Преобразующая сила искусственного интеллекта неоспорима. Однако предприятия должны разработать экономически эффективный подход к его внедрению, который будет соответствовать их стратегическим целям и обеспечит максимальную отдачу в долгосрочной перспективе, пишет на портале eWeek Дэвид Линтикум, признанный эксперт в области корпоративных ИТ, ранее занимавший должность директора Deloitte Consulting по стратегии облачных вычислений.

Значительными являются не только первоначальные инвестиции в ИИ. Помимо расходов на оборудование, инвестиции в программные решения, включая алгоритмы ИИ и интеграционные платформы, добавляют еще один уровень финансовых обязательств. Поскольку для проектирования, разработки и управления ИИ-решениями требуются высококвалифицированные специалисты с солидными зарплатами, предприятия также должны инвестировать в квалифицированные кадры. На этом список не заканчивается. Предприятиям необходимо учитывать расходы на текущее обслуживание, модернизацию и масштабирование. Все эти аспекты создают сложный, но необходимый финансовый фон для долгосрочного стратегического успеха.

Проблемы управления расходами на ИИ: ключевые метрики

Современные предприятия сталкиваются с многочисленными проблемами при управлении расходами на ИИ и внедрении различных стратегий для решения этих финансовых проблем. Текущая статистика и тенденции показывают, как эти проблемы влияют на организации:

  • Рост инвестиций в ИИ. Ожидается, что в период с 2022 по 2026 гг. расходы предприятий на системы, ориентированные на ИИ, будут расти на 27% в год, что свидетельствует о стремлении компаний использовать возможности ИИ, несмотря на проблемы с затратами.
  • Внедрение облачных технологий. Многие организации используют облачные решения для снижения затрат на инфраструктуру. Облачные вычисления обеспечивают масштабируемый доступ к ресурсам по требованию, что помогает привести расходы в соответствие с фактическим использованием и снижает необходимость в значительных предварительных капиталовложениях.
  • Фокус на управлении данными. Более 75% организаций увеличили свои инвестиции в управление жизненным циклом данных, чтобы создать надежную основу для масштабирования ИИ, что имеет решающее значение для экономически эффективного внедрения ИИ.
  • Проблемы с привлечением специалистов. Предприятия сталкиваются с серьезной проблемой поиска квалифицированных специалистов в области ИИ. Почти 40% компаний отмечают трудности с наймом инженеров по данным, специалистов в области науки о данных и архитекторов данных. Такой дефицит может привести к увеличению расходов на приобретение и удержание талантов.
  • Оптимизация с помощью небольших моделей. Некоторые предприятия внедряют стратегии бережливого ИИ, которые предполагают использование небольших, более эффективных моделей ИИ, требующих меньше данных и вычислительной мощности, что позволяет сократить расходы на их обучение и эксплуатацию.
  • Расходы на управление рисками и соблюдение нормативных требований. Компании все чаще инвестируют в системы обеспечения соответствия, управления и регулирования рисков, связанных с ИИ, которые могут быть дорогостоящими, но необходимы для устойчивого развертывания ИИ.

Использование облака для гибкости и снижения затрат

Одной из эффективных стратегий снижения первоначального финансового ИИ-бремени является использование облачных ИИ-решений. Облачные вычисления дают предприятиям гибкость в приобретении вычислительных мощностей по требованию, что может привести к значительному снижению затрат за счет отсутствия необходимости в крупных предварительных капиталовложениях в физическую инфраструктуру. Оплата по факту использования, характерная для облачных сервисов, позволяет компаниям масштабировать ресурсы в соответствии с их непосредственными потребностями, приводя операционные расходы в соответствие с реальными требованиями рабочих нагрузок.

Мультиоблачный подход может обеспечить дополнительную экономическую эффективность, позволяя компаниям выбирать наиболее экономичную платформу или комбинацию платформ для конкретных рабочих нагрузок и сценариев использования. Стратегическое развертывание нескольких облачных сервисов также повышает устойчивость и гибкость компаний, позволяя им быстро и экономично адаптироваться к изменениям спроса.

Бережливый ИИ: более компактные и целевые модели ИИ

Концепция бережливого ИИ — еще один важный аспект оптимизации затрат. Lean AI фокусируется на разработке небольших, более эффективных моделей ИИ, адаптированных к конкретным операционным потребностям компании. Для обучения и работы таких моделей требуется меньше данных и вычислительных мощностей, что заметно снижает затраты по сравнению с большими обобщенными моделями ИИ. Решая конкретные проблемы с помощью точно рассчитанных решений, предприятия могут избежать ненужных расходов, связанных со слишком сложными системами ИИ.

Начав с таких небольших целевых приложений, организации смогут постепенно наращивать свои ИИ-возможности, будучи уверенными в том, что каждый их шаг оправдывает затраты и тесно связан с потенциальной ценностью. Компании могут постепенно расширять возможности ИИ, используя подход Lean AI, при котором управление затратами становится главным фактором. Эффективная оптимизация вычислительных ресурсов играет еще одну важнейшую роль в контроле расходов на ИИ. Контролируйте и управляйте вычислительными ресурсами, чтобы компания платила только за то, что ей необходимо. Инструменты, отслеживающие использование вычислительных ресурсов, позволяют выявить неэффективность и принять более обоснованные решения о масштабировании ресурсов.

Бессерверные архитектуры также могут помочь в оптимизации затрат за счет автоматического масштабирования вычислительных ресурсов и выставления счетов на основе точных показателей использования, что позволяет минимизировать потери. Стратегическое использование периферийных вычислений может помочь сократить расходы за счет локальной обработки данных взамен использования обширной облачной обработки, что снижает расходы на передачу данных и повышает скорость и эффективность обработки.

Сосредоточьтесь на стратегической ценности и стоимости ИИ

Контроль над ИИ-расходами необходим каждому предприятию. Сосредоточьтесь на ценности, которую могут обеспечить технологии ИИ, но только до тех пор, пока эти технологии экономически эффективны. Главное — увязать проекты ИИ со стратегическими задачами предприятия, обеспечив их вклад в достижение всеобъемлющих целей. Отдавайте приоритет инициативам, обеспечивающим наибольшую потенциальную отдачу, чтобы заручиться поддержкой заинтересованных сторон и сохранить ориентацию на устойчивые, ориентированные на ценность инвестиции. Это означает поиск приложений ИИ, которые повышают эффективность, улучшают удовлетворенность клиентов и способствуют инновациям во всех бизнес-подразделениях.

Поскольку ИИ продолжает интегрироваться в структуру корпоративных операций, определяющим фактором успеха станет способность оптимизировать расходы, сохраняя при этом четкую ориентацию на стратегическую ценность ИИ. Тщательный отбор и управление ИИ-инициативами позволят сохранить их финансовую жизнеспособность, а предприятию — обеспечить готовность к будущему в условиях постоянно меняющегося технологического ландшафта.