Bisnis

Biaya tersembunyi dalam menerapkan kecerdasan buatan: Apa yang harus diberitahukan oleh pemasok Anda

Daftar harga solusi AI hanya merupakan persiapan data awal yang menyumbang 20-30% dari total biaya, sedangkan pelatihan 15-20%. Itulah mengapa perusahaan-perusahaan Fortune 100 mengadopsi FinOps di luar cloud tradisional. Namun, optimasi adalah perbaikan cepat: nilai sebenarnya berasal dari tata kelola, yang mencegah pembengkakan alih-alih bereaksi terhadapnya. Dengan GPU yang mahal, penetapan harga token, dan lingkungan multi-cloud, mengendalikan pengeluaran teknologi tidak lagi menjadi pilihan - ini sangat penting.

CEO & Pendiri Electe‍

Ringkas Artikel Ini dengan AI

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:

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.
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.
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.
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.

Sumber daya untuk pertumbuhan bisnis

9 November 2025

Ketika AI akan menjadi satu-satunya pilihan Anda (dan mengapa Anda akan menyukainya)

"Sebuah perusahaan secara diam-diam menonaktifkan sistem AI selama 72 jam. Hasilnya? Kelumpuhan keputusan total. Reaksi paling umum terhadap pengaturan ulang? Kelegaan." Pada tahun 2027, 90% keputusan bisnis akan didelegasikan kepada AI-manusia akan bertindak sebagai 'antarmuka biologis' untuk mempertahankan ilusi kontrol. Mereka yang menolak akan dianggap sebagai orang-orang yang melakukan perhitungan dengan tangan setelah penemuan kalkulator. Pertanyaannya bukan lagi apakah kita akan mengalah, tapi bagaimana cara mengalah yang elegan.

9 November 2025

Mengatur apa yang tidak diciptakan: apakah Eropa berisiko mengalami ketidakrelevanan teknologi?

Eropa hanya menarik sepersepuluh dari investasi global dalam kecerdasan buatan, namun mengklaim mendikte aturan global. Ini adalah 'Efek Brussel'-memaksakan aturan dalam skala planet melalui kekuatan pasar tanpa mendorong inovasi. UU AI mulai berlaku dengan jadwal yang terhuyung-huyung hingga 2027, tetapi perusahaan teknologi multinasional merespons dengan strategi penghindaran yang kreatif: menggunakan rahasia dagang untuk menghindari pengungkapan data pelatihan, membuat rangkuman yang sesuai secara teknis tetapi tidak dapat dipahami, menggunakan penilaian mandiri untuk menurunkan sistem dari 'risiko tinggi' menjadi 'risiko minimal', belanja forum dengan memilih negara anggota dengan kontrol yang tidak terlalu ketat. Paradoks hak cipta ekstrateritorial: Uni Eropa menuntut OpenAI untuk mematuhi hukum Eropa bahkan untuk pelatihan di luar Eropa - sebuah prinsip yang tidak pernah terlihat sebelumnya dalam hukum internasional. Munculnya 'model ganda': versi Eropa yang terbatas vs. versi global yang canggih dari produk AI yang sama. Risiko nyata: Eropa menjadi 'benteng digital' yang terisolasi dari inovasi global, dengan warga negara Eropa mengakses teknologi yang lebih rendah. Pengadilan dalam kasus penilaian kredit telah menolak pembelaan 'rahasia dagang', tetapi ketidakpastian interpretasi masih sangat besar-apa sebenarnya arti dari 'ringkasan yang cukup rinci'? Tidak ada yang tahu. Pertanyaan terakhir yang belum terjawab: apakah Uni Eropa menciptakan jalan ketiga yang etis antara kapitalisme AS dan kontrol negara Tiongkok, atau hanya mengekspor birokrasi ke area di mana ia tidak bersaing? Untuk saat ini: pemimpin dunia dalam regulasi AI, marjinal dalam pengembangannya. Program yang luas.

9 November 2025

Outlier: Ketika Ilmu Data Bertemu dengan Kisah Sukses

Ilmu data telah mengubah paradigma: outlier bukan lagi 'kesalahan yang harus dihilangkan', melainkan informasi berharga yang harus dipahami. Satu pencilan dapat sepenuhnya mendistorsi model regresi linier-mengubah kemiringan dari 2 menjadi 10-tetapi menghilangkannya bisa berarti kehilangan sinyal terpenting dalam kumpulan data. Pembelajaran mesin memperkenalkan alat yang canggih: Isolation Forest mengisolasi outlier dengan membuat pohon keputusan acak, Local Outlier Factor menganalisis kepadatan lokal, Autoencoder merekonstruksi data normal dan melaporkan apa yang tidak dapat direproduksi. Ada pencilan global (suhu -10°C di daerah tropis), pencilan kontekstual (menghabiskan €1.000 di lingkungan miskin), pencilan kolektif (lonjakan jaringan lalu lintas yang tersinkronisasi yang mengindikasikan adanya serangan). Sejalan dengan Gladwell: 'aturan 10.000 jam' masih diperdebatkan-Paul McCartney mengatakan 'banyak band yang sudah melakukan 10.000 jam di Hamburg tanpa hasil, teori ini tidak sempurna'. Kesuksesan matematika Asia bukan karena faktor genetik, melainkan faktor budaya: sistem numerik Tiongkok lebih intuitif, penanaman padi membutuhkan perbaikan terus-menerus dibandingkan perluasan wilayah pertanian Barat. Aplikasi nyata: Bank-bank di Inggris memulihkan 18% potensi kerugian melalui deteksi anomali waktu nyata, manufaktur mendeteksi cacat mikroskopis yang tidak akan terlewatkan oleh inspeksi manusia, perawatan kesehatan memvalidasi data uji klinis dengan sensitivitas deteksi anomali 85%+. Pelajaran terakhir: karena ilmu data bergerak dari menghilangkan outlier menjadi memahaminya, kita harus melihat karier yang tidak konvensional bukan sebagai anomali yang harus dikoreksi, melainkan sebagai lintasan yang berharga untuk dipelajari.

9 November 2025

Karena rekayasa yang cepat saja tidak banyak gunanya

Keberhasilan penerapan kecerdasan buatan memisahkan organisasi yang kompetitif dari organisasi yang ditakdirkan untuk terpinggirkan. Namun pada tahun 2025, strategi kemenangan telah berubah secara dramatis bahkan sejak setahun yang lalu. Berikut ini adalah lima pendekatan terkini untuk benar-benar memanfaatkan kemampuan AI.