Yapay zeka modelleri giderek standart hale gelirken, yapay zekanın hızla artan maliyetini kontrol edebilen şirketlerin rekabet avantajı kazanabileceği görüşünü PwC dile getirdi.
Profesyonel hizmetler şirketi, yapay zeka için maliyet kontrol araçlarının yaygınlaştığını ve giderek standart hale geldiğini, bu yüzden gerekli olmakla birlikte şirketlere avantaj sağlama konusunda artık yeterli olmadığını söyledi.
PwC’ye göre, yapay zeka harcamalarını kontrol etmeye odaklanan yeni bir işletme modeli, şirketlerin tasarruf yaratıp bu tasarrufları daha fazla yapay zeka girişiminde yeniden yatırmasına olanak tanıyabilir ve bu da bileşik bir avantaj yaratır.
PwC, bu yaklaşımı kullanan bir küresel teknoloji şirketinin her çalıştırma maliyetini yüzde 65 ila 80 arasında azalttığını, aynı bütçeyle üç ila beş kat daha fazla yapay zeka çalıştırabildiğini belirtti.
Şirket, token fiyatları düşmesine rağmen yapay zeka harcamalarının arttığını, daha düşük maliyetlerin şirketleri yapay zekayı daha fazla süreçte kullanmaya teşvik ettiğini ve bunun karmaşıklığı ve harcamaları artırabileceğini söyledi.
PwC, “Herkes yapay zekayı her yerde kullanmaya çalışıyor, hatta bu iş akışlarını daha karmaşık ve pahalı hale getirse bile” dedi ve aynı yapay zeka modellerinin yaygın kullanımının harcamaların tek başına rekabet avantajı sağlamadığı anlamına geldiğini savundu.
PwC, şirketlerin genellikle gerekli olandan daha fazla token tükettiğini ve israfın nerede gerçekleştiğini tespit edebilecek sistemlere sahip olmadığını belirtti.
Yapay zeka maliyetlerinin takibi de zor olabiliyor. Tokenlar planlama, araç kullanımı, geri alma, akıl yürütme, orkestrasyon, güvenlik önlemleri, kayıt ve inceleme süreçleri boyunca birikiyor ve dolaylı altyapı maliyetleri genellikle ilk bütçelerden dışarıda kalıyor.
Şirket ayrıca yapay zeka ajanlarının maliyetlerinin hızla artabileceği konusunda uyarıda bulundu. Ajanlar plan oluşturuyor, görevleri diğer ajanlara devrediyor, bilgi getiriyor ve sonuçlar tatmin edici olmadığında süreçleri tekrarlıyor.
Aynı zamanda bir milyon tokenın fiyatı modele ve katmana göre birkaç sentten 50 dolara kadar değişebiliyor, bu da model seçiminin önemli bir maliyet kararı haline gelmesini sağlıyor.
PwC, en ucuz modeli seçmenin her zaman en ekonomik yaklaşım olmadığı konusunda ısrar etti. Daha zayıf bir sistem ek iş, kötü kararlar veya uyum başarısızlıkları yaratabilir.
Bunun yerine şirketlerin model katmanını göreve göre eşleştirmesi ve performansı maliyetle dengelemesi gerekiyor.
PwC, geleneksel finansal analizin yapay zeka harcamalarına üç unsur üzerinden uygulanabileceğini söyledi: oranlar, örneğin tedarikçi fiyat artışları; hacim, aşırı çağrılar ve yeniden denemeler dahil; ve karışım, yani uygun olmayan model katmanlarının kullanımı.
Önerilen işletme modeli dört disipline dayanıyor: geliştirmeden önce yapay zeka projelerinin maliyet ve değerinin değerlendirilmesi, israfı azaltmak için sistemlerin yeniden tasarlanması, harcamaların iş sonuçlarına bağlanması ve tasarrufların daha fazla yapay zeka projesine yeniden yatırılması.
Bu, gereksiz bağlamın azaltılması, birden fazla görevin daha az çağrıda birleştirilmesi, harcama limitlerinin getirilmesi ve işin otomatik olarak görevi tamamlayabilecek en ucuz modele yönlendirilmesi gibi önlemleri içerebilir.
PwC, bu kontrollerin yapay zeka sistemlerine doğrudan yerleştirilmesi gerektiğini, zorunlu bütçe limitleri, yönlendirme kuralları, iş akışı eşikleri ve denetim izlerinin bulunması gerektiğini söyledi.
İnsan denetimi önemli olmaya devam edecek. Teknoloji, kararları otomatik olarak insanlara işaret edecek ve iş önceliklerine göre hareket etmek için gerekli bilgileri sağlayacak.
Teknoloji şirketi vaka çalışmasında yaklaşım, ortalama çalışma süresini 12 saatten dört saate indirdi ve uçtan uca denetim, çıktı kalitesinin korunduğunu ortaya koydu.
PwC, işletmelerin her yapay zeka iş akışının iş sonucu başına ne kadara mal olduğunu belirlemesi, yapay zeka harcamalarını mali işler sorumlusu gündemine alması ve tedarikçilerin giderek sonuç bazlı fiyatlandırmaya geçmeye hazırlanması gerektiğini söyledi.
Şirket ayrıca, belirlenmiş finans sahiplerine sadece gösterge tabloları sağlamak yerine harcama disiplini uygulamak için hem sorumluluk hem de teknik destek verilmesi gerektiğini önerdi.
Şirket, şirketlerin en değerli yapay zeka uygulamalarıyla başlaması gerektiğini, maliyet değerlendirmesi, uygulama ve yönetişimin en büyük etkiyi burada yaratabileceğini söyledi.
PwC, “Yapay zekada bir sonraki avantaj turu en güçlü modelleri çalıştıranlara gitmeyecek” dedi ve şirketlerin giderek aynı altyapı sistemlerini kullanacağını savundu.
Şirket, “Avantaj muhtemelen bunları daha disiplinli çalıştırana gidecek” sonucuna vardı.
