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

隨著人工智慧領域大規模投資的階段結束，是時候為下一階段做好準備了。了解以下五個關鍵步驟，幫助您跟上新一輪人工智慧消費浪潮。

過去兩年，許多組織將人工智慧的採用本身視為最終目標。使用者、工具和經驗越多越好。但如今，領導者不再僅以採用率來衡量成功。他們現在會關注成本，人工智慧在哪些方面創造了真正的價值，以及公司是否有能力以負責任的方式擴展其應用規模。

這是人工智慧和技術支出管理的新篇章。能夠在這種環境下蓬勃發展的公司，未必是那些技術消耗最多的公司，而是那些能夠將技術消耗與可衡量的商業價值連結起來的公司。這種方法與「循序漸進是人工智慧成功的關鍵」這一理念不謀而合。

這種從最大化可用性到最大化價值的轉變，被稱為“價值最大化”，是技術領導者面臨的重大挑戰。

現在就遵循這五個步驟的主管們，將為未來做好準備，屆時科技消費和商業價值必須結合起來衡量：

1. 在整個技術棧中實現真正的願景

組織無法管理他們看不到的東西。當成本具有可變性、分散性和不斷變化的特性時，這種需求就顯得尤為重要。

現今的技術消費不再局限於單一預算或系統，而是涵蓋了SaaS應用、雲端基礎設施、資料平台、人工智慧模型、代理以及一般基礎設施。人工智慧的出現更增添了複雜性，其消費形式包括代幣、積分、模型使用量、GPU消耗、數據傳輸以及人工智慧驅動的應用等。

如今，只有 31% 的組織表示對人工智慧軟體有清晰的願景，59% 的組織表示人工智慧的浪費支出逐年增加，因此，在整個技術堆疊中擁有一個單一、可靠的真理來源比以往任何時候都更加重要。

如果缺乏對技術消耗的全面了解，企業只能基於零散的資訊做出決策。這種全面了解不僅關乎成本控制，更重要的是理解投資在哪些方面創造了價值，哪些方面造成了浪費。

許多組織曾鼓勵廣泛嘗試人工智慧，但後來發現其應用已經失控。因此，建立內部治理框架對任何公司的成功至關重要。治理為團隊提供必要的控制措施，使其能夠負責任地擴展規模，尤其是在人工智慧代理的治理日益重要的今天。

尤其就人工智慧而言，領導者需要從「最廣泛應用」轉向「最佳應用」。這關乎如何判斷人工智慧是否能改善週期時間、提升客戶體驗、提高營運效率、促進收入成長，或任何其他重要的業務指標。

為了指導這個過程，越來越多的大型企業（85%）正在設立專門的人工智慧和技術治理團隊或高階領導層，以提高跨團隊的透明度、控制力和協作能力。對於企業而言，防止人工智慧淪為不受控制的成本中心至關重要。

技術定價模式正以前所未有的速度改變。長期固定期限協議或許仍會保留其地位，但在使用情況可能快速變化的環境下，管理這些協議變得更加困難。

如今，企業領導者必須定期評估供應商協議，以確保其反映實際使用模式和未來業務需求。這一點尤其重要，因為人工智慧供應商不斷推出新的消費模式和獲利策略。

企業應該預料到定價機制會更加複雜，而不是更簡單。目標不僅是談判降低成本，而是達成既能為企業創新留出空間，又能控制支出的協議。

基於使用量的成本會影響多個團隊。技術團隊負責推動使用量成長，其他部門則負責必要的監督管理，例如財務部門負責預算影響，採購部門負責供應商合約。如果缺乏協調，組織很容易失去對支出的控制。

能夠有效管理資源消耗的組織會建構關於使用、成本和價值的共同願景。他們會建立通用指標、明確的問責機制以及定期的跨部門協作。

當團隊基於相同的數據和相同的價值定義來進行工作時，這些決策會變得更有目的性，並避免代價高昂的意外。

利用人工智慧工具來幫助應對日益複雜的科技消費過程。

最佳化不能只停留在週期性的預算編制階段。等到成本問題在報告中顯現時，使用情況可能已經再次改變。

人工智慧可以幫助團隊發現異常使用模式、識別浪費、預測需求，並支援團隊進行更智慧的規劃。但人工智慧驅動的優化必須與人為設定的目標結合。其目標是幫助團隊更清楚地了解資源使用、成本以及價值創造點，以便更快、更好地做出決策。

企業人工智慧的下一階段將與第一階段截然不同。過去幾年，重點一直放在實驗和應用上。未來屬於那些能展現問責制、良好治理和創造價值的組織。

人工智慧加速了產業向以消費者為主導的技術模式轉型，在帶來新機會的同時，也帶來了新的經濟挑戰。隨著企業不斷擴大人工智慧的應用，了解其使用、成本和業務影響之間的關係將成為至關重要的競爭優勢。

人工智慧應用熱潮即將結束。接下來將是一個更嚴謹的願景、治理和財務問責機制，這將決定誰能成功擴大創新規模，誰又會被高昂的成本拖垮。