Mengapa perusahaan beralih ke FinOps untuk pengendalian biaya AI dan SaaS

Perusahaan memperluas FinOps di luar cloud untuk mengendalikan biaya AI dan SaaS. Biaya AI yang tidak dapat diprediksi membutuhkan strategi baru, sementara tata kelola menggantikan pemangkasan biaya jangka pendek. Kompleksitas multi-cloud menyebabkan inefisiensi, dan perusahaan-perusahaan Fortune 100 menjadikan FinOps sebagai standar. Mengontrol pengeluaran teknologi kini menjadi sangat penting.

‍

Di luar langganan bulanan: sejauh mana sebenarnya biaya teknologi

Daftar harga solusi SaaS atau AI hanyalah permulaan. Saat mengevaluasi platform teknologi, sangat penting untuk mempertimbangkan potensi biaya tambahan yang sering kali dihilangkan oleh banyak vendor dalam presentasi mereka:

Persiapan dan migrasi data

Sistem kecerdasan buatan hanya sebaik data yang mereka proses. Menurut penelitian oleh Gartner, persiapan data biasanya mencapai 20-30% dari total biaya implementasi AI. Banyak organisasi meremehkan sumber daya yang diperlukan untuk itu:

• Membersihkan dan menstandarkan data historis
• Menetapkan taksonomi data yang konsisten
• Memigrasi data dari sistem yang ada
• Membuat kerangka kerja tata kelola data

Tantangan unik dari pengoptimalan biaya AI

Mengelola biaya AI tidak seperti mengelola pengeluaran cloud tradisional. AI beroperasi pada skala yang sama sekali berbeda, digerakkan oleh GPU, siklus pelatihan, dan pemrosesan inferensi waktu nyata. Struktur biaya AI sangat kompleks:

• GPU mahal dan model AI membutuhkan daya pemrosesan yang sangat besar
• Melatih model dapat memakan waktu berhari-hari atau berminggu-minggu, menghabiskan sumber daya komputasi dengan kecepatan yang tidak dapat diprediksi
• Inferensi, proses menggunakan model AI yang terlatih untuk menghasilkan hasil, mengakumulasi biaya, terutama dalam skala besar
• Penetapan harga berbasis token, di mana perusahaan membayar sesuai dengan volume data yang diproses oleh model AI

Integrasi dengan sistem yang sudah ada

Hanya sedikit perusahaan yang beroperasi dengan sistem yang sepenuhnya otonom. Solusi AI Anda mungkin harus terhubung dengan solusi tersebut:

• Platform CRM
• Sistem ERP
• Alat otomatisasi pemasaran
• Aplikasi interior yang disesuaikan

Tergantung pada lingkungan teknis, mungkin perlu untuk menganggarkan:

• Waktu pengembangan untuk integrasi yang disesuaikan
• Solusi middleware untuk sistem yang kompleks
• Potensi peningkatan pada sistem yang ada untuk memungkinkan kompatibilitas

Pelatihan staf dan manajemen perubahan

Menurut MIT Sloan Management Review, organisasi yang menerapkan solusi AI biasanya harus mengalokasikan 15-20% dari anggaran mereka untuk pelatihan dan manajemen perubahan. Hal ini perlu dipertimbangkan secara realistis:

• Penurunan awal produktivitas selama periode pembelajaran
• Waktu yang dihabiskan untuk sesi pelatihan formal
• Potensi resistensi terhadap alur kerja baru
• Dokumentasi proses-proses baru

Tata kelola muncul sebagai prioritas di atas pemangkasan biaya

Tahap awal FinOps terutama tentang pemotongan biaya. Namun, perusahaan menyadari bahwa setelah inefisiensi yang jelas dihilangkan, nilai sebenarnya berasal dari tata kelola: menciptakan kebijakan, otomatisasi, dan disiplin keuangan jangka panjang.

Optimasi adalah perbaikan yang cepat. Tata kelola adalah hal yang membuat organisasi tetap disiplin secara finansial dalam skala besar. Inilah perbedaan antara bereaksi terhadap pembengkakan biaya dan mencegahnya sejak awal. Tata kelola berarti menetapkan kebijakan tentang pemanfaatan cloud, mengotomatiskan kontrol pengeluaran, dan memastikan bahwa efisiensi biaya adalah fungsi bisnis inti.

‍

Investasi dalam AI dan multi-cloud memperumit manajemen biaya

Perusahaan menggunakan campuran SaaS, cloud publik, cloud pribadi, dan pusat data lokal. Hal ini membuat manajemen biaya menjadi jauh lebih kompleks. Penyedia cloud yang berbeda memiliki struktur penagihan yang berbeda, dan pusat data pribadi memerlukan investasi awal dengan model biaya yang sama sekali berbeda.

Strategi multi-cloud menambahkan lapisan kompleksitas lebih lanjut:

• Pergerakan data antar cloud dapat memicu biaya keluar yang sering diabaikan namun berpotensi signifikan
• Beban kerja yang terbagi antara cloud publik dan privat memerlukan penyeimbangan yang cermat untuk menghindari redundansi dan pemborosan kapasitas
• AI semakin memperumit masalah: kebutuhan komputasi yang tinggi membuat pemantauan keuangan di berbagai lingkungan menjadi lebih sulit

Sebuah survei yang dilakukan oleh FinOps Foundation menemukan bahwa 69% perusahaan menggunakan SaaS untuk beban kerja AI, sementara 30% berinvestasi di cloud pribadi dan pusat data. Angka-angka tersebut menunjukkan tren yang jelas: perusahaan bergerak melampaui implementasi cloud tunggal, tetapi banyak yang berjuang untuk mengoptimalkan biaya di berbagai platform.

‍

Komitmen kami: biaya berlangganan yang kompetitif dengan transparansi total

Kami menawarkan biaya berlangganan yang sangat kompetitif, jauh lebih rendah dari rata-rata pasar. Harga yang rendah ini bukanlah sebuah umpan dan umpan, tetapi hasil dari efisiensi operasional dan komitmen kami untuk membuat AI dapat diakses oleh semua perusahaan.

Tidak seperti penyedia lain yang menyembunyikan biaya nyata di balik harga awal yang menarik, kami menggabungkan langganan kami yang terjangkau dengan transparansi total:

• Biaya bulanan rendah tanpa biaya tersembunyi atau kejutan
• Struktur berjenjang yang jelas yang membuat biaya tetap dapat diprediksi bahkan dengan pertumbuhan
• Pelatihan dasar dan orientasi sudah termasuk dalam harga dasar
• Batas panggilan API yang murah hati dan tarif kelebihan biaya yang dipublikasikan dengan jelas
• Jalur peningkatan yang sederhana dan hemat biaya sesuai dengan perubahan kebutuhan

‍

Manfaat tersembunyi yang mengimbangi biaya

Meskipun penting untuk memahami gambaran lengkap tentang biaya, ada juga 'manfaat tersembunyi' yang ditemukan oleh banyak organisasi setelah implementasi:

Keuntungan efisiensi lintas fungsi

Implementasi AI sering kali menciptakan efisiensi yang tak terduga di luar kasus penggunaan utama. Salah satu klien manufaktur kami awalnya menggunakan platform kami untuk mengoptimalkan inventaris, tetapi menemukan peningkatan signifikan dalam proses pengadaan sebagai manfaat sekunder.

Pengurangan utang secara teknis

Solusi SaaS modern yang didukung AI sering kali menggantikan beberapa sistem lama, menghilangkan biaya pemeliharaan dan kewajiban teknis yang mungkin tidak muncul dalam perhitungan ROI awal.

Kecerdasan kompetitif

Kemampuan analitik platform AI sering kali memberikan wawasan tentang tren pasar dan posisi kompetitif yang sebelumnya dibayarkan oleh perusahaan kepada konsultan eksternal.

Kesimpulan dan pertimbangan untuk manajer

FinOps berubah dengan cepat. Apa yang dimulai sebagai strategi pengoptimalan biaya cloud kini menjadi dasar untuk mengelola biaya SaaS dan AI. Perusahaan yang menganggap serius FinOps, terutama dalam tata kelola dan kontrol biaya AI, akan memiliki keunggulan kompetitif dalam mengelola transformasi digital mereka.

Poin-poin penting bagi para manajer:

1. FinOps berkembang di luar cloud ke AI dan SaaS: Perusahaan mengadopsi FinOps untuk mengendalikan biaya AI yang tidak dapat diprediksi dan perkembangan SaaS. Para pemimpin harus mengintegrasikan FinOps ke dalam perencanaan keuangan untuk mencegah pengeluaran digital yang tidak terkendali.
2. Manajemen biaya AI membutuhkan strategi baru: Kontrol biaya cloud tradisional tidak dapat digunakan untuk AI, yang mengandalkan GPU mahal, harga berbasis token, dan siklus pelatihan yang membutuhkan banyak sumber daya. Manajer harus menerapkan pemantauan biaya khusus AI dan pengoptimalan beban kerja untuk menghindari pembengkakan biaya.
3. Tata kelola menggantikan pemotongan biaya sebagai prioritas: optimalisasi biaya menawarkan hasil yang semakin berkurang, sementara pengendalian biaya jangka panjang bergantung pada tata kelola, otomatisasi, dan penegakan kebijakan. Para pemimpin harus mengalihkan fokus dari penghematan jangka pendek ke disiplin keuangan yang berkelanjutan.
4. Investasi multi-cloud dan AI meningkatkan kompleksitas: perusahaan menerapkan AI pada SaaS, cloud publik, dan infrastruktur pribadi, sehingga lebih sulit untuk mengelola biaya. Para pengambil keputusan harus mengadopsi pendekatan FinOps terpadu di semua lingkungan untuk mencegah inefisiensi dan kenaikan biaya.

Memahami gambaran biaya yang lengkap tidak berarti menghalangi adopsi AI, tetapi memastikan keberhasilan implementasi melalui perencanaan yang tepat. Spesialis implementasi kami siap membantu Anda membuat anggaran komprehensif yang mempertimbangkan konteks organisasi Anda, sistem yang ada, dan kemampuan internal Anda.

‍

Dengan berlangganan kami, Anda mendapatkan nilai terbaik di pasar tanpa kompromi. Pendekatan kami menggabungkan harga yang kompetitif dengan transparansi total pada biaya implementasi, memberikan Anda penghematan langsung dan dasar untuk kesuksesan jangka panjang. Kombinasi unik antara kenyamanan dan dukungan komprehensif inilah yang membedakan kami dari para pesaing dan menjamin pengembalian tertinggi atas investasi Anda.