Скрытые расходы на искусственный интеллект: как CIO сохранить бюджет

Стремление компаний внедрить искусственный интеллект наталкивается на неочевидное препятствие – скрытые расходы, способные сорвать корпоративные инновации и трансформацию бизнеса, пишет издание itWeek.ru. Опрошенные порталом InformationWeek эксперты делятся методами, которые помогут ИТ-директорам взять эти затраты под контроль.

Традиционные ИТ-расходы предсказуемы, но бюджеты на ИИ крайне изменчивы. Как отмечает Энди Уоллес, CIO компании Fyxer AI, они могут колебаться каждый час. Для управления ими необходимы интерактивные панели, отслеживающие в режиме реального времени использование токенов, вызовы API и затраты на инфраструктуру.

Первый шаг к выявлению неочевидных затрат – обеспечение полной прозрачности как затрат, так и использования технологий и их ценности для бизнеса. По словам Ха Хоанг, CIO компании Commvault, расходы на ИИ часто скрываются в разрозненных данных, теневых ИТ-проектах и неотслеживаемом использовании моделей. Для их контроля нужна система мониторинга, охватывающая все этапы работы с данными.

Откуда берутся скрытые затраты

Ха Хоанг отмечает: в погоне за скоростью экспериментов с ИИ копии данных множатся в облаках и песочницах, что ведёт не только к росту расходов на хранение и вычисления, но и к угрозам безопасности. Плохо управляемые данные сегодня могут создать огромные операционные и технические проблемы завтра.

Энди Уоллес же видит главную проблему в неоптимальном использовании ресурсов: плохие подсказки, дрифт моделей или лишние вычислительные циклы. Он предлагает подключать к процессу финансового директора, так как межфункциональное взаимодействие – ключ к уклонению от неприятных сюрпризов при получении счетов.

Роль стратегии контроля

Необходимо рассматривать ИИ как часть единой экосистемы данных, а не исключение. Также важно внедрять прозрачность расходов и управление в жизненный цикл ИИ на всех этапах – от подготовки данных до развертывания модели.

Не стоит забывать и об автоматизации политики работы с данными. Это предотвратит их бесконтрольное разрастание. Тестируйте системы ИИ на отказоустойчивость и восстанавливаемость так же тщательно, как это делает компания со своими ключевыми бизнес-приложениями.

Относитесь к ИИ как к живой финансовой системе, а не разовой инвестиции. Используйте общие панели мониторинга для ИТ и финансов, устанавливайте лимиты пороговых значений расходов и настраивайте автоматические оповещения в случае изменений моделей использования. «Дни ожидания сверки в конце месяца прошли; если вы не отслеживаете использование каждые 30 минут, вы уже отстаёте», – заключает Уоллес.

Скрытые расходы

Дэвид Уайт, технический директор Google, призывает CIO учитывать так называемые «скрытые расходы». Речь идёт, например, о работе специалистов, которые обеспечивают интеграцию, стабильную работу и настройку всех систем. Сюда также входит и трудоёмкая подготовка данных, требуемая для настройки модели, даже если компания не занимается разработкой собственного ИИ с нуля. «Все персонажи, работающие за кулисами, чтобы всё выглядело хорошо, имеют свою цену – они не бесплатны», – подчёркивает Уайт.

Ещё одно распространённое заблуждение, по его словам, – сравнивать внедрение ИИ с развёртыванием SaaS, но на практике это не так. «Вы не платите за статические лицензии – вы платите за непрерывные вычисления, которые масштабируются в зависимости от того, как ваши команды их используют», – объясняет эксперт.

Заключение

Ха Хоанг подчёркивает, что устойчивость корпоративного ИИ напрямую зависит от качества его фундамента, а именно – данных. CIO, которые инвестируют в создание надёжных, управляемых и восстанавливаемых данных, смогут раскрыть потенциал искусственного интеллекта, избежав невидимых расходов, вызванных высокой скоростью внедрения без должного контроля.