W wielu firmach sztuczna inteligencja rozwija się szybciej niż umiejętność jej rozliczania. Najnowsze dane pokazują, że organizacje coraz chętniej inwestują w narzędzia AI, ale jednocześnie tracą kontrolę nad tym, ile naprawdę na nie wydają i gdzie ten koszt się rozmywa. To nie jest już problem pojedynczych testów czy pilotaży, lecz coraz poważniejsze wyzwanie dla działów IT, finansów i zarządów.
AI rośnie szybciej niż widoczność wydatków
Z raportu Flexera wynika, że tylko 31% firm potrafi precyzyjnie określić swoje wydatki na oprogramowanie AI. To bardzo mało, zwłaszcza że mówimy o obszarze, który rozwija się błyskawicznie i coraz mocniej wpływa na budżety technologiczne. Dla porównania, pełną widoczność całego środowiska IT deklaruje jedynie 36% organizacji, więc problem nie dotyczy wyłącznie samej sztucznej inteligencji.
Sytuację dodatkowo komplikuje fakt, że AI nie działa jako osobna, łatwa do policzenia kategoria. Modele, agenci i platformy są rozproszone po różnych systemach, usługach chmurowych i aplikacjach SaaS. W praktyce oznacza to, że koszty mogą się pojawiać w wielu miejscach jednocześnie, a ich dokładne przypisanie bywa bardzo trudne.
To dobry moment, by firmy przestały traktować AI jak szybką innowację bez kosztów ubocznych. Im szybciej pojawi się przejrzystość wydatków, tym łatwiej uniknąć późniejszych niespodzianek. Bez tego nawet najlepsze wdrożenia mogą stać się finansową czarną skrzynką.
Rosnące koszty i trudniejsza kontrola
Prawie trzy na pięć firm przyznały, że marnotrawstwo związane z AI wzrosło w ciągu ostatniego roku. To sygnał, że wdrażanie nowych rozwiązań nie zawsze idzie w parze z dojrzałym zarządzaniem nimi. Im więcej narzędzi, integracji i eksperymentów, tym łatwiej stracić z oczu realny koszt ich działania.
Flexera wskazuje też, że coraz bardziej złożone środowiska IT obniżają ogólną przejrzystość. Chmura publiczna, systemy hybrydowe i rozbudowane pakiety SaaS tworzą sieć zależności, w której nawet doświadczonym zespołom trudno utrzymać pełną kontrolę. W efekcie firmy zaczynają płacić nie tylko za samą technologię, ale także za chaos organizacyjny wokół niej.
Zobacz także: PayPal wprowadza stablecoin PYUSD do finansowania infrastruktury AI z USD.AI. To kolejny przykład tego, jak finanse i AI coraz mocniej się przenikają.
ITAM pod presją
Raport pokazuje, że specjaliści ITAM coraz więcej czasu poświęcają optymalizacji oprogramowania. Taki obszar zajmuje już 32% ich pracy, a kolejne 22% pochłania obsługa audytów. To wyraźny znak, że zarządzanie zasobami IT staje się bardziej reaktywne niż strategiczne.
W praktyce zespoły muszą jednocześnie pilnować licencji, umów, zakupów oraz zgodności z politykami firmy. Przy rosnącej liczbie narzędzi AI ręczne śledzenie wszystkiego staje się mało efektywne. Nic więc dziwnego, że organizacje coraz częściej szukają sposobów na automatyzację tego obszaru, choć sama automatyzacja również wymaga kontroli.
Dlaczego AI tak trudno monitorować
Jednym z głównych problemów jest to, że sztuczna inteligencja działa jak warstwa nakładana na istniejącą infrastrukturę. Nie funkcjonuje w oderwaniu od reszty środowiska, tylko przenika różne systemy i procesy. To sprawia, że jej użycie bywa ukryte w tle innych usług i nie zawsze jest od razu widoczne dla zespołów odpowiedzialnych za budżet.
Dodatkowo firmy często wdrażają AI bardzo szybko, chcąc wykorzystać przewagę konkurencyjną. Później okazuje się jednak, że za dynamicznym wzrostem użytkowania nie nadąża mechanizm rozliczeń, nadzoru i optymalizacji. Jak zauważa Flexera, to znany schemat: najpierw szybka adopcja, później gorączkowe próby odzyskania przejrzystości i kontroli.
ROI, dane i odpowiedzialność
Na tym etapie samo ustalenie, jakie narzędzia AI są używane, nie wystarcza. Coraz większe znaczenie ma to, w jaki sposób są wykorzystywane, ile kosztują i do jakich danych mają dostęp. Firmy muszą więc patrzeć nie tylko na zakup technologii, ale również na jej realny wpływ na procesy biznesowe.
To szczególnie ważne, ponieważ presja na wykazanie zwrotu z inwestycji w AI stale rośnie. Zarządy chcą widzieć konkretne efekty, a działy IT muszą tłumaczyć, gdzie pojawiają się oszczędności, a gdzie koszty wymykają się spod kontroli. Bez dobrego nadzoru sztuczna inteligencja może stać się nie tyle przewagą, ile kolejnym źródłem nieprzewidzianych wydatków.
Co to oznacza dla firm
Wniosek jest prosty: samo wdrożenie AI nie gwarantuje sukcesu. Potrzebne są procesy, które pozwolą mierzyć, analizować i rozliczać korzystanie z tych narzędzi na bieżąco. Bez tego organizacje będą inwestować coraz więcej w technologię, której faktycznego kosztu nie potrafią nawet dokładnie wskazać.
W praktyce oznacza to konieczność lepszej współpracy między IT, finansami i bezpieczeństwem. Firmy muszą zbudować mechanizmy, które obejmą nie tylko zakup oprogramowania, ale także jego użycie, dostęp do danych i wpływ na szerzej rozumiane środowisko technologiczne. W przeciwnym razie AI pozostanie obszarem ogromnych ambicji, ale słabej widoczności.
Niesamowite, że mimo rosnących wydatków na AI, tak wiele firm wciąż nie potrafi tego kontrolować. To wyraźny sygnał, że inwestowanie w narzędzia to nie wszystko. Wydaje mi się, że tak naprawdę brakuje rzetelnych strategii zarządzania, które by to regulowały. Jako osoba, która pracuje w IT, widzę to na co dzień.
Zgadzam się z tym, że AI to nie tylko technologia, ale w dużej mierze chaos organizacyjny. Często widzę, jak różne zespoły wdrażają swoje rozwiązania i nikt nie ma pełnego obrazu. W efekcie wydatki rosną, a nikt nie wie dlaczego. Może czas na jakieś centralne zarządzanie tym wszystkim?
Ciekawe wnioski z raportu. Ale nie wiem, czy to tylko problem AI. Wydaje mi się, że wiele firm podchodzi do nowych technologii zbyt chaotycznie i brak im ogólnej wizji. Po co wydawać pieniądze, jeśli nie ma planu???
W sumie to nie ma w tym nic nowego. Firmy zawsze miały problem z wyszczególnieniem kosztów, ale w przypadku AI to naprawdę już przegięcie. Im więcej narzędzi, tym większy bałagan i nikt nie może tego ogarnąć. Jak się tak dalej pójdzie, to inwestycje w AI mogą nie przynieść oczekiwanych efektów.
Przede wszystkim zauważam, że firmy wciąż myślą, że AI rozwiąże ich problemy. To nie tak działa. Muszą najpierw zrozumieć, że technologia to tylko narzędzie. Kluczem jest optymalizacja procesów, a nie same wydatki.
Zgadzam się, że mechanizmy powinny być lepsze, ale czy to naprawdę możliwe w dzisiejszych złożonych systemach? Mamy chmurę, hybrydowość, SaaS i inne rozwiązania. Wygląda na to, że wzrost liczby narzędzi tylko potęguje problemy z kontrolą kosztów.
Pisałam niedawno o podobnym temacie! Wydaje mi się, że firmy zatracają się w ilości narzędzi, a nie patrzą na efekty. W końcu, co z tego, że AI zwiększa wydajność, skoro nikt nie umie tego rozliczyć? To tylko czysta strata pieniędzy, jeżeli zarząd nie dopilnuje sprawy.
Wydatki na AI to tylko wierzchołek góry lodowej. Jeśli nie poprawią monitorowania kosztów, to AI stanie się kolejnym źródłem chaosu. Zgadzam się z raportem, że wymaga to współpracy między działami, ale czy ktokolwiek naprawdę to zrobi?