如何分配技术支出预算？

如何分配技术支出预算？ 不同于以往的任何技术，生成式AI正在迅速颠覆商业和社会形态，迫使企业领导者刻不容缓地重新思考其假设、计划和战略。 为了帮助CEO们掌握快速变化的形势，IBM商业价值研究院(IBM IBV)发布了一系列有针对性、基于研究数据的生成式AI指南，涵盖数据安全、技术投资策略和客户体验等主题。 这是本指南的第六部分，重点关注“技术支出”。 开启视野，IT支出全貌尽在掌握。 生成式AI投资并非“一劳永逸”。这项革命性技术有望影响每一个业务职能以及整个IT领域。当重新思考如何变革业务模式、工作角色和工作流，以便充分发挥生成式AI的潜力时，CEO们还必须仔细考虑更广泛的IT成本影响，而且并非所有成本影响都是显而易见的。 企业高管需要更深入地洞悉IT支出，以更好地理解和协同整个企业的资金流动。勿庸置疑，全方位的数据视图有助于重新评估工作流、流程和协议，甚至还可以评估系统架构。这意味着企业必须实施重大转型，但问题是：企业是否能为此投入相应的IT预算？切实可行的做法是，优先发展可带来竞争优势的项目，而不是将生成式AI支出分散到整个IT投资组合中。 IBM商业价值研究院甄别出了每位领导者都需要了解的三个要点： 3.削减成本并不能促进增长。 2.人力成本可能会破坏您组织的AI战略。 1.生成式AI的热潮正在导致超出预期的支出。 现在，每位领导者都需要采取以下三项行动： 2.消除人力成本瓶颈。 3.深谋远虑，构建更严密的商业论证。 1.切勿让不断增长的IT预算成为负担。 1.支出+生成式AI 生成式AI的热潮正在导致超出预期的支出。 不过，只有15%的受访IT高管预计会通过增加支出来为生成式AI的预算增长提供资金支持。相比之下，许多高管预计从其他IT投资中腾出资金来分配给生成式AI项目。33%的受访高管表示，这笔资金将以牺牲非人工智能IT支出为代价。较大比例(37%)的受访高管预计将从更广泛的AI投资组合中抽调生成式AI支出，这反映了对传统AI与生成式AI项目之间的协同效应的期望，以及/或者针对整体AI项目组合的调整。 生成式AI正在揭示传统资金分配实践中存在的问题。与任何新兴技术一样，这本质上是一个动态的过程。项目需求和创造价值的方式日新月异，给传统的预算流程带来了巨大的困扰。 如果企业高管无法确定哪些生成式AI项目在下个季度最重要（更不用说下个财年了），他们将无法行之有效地分配资金。这项创新技术势必会颠覆IT预算模式。而且，我们的数据表明，基础结构已经在发生变化。 这种重新分配预算的方法是合理的，但是否现实呢？随着生成式AI在整个行业中普及，它将产生全面的成本影响。尤其是，随着对生成式AI解决方案的需求不断增长，人力支出和云计算支出也将同步增长。总而言之，影响将是广泛而深远的—对于一家领先企业来说，增加500万美元的预算可能不会有太大作用。 目前，受访IT高管提高了2023年生成式AI预算的估值，达到四个月前的3.4倍。对于一家年收入200亿美元的组织来说，这相当于在一个季度多一点的时间里，预计支出将增加500万美元。我们预计，随着生成式AI的成熟和应用场景的落地，高管对预算的预计值将继续增长。 1.支出+生成式AI 切勿让不断增长的IT预算成为负担。 CEO需要清楚了解高影响力项目将如何利用人力资源和技术资源来为相关成本准确分配预算。 洞悉支出全景。基于期望从生成式AI中获得的影响，分析整个IT成本网络。全面分析IT、云计算和人员的整个成本网络，确保跨所有投资创造更大的业务价值。 在整个企业范围内扩展财务运营(FinOps)功能，以全面了解所有AI、混合云和应用现代化投资的成本与支出。了解员工当前所从事的工作，其成本是多少，并回溯到具体的项目、应用和计划，从而优化支出。 将图形处理单元(GPU)纳入视野。生成式AI需要GPU芯片的超强处理能力，而这种芯片非常短缺。GPU的市场价格将推高构建和交付生成式AI服务的成本，并且很可能会体现在企业的云计算成本中。 2.人才+生成式AI 人力成本可能会破坏您组织的AI战略。 需要了解的事项 尽管生成式AI已经比许多热门创新更加直观，但企业需要拥有内部专业知识才能建立竞争优势。但生成式AI领域的专业经验极度稀缺，这使得相关人才价格高昂。 事实上，受访IT高管预计总体劳动力成本将呈下降趋势—他们预计2023年新增员工将占生成式AI支出的18%，而2025年的这一比例仅为16%。这可能只是一厢情愿的想法，因为72%的受访CEO尚未评估生成式AI对劳动力的影响。 据《华尔街日报》报道，高级AI工程师的年薪高达90万美元，而入门级提示词工程师的起薪为13万美元。顶尖人才正在寻求能够提升其简历的工作，而不是陷入到琐碎、重复性的工作中。 随着CEO优先发展特定应用场景，相关劳动力支出计算很容易发生变化。每个生成式AI模型都有各自的一系列劳动力成本，这意味着每次实施的新增加成本都会有所不同。这会让企业高管陷入困境，而不得不评估尚不存在的工作角色的财务影响。 如果企业想要增强其人才团队，就必须愿意支付更高的薪资，并创造可为员工提供目标、自主权和掌控力的职位。然而，IT高管仍在根据现状制定预算。 2.人才+生成式AI 消除人力成本瓶颈。 需要采取的行动 如果您的组织能够承受更高的成本，就可以通过更大胆、高投资回报率的举措来吸引顶尖人才，这还有助于降低不断飙升的AI人才成本。 了解当前人才市场的真实状况以及您的组织可以成功吸引哪些人才类型。建立一个内部人才市场，用于匹配具备适当技能（或有兴趣学习这些技能）的人员与工作机会，通过内部招聘灵活满足技能需求。 将基于市场的人力成本明确纳入到所有生成式AI商业论证中。根据工作的吸引力，而不仅仅是预期的人才成本，对商业论证的可行性进行建模。 与战略合作伙伴，尤其是技术提供商和全球系统集成商(GSI)开展合作，确定哪些合作方可以提供设计和执行生成式AI战略所需的特定人员。 3.战略+生成式AI 深谋远虑，构建更严密的商业论证。 需要采取的行动 深入分析数据，确定生成式AI项目可以在哪些领域为您带来最大的收益。在设计出值得实施的计划之前，不要过于担心财务准确性。 适当采用私募股权策略。借鉴私募股权公司投资IT的经验教训。坚决淘汰在未来三年内无法为企业创造更大价值的项目，并将这些资金集中投入高回报项目。 建立完全现代化的战略性IT投资方法与实践。根据整体增长潜力而非短期成本节省来分配支出。停止将生成式AI的资金均匀分配给组织的各个孤立领域。 始终运用生态系统思维。与战略IT服务提供商和最具价值的客户共同探讨如何充分发挥生成式AI的价值。将业务模式创新视为一项“合作共赢”的项目。