Perché le aziende si stanno rivolgendo al FinOps per il controllo dei costi di AI e SaaS

Le aziende stanno estendendo il FinOps oltre il cloud per controllare i costi di AI e SaaS. Le spese imprevedibili dell'AI richiedono nuove strategie, mentre la governance sta sostituendo il taglio dei costi a breve termine. La complessità multi-cloud sta causando inefficienze, e le aziende Fortune 100 stanno rendendo il FinOps uno standard. Controllare la spesa tecnologica è ora essenziale.

‍

Oltre l'abbonamento mensile: la vera portata dei costi tecnologici

Il prezzo di listino di una soluzione SaaS o AI è solo l'inizio. Quando si valutano le piattaforme tecnologiche, è fondamentale considerare questi potenziali costi aggiuntivi che molti fornitori opportunamente omettono nelle loro presentazioni:

Preparazione e migrazione dei dati

I sistemi di intelligenza artificiale valgono quanto i dati che elaborano. Secondo una ricerca di Gartner, la preparazione dei dati rappresenta tipicamente il 20-30% dei costi totali di implementazione dell'AI. Molte organizzazioni sottovalutano le risorse necessarie per:

• Pulire e standardizzare i dati storici
• Stabilire tassonomie di dati coerenti
• Migrare i dati dai sistemi preesistenti
• Creare framework di governance dei dati

Sfide uniche dell'ottimizzazione dei costi AI

Gestire i costi dell'AI non è come gestire la spesa cloud tradizionale. L'AI opera su una scala completamente diversa, guidata da GPU, cicli di addestramento e elaborazione di inferenza in tempo reale. La struttura dei costi dell'AI è complessa:

• Le GPU sono costose e i modelli AI richiedono un'enorme potenza di elaborazione
• L'addestramento di un modello può richiedere giorni o settimane, consumando risorse di calcolo a un ritmo imprevedibile
• L'inferenza, il processo di utilizzo di un modello AI addestrato per generare risultati, accumula costi, specialmente su larga scala
• I prezzi basati su token, dove le aziende pagano in base al volume di dati elaborati dai modelli AI

Integrazione con i sistemi esistenti

Poche aziende operano con sistemi completamente autonomi. La vostra soluzione AI dovrà probabilmente connettersi con:

• Piattaforme CRM
• Sistemi ERP
• Strumenti di automazione del marketing
• Applicazioni interne personalizzate

A seconda dell'ambiente tecnico, potrebbe essere necessario prevedere un budget per:

• Tempo di sviluppo per l'integrazione personalizzata
• Soluzioni middleware per sistemi complessi
• Potenziali aggiornamenti ai sistemi esistenti per consentire la compatibilità

Formazione del personale e gestione del cambiamento

Secondo la MIT Sloan Management Review, le organizzazioni che implementano soluzioni di AI devono in genere destinare il 15-20% del loro budget alla formazione e alla gestione del cambiamento. È necessario considerare realisticamente:

• Il calo iniziale della produttività durante il periodo di apprendimento
• Il tempo dedicato alle sessioni di formazione formale
• La potenziale resistenza ai nuovi flussi di lavoro
• La documentazione dei nuovi processi

La governance sta emergendo come priorità rispetto al taglio dei costi

Le prime fasi del FinOps riguardavano principalmente il taglio dei costi. Ma le aziende stanno realizzando che, una volta eliminate le inefficienze evidenti, il vero valore deriva dalla governance: creare politiche, automazione e disciplina finanziaria a lungo termine.

Le ottimizzazioni sono soluzioni rapide. La governance è ciò che mantiene un'organizzazione finanziariamente disciplinata su larga scala. È la differenza tra reagire agli sforamenti di costo e prevenirli in primo luogo. La governance significa stabilire politiche sull'utilizzo del cloud, automatizzare i controlli di spesa e assicurarsi che l'efficienza dei costi sia una funzione aziendale fondamentale.

‍

Gli investimenti in AI e multi-cloud complicano la gestione dei costi

Le aziende utilizzano un mix di SaaS, cloud pubblico, cloud privato e data center on-premise. Questo rende la gestione dei costi molto più complessa. Fornitori cloud diversi hanno strutture di fatturazione diverse, e i data center privati richiedono investimenti iniziali con modelli di costo completamente differenti.

Le strategie multi-cloud aggiungono un ulteriore livello di complessità:

• Il movimento dei dati tra cloud può innescare tariffe di uscita, spesso trascurate ma potenzialmente significative
• I carichi di lavoro suddivisi tra cloud pubblici e privati richiedono un attento bilanciamento per evitare ridondanze e capacità sprecata
• L'AI complica ulteriormente la questione: le sue elevate esigenze di calcolo rendono il monitoraggio finanziario su più ambienti ancora più difficile

Un sondaggio della FinOps Foundation ha rilevato che il 69% delle aziende sta utilizzando SaaS per carichi di lavoro AI, mentre il 30% sta investendo in cloud privato e data center. Le cifre mostrano una tendenza chiara: le aziende stanno andando oltre le implementazioni single-cloud, ma molte stanno lottando per ottimizzare i costi su più piattaforme.

‍

Il nostro impegno: costi di abbonamento competitivi con totale trasparenza

Offriamo un costo di abbonamento straordinariamente competitivo, significativamente inferiore rispetto alla media del mercato. Questo prezzo basso non è un'esca, ma il risultato della nostra efficienza operativa e del nostro impegno a rendere l'AI accessibile a tutte le aziende.

A differenza di altri fornitori che nascondono le spese reali dietro un prezzo iniziale attraente, noi abbiniamo il nostro conveniente abbonamento a una totale trasparenza:

• Canone mensile ridotto senza costi nascosti o sorprese
• Chiara struttura a livelli che mantiene i costi prevedibili anche con la crescita
• Formazione di base e onboarding inclusivi nel prezzo base
• Limiti di chiamata API generosi e tariffe di overage chiaramente pubblicati
• Percorsi di aggiornamento semplici ed economici in base all'evoluzione delle esigenze

‍

Benefici nascosti che compensano i costi

Sebbene sia importante comprendere il quadro completo dei costi, esistono anche "vantaggi nascosti" che molte organizzazioni scoprono dopo l'implementazione:

Guadagni di efficienza interfunzionale

Le implementazioni dell'AI spesso creano efficienze inaspettate al di là del caso d'uso primario. Un nostro cliente del settore manifatturiero ha inizialmente utilizzato la nostra piattaforma per ottimizzare le scorte, ma ha scoperto miglioramenti significativi nel processo di approvvigionamento come beneficio secondario.

Riduzione del debito tecnico

Le moderne soluzioni SaaS alimentate dall'AI spesso sostituiscono più sistemi legacy, eliminando i costi di manutenzione e i debiti tecnici che potrebbero non comparire nel calcolo iniziale del ROI.

Intelligenza competitiva

Le funzionalità analitiche delle piattaforme AI forniscono spesso approfondimenti sulle tendenze del mercato e sul posizionamento competitivo che in precedenza le aziende pagavano a consulenti esterni.

Conclusioni e considerazioni per i dirigenti

Il FinOps sta cambiando rapidamente. Ciò che è iniziato come una strategia di ottimizzazione dei costi cloud sta ora diventando la base per gestire le spese SaaS e AI. Le aziende che prendono sul serio il FinOps, soprattutto nella governance e nel controllo dei costi AI, avranno un vantaggio competitivo nella gestione della loro trasformazione digitale.

Punti chiave per i dirigenti:

1. Il FinOps si sta espandendo oltre il cloud verso AI e SaaS: Le aziende stanno adottando il FinOps per controllare i costi AI imprevedibili e la proliferazione SaaS. I leader dovrebbero integrare il FinOps nella pianificazione finanziaria per prevenire spese digitali incontrollate.
2. La gestione dei costi AI richiede nuove strategie: I controlli tradizionali dei costi cloud non funzionano per l'AI, che si basa su costose GPU, prezzi basati su token e cicli di addestramento ad alta intensità di risorse. I dirigenti devono implementare il monitoraggio dei costi specifico per l'AI e l'ottimizzazione del carico di lavoro per evitare sforamenti finanziari.
3. La governance sta sostituendo il taglio dei costi come priorità: Le ottimizzazioni dei costi offrono rendimenti decrescenti, mentre il controllo dei costi a lungo termine dipende da governance, automazione e applicazione delle politiche. I leader dovrebbero spostare l'attenzione dai risparmi a breve termine alla disciplina finanziaria sostenibile.
4. Gli investimenti multi-cloud e AI stanno aumentando la complessità: Le aziende stanno implementando l'AI su SaaS, cloud pubblico e infrastrutture private, rendendo più difficile la gestione dei costi. I decisori devono adottare un approccio FinOps unificato su tutti gli ambienti per prevenire inefficienze e costi crescenti.

Comprendere il quadro completo dei costi non significa scoraggiare l'adozione dell'AI, ma garantire il successo dell'implementazione attraverso una pianificazione adeguata. I nostri specialisti dell'implementazione sono a disposizione per aiutarvi a creare un budget completo che tenga conto del vostro specifico contesto organizzativo, dei sistemi esistenti e delle capacità interne.

‍

Con il nostro abbonamento, ottenete il valore migliore sul mercato senza compromessi. Il nostro approccio combina tariffe competitive con trasparenza totale sui costi di implementazione, offrendovi sia un risparmio immediato che le basi per il successo a lungo termine. È questa combinazione unica di convenienza e supporto completo che ci distingue dalla concorrenza e garantisce il massimo ritorno sul vostro investimento.