Экономика ИИ: как определить, какие инвестиции в ИИ стоит масштабировать

При поддержке Apptio

ИИ стал одной из крупнейших категорий расходов на технологии, однако лишь 37% ИИ-инициатив приносят ожидаемую бизнес-ценность. Для руководителей в сфере технологий и финансов задача уже не сводится к поиску перспективных сценариев применения ИИ. Важно определить, какие инвестиции создают достаточно ценности, чтобы оправдать свою стоимость, — и какие из них стоит начать, остановить, оптимизировать или масштабировать.

Для этого нужно перейти от решений по каждому отдельному проекту к модели управления, в которой инвестиции в ИИ рассматриваются как портфель, ориентированный на бизнес-результаты.

Как экономика ИИ встраивает бизнес-ценность в ИИ-стратегии

Понять, во что на самом деле обходится ИИ-инициатива, зачастую сложнее, чем просто изучить счёт за облачные услуги, лицензию на ПО или плату за использование модели. В реальную совокупную стоимость владения вносят вклад инфраструктура, потребление моделей (например, токены), управление данными, регулирование, безопасность, операционная поддержка и трудозатраты.

Экономика ИИ — соотношение между совокупной стоимостью владения ИИ и бизнес-ценностью, которую создают эти инвестиции, — даёт руководителям в сфере технологий и финансов возможность последовательно оценивать такие вложения. Вместо того чтобы сравнивать затраты, потребление или уровень внедрения в разрозненных сценариях, организации могут оценивать стоимость в расчёте на результат и определять, где дополнительные инвестиции принесут наибольшую отдачу.

Переход от управления проектами к управлению ИТ-портфелем

Такая прозрачность особенно важна, поскольку инвестиции в ИИ конкурируют за финансирование с другими ИИ-проектами, кибербезопасностью, аналитикой данных и бизнес-аналитикой, автоматизацией процессов, публичным облаком, цифровой трансформацией и техническим долгом. Прозрачность всего технологического портфеля способствует более высокоуровневым и стратегическим обсуждениям и решениям об инвестициях в ИИ.

Традиционно, как мы видим, технологическое управление задаётся вопросом, укладывается ли отдельный проект в бюджет. Экономика ИИ должна задаваться вопросом, создаёт ли ценность портфель в целом.

Это позволяет руководителям отвечать на единый набор вопросов:

• Сколько тратит компания?

• Кто формирует эти расходы?

• Какие инициативы приносят измеримую ценность?

• Куда следует направить дополнительные инвестиции?

• Какие инициативы следует пересмотреть?

Как правило, ни у одного руководителя нет полной картины. CIO и CTO обеспечивают прозрачность в отношении потребления технологий и мощностей; CFO привносят инвестиционную дисциплину и финансовую ответственность; а бизнес-руководители определяют результаты и реализацию ценности.

Для таких сравнений необходимо связать финансовые, операционные, потребительские и организационные данные, которые часто хранятся в разных системах и могут по-разному интерпретироваться разными подразделениями. Создание общей картины позволяет руководителям сместить разговор с вопроса «Сколько мы тратим?» на вопрос «Что мы даём бизнесу?»

Пример такого подхода на практике — собственная служба CIO компании IBM. Используя интегрированный пакет Apptio для объединения финансового, ИТ- и бизнес-представлений, организация получила большую прозрачность в отношении совокупной стоимости владения приложениями и соответствия ресурсов стратегическим инициативам. Это общее представление помогло командам принимать более обоснованные решения о критичности приложений, их потреблении и расходах, а также выявлять возможности для реинвестирования в приоритеты трансформации.

Определение критериев запуска, остановки, оптимизации и масштабирования

Практичная схема распределяет ИИ-инициативы с помощью двух вопросов: реальна ли бизнес-ценность и измерена ли она относительно базового уровня? И ниже ли стоимость в расчёте на результат, чем при прежнем способе выполнения работы?

Ответы определяют, следует ли инициативу запустить, остановить, оптимизировать или масштабировать.

Запуск: прежде чем финансировать новую инициативу, руководителям следует определить целевую метрику результата, базовый уровень для её измерения и чёткие критерии остановки. Также нужно выяснить, не может ли та же задача быть решена с помощью уже существующих возможностей.

Остановка: если ожидаемый бизнес-результат не достигнут в согласованные сроки, внедрение застопорилось или стоимость в расчёте на результат не удаётся опустить ниже базового уровня, возможно, пора прекратить инициативу. Остановка неэффективных проектов высвобождает ресурсы для инвестиций с большим потенциалом.

Оптимизация: инициатива может создавать очевидную бизнес-ценность, но при этом обходиться слишком дорого в расчёте на рабочий процесс или результат. Вместо того чтобы отказываться от неё, руководители могут проанализировать выбор модели, загрузку, инфраструктуру или архитектуру, чтобы улучшить её экономику перед масштабированием. Это различие важно: без прозрачности как в затратах, так и в ценности организации рискуют отказаться от перспективных ИИ-возможностей лишь потому, что их экономика ещё не оптимизирована.

Масштабирование: инициативы, которые стабильно демонстрируют измеримую ценность при устойчивой экономике, — кандидаты на дополнительные инвестиции и организационную поддержку. Эта ценность может выражаться в росте производительности, ускорении поставки, увеличении пропускной способности, улучшении результатов для клиентов или росте выручки.

Вместе эти критерии помогают выстроить непрерывный цикл оптимизации, позволяющий высшему руководству перераспределять ресурсы на основе фактов, а не энтузиазма.

Управление ИИ как инвестиционным портфелем

По мере роста расходов на ИИ руководителям нужно уметь объяснить не только то, сколько они тратят, но и что организация получает взамен. Общее представление о затратах, потреблении и бизнес-результатах даёт руководителям в сфере технологий, финансов и бизнеса единую основу для принятия таких решений.

Организации, развившие эту способность, могут определять, какие инвестиции заслуживают большего финансирования, какие требуют оптимизации, а какие следует прекратить, — и одновременно давать советам директоров более ясное понимание того, как расходы на ИИ превращаются в бизнес-ценность.

Принятие решений на уровне портфеля зависит от объединения информации, которая обычно распределена по технологическим, финансовым, операционным, пользовательским и организационным системам. IBM решает эту задачу с помощью IBM Apptio, применяя технологическую финансовую аналитику, основанную на практиках FinOps и управлении ИТ-финансами (ITFM), чтобы связать затраты, владение, потребление и юнит-экономику с ценностью, которую приносят инвестиции.

Цель — не просто большая прозрачность расходов на ИИ. Она в том, чтобы дать руководителям в сфере технологий, финансов и бизнеса общий контекст для решения о том, какие инвестиции в ИИ заслуживают дополнительного финансирования, дальнейшей оптимизации или сокращения.

Будущее лидерства в сфере ИИ будет определяться не тем, кто тратит больше всех, а тем, кто достаточно хорошо понимает экономику этих инвестиций, чтобы знать, куда вкладывать дальше.

Возьмите инвестиции в ИИ под контроль с помощью AI Investment Management.

Уильям Лобиг — вице-президент IBM, Apptio.

Спонсорские статьи — это материалы, подготовленные компанией, которая либо платит за публикацию, либо имеет деловые отношения с VentureBeat; такие материалы всегда чётко помечаются. За дополнительной информацией обращайтесь по адресу sales@venturebeat.com.