{{item.videoDuration}}
{{item.title}}
{{item.text}}
{{item.videoDuration}}
{{item.text}}
Viktiga insikter:
Kostnadsverktyg behövs, men skapar inte ett försprång på egen hand.
Större AI-värde kräver att kostnad, användning och affärsresultat följs upp tillsammans.
Med rätt styrning, adoption och teknisk infrastruktur kan besparingar återinvesteras i nya AI-initiativ.
Hur väl kan ni svara på de här frågorna?
Vet ni vad era viktigaste AI-arbetsflöden kostar i förhållande till det affärsresultat de skapar?
Finns det en ansvarig som både kan följa upp och påverka AI-kostnaderna?
Har ni kontroll över hur kostnaderna utvecklas när AI-agenter planerar, delegerar och gör om uppgifter?
Om svaret är nej på någon av frågorna kan det finnas både osynliga kostnader och outnyttjad affärspotential.
Paradoxen som driver kostnaderna
När ni och era konkurrenter använder samma AI-modeller kan förmågan att få betydligt mer AI för pengarna ge er ett försprång. I takt med att AI-utgifterna växer blir kostnadseffektivitet mer än en effektiviseringsfråga. Den kan bli avgörande för om ni kan förändra verksamheten, ta er in på nya marknader och utveckla nya affärsmodeller.
Priset per token sjunker, samtidigt som AI-notan stiger. Förklaringen är att den upplevt låga kostnaden driver en kraftig ökning av användningen. AI används på allt fler områden, även när det gör arbetsflöden mer komplexa och dyrare. Och eftersom konkurrenterna använder samma modeller skapar högre utgifter inte nödvändigtvis ett övertag. De gör bara att ni håller jämna steg.
Det finns ett bättre sätt: kostnadsdisciplin som skapar värde över tid. Om ni kan minska kostnaden i era AI-arbetsflöden med två tredjedelar eller mer kan besparingarna återinvesteras i nya initiativ.
Det är möjligt eftersom många organisationer använder fler tokens än de behöver och betalar mer än nödvändigt. Samtidigt är systemen sällan byggda för att synliggöra var resurserna går förlorade, än mindre för att förhindra det.
Varför befintliga metoder inte räcker
AI-kostnader är rörliga och kan bli tillräckligt stora för att påverka resultaträkningen. Ledningen behöver därför tillförlitliga kostnadsdata och konkreta verktyg för att styra utgifterna. Men de metoder som fungerar för molntjänster och programvara går vanligtvis inte att tillämpa direkt på AI. Det finns flera skäl till det:
Ni saknar överblick över kostnaderna. Tokens kan förbrukas utan att det syns i många olika steg, till exempel planering, verktygsanvändning, informationshämtning, resonemang, orkestrering, skyddsmekanismer, loggning och granskning. Ofta visar fakturan bara totalsumman. Dessutom budgeterar många organisationer enbart för den direkta token-användningen, vilket gör att kostnader för infrastruktur och andra indirekta poster kommer som en överraskning.
Ni är inte förberedda på hur snabbt kostnaderna kan växa. AI-agenter löser sällan en uppgift i ett enda steg. De skapar ofta en plan och delegerar automatiskt till underagenter, som hämtar kontext, resonerar och lämnar tillbaka ett resultat eller delegerar vidare. Om resultatet inte håller måttet kan hela kedjan köras om flera gånger. Token-förbrukningen är därför inte fixerad vid inköpstillfället. Den ökar när arbetsflödena körs.
Kostnadsskillnaderna är stora. En miljon tokens kan kosta från några ören upp till 50 dollar, beroende på modell och prestandanivå. Vissa uppgifter kräver en dyrare modell, men det finns ofta stora prisskillnader även mellan modeller som kan lösa samma uppgift.
Billigast är inte alltid bäst. En svagare modell som leder till mer efterarbete, sämre beslut eller brister i regelefterlevnaden kan skapa större följdkostnader än den sparar på den första fakturan. I vissa fall löser en premiummodell uppgiften i ett försök, medan en billigare modell förbrukar miljontals tokens utan att lyckas. Nyckeln är att matcha rätt modellnivå med rätt uppgift.
Det finns också goda nyheter. När ni väl kan bedöma och fördela AI-utgifterna kan många av era befintliga metoder och ramverk användas även här. Ett kostnadsöverskridande kan till exempel delas upp i pris, volym och mix: en leverantör kan ha höjt priset, antalet anrop eller nya försök kan vara för stort, eller fel modellnivå kan användas. Det är problem som organisationen ofta redan vet hur den ska hantera. Styrningsmodellen för AI-utgifter kan därför i många fall bygga vidare på det som redan finns.
Mer AI för pengarna kräver en styrningsmodell
Det traditionella svaret på ett kostnadsproblem är att köpa ett verktyg. Routingmotorer, cachelager och kostnadsöversikter spelar en viktig roll, men de blir aldrig bättre än styrningsmodellen runt dem.
Den modell vi rekommenderar bygger på fyra discipliner:
Förhandsbedömning: värdera kostnad och nytta från start. Prissätt varje användningsfall innan det byggs genom att beräkna både direkta och indirekta AI-kostnader och ställa dem mot det förväntade affärsvärdet. Därefter kan ni fatta ett välgrundat beslut om att gå vidare eller inte.
Arkitektur: öka effektiviteten och minska resursslöseriet. Utforma om arbetsflöden och bygg in mekanismer för kostnadsstyrning. Det kan handla om att ta bort onödig kontext, samla flera uppgifter i ett enda anrop, införa budgettak och automatiskt styra till den mest kostnadseffektiva kombinationen av modeller och tokens som klarar uppgiften.
Styrning: koppla utgifter till resultat. Använd verktyg, inklusive AI-agenter, tillsammans med mänsklig tillsyn för att bedöma kostnaden för varje affärsresultat. Då kan ni sätta riktmärken och skapa ett tydligt ansvar för AI-kostnaden per resultat.
Omfördelning och återinvestering. De tre första disciplinerna kan skapa betydande besparingar. I stället för att låta dem försvinna in i den övergripande budgeten kan ni återinvestera pengarna i nya AI-initiativ och bygga värde som växer över tid.
Gör styrningsmodellen till en del av tekniken
Hur får ni disciplinen att hålla, när gamla arbetssätt känns enklare och slutanvändaren kanske inte är den som betalar? Med AI är svaret att bygga in den i koden. I ramverket för AI-agenter kan ni lägga in obligatoriska kontroller, till exempel budgetgränser före ett anrop, routing som inte kan kringgås, stoppunkter när ett arbetsflöde passerar en viss nivå och spårbara revisionsloggar.
Det innebär inte att människor försvinner ur processen. Tvärtom kan systemet automatiskt aktivera mänsklig tillsyn och ge den ansvariga personen de data som behövs för att fatta rätt beslut utifrån verksamhetens prioriteringar.
Tre delar som skapar större AI-värde
FinOps för AI (styrning och uppföljning av AI-kostnader). För att kunna styra AI-investeringarna behöver organisationer förstå vad olika arbetsflöden, modeller och affärsresultat faktiskt kostar. FinOps för AI skapar transparens och tydligare ansvar för hur resurser används, följs upp och prioriteras.
AI-adoption: omsätt tekniken i faktisk effekt. Investeringen skapar inte värde förrän AI används på rätt sätt i verksamheten. Det kräver relevanta användningsfall, utbildning och stöd som hjälper medarbetare att förändra sina arbetssätt och använda AI där den gör verklig skillnad.
Infrastruktur för AI: bygg för effektivitet och skalbarhet. Rätt arkitektur, konfiguration och modellval är avgörande för både kostnad och kvalitet. Genom att matcha rätt modell med rätt uppgift och bygga in kostnadsstyrning i arbetsflödena kan organisationer skala AI med större kontroll.
Så kommer ni igång: Fem åtgärder att ta redan i dag
Nästa konkurrensfördel inom AI går sannolikt inte till den som använder de kraftfullaste modellerna. Alla kommer att ha tillgång till samma modeller. Försprånget går i stället till den som använder dem med störst disciplin. Börja här:
1. Identifiera luckorna. Vet ni vad varje AI-arbetsflöde kostar för att leverera ett visst affärsresultat? Om inte hanterar ni en betydande rörlig kostnad utan en tydlig styrningsmodell.
2. Sätt frågan på CFO:ns agenda. Behandla AI-utgifter som andra insatskostnader som påverkar bruttomarginalen: som en stående punkt på CFO:ns agenda, inte som en kvartalsvis IT-fotnot.
3. Förbered er för nya prismodeller. Leverantörer går från tokenbaserad prissättning till pris per resultat, lösning eller agentuppgift. Med egna beräkningar av kostnaden per resultat står ni bättre rustade att förhandla fram ett rimligt pris.
4. Ge den ansvariga mandat, inte bara mätetal. En instrumentpanel räcker inte för att skapa disciplin. Den ansvariga behöver både mandat och tekniskt stöd för att kunna påverka hur agenter utformas, hur arbete styrs och hur avtal förhandlas.
5. Börja där värdet är störst. Prioritera de användningsfall som har störst potential och säkerställ samtidigt att det finns rätt förutsättningar för användning, uppföljning och skalning.
I takt med att AI-kapacitet blir en standardvara och utgifterna fortsätter att öka kan kostnadsdisciplin skapa värde som växer över tid: mer AI-nytta för samma budget och möjlighet att återinvestera och skapa ännu mer. Det är dags att börja bygga ert AI-försprång.
Vill ni få ut mer av era AI-investeringar?
PwC hjälper organisationer att skapa transparens kring AI-kostnader, öka användningen och bygga den infrastruktur och styrning som behövs för att skala AI med kontroll
{{filterContent.facetedTitle}}
{{contentList.loadingText}}
{{contentList.loadingText}}
Följ oss i sociala medier
