מנהיגי IT צריכים להשקיע ב-AI – האם ITAM ו-FinOps יכולים להיות הפתרון? - נתונים רב

בינה מלאכותית היא תחום ההשקעה המוביל עבור מנהלי מערכות מידע בשנת 2024. מנהיגי IT רואים בבינה מלאכותית גנרטיבית הזדמנות להאיץ חדשנות, לשפר את תפוקת העובדים ולהשיג יתרון תחרותי. למרבה הצער, השקעה ב-AI אינה זולה. מנהלי מערכות מידע יצטרכו למצוא תקציב משמעותי כדי ליצור אחיזה במפת הדרכים של הבינה המלאכותית שלהם, ואנו מאמינים שניהול נכסי IT (ITAM) ו-FinOps עשויים לעזור להם למצוא את הדולרים האלה. 

החברה שלי פרסמה לאחרונה את זה דוח סדרי עדיפויות IT לשנת 2024, סקר שנתי של יותר מ-800 מובילי IT גלובליים כדי להבין את סדרי העדיפויות והאתגרים שלהם לשנה הקרובה. בהתחשב בכל ההייפ סביב בינה מלאכותית בשנת 2023, לא היה זה מפתיע ששילוב בינה מלאכותית בפעילות העסקית שלהם היה רשום בראש סדר העדיפויות של מובילי IT (35%) לקראת 2024, ואחריו הפחתת עלויות IT (28%) והפחתת סיכוני אבטחה (28%).

בין שלושת העדיפויות הללו, האתגר הבלתי נאמר עבור מנהלי ה-CIO הופך, איך מוצאים את התקציב ליוזמות מתחרות?

החידה הזו משתקפת באיזון התקציבי העדין של כל מנהל מערכות מידע: יש צורך בכסף כדי לנהל את העסק, להצמיח את העסק ולאבטח את העסק. יש לצמצם את תקציב הפעילות היומיומית לניהול העסק כדי לענות על דרישות חדשות לחדשנות כדי להצמיח את העסק ויש לאזן את הדולרים לצמיחה עם הצרכים התקציביים הגדלים הקשורים לאבטחת העסק. 

בקטלוג בדוח העדיפויות של ה-IT, 82% ממנהיגי ה-IT ציינו שהם מוכנים לחלוטין למנף AI ייצור, כאשר 62% כבר רואים השקעה מוגברת בכלים כמו ChatGPT ו-Google Bard. אבל 21% אומרים שהם כבר מוציאים יתר על המידה על כלי בינה מלאכותית. בנוסף, 89% מהמנהיגים שנשאלו הודו שהעובדים שלהם יצטרכו לשפר את מערכי הכישורים שלהם כדי למנף בצורה הטובה ביותר את יכולות הבינה המלאכותית.

לסיכום - חדשנות בבינה מלאכותית הולכת לדרוש השקעות משמעותיות עבור ארגונים כדי להוציא אותה לדרך. בין אם מדובר בבניית מוצרים חדשים הממנפים בינה מלאכותית, תכנון מחדש של מודלים של נתונים, השקעה בהכשרת עובדים, גיוס עובדים חדשים או שדרוג לרשיונות תוכנה מובחרים (ברוח של Microsoft Copilot, זמין רק עבור הרישיון העליון של מיקרוסופט), תקציבי חדשנות IT צריכים להגדיל כדי לתמוך בפיתוח AI. 

אז איפה ארגונים הולכים למצוא את התקציב כדי לאזן את סדרי העדיפויות המתחרים הללו?

בינה מלאכותית ותקציב הן שתי שיחות נפרדות

השקעה בבינה מלאכותית אינה שאלה עבור מנהלי מערכות מידע - במיוחד אלה בארגונים גדולים. המנכ"לים שלהם מבינים את חשיבות הבינה המלאכותית וחוששים מהסיכון להישאר מאחור מתחרים שמשקיעים מוקדם, או סטארט-אפים שחסרים להם דאגות ניהול שגורמות ליוקר לארגונים גדולים יותר לאמץ טכנולוגיות בינה מלאכותית. חששות המנכ"ל הללו אינן מופרכות. סקר ה-IT Priorities Report דיווח על מספר גבוה יותר של מובילי IT בחברות קטנות יותר (פחות מ-1,000 עובדים) שאמרו שהם מוכנים ליישם בינה מלאכותית לעומת עמיתיהם ב-IT בארגונים גדולים יותר. 

עבור מנהלי מערכות מידע, השנים האחרונות היו מאתגרות להפליא. התקציבים לאבטחה וניהול העסק הוגדלו כדי להקל על עבודה מרחוק במהלך המגיפה. אותם תקציבים הושמדו לאחר מכן בתחילת השפל הכלכלי בסוף 2022. ירידה בתקציבים הללו נמשכה ב-2023, והותירו ל-CIO מעט מקום להשקעות גדולות בבינה מלאכותית. 

למרבה הצער, חידוש, פיתוח או שינוי של טכנולוגיות AI גנרטיביות עבור ארגונים לא ניתן לבלבול עם לחץ תקציבי מכיוון שהגיע הזמן לבנות בסיס של ידע בינה מלאכותית בתוך ארגונים. מהטמעת בינה מלאכותית בתוך מוצרים, שימוש בכלי בינה מלאכותית כדי לשפר את המהירות בפתרון בעיות של לקוחות, או מינוף של טייסי משנה להשלמת מאמצי הנדסה, האפשרויות של בינה מלאכותית הן אינסופיות למי שמוכן להשקיע בהן מוקדם. 

כיצד לממן חדשנות עם ITAM ו- FinOps

ניהול נכסי IT (ITAM) וכלי FinOps יכולים לשמש את הארגון כדי לצמצם את ההוצאה התקציבית של "ניהול העסק" כדי לממן השקעות בבינה מלאכותית. כלי ITAM ו-FinOps עוזרים למנהלי מערכות מידע להפחית את ההוצאות בארגון שלהם - רישיונות לא בשימוש, התפשטות SaaS, הוצאה מיותרת בענן וצורות אחרות של בזבוז. 

רוב הארגונים - אפילו ארגונים גדולים - משתמשים בגיליונות אלקטרוניים, ובמקרה הטוב, בכלים מוגבלים כדי לנהל את מיליוני הדולרים שהם מוציאים על תקציבי הטכנולוגיה שלהם. תצוגה מלאה של כל מה שמשחק בערימת ה-IT הטכנולוגית, כולל מדידה, שימוש, רישיונות, SaaS, ענן, חומרה, תוכנה וכל מה שביניהם, היא קריטית להשגת ההבנה הדרושה כדי לבצע קיצוצים תקציביים משמעותיים כדי למצוא חיסכון עבור AI הַשׁקָעָה. 

החיסכון קיים. מימוש החיסכון דורש עבודה ומניעת הוצאה מופרזת שפוגעת בתקציבי בינה מלאכותית דורשת משמעת. המשיבים בסקר שלנו ציינו כי 67% ממובילי IT האמינו שיחידות עסקיות מוציאות יותר על שירותי SaaS וענן מהנדרש. עם עליית עלויות הספקים ותמחור ענן מוגבר באופק, תקציבי הטכנולוגיה הולכים להיות קשים עוד יותר לניהול. 

אפילו דירוג האשראי מסתמך על ITAM - סוכנות דירוג האשראי העולמית Standard & Poor פרסמה דו"ח מוקדם יותר השנה בוחן את הסיכון הפיננסי מאיומי אבטחת סייבר עבור ארגונים שאין להם פרקטיקה מתאימה של ITAM. חוסר זה, והגידול שלאחר מכן לא רק בפגיעות באבטחת סייבר אלא גם בעלויות להגיב למשבר כזה, עלולים לגרום להורדת דירוג האשראי הארגוני.

בנוסף לסיכון, היכולת למצוא חיסכון בעלויות חשובה ביותר וניתן למצוא אותה במספר דרכים. מציאת יעילות היא מניע עצום ומאפשרת איחוד טוב יותר. זה חשוב במיוחד עבור מנהיגים, שכן 88% מהמנהיגים שנסקרו עבור דוח העדיפויות של ה-IT ציינו שהם מתקדמים לעבר פלטפורמות ומתרחקים מכלים נקודתיים. יישומי SaaS מיותרים וכפולים הם בעיה שכיחה בארגונים גדולים, שכן יחידות עסקיות בודדות רוכשות לעתים קרובות יישומים מבלי להבין את נוהלי רכש ה-IT ומדיניות. 

הקמת סביבה חדשנית

עם תקציבים מצומצמים יותר בשנת 2024, מנהלי מערכות מידע יצטרכו לבצע אופטימיזציה כדי לחדש. כדי שארגונים ישקיעו במלואם ב-AI ויראו תשואות נאותות, צמצום ההוצאה שלהם על תוכנות ושירותי ענן שאינם קשורים לבינה מלאכותית היא קריטית. תרגילים נקודתיים לניקוי עלויות ונתוני שימוש בטכנולוגיה לא יניבו את החיסכון הנדרש כדי לממן השקעה בבינה מלאכותית. ארגונים חייבים למנף תוכניות וכלים מתמשכים כמו ITAM ו-FinOps כדי לפתור את הבעיה של מציאת כסף לתקציבי בינה מלאכותית על ידי הגדלת רישיונות, צמצום הוצאות מיותרות בענן וקבלת שליטה על התפשטות יישומי SaaS.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.dataversity.net/it-leaders-need-to-invest-in-ai-could-itam-and-finops-be-the-solution/