Прозрачность затрат на ИИ с использованием методологии TBM

При поддержке Apptio, компании IBM

Когда появляется технология с революционным потенциалом, такая как искусственный интеллект, компании легко поддаются энтузиазму в ущерб финансовой дисциплине. В стремлении трансформировать операционную деятельность и опередить конкурентов контроль над затратами может показаться второстепенной задачей. Но в случае с ИИ расходы могут расти стремительно, поэтому финансовая дисциплина остается критически важной.

Долгосрочный успех зависит от одного условия: понимания связи между ценностью ИИ и его реальной стоимостью, чтобы его потенциал трансформировался в измеримый бизнес-результат.

Скрытые финансовые риски ИИ

Хотя ИИ помогает преобразовывать бизнес-процессы, его собственный финансовый след часто остается неясным. Если вы не можете соотнести затраты с эффектом, как вы можете быть уверены, что ваши инвестиции в ИИ принесут значительный окупаемый доход (ROI)?

Получение прозрачности в отношении «слепых зон» финансирования ИИ особенно актуально из-за бешеной скорости инвестиций в эту сферу. Когда командам DevOps и бизнес-подразделениям легко приобретать собственные ресурсы по модели операционных расходов (OpEx), затраты и неэффективность могут быстро выйти из-под контроля. Децентрализованный характер расходов на облачную инфраструктуру, платформы данных, инженерные ресурсы и токены запросов затрудняет отнесение затрат к конкретным бизнес-результатам. А поскольку бюджеты ограничены, каждый потраченный доллар представляет собой неосознанный компромисс в отношении других стратегических приоритетов.

Без прозрачности расходов на ИИ компании рискуют потратить слишком много, не додать результатов и упустить лучшие возможности для создания ценности.

Почему традиционное финансовое планирование не справляется с ИИ

Как мы убедились на примере облачных технологий, традиционные статические бюджетные модели плохо подходят для динамичных нагрузок и быстро масштабируемых ресурсов. Ключом к управлению облачными затратами стали тегирование и телеметрия, которые помогают компаниям связывать каждый потраченный на облако доллар с конкретными бизнес-результатами. Управление затратами на ИИ потребует такой же дисциплины, но в гораздо больших масштабах.

Помимо затрат на хранение, вычисления и передачу данных, каждый проект в сфере ИИ имеет свои собственные требования. Они варьируются от оптимизации промптов и маршрутизации моделей до подготовки данных, соблюдения нормативных требований, управления, безопасности и персонала.

Эта сложность заставляет финансовые и ИТ-отделы бороться за сопоставление расходов, связанных с ИИ, с бизнес-результатами, но без таких связей невозможно измерить рентабельность инвестиций (ROI).

Стратегическая ценность прозрачности затрат

Прозрачность затрат позволяет принимать более разумные решения — от распределения ресурсов до привлечения талантов.

Связь конкретных ресурсов ИИ с проектами, которые они поддерживают, помогает лицам, принимающим технологические решения, гарантировать, что наиболее ценные проекты получают все необходимое для успеха. Установление правильных приоритетов особенно важно в условиях дефицита лучших специалистов. Если ваши высокооплачиваемые инженеры и специалисты по работе с данными будут распыляться на слишком большое количество интересных, но несущественных пилотных проектов, вам будет сложно укомплектовать штаты для следующего стратегического и, возможно, насущного поворота.

Передовые практики FinOps в равной степени применимы и к ИИ. Бизнес может использовать аналитику затрат для оптимизации инфраструктуры и устранения потерь — например, гарантировать, что команды не закладывают более высокую производительность или меньшую задержку, чем действительно требуется для конкретной рабочей нагрузки, или не платят за огромную языковую модель (LLM), когда будет достаточно модели поменьше.

По ходу работы отслеживание может сигнализировать о росте затрат, чтобы руководители могли быстро перенаправить усилия в более перспективные направления. Проект, который имеет смысл при стоимости X, может оказаться нецелесообразным при стоимости 2X.

Компании, которые применяют структурированный, прозрачный и хорошо управляемый подход к расходам на ИИ, с большей вероятностью потратят нужные деньги правильным образом и получат оптимальную окупаемость своих инвестиций.

TBM: Корпоративная платформа для управления затратами на ИИ

Управление ценностью технологий (Technology Business Management, TBM) создает основу для прозрачности затрат на ИИ. Оно объединяет три направления: финансовый менеджмент ИТ (ITFM), FinOps и стратегическое управление портфелем (SPM) — для согласования технологических инвестиций с бизнес-результатами.

Финансовый менеджмент ИТ (ITFM): ITFM фокусируется на управлении финансами ИТ в соответствии с приоритетами бизнеса. Команды ITFM анализируют исчерпывающие данные о затратах и инвестициях в ИТ, чтобы сопоставлять расходы с бюджетами и прогнозами, сокращать избыточные траты и обеспечивать финансовую прозрачность.

Информационные данные, получаемые командами ITFM, помогают бизнесу формировать более стратегические партнерские отношения между ИТ-отделом и бизнесом. Сотрудничество с IT-лидерами помогает руководителям бизнеса понять, как лучше удовлетворять свои технологические потребности, корректировать расходы и поведение ради бюджета и держать под контролем влияние на бизнес с опорой на данные.

FinOps: Цель FinOps заключается в помощи по оптимизации облачных затрат и окупаемости инвестиций (ROI) за счет финансовой подотчетности и операционной эффективности. Команды FinOps работают со стейкхолдерами из сферы менеджмента, финансов и инженерии, чтобы понимать взаимосвязь между создаваемыми приложениями, питающими их облачными ресурсами, их стоимостью и генерируемой ими ценностью.

Хотя FinOps традиционно действовал как реактивная функция — выявляя отходы и возможности оптимизации в производственной среде, — эта практика становится все более проактивной. Предоставление инженерам аналитики затрат и защитных механизмов (guardrails) до развертывания помогает им принимать наилучшие решения в отношении облачных ресурсов с самого начала, а не разбираться с растущим списком проблем уже после запуска.

Стратегическое управление портфелем (SPM): SPM помогает руководителям гарантировать, что инвестиции в людей и технологии (такие как инициативы в сфере ИИ) согласованы с меняющимися стратегическими потребностями компании. Комплексная видимость и аналитика по портфелям, программам и процессам всей организации показывают лидерам, какие инициативы приносят ценность, где и как вносить коррективы в курс, а также когда перераспределять бюджет и ресурсы.

SPM охватывает весь жизненный цикл проекта, включая стратегическое планирование и согласование, сценарное моделирование, управление мощностями и ресурсами, а также финансовый анализ. Его главная цель — быстрее переходить от аналитики к действиям, помогая организациям гибко реагировать на меняющиеся условия или возможности.

Объединяя эти три практических направления в единую структурированную основу, TBM позволяет технологическим, бизнес- и финансовым лидерам связывать технологические инвестиции с результатами бизнеса для обеспечения лучшей финансовой прозрачности и принятия решений.

Большинство компаний уже идут по пути к TBM, осознают они это или нет. Возможно, они уже внедрили ту или иную форму FinOps или управления облачными затратами. Или они развивают сильную финансовую экспертизу в ИТ. Или они полагаются на корпоративное гибкое планирование (Enterprise Agile Planning) или проектный менеджмент SPM для более успешной реализации инициатив. ИИ опирается на все эти области и влияет на каждую из них. Объединяя их под одной крышей с помощью общей модели и единого словаря, TBM привносит необходимую ясность в вопрос стоимости инвестиций в ИИ и создаваемого ими бизнес-эффекта.

Успех ИИ зависит от ценности, а не только от скорости. Обеспечиваемая TBM прозрачность затрат предлагает дорожную карту, которая помогает руководителям бизнеса и ИТ делать правильные инвестиции, реализовывать их с минимальными затратами, масштабировать ответственно и превращать ИИ из рискованной ставки в измеримый бизнес-актив и стратегический драйвер. Начнете ли вы с ITFM, FinOps или SPM — каждая практика может стать путем к TBM, а вместе они создают четкую дорожную карту к ценности ИИ.

Аджай Патель (Ajay Patel) — генеральный менеджер подразделения Apptio and IT Automation в IBM.

Спонсорские статьи — это контент, подготовленный компанией, которая либо платит за публикацию, либо имеет деловые отношения с VentureBeat, и они всегда четко промаркированы. Для получения дополнительной информации обращайтесь по адресу sales@venturebeat.com.