Il Costoso Enigma della Gestione dei Costi dell’IA nel Cloud Un Approccio FinOps

Secondo un rapporto della Fondazione FinOps, sebbene l'IA sia in grado di offrire automazione intelligente, c'è una mancanza di fiducia nella completa automazione.

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Il dilemma costoso della gestione dei costi dell’IA nel cloud: un approccio FinOps

I servizi cloud hanno rivoluzionato il modo in cui le aziende operano, ma hanno anche introdotto una nuova sfida per i CFO: costi imprevedibili. Le richieste degli utenti in continua evoluzione e i carichi di lavoro intermittenti possono causare l’aumento delle spese mensili da $25.000 a un incredibile $200.000 in pochi giorni. Questa volatilità è sufficiente a dare mal di testa a qualsiasi direttore finanziario.

Secondo un recente sondaggio di Flexera, un importante fornitore di gestione della tecnologia, ben il 69% delle aziende spende più di $1 milione all’anno per il cloud computing. In effetti, il 24% dei partecipanti attualmente sborsa oltre $12 milioni all’anno per i servizi cloud pubblici. Anche le piccole e medie imprese non sono immuni a questi costi, con il 26% che spende più di $1 milione all’anno.

🧮 È evidente che i costi del cloud sono una grande preoccupazione per i dirigenti finanziari. Ma proprio quando pensavano di avere tutto sotto controllo, entra in gioco un altro fattore: l’Intelligenza Artificiale (IA). L’IA fa ampio uso dei servizi cloud per la potenza di elaborazione e la capacità di archiviazione, rendendola parte integrante delle strategie di molte organizzazioni. Tuttavia, i costi associati all’IA vengono spesso trascurati.

Secondo una ricerca condotta dalla Fondazione FinOps, un gruppo affiliato alla Linux Foundation, solo poche aziende tengono traccia in modo accurato dei costi dell’IA. Dei 1.245 aziende che utilizzano il cloud intervistate, il 31% ha riportato che i costi di IA e apprendimento automatico (ML) stanno influenzando i loro sforzi di misurazione e mitigazione dei costi del cloud. Ciò significa che i CFO si trovano ad affrontare un ulteriore strato di imprevedibilità, che non sono pronti a gestire.

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Presentazione di FinOps – Una soluzione alla volatilità dei costi

🤝 Entra in scena FinOps, un approccio promettente per allineare le spese cloud con gli obiettivi aziendali attraverso decisioni basate sui dati. FinOps mira a portare ordine nel caos dei costi cloud, compresi i costi che aumentano rapidamente associati all’IA.

Ma ecco il problema: l’IA/ML diventerà uno dei costi più grandi da gestire a tutti i livelli di spesa cloud? Mike Fuller, CTO della Fondazione FinOps, fornisce un’analisi su questa questione. Pone due scenari: uno in cui l’IA/ML diventa un fardello finanziario, e un altro in cui la tecnologia viene sfruttata per ottimizzare ed automatizzare intelligentemente i costi cloud. Il primo è già una realtà per molti, mentre il secondo è un’aspirazione speranzosa.

La storia dei costi dell’IA si sta sviluppando in due direzioni:

IA per FinOps: Utilizzo di AI/ML per la pratica di FinOps stessa

I praticanti di FinOps stanno esplorando come l’IA e il ML possano aiutarli a migliorare le proprie pratiche tramite l’automazione intelligente. Questi strumenti possono ottimizzare il monitoraggio e la gestione dei costi cloud, portando a un uso più efficiente delle risorse. Tuttavia, c’è ancora un po’ di titubanza riguardo alla piena automazione, in particolare tra le grandi organizzazioni che operano in settori regolamentati. Integrare l’automazione nei sistemi e nei flussi di lavoro esistenti presenta sfide proprie, specialmente in ambienti DevOps distribuiti che fanno affidamento su una varietà di strumenti di distribuzione cloud.

FinOps per l’IA: Gestione dei costi dei servizi di IA/ML nella tua pratica FinOps

L’altro lato della medaglia coinvolge l’utilizzo dei principi di FinOps per gestire i costi associati ai servizi di IA e ML. Per le organizzazioni che spendono $100 milioni o più all’anno in servizi cloud, i costi dell’IA stanno diventando una preoccupazione crescente. Questi grandi spenditori stanno iniziando a sentire il peso dei crescenti costi variabili causati dall’IA. J.R. Storment, direttore esecutivo della Fondazione FinOps, riconosce che l’IA può avere un impatto negativo sulle fatture cloud e influenzare direttamente i margini di profitto.

🔍 La sfida sta nel trovare il giusto equilibrio tra automazione e approvazione umana. Sebbene la piena automazione prometta una maggiore efficienza e precisione, le organizzazioni, in particolare quelle in settori regolamentati, sono più restie a fidarsi completamente di essa. Il processo di instaurare fiducia nella piena automazione potrebbe richiedere anni. Inoltre, integrare l’automazione in sistemi complessi e flussi di lavoro si rivela una sfida significativa, rendendo difficile l’adozione diffusa.

Guardando verso il futuro

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Mentre le organizzazioni continuano a investire pesantemente nei servizi cloud e nelle tecnologie AI, la sfida di gestire i costi in modo efficiente diventerà sempre più evidente. Lo sviluppo di strumenti avanzati di automazione e ottimizzazione dell’IA potrebbe alleviare parte del peso in futuro, ma richiederà tempo e sforzo per ottenere un’ampia accettazione. Nel frattempo, FinOps offre un framework promettente per le organizzazioni per allineare la spesa cloud ai loro obiettivi aziendali e raggiungere una maggiore prevedibilità dei costi.

🚀 Sfruttando il potere di FinOps, le aziende possono ottimizzare i loro costi cloud, inclusi quelli associati all’IA, e ottenere un paesaggio finanziario più stabile e prevedibile. La strada davanti potrebbe essere impegnativa, ma con la giusta strategia e gli strumenti corretti, i CFO possono ottenere il controllo sui costi cloud e minimizzare quei debilitanti mal di testa.

Domande e risposte Aggiuntive

Q: Quali sono le altre sfide associate alla gestione dei costi dell’IA nel cloud?

Una delle principali sfide è la difficoltà di tracciare e allocare con precisione i costi dell’IA tra diverse unità aziendali o dipartimenti. A mano a mano che le applicazioni di IA diventano più diffuse in varie aree dell’organizzazione, diventa essenziale attribuire i costi con precisione. Inoltre, le organizzazioni devono considerare i costi associati alla memorizzazione e trasferimento dei dati, poiché l’IA richiede vaste quantità di dati per essere addestrata e operare efficacemente.

Q: Come possono le organizzazioni massimizzare i risparmi di costi mentre utilizzano l’IA nel cloud?

Per massimizzare i risparmi di costi, le organizzazioni possono adottare diverse strategie. Innanzitutto, valutare regolarmente i modelli e i flussi di lavoro dell’IA per identificare eventuali inefficienze o processi ridondanti. L’ottimizzazione continua garantisce che l’IA fornisca valore mantenendo sotto controllo i costi. Inoltre, le organizzazioni dovrebbero esplorare fornitori di servizi cloud alternativi per confrontare prezzi e trovare soluzioni convenienti che soddisfino le loro esigenze. Infine, l’implementazione di processi di governance e monitoraggio solidi può aiutare a prevenire superamenti di costi e fornire preziose informazioni per futuri sforzi di ottimizzazione dei costi.

Q: Quale impatto avrà l’IA sul futuro dei costi del cloud computing?

L’impatto dell’IA sui costi del cloud computing dipenderà principalmente dallo sviluppo di strumenti di automazione e ottimizzazione più avanzati. Con il miglioramento della tecnologia AI, c’è il potenziale per aumentare l’efficienza del cloud, portando a costi ridotti. D’altra parte, a mano a mano che le applicazioni di IA diventano più complesse e scalano, le organizzazioni potrebbero dover affrontare costi di infrastruttura più elevati per supportare questi carichi di lavoro. L’integrazione futura di IA e cloud computing probabilmente porterà a un paesaggio dei costi sfumato che richiede una gestione e un’ottimizzazione attente.

Riferimenti:

• Carichi di lavoro esplosivi e IA: Gestione dei costi delle GPU cloud
• FinOps: Allineare la tua spesa cloud ai tuoi obiettivi aziendali
• Intelligenza Artificiale Generale: Ciò che Devi Sapere
• Ricerca sulla Fondazione FinOps – Costi AI e Cloud
• Oltre all’Olio di Palma: Startup Innovatrici per un Futuro Sostenibile
• Come i tecnologi rinascimentali stanno collegando i punti tra IA e business

💡 Questo articolo ha contribuito a chiarire le sfide relative alla gestione dei costi dell’IA nel cloud? Condividi i tuoi pensieri ed esperienze nei commenti qui sotto! E non dimenticare di condividere questo articolo con i tuoi amici e colleghi: potrebbe salvarli da qualche mal di testa anche a loro! 😊🚀

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