AI có thể tốn kém hơn công việc nó thay thế khi các công ty bỏ qua việc sử dụng token, kiểm tra con người, nỗ lực tích hợp, thiết kế lại quy trình làm việc và đo lường chi phí trên kết quả.
Việc áp dụng AI đang bước vào một giai đoạn khó chịu hơn. Các công ty vội vàng thay thế công việc lặp đi lặp lại bằng AI đang nhận ra rằng tự động hóa không phải lúc nào cũng rẻ hơn. Một mô hình có thể hoàn thành một phần nhiệm vụ, nhưng quy trình làm việc xung quanh có thể trở nên đắt đỏ hơn nếu nó đòi hỏi giám sát liên tục, thử lại, sửa lỗi tích hợp, kiểm tra pháp lý và chỉnh sửa bởi con người.
Điều này không có nghĩa là AI thất bại. Nó có nghĩa là câu chuyện ROI cơ bản đang thay đổi. Câu hỏi thực sự không phải là AI có thể thực hiện một nhiệm vụ hay không, mà là liệu nó có thể thực hiện nhiệm vụ đó một cách đáng tin cậy, an toàn và đủ rẻ để cải thiện kết quả kinh doanh hay không.
Cùng lúc đó, các công ty công nghệ lớn vẫn đang chi tiêu mạnh mẽ cho hạ tầng AI vì năng lực tính toán, mô hình, tác nhân và nền tảng đám mây vẫn là chiến lược. Điều đó tạo ra sự phân chia: các công ty nền tảng tiếp tục xây dựng, trong khi các doanh nghiệp buộc phải trở nên kỷ luật hơn nhiều về việc công cụ AI nào thực sự giảm tổng chi phí.
Tại sao việc thay thế AI có thể trở nên đắt đỏ
Chi phí AI rõ ràng là phí đăng ký hoặc hóa đơn API. Chi phí ẩn thường lớn hơn: kỹ thuật prompt, lập bản đồ quy trình làm việc, làm sạch dữ liệu, định tuyến mô hình, kiểm tra con người, kiểm soát bảo mật, kiểm tra ảo giác, đường dẫn xử lý, đào tạo lại nhân viên và chi phí quản trị.
Khi những chi phí đó bị bỏ qua, một công ty có thể loại bỏ một vai trò con người nhưng tạo ra một hệ thống phức tạp hơn xung quanh AI. Kết quả có thể là chuyển giao chậm hơn, nhiều công việc kiểm tra hơn và hóa đơn sử dụng không dự đoán được thay vì tiết kiệm tự động hóa thực sự.
Chỉ số sai là số lượng nhân sự bị loại bỏ
Nhiều trường hợp kinh doanh AI ban đầu bắt đầu với so sánh đơn giản: chi phí một công nhân so với chi phí một công cụ AI. So sánh đó quá hẹp. Nó bỏ qua độ tin cậy, bối cảnh, trách nhiệm, phán đoán, xử lý lỗi và chi phí vận hành để giữ cho hệ thống AI hữu ích.
Chỉ số tốt hơn là chi phí trên mỗi kết quả hoàn thành. AI hỗ trợ khách hàng nên được đánh giá theo chi phí trên mỗi vấn đề được giải quyết. Tác nhân lập trình nên được đánh giá theo chi phí trên mỗi yêu cầu kéo được chấp nhận. Trợ lý nghiên cứu nên được đánh giá theo chi phí trên mỗi thông tin được xác minh, không phải số token nó tạo ra.
Hóa đơn token có thể che giấu lãng phí quy trình làm việc
Việc sử dụng token trở nên nguy hiểm khi các nhóm coi nó như hạ tầng nền thay vì một chi phí có thể kiểm soát. Các prompt dài, thử lại nhiều lần, mô hình quá lớn, bối cảnh tài liệu không lọc và các tác nhân thiết kế kém có thể làm tăng chi tiêu mà không cải thiện đầu ra cuối cùng.
Đây là lý do tại sao tối ưu token, định tuyến mô hình và quản lý bối cảnh đang trở thành các thực hành cốt lõi của AI doanh nghiệp. Mục tiêu không phải là sử dụng mô hình rẻ nhất cho mọi việc. Mục tiêu là phù hợp khả năng mô hình với độ khó, rủi ro và giá trị kinh doanh của nhiệm vụ.
Chi tiêu của Big Tech làm áp lực ROI trở nên gay gắt hơn
Các công ty công nghệ lớn vẫn đang đầu tư mạnh vào trung tâm dữ liệu AI, chip, mô hình và năng lực đám mây. Việc chi tiêu đó có thể hợp lý đối với các công ty nền tảng vì hạ tầng AI có thể hỗ trợ tìm kiếm, đám mây, phần mềm năng suất, tác nhân, quảng cáo, công cụ phát triển và trợ lý người dùng.
Tuy nhiên, đối với các doanh nghiệp thông thường, kinh tế học lại khác. Họ không xây dựng ngăn xếp AI; họ mua quyền truy cập vào nó. Điều đó có nghĩa là mỗi quy trình làm việc AI phải tự chứng minh được giá trị so với chi phí lao động, phần mềm và quy trình hiện có.
Người mua AI nên ngăn ngừa chi phí vượt mức như thế nào
Người dùng NexusAI nên chọn công cụ AI với các kiểm soát chi phí rõ ràng. Các tính năng hữu ích bao gồm bảng điều khiển sử dụng, lựa chọn mô hình, mẫu quy trình làm việc, cổng phê duyệt, nhật ký kiểm toán, ngưỡng kiểm tra con người, giới hạn bối cảnh và tích hợp giảm chuyển giao thủ công.
Các triển khai AI mạnh nhất bắt đầu với một quy trình làm việc có thể đo lường. Xác định chi phí cơ bản, thiết kế lại quy trình, đặt ngưỡng chất lượng, đo thời gian kiểm tra, giới hạn sử dụng token và so sánh chi phí cuối cùng trên mỗi kết quả trước khi mở rộng công cụ trên toàn doanh nghiệp.
