Cilat janë rolet që do të ndryshohen? Cilat detyra do të automatizohen? Sa njerëz do të nevojiten nga organizatat në të ardhmen?
Këto janë pyetje të rëndësishme. Megjithatë, në bisedimet me klientët e kompanive, një shqetësim tjetër po del në pah.
Të gjithëve na është thënë të përdorim AI, të implementojmë mjete AI dhe të gjejmë mënyra për të lëvizur më shpejt. Bordet e drejtërimit kanë kërkuar implementimin. Ekipat ekzekutive kanë lançuar iniciativa. Njësitë biznesore kanë garuar për të identifikuar përdorime të reja para konkurrencës.
Nëse ndiqni lajmet teknologjike, keni parë shqetësime në rritje përsa u takon organizatave që humbin kontrollin mbi shpenzimet për AI. Depërtimet në buxhet, përdorimi i pakontrolluar i “token”-ave dhe faturat të papritura të mëdha janë bërë tema të zakonshme diskutimi midis udhëheqësve të teknologjisë. Implementimi i AI po përshpejtohet në të gjitha drejtimet e biznesit, dhe shumë organizata po zbulojnë se kanë shumë më pak informacion mbi konsumin e burimeve sesa mendonin.
Çdo vendim dhe veprim i lidhur me AI ka një çmim. AI nuk përgjigjet thjesht pyetjeve. Ajo logjikisht, riprovon, planifikon, aktivizon thirrje, përdor të dhëna dhe kapacitet kompjuterik vetëm për të kryer një detyrë. Aktualisht, ajo është e integruar në aplikacionet e biznesit që përdorim çdo ditë, nga Microsoft Copilot dhe Google Gemini tek SAP, Workday dhe LinkedIn. Pavarësisht nëse e dimë apo jo, “metri” po funksionon.
Një dekadë më parë, kompanitë përballen me probleme të ngjajshme me implementimin e teknologjisë në “cloud”. Ekipat aktivizonin shërbime shpejt, shpesh pa rregulla, pa informacion dhe pa përgjegjësi. Kostot rriteshin më shpejt se sa pritej, dhe organizatat në fund të fundit duhej të sillnin disiplina të reja për të kuptuar se çfarë po përdorej, kush e përdorte dhe nëse vlera justifikonte shpenzimet.
Dallimi është se AI nuk është e kufizuar në një ekip ose departament. Ajo ekziston në të gjitha pjesët e organizatës. Ekipat e marketingut e përdorin. Ekipat e shitjes e përdorin. Ekipat e produkteve e përdorin. Zhvilluesit e përdorin.
Aftësitë e AI janë gjithnjë e më shumë të integruara në aplikacionet e biznesit, ndërsa organizatat po ndërtojnë edhe agentë dhe procese të tyre. Në fakt, pritet që AI “agentic” të shkaktojë një rritje 24-fishore në konsumin e “token”-ave deri në vitin 2030, sipas Goldman Sachs.
Shumë organizata ende nuk e dinë saktësisht cilat modele po përdoren, cilët agentë po konsumojnë burime, cilat ekipe po krijojnë kostot më të larta ose sa konsum i “token”-ave është i lidhur me rezultatet e biznesit, vlerën e biznesit dhe ROI-në reale. Pa këtë informacion, nuk keni një bazë për qeverisje, kontroll ose përgjegjësi.
Ky mungesë e informacionit bëhet veçanërisht e rëndësishme kur organizatat fillojnë të marrin vendime për forcën punëtore bazuar në kursimet e projektuara nga AI. Shpesh, krahasimi fillon me një pagë dhe një licencë AI. Sfida është se licenca është vetëm një komponent i kostos.
Kostoja reale përfshin konsumin e “token”-ave, infrastrukturën, platformat e të dhënave, burimet e “cloud”, tentativat që dështojnë, riprovimet dhe mbikëqyrjen njerëzore e nevojshme për të validuar rezultatet dhe për të menaxhuar përjashtimet. Këto kosto shpesh shpërndahen në sisteme, ekipe dhe buxhete të ndryshme, duke i bërë të vështira për matjen me saktësi.
E njëjta detyrë mund të gjenerojë kosto shumë të ndryshme, në varësi të modelit të zgjedhur, sa kontekst ofrohet, sa herë sistemi riprovon një proces dhe sa fuqi kompjuterike kërkohet për të kryer punën. Kjo variabilitet ka rëndësi, sepse një rol që hiqet nga lista e pagave nuk përkthehet automatikisht në kursime. Shpenzimet thjesht mund të shkojnë në një vend tjetër.
Ato mund të shkojnë në konsumin e “cloud”. Ato mund të shkojnë në shërbimet AI. Ato mund të shkojnë në kostot e infrastrukturës. Ato mund të shkojnë në punë shtesë për punonjësit e përgjegjës për të rishikuar rezultatet dhe për të menaxhuar përjashtimet.
Pa informacion mbi këto kosto, organizatat nuk po e krahasojnë AI me një pagë. Ato po e krahasojnë një pagë me një supozim.
Përgjigja nuk është të ngadalësohet inovimi ose të hiqet nga iniciativa AI. Përkthyesisht, udhëheqësit e kompanive duhet të kuptojnë se ku AI krijon vlerë, sa kushton për të funksionuar në shkallë dhe si të marrin vendime të informuara për implementimin.
Organizatat duhet të shohin cilat aplikacione, agentë dhe modele AI po përdoren në të gjithë biznesin. Ata duhet të dinë se ku po konsumohen “token”-at, ku po grumbullohen kostot dhe si përdorimi korrespondon me njësitë e biznesit, produktet dhe rezultatet.
Vetëm atëherë mund të fillojnë të marrin vendime të informuara për optimizim. Kjo mund të nënshënojë zgjedhjen e modeleve të ndryshme për përdorime të ndryshme. Kjo mund të nënshënojë identifikimin e konsumit të panevojshëm. Kjo mund të nënshënojë kuptimin e se kur alternativat me kosto më të ulët mund të arrijnë të njëjtën rezultat. Në disa raste, mund të nënshënojë thjesht zbulimin se një numër i vogël përdoruesish ose procesesh janë përgjegjës për një përqindje e pakicë e shpenzimeve.
Rrisku më i madh është të merren vendime financiare para se të kuptohet ekonomia.
AI ka hyrë në një ekonomi inferencash, ku kostot njihen nga përdorimi, “token”-at dhe ekzekutimi në kohë reale. “Token”-at po dalin si njësia themelore e shpenzimeve, vlerës dhe çmimit të AI. Organizatat do të nevojojnë mënyra të reja për të qeverisur, matur dhe optimizuar këtë konsum, nëse duan të ekzekutojnë AI në mënyrë të përballueshme në shkallë. Kjo disiplinë e re e “AI tokenomics” po bëhet gjithnjë e më e rëndësishme, ndërsa implementimi i AI përhapet në të gjithë organizatën.
Ajo që po shohim sot është fillimi i një modeli ekonomik të ri që shumë kompani ende nuk janë të gatshme ta menaxhojnë. Ndërsa AI integrohet në aplikacione, agentë dhe procese, kuptimi i konsumit është po aq i rëndësishëm sa kuptimi i implementimit.
Në fund të fundit, pyetja që organizatat duhet të bëjnë nuk është thjesht sa kushton AI, por se çfarë kthen. Cilën vlerë biznesi krijon? Cilët rezultate përmirëson? Çfarë vlen?
Organizatat që mund të përgjigjen në këto pyetje me siguri do të marrin vendime më të mira për vendin ku AI duhet të jetojë, ku ofron rezultate të matshme dhe ku nuk e bën.
Para se të numërohen kursimet nga AI që vijnë nga ulja e numrit të punonjësve, kuptoni kostot e plota të punës që po kryhet. Sepse organizatat që po marrin më shumë vlerë nga AI nuk do të jenë ato që bëjnë supozimet më të shpejta për eficiencën. Ato do të jenë ato që marrin vendime bazuar në informacion, provat dhe një kuptim të qartë të asaj që teknologjia kushton në të vërtetë.
Ky artikull është krijuar si pjesë e TechRadar Pro Perspectives, kanali ynë për të paraqitur mendimet më të mira dhe më të ndritura në industri të teknologjisë sot.
Opinionet e shprehura këtu janë ato të autorit dhe nuk përputhen domosdo me ato të TechRadarPro ose Future plc. Nëse jeni të interesuar të kontribuoni, mësoni më shumë këtu: https://www.techradar.com/pro/perspectives-how-to-submit
Burimi: TechRadar.com
