เหตุใด บริษัทต่างๆ จึงหันมาใช้ FinOps เพื่อควบคุมต้นทุน AI และ SaaS

บริษัทต่างๆ กำลังขยาย FinOps ให้ครอบคลุมมากกว่าแค่ คลาวด์ เพื่อควบคุมต้นทุน AI และ SaaS การใช้จ่ายด้าน AI ที่คาดเดาไม่ได้จำเป็นต้องมีกลยุทธ์ใหม่ๆ ขณะที่การกำกับดูแลกำลังเข้ามาแทนที่การลดต้นทุนในระยะสั้น ความซับซ้อนของมัลติคลาวด์กำลังก่อให้เกิดความไร้ประสิทธิภาพ และบริษัทใน Fortune 100 กำลังทำให้ FinOps เป็นมาตรฐาน การควบคุมการใช้จ่ายด้านเทคโนโลยีจึงเป็นสิ่งจำเป็นในปัจจุบัน

‍

เกินกว่าการสมัครสมาชิกรายเดือน: ขอบเขตที่แท้จริงของต้นทุนด้านเทคโนโลยี

ราคาขายปลีกของโซลูชัน SaaS หรือ AI เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น เมื่อประเมินแพลตฟอร์มเทคโนโลยี สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาต้นทุนเพิ่มเติมที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งผู้จำหน่ายหลายรายมักละเว้นจากการนำเสนอ:

การเตรียมและย้ายข้อมูล

ระบบ AI มีค่าเท่ากับข้อมูลที่ประมวลผล จากการวิจัยของ Gartner พบว่าการเตรียมข้อมูลมักคิดเป็น 20-30% ของต้นทุนการนำ AI ไปใช้ทั้งหมด หลายองค์กรประเมินทรัพยากรที่จำเป็นสำหรับ:

• ทำความสะอาดและสร้างมาตรฐานข้อมูลทางประวัติศาสตร์
• สร้างอนุกรมวิธานข้อมูลที่สอดคล้องกัน
• ย้ายข้อมูลจากระบบเดิม
• สร้างกรอบการกำกับดูแลข้อมูล

ความท้าทายเฉพาะตัวของการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน AI

การจัดการต้นทุน AI แตกต่างจากการจัดการค่าใช้จ่ายด้านคลาวด์แบบดั้งเดิม AI ทำงานในระดับที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิง โดยขับเคลื่อนด้วย GPU รอบการฝึก และการประมวลผลอนุมานแบบเรียลไทม์ โครงสร้างต้นทุนของ AI มีความซับซ้อน:

• GPU มีราคาแพงและโมเดล AI ต้องใช้พลังประมวลผลมหาศาล
• การฝึกโมเดลอาจใช้เวลาหลายวันหรือหลายสัปดาห์ ซึ่งใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ในอัตราที่ไม่สามารถคาดเดาได้
• การอนุมาน ซึ่งเป็นกระบวนการใช้โมเดล AI ที่ได้รับการฝึกอบรมเพื่อสร้างผลลัพธ์ ทำให้เกิดต้นทุน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อดำเนินการในระดับขนาดใหญ่
• การกำหนดราคาตามโทเค็น โดยบริษัทต่างๆ จ่ายตามปริมาณข้อมูลที่ประมวลผลโดยโมเดล AI

การบูรณาการกับระบบที่มีอยู่

มีบริษัทเพียงไม่กี่แห่งที่ดำเนินงานด้วยระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ โซลูชัน AI ของคุณอาจต้องเชื่อมต่อกับ:

• แพลตฟอร์ม CRM
• ระบบ ERP
• เครื่องมือการตลาดอัตโนมัติ
• แอปพลิเคชันภายในที่กำหนดเอง

ขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อมทางเทคนิคของคุณ คุณอาจต้องจัดสรรงบประมาณสำหรับ:

• ระยะเวลาการพัฒนาสำหรับการบูรณาการแบบกำหนดเอง
• โซลูชันมิดเดิลแวร์สำหรับระบบที่ซับซ้อน
• การอัพเกรดที่เป็นไปได้ให้กับระบบที่มีอยู่เพื่อให้เข้ากันได้

การฝึกอบรมพนักงานและการจัดการการเปลี่ยนแปลง

จากผลการศึกษาของ MIT Sloan Management Review พบว่าองค์กรที่นำโซลูชัน AI ไปใช้โดยทั่วไปจะต้องจัดสรรงบประมาณ 15-20% ให้กับการฝึกอบรมและการจัดการการเปลี่ยนแปลง หากพิจารณาตามความเป็นจริงแล้ว ควรพิจารณาสิ่งต่อไปนี้

• การลดลงเบื้องต้นของผลผลิตในช่วงระยะเวลาการเรียนรู้
• เวลาที่ใช้ในการฝึกอบรมอย่างเป็นทางการ
• ความต้านทานที่อาจเกิดขึ้นต่อเวิร์กโฟลว์ใหม่
• การจัดทำเอกสารกระบวนการใหม่

การกำกับดูแลกำลังกลายเป็นเรื่องสำคัญเหนือการลดต้นทุน

ระยะเริ่มแรกของ FinOps เน้นเรื่องการลดต้นทุนเป็นหลัก แต่บริษัทต่างๆ เริ่มตระหนักว่าเมื่อปัญหาด้านประสิทธิภาพที่เห็นได้ชัดถูกกำจัดออกไป คุณค่าที่แท้จริงจะมาจากธรรมาภิบาล ไม่ว่าจะเป็นการสร้างนโยบาย ระบบอัตโนมัติ และวินัยทางการเงินในระยะยาว

การปรับปรุงประสิทธิภาพเป็นวิธีแก้ปัญหาที่รวดเร็ว ธรรมาภิบาลคือสิ่งที่ทำให้องค์กรมีวินัยทางการเงินเมื่อต้องขยายธุรกิจ ธรรมาภิบาลคือความแตกต่างระหว่างการรับมือกับต้นทุนที่บานปลายกับการป้องกันไม่ให้เกิดขึ้นตั้งแต่แรก ธรรมาภิบาลหมายถึงการกำหนดนโยบายการใช้งานคลาวด์ การควบคุมการใช้จ่ายโดยอัตโนมัติ และการสร้างหลักประกันว่าต้นทุนจะมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นหน้าที่หลักของธุรกิจ

‍

การลงทุนใน AI และมัลติคลาวด์ทำให้การจัดการต้นทุนมีความซับซ้อน

บริษัทต่างๆ ใช้การผสมผสานระหว่าง SaaS, คลาวด์สาธารณะ, คลาวด์ส่วนตัว และศูนย์ข้อมูลภายในองค์กร ซึ่งทำให้การจัดการต้นทุนมีความซับซ้อนมากขึ้น ผู้ให้บริการคลาวด์แต่ละรายมีโครงสร้างการเรียกเก็บเงินที่แตกต่างกัน และศูนย์ข้อมูลส่วนตัวก็ต้องการการลงทุนล่วงหน้าด้วยรูปแบบต้นทุนที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง

กลยุทธ์มัลติคลาวด์เพิ่มชั้นความซับซ้อนอีกชั้นหนึ่ง:

• การเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่างคลาวด์อาจทำให้เกิดค่าธรรมเนียมขาออก ซึ่งมักถูกมองข้ามแต่มีนัยสำคัญ
• ภาระงานที่แบ่งระหว่างคลาวด์สาธารณะและส่วนตัวต้องมีการปรับสมดุลอย่างระมัดระวังเพื่อหลีกเลี่ยงความซ้ำซ้อนและความจุที่สูญเปล่า
• AI ทำให้เรื่องซับซ้อนมากขึ้นไปอีก: ความต้องการในการคำนวณที่สูงทำให้การติดตามทางการเงินในสภาพแวดล้อมที่หลากหลายยากขึ้นไปอีก

‍

‍

ความมุ่งมั่นของเรา: ต้นทุนการสมัครสมาชิกที่มีการแข่งขันพร้อมความโปร่งใสอย่างสมบูรณ์

เราเสนอราคาสมาชิกที่แข่งขันได้อย่างไม่น่าเชื่อ ซึ่งต่ำกว่าราคาเฉลี่ยของตลาดอย่างมาก ราคาต่ำนี้ไม่ใช่สิ่งล่อใจ แต่เป็นผลมาจากประสิทธิภาพในการดำเนินงานของเราและความมุ่งมั่นของเราในการทำให้ AI เข้าถึงได้สำหรับทุกธุรกิจ

ไม่เหมือนผู้ให้บริการรายอื่นที่ซ่อนต้นทุนที่แท้จริงไว้ภายใต้ราคาเริ่มต้นที่น่าดึงดูด เราผสานการสมัครสมาชิกราคาประหยัดของเราเข้ากับความโปร่งใสอย่างสมบูรณ์:

• ค่าธรรมเนียมรายเดือนต่ำ ไม่มีค่าใช้จ่ายแอบแฝงหรือเซอร์ไพรส์
• โครงสร้างแบบแบ่งชั้นที่ชัดเจนซึ่งช่วยให้คาดการณ์ต้นทุนได้แม้ในขณะที่คุณเติบโต
• รวมการฝึกอบรมขั้นพื้นฐานและการเริ่มต้นใช้งานในราคาพื้นฐาน
• ข้อจำกัดการเรียก API ที่เอื้อเฟื้อและค่าธรรมเนียมส่วนเกินที่เผยแพร่อย่างชัดเจน
• เส้นทางการอัพเกรดที่เรียบง่ายและคุ้มต้นทุนตามความต้องการที่เปลี่ยนแปลง

‍

ผลประโยชน์แอบแฝงที่ชดเชยต้นทุน

แม้ว่าการเข้าใจภาพรวมของต้นทุนทั้งหมดจะเป็นสิ่งสำคัญ แต่ยังมี "ผลประโยชน์แอบแฝง" ที่องค์กรต่างๆ จำนวนมากค้นพบหลังจากนำไปใช้งาน:

การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานข้ามฟังก์ชัน

การนำ AI มาใช้มักสร้างประสิทธิภาพที่เหนือความคาดหมาย นอกเหนือจากกรณีการใช้งานหลัก ลูกค้าด้านการผลิตรายหนึ่งของเราใช้แพลตฟอร์มของเราเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังในตอนแรก แต่พบว่ากระบวนการจัดซื้อมีการปรับปรุงที่สำคัญซึ่งเป็นข้อดีรอง

การลดหนี้ทางเทคนิค

โซลูชัน SaaS ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สมัยใหม่มักจะมาแทนที่ระบบเดิมหลายระบบ ซึ่งช่วยลดต้นทุนการบำรุงรักษาและหนี้ทางเทคนิคที่อาจไม่ปรากฏในการคำนวณ ROI เริ่มต้น

ข่าวกรองการแข่งขัน

ความสามารถในการวิเคราะห์ของแพลตฟอร์ม AI มักให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มตลาดและตำแหน่งทางการแข่งขันที่บริษัทต่างๆ เคยจ่ายเงินซื้อจากที่ปรึกษาภายนอก

ข้อสรุปและข้อควรพิจารณาสำหรับผู้จัดการ

FinOps กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว สิ่งที่เริ่มต้นจากกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนบนคลาวด์ กำลังกลายเป็นรากฐานสำหรับการจัดการค่าใช้จ่ายด้าน SaaS และ AI บริษัทที่ให้ความสำคัญกับ FinOps อย่างจริงจัง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการกำกับดูแลและควบคุมต้นทุนด้าน AI จะมีข้อได้เปรียบในการแข่งขันในการจัดการการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล

ประเด็นสำคัญสำหรับผู้จัดการ:

1. FinOps กำลังขยายขอบเขตจากคลาวด์ไปสู่ AI และ SaaS : บริษัทต่างๆ กำลังนำ FinOps มาใช้เพื่อควบคุมต้นทุน AI ที่คาดเดาไม่ได้และการขยายตัวของ SaaS ผู้นำควรผสาน FinOps เข้ากับการวางแผนทางการเงินเพื่อป้องกันการใช้จ่ายดิจิทัลที่ควบคุมไม่ได้
2. การจัดการต้นทุน AI จำเป็นต้องมีกลยุทธ์ใหม่ : การควบคุมต้นทุนคลาวด์แบบเดิมไม่เหมาะกับ AI ซึ่งต้องอาศัย GPU ราคาแพง การกำหนดราคาแบบโทเค็น และรอบการฝึกอบรมที่ใช้ทรัพยากรจำนวนมาก ผู้บริหารจำเป็นต้องนำการตรวจสอบต้นทุนเฉพาะด้าน AI และการปรับเวิร์กโหลดให้เหมาะสมที่สุดมาใช้เพื่อหลีกเลี่ยงการใช้งบประมาณเกิน
3. การกำกับดูแลกำลังเข้ามาแทนที่การลดต้นทุน การปรับต้นทุนให้เหมาะสมที่สุด ย่อมให้ผลตอบแทนที่ลดลง ขณะที่การควบคุมต้นทุนในระยะยาวขึ้นอยู่กับการกำกับดูแล ระบบอัตโนมัติ และการบังคับใช้นโยบาย ผู้นำควรเปลี่ยนจุดเน้นจากการออมระยะสั้นไปสู่การมีวินัยทางการเงินที่ยั่งยืน
4. การลงทุนในมัลติคลาวด์และ AI กำลังมีความซับซ้อนมากขึ้น : บริษัทต่างๆ กำลังนำ AI มาใช้งานบน SaaS, คลาวด์สาธารณะ และโครงสร้างพื้นฐานส่วนตัว ทำให้การบริหารจัดการต้นทุนทำได้ยากขึ้น ผู้มีอำนาจตัดสินใจต้องนำแนวทาง FinOps แบบบูรณาการมาใช้ในทุกสภาพแวดล้อม เพื่อป้องกันความไม่มีประสิทธิภาพและต้นทุนที่สูงขึ้น

การเข้าใจภาพรวมต้นทุนทั้งหมดไม่ได้ทำให้การนำ AI มาใช้ลดน้อยลง แต่จะช่วยให้มั่นใจได้ว่าการใช้งานจะประสบความสำเร็จผ่านการวางแผนที่เหมาะสม ผู้เชี่ยวชาญด้านการใช้งานของเราพร้อมช่วยคุณจัดทำงบประมาณที่ครอบคลุม โดยคำนึงถึงบริบทเฉพาะขององค์กร ระบบที่มีอยู่ และความสามารถภายในของคุณ

‍

ด้วยแผนการสมัครสมาชิกของเรา คุณจะได้รับมูลค่าที่ดีที่สุดในตลาดโดยไม่มีข้อผูกมัดใดๆ แนวทางของเราผสานรวมราคาที่แข่งขันได้เข้ากับความโปร่งใสอย่างสมบูรณ์เกี่ยวกับต้นทุนการใช้งาน ช่วยให้คุณประหยัดได้ทันทีและเป็นรากฐานสู่ความสำเร็จในระยะยาว การผสมผสานที่เป็นเอกลักษณ์ระหว่างราคาที่เข้าถึงได้และการสนับสนุนที่ครอบคลุมนี้เองที่ทำให้เราโดดเด่นเหนือคู่แข่งและรับประกันผลตอบแทนสูงสุดจากการลงทุนของคุณ