人工智慧支出正在下降：為下一階段消費做好準備的 5 個步驟

على مدار العامين الماضيين، تعاملت العديد من المؤسسات مع تبني 人工智能 كهدف بحد ذاته. فكلما زاد عدد المستخدمين والأدوات والتجارب، كان ذلك أفضل. لكن اليوم، لم يعد القادة يقيسون النجاح بمجرد التبني. بل يتساءلون عن التكلفة، وأين يخلق الذكاء الاصطناعي قيمة حقيقية، وما إذا كان بإمكان الشركات تحمل تكاليف توسيعه بمسؤولية.

هذا هو الفصل التالي في إدارة الإنفاق على الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا. فالشركات التي ستزدهر في هذه البيئة لن تكون بالضرورة تلك التي تستهلك أكبر قدر من التكنولوجيا، بل ستكون تلك القادرة على ربط استهلاك التكنولوجيا بالقيمة التجارية القابلة للقياس. هذا النهج يتماشى مع فكرة أن المكاسب التدريجية هي مفتاح نجاح الذكاء الاصطناعي.

يُعد هذا التحول من تعظيم الاستخدام إلى تعظيم القيمة، والذي أُطلق عليه مصطلح “valuemaxxing”، تحديًا رئيسيًا يواجه قادة التكنولوجيا.

المديرون التنفيذيون الذين يتبعون هذه الخطوات الخمس الآن سيكونون مستعدين لمستقبل يجب فيه قياس استهلاك التكنولوجيا والقيمة التجارية معًا:

1. تحقيق رؤية حقيقية عبر مكدس التكنولوجيا بالكامل

لا تستطيع المؤسسات إدارة ما لا تراه. وتزداد هذه الضرورة إلحاحًا عندما تكون التكاليف متغيرة وموزعة ومتغيرة باستمرار.

لم يعد استهلاك التكنولوجيا اليوم يقتصر على ميزانية واحدة أ或者 نظام واحد. بل يمتد ليشمل تطبيقات SaaS، والبنية التحتية السحابية، ومنصات البيانات، ونماذج الذكاء الاصطناعي، والوكلاء، والبنية التحتية بشكل عام. ويضيف الذكاء الاصطناعي طبقة أخرى من التعقيد، حيث يمكن أن يظهر الإنفاق من خلال الرموز (tokens)، والاعتمادات (credits)، واستخدام النماذج (model usage)، واستهلاك وحدات معالجة الرسوميات (GPU consumption)، ونقل البيانات، والتطبيقات المدعومة 借助人工智慧.

مع إبلاغ 31% فقط من المؤسسات عن رؤية واضحة لبرمجيات الذكاء الاصطناعي اليوم، و59% عن زيادة في الإنفاق المهدر على الذكاء الاصطناعي عامًا بعد عام، أصبح الحصول على مصدر واحد وموثوق للمعلومات (single source of truth) عبر مكدس التكنولوجيا بأكمله أكثر أهمية من أي وقت مضى.

بدون رؤية شاملة لاستهلاك التكنولوجيا، تتخذ المؤسسات قراراتها بناءً على معلومات مجزأة. فالرؤية لا تقتصر على التحكم في التكاليف فحسب؛ بل تتعلق بفهم أين يحقق الاستثمار قيمة، وأين يُهدر الإنفاق.

2. وضع نموذج حوكمة للاستهلاك

شجعت العديد من المؤسسات على التجريب الواسع للذكاء الاصطناعي، لتكتشف لاحقًا أن الاستخدام قد تجاوز الرقابة. لذا، فإن وجود إطار حوكمة داخلي أمر بالغ الأهمية لنجاح أي شركة. توفر الحوكمة للفرق الضوابط اللازمة للتوسع بمسؤولية، خاصة مع تزايد أهمية حوكمة وكلاء الذكاء الاصطناعي.

بالنسبة للذكاء الاصطناعي على وجه الخصوص، يحتاج القادة إلى الانتقال من “الاستخدام الأكثر” إلى “الاستخدام الأفضل”. يتعلق الأمر بتحديد ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يحسن وقت الدورة، أ或者 تجربة العملاء، أ或者 الكفاءة التشغيلية، أ或者 نمو الإيرادات، أ或者 أي مقياس عمل مهم آخر.

لتوجيه هذه العملية، تقوم الشركات الكبرى بشكل متزايد (85%) بتعيين فرق متخصصة أ或者 قادة رفيعي المستوى لحوكمة الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا لتمكين الرؤية والتحكم والتعاون بين الفرق. من الضروري للشركات منع تحول الذكاء الاصطناعي إلى مركز تكلفة غير متحكم فيه.

3. إعادة التفاوض على العقود لضمان المرونة والمساءلة

تتغير نماذج تسعير التكنولوجيا بسرعة فائقة. قد لا تزال الاتفاقيات الثابتة طويلة الأجل تحتفظ بمكانتها، لكن إدارتها أصبحت أكثر صعوبة في البيئات التي يمكن أن يتغير فيها الاستخدام بسرعة.

يجب على القادة اليوم تقييم اتفاقيات الموردين بانتظام لضمان أنها تعكس أنماط الاستخدام الفعلية واحتياجات العمل المستقبلية. يكتسب هذا الأمر أهمية خاصة مع استمرار مزودي الذكاء الاصطناعي في تقديم نماذج استهلاك واستراتيجيات تحقيق دخل جديدة.

應該 تتوقع الشركات تعقيدًا أكبر في التسعير، لا أقل. الهدف ليس مجرد التفاوض على تكاليف أقل، بل هو إبرام اتفاقيات تمنح الأعمال مساحة للابتكار مع الحفاظ على التحكم في الإنفاق.

4. مواءمة فرق التكنولوجيا والمالية والمشتريات

تؤثر التكاليف القائمة على الاستخدام على فرق متعددة. فبينما تقود فرق التكنولوجيا حجم الاستخدام، تدير الأقسام الأخرى الرقابة اللازمة، حيث تتولى المالية مسؤولية تأثير الميزانية، وتتولى المشتريات التعامل مع عقود الموردين. بدون مواءمة، يمكن للمؤسسات أن تفقد السيطرة على الإنفاق بسهولة.

ستقوم المؤسسات التي تدير الاستهلاك بشكل جيد ببناء رؤية مشتركة للاستخدام والتكلفة والقيمة. وهي تحدد مقاييس مشتركة، ومساءلة واضحة، وتعاونًا منتظمًا بين الأقسام.

عندما تعمل الفرق بناءً على نفس البيانات ونفس تعريف القيمة، تصبح تلك القرارات أكثر قصدًا وتجنب المفاجآت المكلفة.

5. كيف يحوّل الذكاء الاصطناعي التحسين من رد فعل إلى عملية مستمرة

استخدم أدوات الذكاء الاصطناعي للمساعدة في إدارة التعقيد المتزايد لاستهلاك التكنولوجيا بحد ذاته.

لا يمكن أن يظل التحسين مجرد تمرين دوري للميزانية. فبحلول الوقت الذي تظهر فيه مشكلة تكلفة في تقرير ما، قد يكون الاستخدام قد تغير بالفعل مرة أخرى.

يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الفرق في اكتشاف أنماط الاستخدام غير المعتادة، وتحديد الهدر، وتوقع الطلب، ودعم التخطيط الأكثر ذكاءً عبر الفرق. لكن التحسين المدفوع بالذكاء الاصطناعي يجب أن يرتبط بأهداف يحددها البشر. الهدف هو مساعدة الفرق على اتخاذ قرارات أفضل وأسرع، مع رؤية أوضح لما يتم استخدامه، وتكلفته، وأين يخلق القيمة.

تحويل استهلاك التكنولوجيا إلى قيمة

ستبدو المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي للمؤسسات مختلفة تمامًا عن المرحلة الأولى. فخلال السنوات القليلة الماضية، كان التركيز على التجريب والتبني. أما المستقبل فيخص المؤسسات التي تستطيع إثبات المساءلة والحوكمة والقيمة.

لقد سرّع الذكاء الاصطناعي تحول الصناعة نحو نماذج التكنولوجيا القائمة على الاستهلاك، مما أوجد تحديات اقتصادية جديدة إلى جانب فرص جديدة. ومع استمرار المؤسسات في توسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي، سيصبح فهم العلاقة بين الاستخدام والتكلفة والتأثير التجاري ميزة تنافسية حاسمة.

إن حمى تبني الذكاء الاصطناعي تقترب من نهايتها. وما يلي ذلك هو رؤية أكثر انضباطًا، وحوكمة، ومساءلة مالية، تحدد من يمكنه توسيع نطاق الابتكار بنجاح ومن سيغرق في فواتير التكاليف.