AI-költségek és kontroll: okosabb fejlesztés AI-jal
Az AI-t bevezetni könnyű. Hatékonyan használni már nehezebb. Az AI alapjaiban változtatja meg, milyen gyorsan tudják a vállalatok tettekre váltani az ötleteiket. A használat növekedésével azonban a költségek is emelkednek, és ezzel együtt nő az igény az átláthatóságra és a kontrollra. Várunk mindenkit egy gyakorlatias áttekintésre az AI-költségek kezeléséről és az AI-irányításról, amely az üzleti szemléletet ötvözi az ágensalapú AI-eszközökkel szerzett gyakorlati tapasztalatokkal. Megnézzük, mit érdemes mérniük a szervezeteknek, hol lehet okosabb munkamódszerekkel lefaragni a felesleges kiadásokból, és hogyan őrizhetjük meg a kontrollt.
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
Ismerős érzés: az AI-jal hirtelen szinte bármi lehetségesnek tűnik. Azok az ötletek, amelyek megvalósítása korábban hónapokig tartott, ma napok alatt működő szoftverré válhatnak, az AI pedig a mindennapi fejlesztési munka szerves része lett. Ahogy azonban a használat egyre több csapatra kiterjed, a költségek is nőnek. A megoldás nem az, hogy kevesebb AI-t használjunk. A valódi kihívás az, hogy megértsük, honnan erednek a költségek, mit érdemes ténylegesen optimalizálni, és hogyan vezethetjük be a megfelelő szintű kontrollt úgy, hogy közben ne lassítsuk a fejlesztőket.
Ahogy az AI beépül a mindennapi fejlesztésbe, a költségeket hamar egyre nehezebb nyomon követni. Átláthatóság nélkül pedig nem könnyű megítélni, hol hozhat valódi változást az optimalizálás.
Ahogy az AI használata több csapatban is elterjed, egyre fontosabbá válnak a világos keretek. A kihívás az, hogy megőrizzük a kontrollt, miközben nem lassítjuk a fejlesztőket.
A modellválasztás, a kontextus, a promptok és az eszközök mind hatással vannak az AI-kiadásokra. Egy nagy fejlesztői szervezetben az apró hatékonysági hiányosságok is gyorsan összeadódhatnak.
Nem minden tokent érdemes optimalizálni, és a fejlesztők ideje is pénzbe kerül. A cél az, hogy csökkentsük a felesleges kiadásokat, de ne a termelékenység rovására.
A webinárium túlmutat a legújabb trendeken: gyakorlati keretrendszert ad ahhoz, hogy megalapozottabb döntések szülessenek az AI szervezeti alkalmazásáról.
Áttekintjük, mi alakítja az AI-költségeket, ahogy a használat egyre több fejlesztőcsapatra kiterjed, hogyan halmozódnak fel ezek a költségek a szervezet egészében, és hol hozhat érdemi változást az optimalizálás anélkül, hogy csorbítaná az AI által teremtett értéket.
Megmutatjuk, mit érdemes figyelemmel kísérniük a szervezeteknek, mely döntéseket és kereteket célszerű központilag kezelni, és hol van szükségük a fejlesztőknek arra a szabadságra, hogy maguk döntsék el, hogyan dolgoznak, anélkül, hogy felesleges akadályokat gördítenénk eléjük.
Megmutatjuk, hogyan csökkenthetők a felesleges kiadások a kontextus, a gyorsítótárazás és a munkamenet-kezelés tudatos használatával úgy, hogy a fejlesztők termelékenysége se csorbuljon.
Kiderül, mikor éri meg erősebb modellt használni, és mikor végzi el ugyanolyan jól a feladatot egy gyorsabb, olcsóbb modell.
Szó lesz arról is, hogyan segítenek a célzott promptok, a letisztultabb eszközkészlet és a jobb munkamódszerek abban, hogy csökkenjenek a költségek, és javuljon az AI által adott eredmények minősége.
A webináriumot olyan üzleti és technológiai vezetőknek ajánljuk, akik már ismerkednek az AI-jal, bevezetik vagy skálázzák azt, és szeretnék elérni, hogy a gyorsaság fenntartható üzleti értéket teremtsen.
Különösen releváns, ha:
technológiai vezetőként (például CTO, CIO, VP Engineering vagy Head of Engineering) felel az AI-jal és a technológiával kapcsolatos döntésekért;
fejlesztőcsapataiban már használ ágensalapú AI-eszközöket, és szeretné hatékonyabbá tenni azok használatát;
azt tapasztalja, hogy az AI terjedésével nőnek a költségek, és tisztább képre van szüksége arról, mi áll a kiadások mögött;
az AI egyre szélesebb körű bevezetése során el kell döntenie, mit szabályozzon központilag, és mit bízzon a fejlesztőkre;
nagyobb átláthatóságot és kontrollt szeretne teremteni az AI használatában, anélkül, hogy lelassítaná a fejlesztőcsapatok munkáját;
gyakorlati megoldásokat keres a felesleges AI-kiadások csökkentésére, a fejlesztői termelékenység megőrzése mellett.
01 | AI-KÖLTSÉGEK
Mi okozza az AI-költségek emelkedését, ahogy a használat a szervezet egészében terjed, és hogyan láthatják át a vállalatok, honnan erednek ezek a kiadások?
02 | IRÁNYÍTÁS ÉS KONTROLL
Mit érdemes a szervezeteknek figyelni, mérni és kezelni ahhoz, hogy az AI használata átlátható és hatékony maradjon, és ne csússzon ki az irányításuk alól?
03 | FEJLESZTŐI MUNKAFOLYAMATOK
Gyakorlati módszerek arra, hogyan kezelhető hatékonyabban a kontextus, a gyorsítótárazás és a munkamenetek, hogyan csökkenthető a felesleges tokenhasználat, és hogyan hozható ki több érték az AI-ból a mindennapi fejlesztésben.
04 | MODELLEK ÉS ESZKÖZÖK
Hogyan segíthetnek a tudatosabb modellválasztás, a célzott promptok és a letisztultabb eszközkészlet a költségek csökkentésében és az eredmények javításában.
05 | KÖLTSÉG VS. TERMELÉKENYSÉG
Hogyan csökkenthetik a fejlesztőcsapatok az AI-kiadásokat úgy, hogy közben ne sérüljön a termelékenység – és ne fordítsanak több fejlesztői időt a megtakarításra, mint amennyit az ér.
Két nézőpont az AI-költségekről és a kontrollról: egyrészt az üzleti hatások és az irányítás, másrészt az AI-támogatott szoftverfejlesztés gyakorlati tapasztalatai.
.avif)
A Gloster Digital egyesült királyságbeli, írországi és fülöp-szigeteki üzletágát vezeti. Két évtizedes tapasztalata van vállalati szintű IT-termékek és -platformok megvalósításában az EMEA- és az APAC-régió ügyfelei számára.
.avif)
A Gloster Digital nemzetközi értékesítési és marketingtevékenységét vezeti az Egyesült Királyságban és a DACH-régióban. Üzleti nézőpontot képvisel az AI-költségek, az irányítás és a nagy léptékű bevezetés kérdéseiben.
.avif)
10+ év szoftverarchitekti tapasztalat kritikus vállalati rendszerek területén. András a technológiai nézőpontot hozza: a hatékony AI-támogatott fejlesztésre, a költségekre és a fejlesztői termelékenységre fókuszál.
Üzleti és technológiai nézőpontok az AI-költségekről, a kontrollról és a hatékony bevezetésről.
Valós tapasztalatok az ágensalapú AI-eszközök és a fejlesztői munkafolyamatok terén.
Konkrét példák, tanulságok és gyakorlati ötletek, amelyek a saját szervezetben és a fejlesztőcsapatokban is jól alkalmazhatók.
A Gloster több mint két évtizede fejleszt, modernizál és skáláz vállalati szoftvereket. Ma ezt a fejlesztői tapasztalatot az AI-jal ötvözzük, hogy a szervezetek gyorsabban haladhassanak, miközben a biztonság, a skálázhatóság, a karbantarthatóság és a hosszú távú üzleti érték is fókuszban marad.
év enterprise IT- és szoftverszállítási tapasztalat
szakember a nemzetközi szervezetben
régió: Magyarország, Anglia, Németország és USA
Budapesti Érték Tőzsdén jegyzett vállalat
Elmélyült szoftverfejlesztési szakértelmünket vezető felhő-, biztonsági és AI-technológiákkal párosítjuk, hogy a valós vállalati működésre szabott megoldásokat hozzunk létre.
