2024 yılı yapay zeka pilotunun, 2025 ise entegrasyon yılı olsaydı, faturanın alınacağı yıl 2026 olacaktı.
Şirketler deneysel sanal alanlardan tam ticari dağıtıma geçtikçe, müşteri deneyimi liderleri için yeni ve rahatsız edici bir gerçek ortaya çıkıyor: “zeka” pahalıdır.
Yapay zeka odaklı kişiselleştirme ve otomatik destek vaadi gerçekleşmeye başladıkça, bunu güçlendirmek için gereken donanım ve yazılım altyapısının temel maliyetlerini göz ardı etmek giderek zorlaşıyor. Teknoloji alıcıları için bu durum, müşterinin karşı karşıya olduğu ortamlarda yapay zeka uygulamalarının sürdürülebilirliği hakkında soruları gündeme getiriyor.
Bilgi işlem ve çıkarım maliyetleri hızla yükselirken, dalgalanma etkileri fiyatlandırma modellerini, satıcı istikrarını ve benimseme hızını bozmaya hazırlanıyor.
Müşteri Deneyimi stratejiniz yapay zekanın gerçek maliyetlerine hazır mı?
İşletmelerde yapay zekaya yönelik iştah doymak bilmez. Son sektör istatistikleri, Fortune 500 şirketlerinin %80'inden fazlasının 2026 sonuna kadar GenAI'yı iş akışlarına entegre etmeyi taahhüt ettiğini gösteriyor.
Gartner araştırmasına göre işletmelerin yüzde 95'inden fazlası, 2028 yılına kadar GenAI API'lerini veya modellerini kullanmayı ve/veya GenAI uyumlu uygulamaları üretim ortamlarında dağıtmayı planlıyor. Dünya Ekonomik Forumu'nun Capgemini ortaklığıyla hazırladığı bir rapora göre, şirketler sohbet robotlarının ötesine geçip ajansal yapay zekayı devreye aldıkça, yöneticilerin yüzde 82'si önümüzdeki 1 ila 3 yıl içinde görevleri gerçekleştirmek için aracıları kullanmayı planlıyor.
Müşteri deneyiminde liderler, iletişim merkezi verimliliğini artırmak, pazarlama çabalarını dönüştürmek ve geniş ölçekte kişiselleştirilmiş, uçtan uca müşteri yolculukları sunmak için büyük dil modellerine (LLM'ler) güveniyor.
Ancak yapay zeka hizmetlerinin artan maliyetleri, bu uygulamaların yaygın şekilde benimsenmesini tehdit edebilir. Eğer James Mackay, Bölge Satış Müdürü konuşabilen yapay zeka şirketinde Rasasöylenmiş Bugün CXŞirketler ücretsiz ve düşük maliyetli planlardan yararlanırken yapay zekanın nihai maliyeti artabilir.
Her ne kadar OpenAI geçen hafta yıllık yinelenen gelirinin (ARR) geçen yılki 6 milyar dolardan 2024'e kadar 20 milyar dolara yükseldiğini bildirmiş olsa da, başabaş için 100 milyar dolardan fazla gelir elde etmesi gerekecek.
Şirketin, CEO Sam Altman'ın daha önce son çare olacağını söylediği reklamları test etme planı, şirketin yüksek altyapı maliyetlerini karşılamak için gelirlerini çeşitlendirme baskısı altında olduğunu gösteriyor.
Mackay, tedarikçilerin kârlılık açıklarını kapatmak için potansiyel olarak fiyatları artırması nedeniyle müşteri deneyimi operasyonlarına yönelik riskin altını çizdi:
“Maliyet hala teslimatın gerçekte olduğundan çok daha ucuz… Umarım insanları platforma çekmeye ve ardından çok fazla para talep etmeye çalışmazlar çünkü bu, yapay zekanın gerçek ilerlemesini engelleyecektir.”
Çıkarım buzdağı
Ana suçlu çıkarım maliyetleridir. Yapay zeka patlamasının ilk günlerinde odak noktası maliyetti. kurs modeller. Bu, yüksek lisansa düşünmeyi öğretmek için tek seferlik çok büyük sermaye harcamaları gerektirir. Ancak günün 24 saati çalışabilen ve milyonlarca müşteriyle etkileşime girebilen, müşteriye yönelik uygulamalar için gerçek maliyet çıkarımdır: bir modelin her yanıt oluşturduğunda tüketilen bilgi işlem gücü.
Plexo Capital Kurucu Yönetici Ortağı Lo Toney yakın zamanda CNBC'ye şunları söyledi: “Eğitim, bu tek seferlik faturalandırılan bir maliyettir, ancak biz çıkarım yapmaya yöneliyoruz, bu da yapay zekayı gerçek dünyada çalıştırmanın devam eden iş maliyetidir… Eğitim fırsat yaratır, çıkarım karlılığı artırır,” dedi Plexo Capital Kurucu Yönetici Ortağı Lo Toney.
“Çıkarım ekonomisi 2026 için izlenmesi önemli olacak.”
Bir kullanıcıya hizmet vermenin marjinal maliyetinin göz ardı edilebilir olduğu geleneksel yazılımın aksine, bir LLM ile her etkileşim elektrik ve işlem döngülerini tüketir. Müşteri deneyimi kullanım örnekleri yüzlerce beta testçisinden milyonlarca aktif müşteriye kadar genişledikçe, bu çıkarım maliyetleri artabilir ve birçok şirketin bütçelemediği öngörülemeyen işletme maliyetleri ortaya çıkabilir.
Besin zincirinin en üstünde sistem üzerindeki baskı açıkça görülmektedir. Google, Amazon, Meta ve Microsoft gibi altyapıyı sağlayan büyük oyuncular, ışıkları açık tutmak için gereken kapasiteyi finanse etmek için ellerinden geleni yapıyor. Wall Street'in 2026 sermaye harcamalarına ilişkin konsensüs tahminleri defalarca yukarı doğru revize edilerek 2025 sonuna kadar 527 milyar dolara çıkarıldı.
Devrimin poster çocuğu OpenAI, korkunç bir gerçekle karşı karşıya. Abonelik gelirlerinin tek başına işletme ve bilgi işlem maliyetlerini karşılamada zorluk çektiği bildiriliyor. Kullanıcı maliyetleri ile sorgu işleme maliyetleri arasındaki fark, mevcut fiyatlandırma modellerinin gerçekte ne kadar sürdürülebilir olduğunun yeniden değerlendirilmesini zorunlu kılmaktadır.
Bu finansal baskılar iş stratejilerini değiştiriyor.
Amazon, yerleşik bölümlerdeki işçileri işten çıkarmasıyla manşetlere çıktı; bu hareket, yaygın olarak, yapay zeka kapasitesine yaptığı devasa yatırımlar için sermayeyi serbest bırakmaya yönelik stratejik bir hamle olarak yorumlanıyor. Bu arada Oracle, OpenAI ile yapılan kapasite anlaşmalarına maruz kalması nedeniyle yatırımcıların güvenini kaybederek kendi ters rüzgarlarıyla karşı karşıya kaldı ve tedarik zincirinin kırılganlığını vurguladı.
Kurumsal yapay zeka harcamalarını kontrol edin ve optimize edin
Şirketler yapay zeka maliyetlerinin artma riskinin farkında. Mavvrik'e göre liderlerin yaklaşık %84'ü yapay zeka maliyetinin brüt kar marjlarını altı puandan fazla olumsuz etkilediğine inanıyor. Yüzde 80 oranında faaliyet gösteren tipik bir SaaS şirketi için bu, önemli mali kayıp anlamına geliyor.
“Yapay zeka artık sadece deneysel değil; brüt kar marjlarına ulaşıyor ve çoğu şirket bunun etkisini tahmin bile edemiyor” diyor Benchmarkit'in CEO'su Ray Rike.
“Finansal yönetim olmadan yapay zekayı ölçekleyemezsiniz. Kârlılıkla kumar oynarsınız.”
Yapay zekayı kullanmak beklenmedik maliyetleri de beraberinde getirir çünkü ekipler yapay zeka aracılarını kullanmaya başladığında hangi aracıların kaynakları tükettiğini takip etmekte zorlanırlar. Söylendiği gibi Žilvinas Girėnas, nexos.ai'nin ürün müdürüşunu koy:
“Buradaki paradoks, ekiplerin daha hızlı çalışmasına yardımcı olan araçların aynı zamanda maliyet kontrolünü bozma riskini de taşımasıdır. Hız ve görünürlük el ele gitmelidir, aksi takdirde kaosa ve beklenmedik maliyetlere yol açar.”
Yeterli gözetim olmadan, hiç kimse hangi temsilcilerin aktif olduğunu veya onları kimin onayladığını bilemez; ekipler örtüşen iş akışları oluşturarak harcamaların boşa gitmesine yol açar; Yapay zeka aracıları, sağlam güvenlik kontrolleri olmayan sistemlerde çalışır; ve finans ekipleri, kaynakların fiili kullanımına ilişkin görünürlükten yoksun oldukları için maliyetleri tahmin edemez veya kontrol edemezler.
CX alıcıları maliyet dalgalanmalarına nasıl hazırlanmalı?
2026'ya girerken müşteri deneyimi teknolojisi alıcılarının dikkatli olması gerekiyor. Altyapı katmanındaki değişkenlik muhtemelen eninde sonunda uygulama katmanına da yansıyacaktır.
Alıcılar şunları öngörmelidir:
- Tedarikçilerin çıkarım maliyetlerini yansıtmak için sabit fiyatlardan tüketim modellerine geçmesi nedeniyle kullanıma dayalı dalgalanma.
- Hizmet seviyeleri, premium kurumsal aboneliklerin arkasına daha hızlı, daha akıllı modeller koyarak zekayı sınırlayabilir.
- Büyük LLM'lerin etrafına ince arayüzler saran start-up'lar maliyet krizinden sağ çıkamayabilir.
Girėnas, maliyetlerin kontrolden çıkmasını önlemek için liderlerin belirlemesi gereken dört temel korkuluğun ana hatlarını çiziyor. Bu, bir yandan ajanların üretimde ne yaptığını yakından takip ederken bir yandan da ekiplere oluşturma alanı sağlayan bir “paylaşılan kontrol düzlemi” ile birlikte, AI temsilcilerinin net bir envanterinin oluşturulmasıyla başlar. Liderler, temsilcileri insanları yönettikleri gibi yönetmeli ve ekiplerin kullanım modellerini görebilmesi ve bütçe sorunlarını erkenden belirleyebilmesi için temsilcileri doğrudan maliyet sinyallerine bağlamalıdır.
“Amaç, hızlı hareket eden ekiplerinizi yavaşlatmak değil. Neyi inşa ettiklerini, kime erişim sağladıklarını ve bunun maliyetini takip ederken aynı zamanda hızlı bir şekilde inşa etmelerine olanak tanımaktır.”
Girėnas, “Bu, ölçeklenebilir bir platform ile sorumluluk haline gelebilecek bir altyapı arasındaki farktır” diye ekledi.
Teknoloji işletme için hazır. Soru hâlâ ortada: Şirket bunun gerçek bedelini ödemeye hazır mı?
Bir yanıt yazın