wnioskowania wymaga minimalnych obliczeń, podczas gdy trening wymaga znacznej mocy przetwarzania.
Firmy muszą nie tylko inwestować w koszty chmury związane z wdrażaniem AI, ale także w zasoby potrzebne do szkolenia personelu w zarządzaniu tymi zaawansowanymi technologiami. Zatrudnienie wykwalifikowanych talentów to kolejna opcja, ale przy dużym zapotrzebowaniu na doświadczonych inżynierów, nie jest to łatwe zadanie. Jedyną trwałą drogą naprzód jest podnoszenie kwalifikacji w zakresie AI — co nie jest jednorazowym kosztem, ale ciągłą inwestycją.
Trzy wskazówki dotyczące budżetowania AI na przyszłość
Niezależnie od etapu procesu planowania budżetu, zarządzanie kosztami AI powinno być priorytetem. Oceniając, jak zrównoważenie wpasować AI w swój budżet, warto rozważyć kilka najlepszych praktyk.
1. Optymalizuj szkolenia związane z AI
Szkolenia i podnoszenie kwalifikacji w zakresie AI mogą być dużym obciążeniem dla zasobów — dlatego nauka optymalizacji tego procesu jest kluczowa dla ograniczenia kosztów.
Na początek zachęcaj do podejścia „trenuj trenera”, w którym identyfikujesz wewnętrznych ekspertów, którzy następnie mogą szkolić innych członków zespołu, zmniejszając potrzebę powtarzających się szkoleń zewnętrznych. To podejście sprzyja bardziej współpracy w środowisku nauki, które zachęca pracowników do dzielenia się wiedzą i zasobami między sobą.
Wykorzystaj również swoją sieć. Wielu dostawców chmury, w tym Google Cloud i Amazon Web Services, oferuje darmowe lub zniżkowe zasoby szkoleniowe dla partnerów i klientów. Mogą one być opłacalnym punktem wyjścia do bardziej sformalizowanego szkolenia.
2. Wybierz odpowiedni model AI dla swoich potrzeb
Wdrożenie modelu AI, który nie pasuje do potrzeb Twojej organizacji, to najszybszy sposób na nadmierne obciążenie budżetu chmurowego. W końcu duże modele AI zużywają więcej zasobów, co przekłada się na wyższe koszty i potencjalnie wolniejsze czasy reakcji.
Wybierając odpowiedni rozmiar modelu, rozważ złożoność zadania. Na przykład zrozumienie języka naturalnego może wymagać większego, bardziej zaawansowanego modelu, podczas gdy prostsze zadania można często obsłużyć za pomocą mniejszych modeli.
Są nawet przypadki, w których model może nie być w ogóle potrzebny. Jeśli zadanie można osiągnąć za pomocą automatyzacji opartej na regułach lub prostych metod statystycznych, te podejścia mogą być bardziej opłacalne i łatwiejsze do utrzymania. Przykładem tego mogą być aplikacje wymagające wysokiej precyzji lub mające jasno określone odpowiedzi.
Sprawdź też: Bill Gates ceni innowacje (treść partnera)
3. Wykorzystaj AI do optymalizacji wykorzystania chmury i kosztów
Paradoksalnie, odpowiedź na nadmierne wydatki na AI może leżeć w samej AI — a raczej w wykorzystaniu wniosków opartych na AI do lepszego zrozumienia wzorców wykorzystania chmury. Odpowiednia platforma AI może oferować analizy predykcyjne, które prognozują przyszłe koszty, umożliwiając zespołowi podejmowanie bardziej świadomych decyzji.
Upewnij się również, że w pełni korzystasz z narzędzi oferowanych przez platformy chmurowe. Wielu dostawców oferuje narzędzia pomagające dostosować zasoby, wyłączać nieaktywne instancje i identyfikować niewykorzystane zasoby. Niestety, zbyt często te funkcje są ignorowane. Nie zostawiaj tych narzędzi na stole — wykorzystaj wszystkie dostępne zasoby do podejmowania decyzji budżetowych.
Budowanie zrównoważonej strategii AI zaczyna się dzisiaj
W miarę jak rozwój AI trwa, wpływ na budżety chmurowe będzie tylko coraz bardziej nieprzewidywalny. Aby sobie z tym poradzić, liderzy IT muszą położyć podwaliny pod zrównoważone wdrażanie AI. Obejmuje to podejście do szkoleń AI w sposób współpracujący i opłacalny, a także naukę, jak najlepiej wykorzystać istniejące zasoby chmurowe.
Ustanawiając ten plan działania już dziś, Twoja organizacja stawia się w lepszej pozycji do szybszego wdrażania nowych technologii AI, nie niszcząc przy tym budżetu.
Czytaj też: