ทำไมบริษัทต่างๆจึงหันมาใช้ FinOps เพื่อควบคุมต้นทุนด้าน AI และ Saas

บริษัทต่างๆ กำลังขยายขอบเขต FinOps ให้ครอบคลุมมากกว่าคลาวด์ เพื่อควบคุมต้นทุนด้าน AI และ SaaS ค่าใช้จ่ายที่คาดการณ์ไม่ได้ของ AI ต้องการกลยุทธ์ใหม่ ในขณะที่การกำกับดูแล (governance) กำลังเข้ามาแทนที่การตัดลดต้นทุนแบบระยะสั้น ความซับซ้อนของมัลติคลาวด์กำลังก่อให้เกิดความไม่มีประสิทธิภาพ และบริษัทระดับ Fortune 100 กำลังทำให้ FinOps กลายเป็นมาตรฐาน การควบคุมค่าใช้จ่ายด้านเทคโนโลยีจึงเป็นสิ่งจำเป็นในตอนนี้

เกินกว่าการสมัครสมาชิกรายเดือน: ขอบเขตที่แท้จริงของต้นทุนด้านเทคโนโลยี

ราคาขายปลีกของโซลูชัน SaaS หรือ AI เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น เมื่อประเมินแพลตฟอร์มเทคโนโลยี สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาต้นทุนเพิ่มเติมที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งผู้จำหน่ายหลายรายมักละเว้นจากการนำเสนอ:

การเตรียมและย้ายข้อมูล

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

• ทำความสะอาดและกำหนดมาตรฐานข้อมูลย้อนหลัง
• กำหนดอนุกรมวิธานข้อมูลที่สอดคล้องกัน
• ย้ายข้อมูลจากระบบเดิม
• สร้างกรอบการกำกับดูแลข้อมูล

ความท้าทายเฉพาะตัวของการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน AI

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

• GPU มีราคาแพง และโมเดล AI ต้องการพลังการประมวลผลมหาศาล
• การฝึกโมเดลอาจใช้เวลาหลายวันหรือหลายสัปดาห์ ใช้ทรัพยากรการประมวลผลในอัตราที่คาดการณ์ไม่ได้
• การอนุมาน (inference) ซึ่งเป็นกระบวนการใช้โมเดล AI ที่ผ่านการฝึกแล้วเพื่อสร้างผลลัพธ์ ก่อให้เกิดต้นทุนสะสม โดยเฉพาะในระดับใหญ่
• ราคาตามจำนวนโทเค็น ซึ่งบริษัทต้องจ่ายตามปริมาณข้อมูลที่โมเดล AI ประมวลผล

การบูรณาการกับระบบที่มีอยู่

มีบริษัทเพียงไม่กี่แห่งที่ดำเนินงานด้วยระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ โซลูชัน AI ของคุณอาจต้องเชื่อมต่อกับ:

• แพลตฟอร์ม CRM
• ระบบ ERP
• เครื่องมือระบบอัตโนมัติด้านการตลาด
• แอปพลิเคชันภายในที่กำหนดเอง

ขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อมทางเทคนิคของคุณ คุณอาจต้องจัดสรรงบประมาณสำหรับ:

• เวลาในการพัฒนาสำหรับการผสานรวมแบบกำหนดเอง
• โซลูชันมิดเดิลแวร์สำหรับระบบที่ซับซ้อน
• การอัปเดตที่อาจจำเป็นต่อระบบที่มีอยู่เพื่อให้เข้ากันได้

การฝึกอบรมพนักงานและการจัดการการเปลี่ยนแปลง

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

• การลดลงเบื้องต้นของประสิทธิภาพการทำงานในช่วงเรียนรู้
• เวลาที่ใช้ในการฝึกอบรมอย่างเป็นทางการ
• การต่อต้านที่อาจเกิดขึ้นต่อขั้นตอนการทำงานใหม่
• 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:

• การเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่างคลาวด์อาจก่อให้เกิดค่าธรรมเนียมการนำข้อมูลออก ซึ่งมักถูกมองข้ามแต่สามารถมีนัยสำคัญได้
• ภาระงานที่กระจายอยู่ระหว่างคลาวด์สาธารณะและส่วนตัวต้องการการจัดสมดุลอย่างระมัดระวัง เพื่อหลีกเลี่ยงความซ้ำซ้อนและความจุที่สูญเปล่า
• AI ยิ่งทำให้เรื่องซับซ้อนขึ้นไปอีก: ความต้องการประมวลผลที่สูงของมันทำให้การติดตามด้านการเงินในหลายสภาพแวดล้อมยากขึ้นไปอีก

ผลสำรวจของ FinOps Foundation พบว่า 69% ของบริษัทต่างๆ กำลังใช้ SaaS สำหรับเวิร์กโหลด AI ขณะที่ 30% กำลังลงทุนในคลาวด์ส่วนตัวและศูนย์ข้อมูล ตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่ชัดเจน นั่นคือ บริษัทต่างๆ กำลังก้าวข้ามการใช้งานคลาวด์เดี่ยว แต่หลายบริษัทกำลังประสบปัญหาในการปรับลดต้นทุนให้เหมาะสมในหลายแพลตฟอร์ม

ความมุ่งมั่นของเรา: ต้นทุนการสมัครสมาชิกที่มีการแข่งขันพร้อมความโปร่งใสอย่างสมบูรณ์

เราเสนอราคาสมาชิกที่แข่งขันได้อย่างไม่น่าเชื่อ ซึ่งต่ำกว่าราคาเฉลี่ยของตลาดอย่างมาก ราคาต่ำนี้ไม่ใช่สิ่งล่อใจ แต่เป็นผลมาจากประสิทธิภาพในการดำเนินงานของเราและความมุ่งมั่นของเราในการทำให้ AI เข้าถึงได้สำหรับทุกธุรกิจ

ไม่เหมือนผู้ให้บริการรายอื่นที่ซ่อนต้นทุนที่แท้จริงไว้ภายใต้ราคาเริ่มต้นที่น่าดึงดูด เราผสานการสมัครสมาชิกราคาประหยัดของเราเข้ากับความโปร่งใสอย่างสมบูรณ์:

• ค่าธรรมเนียมรายเดือนที่ลดลงโดยไม่มีค่าใช้จ่ายแอบแฝงหรือเรื่องน่าประหลาดใจ
• โครงสร้างระดับที่ชัดเจนซึ่งทำให้ต้นทุนคาดการณ์ได้แม้เมื่อเติบโต
• การฝึกอบรมพื้นฐานและการเริ่มต้นใช้งานรวมอยู่ในราคาฐาน
• ขีดจำกัดการเรียก API ที่ใจกว้างและอัตราค่าใช้เกินที่เผยแพร่อย่างชัดเจน
• เส้นทางการอัปเกรดที่เรียบง่ายและคุ้มค่าตามความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไป

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 กำลังขยายตัวเกินขอบเขตคลาวด์ไปสู่ AI และ SaaS: บริษัทต่างๆ กำลังนำ FinOps มาใช้เพื่อควบคุมต้นทุน AI ที่คาดการณ์ไม่ได้และการแพร่กระจายของ SaaS ผู้นำควรผนวก FinOps เข้ากับการวางแผนทางการเงินเพื่อป้องกันค่าใช้จ่ายดิจิทัลที่ควบคุมไม่ได้
2. การจัดการต้นทุน AI ต้องการกลยุทธ์ใหม่: การควบคุมต้นทุนคลาวด์แบบดั้งเดิมใช้ไม่ได้ผลกับ AI ซึ่งพึ่งพา GPU ราคาแพง ราคาตามจำนวนโทเค็น และวงจรการฝึกที่ใช้ทรัพยากรอย่างเข้มข้น ผู้บริหารต้องนำการติดตามต้นทุนเฉพาะสำหรับ AI และการปรับให้เหมาะสมของภาระงานมาใช้ เพื่อป้องกันการใช้จ่ายเกินงบประมาณ
3. การกำกับดูแลกำลังเข้ามาแทนที่การตัดลดต้นทุนในฐานะลำดับความสำคัญ: การปรับต้นทุนให้เหมาะสมให้ผลตอบแทนที่ลดลงเรื่อยๆ ในขณะที่การควบคุมต้นทุนในระยะยาวขึ้นอยู่กับการกำกับดูแล ระบบอัตโนมัติ และการบังคับใช้นโยบาย ผู้นำควรเปลี่ยนความสนใจจากการประหยัดระยะสั้นไปสู่วินัยทางการเงินที่ยั่งยืน
4. การลงทุนในมัลติคลาวด์และ AI กำลังเพิ่มความซับซ้อน: บริษัทต่างๆ กำลังนำ AI มาใช้บน SaaS คลาวด์สาธารณะ และโครงสร้างพื้นฐานส่วนตัว ทำให้การจัดการต้นทุนยากขึ้น ผู้มีอำนาจตัดสินใจต้องนำแนวทาง FinOps แบบรวมมาใช้ในทุกสภาพแวดล้อม เพื่อป้องกันความไม่มีประสิทธิภาพและต้นทุนที่เพิ่มขึ้น

การเข้าใจภาพรวมต้นทุนทั้งหมดไม่ได้ทำให้การนำ AI มาใช้ลดน้อยลง แต่จะช่วยให้มั่นใจได้ว่าการใช้งานจะประสบความสำเร็จผ่านการวางแผนที่เหมาะสม ผู้เชี่ยวชาญด้านการใช้งานของเราพร้อมช่วยคุณจัดทำงบประมาณที่ครอบคลุม โดยคำนึงถึงบริบทเฉพาะขององค์กร ระบบที่มีอยู่ และความสามารถภายในของคุณ

ด้วยการสมัครสมาชิกของเรา คุณจะได้รับคุณค่าที่ดีที่สุดในตลาดโดยไม่ต้องประนีประนอม แนวทางของเราผสมผสานอัตราค่าบริการที่แข่งขันได้เข้ากับความโปร่งใสอย่างสมบูรณ์เกี่ยวกับต้นทุนการติดตั้งใช้งาน มอบทั้งการประหยัดทันทีและรากฐานสำหรับความสำเร็จในระยะยาว การผสมผสานที่เป็นเอกลักษณ์ระหว่างความคุ้มค่าและการสนับสนุนที่ครบถ้วนนี้เองที่ทำให้เราแตกต่างจากคู่แข่ง และรับประกันผลตอบแทนสูงสุดจากการลงทุนของคุณ