Introduction
L'adoption de l'IA s'accélère, et les organisations cherchent à équilibrer la création de valeur avec une gestion efficace des coûts liés à l'IA. Les entreprises mettent en place des pratiques de gouvernance et de FinOps plus solides pour améliorer le contrôle, la responsabilité et la visibilité dans ce paysage en évolution rapide.
Contexte Technique
FinOps a évolué au-delà de son focus traditionnel sur la gestion des coûts du cloud. Selon Trent Allgood, vice-président de la gestion des actifs informatiques et du conseil en FinOps chez SoftwareOne Inc., l'IA est devenue un domaine d'intérêt majeur. Les organisations abordent l'IA de la même manière qu'elles l'ont fait pour le cloud, en reconnaissant que chaque mise en œuvre ne sera pas parfaite dès le départ.
Le principe fondamental de FinOps est l'amélioration continue, avec des équipes qui affinent leurs pratiques et s'adaptent à mesure que les technologies et les besoins commerciaux évoluent. Les meilleures pratiques évoluent chaque jour, et ce qui est considéré comme une meilleure pratique aujourd'hui peut ne pas l'être la semaine prochaine.
Analyse et Implications
Une des plus grandes mutations structurelles est la rapidité avec laquelle les modèles d'IA sont mis à la retraite et remplacés. Les serveurs sur site étaient amortis sur trois ans, les services cloud fonctionnaient pendant des mois ou des années, mais les modèles d'IA peuvent entrer et sortir de production en 60 jours, créant un défi de budgétisation et de prévision que la plupart des équipes FinOps n'étaient pas conçues pour gérer.
Les modèles doivent être considérés comme une partie consommable de ce que nous construisons, qui est remplaçable et sera remplacé. Il est essentiel de budgétiser et de planifier la recherche et le développement de nouveaux modèles, ainsi que la mise à jour vers ces nouveaux modèles, ce qui doit faire partie de la budgétisation et de la prévision, et non seulement de l'utilisation continue de ce qui a déjà été mis en œuvre.
Perspective
Il est crucial de surveiller l'évolution de FinOps et de l'IA, en tenant compte des limites et des prochaines étapes. Les organisations doivent s'adapter à ces changements pour maximiser la valeur commerciale de leurs investissements technologiques. La collaboration interfonctionnelle est essentielle pour atteindre cet objectif, et les équipes FinOps doivent être prêtes à évoluer et à apprendre en cours de route.
