Hoe vaak moeten inactieve AI-toepassingen worden gecontroleerd op onnodige kosten?

Organisaties zouden inactieve AI-toepassingen moeten herzien ten minste elk kwartaal, waarbij dure of risicovolle toepassingen maandelijks worden geëvalueerd. Hoe sneller AI-tools abonnementskosten, rekenkosten en licentiekosten opstapelen, hoe vaker je moet beoordelen of ze die uitgaven nog steeds rechtvaardigen. Hieronder bespreken we alles, van hoe je inactiviteit definieert tot wie verantwoordelijk is voor het evaluatieproces en hoe je kunt voorkomen dat er überhaupt onnodige kosten ontstaan.

Wat wordt beschouwd als een inactieve AI-aanvraag?

Een AI-toepassing wordt als inactief beschouwd wanneer deze geen regelmatige gebruikersactiviteit meer vertoont, geen zinvolle output oplevert of functioneel is vervangen door een andere tool, maar toch budget blijft opslokken. In de praktijk is inactiviteit niet altijd een zwart-wit-situatie. De meeste organisaties hebben baat bij het vaststellen van duidelijke drempels: bijvoorbeeld geen actieve gebruikers in de afgelopen 30 dagen, geen API-aanroepen in de afgelopen 60 dagen of geen zakelijke output gegenereerd in een bepaalde periode.

Inactiviteit kan verschillende vormen aannemen:

• Verlaten piloten: AI-tools die tijdens een proof-of-concept-fase zijn getest en die na afloop van het project nooit officieel zijn stopgezet
• Shadow AI-abonnementen: Abonnementen op team- of individueel niveau die weliswaar zijn gedeclareerd, maar nooit centraal zijn geregistreerd of geëvalueerd
• Vervangen gereedschappen: Toepassingen die zijn vervangen door een nieuwer platform, maar waarvan de licenties niet zijn beëindigd
• Inactieve integraties: AI-diensten die zijn geïntegreerd in workflows die inmiddels zijn gewijzigd, waardoor de integratie weliswaar nog steeds actief is, maar geen actieve functie meer vervult

Bepalen wat binnen uw organisatie als inactief wordt beschouwd, is de eerste stap op weg naar een doeltreffend kostenbeheer op het gebied van AI. Zonder een gezamenlijke definitie zullen verschillende teams verschillende normen hanteren, waardoor de kosten zich blijven opstapelen zonder dat er verantwoording wordt afgelegd.

Hoe vaak moet het gebruik van AI-toepassingen worden gecontroleerd?

Het gebruik van AI-toepassingen moet worden gecontroleerd minstens één keer per kwartaal, waarbij maandelijks wordt geëvalueerd welke applicaties aanzienlijke kosten met zich meebrengen op het gebied van rekenkracht, licenties of abonnementen. De juiste frequentie hangt af van hoe snel uw AI-portfolio verandert en hoeveel financieel risico inactieve tools met zich meebrengen.

Een gefaseerd evaluatieschema werkt voor de meeste organisaties goed:

• Maandelijks: Dure AI-diensten, in de cloud gehoste AI-workloads met variabel verbruik, en elke toepassing die zich in een actieve proef- of evaluatiefase bevindt
• Per kwartaal: Standaard SaaS-AI-abonnementen, afdelingsgebonden tools en AI-integraties die in bestaande platforms zijn ingebouwd
• Jaarlijks: Kosteneffectieve, risicovrije hulpmiddelen met stabiele en gedocumenteerde gebruikspatronen

Veel organisaties beschouwen audits van AI-toepassingen als een onderdeel van een breder beheer van cloudkosten beoordelingen. Dit is een praktische aanpak, aangezien een aanzienlijk deel van de AI-uitgaven via cloudproviders verloopt in de vorm van rekenkracht, API-gebruik of beheerde AI-diensten. Door controles op AI-gebruik in uw bestaande cyclus voor cloudkostenbeoordeling op te nemen, vermindert u de operationele overhead die gepaard gaat met het uitvoeren van een afzonderlijk proces.

Het grootste risico van onregelmatige controles zijn de oplopende kosten. Eén vergeten AI-abonnement lijkt misschien onbelangrijk, maar binnen een grote organisatie waar tientallen teams onafhankelijk van elkaar experimenteren, kan het totaalbedrag aanzienlijk oplopen voordat iemand het doorheeft.

Welke kosten brengen inactieve AI-toepassingen doorgaans met zich mee?

Inactieve AI-toepassingen brengen kosten met zich mee in verschillende categorieën, zelfs als niemand ze actief gebruikt. De meest voorkomende zijn doorlopende abonnementskosten, kosten voor ongebruikte rekenkracht, en kosten voor gereserveerde capaciteit die doorgaan, ongeacht het daadwerkelijke gebruik.

Hieronder volgt een overzicht van de soorten kosten waarmee u waarschijnlijk te maken zult krijgen:

• Abonnements- en licentiekosten: Vaste maandelijkse of jaarlijkse kosten die blijven gelden totdat ze uitdrukkelijk worden opgezegd, ongeacht of de tool wordt gebruikt
• Onbenutte rekenkracht: AI-modellen en inferentie-eindpunten die beschikbaar blijven en blijven draaien, zelfs wanneer er geen zoekopdrachten worden verwerkt
• Kosten voor gereserveerde instances: Vooraf aangeschafte cloudcapaciteit voor AI-workloads die niet kan worden teruggewonnen als de workload niet langer actief is
• Kosten voor gegevensopslag: Trainingsgegevens, modelartefacten en uitvoerlogboeken die in cloudomgevingen worden opgeslagen, tegen doorlopende kosten
• Integratie- en onderhoudskosten: Technische tijd die wordt besteed aan het onderhouden van verbindingen met systemen die niet langer actief door de AI-toepassing worden bediend

Door de combinatie van deze kostensoorten kost een inactieve AI-toepassing zelden niets. Zelfs een inactieve tool zonder actieve gebruikers kan maandelijks meetbare kosten met zich meebrengen door opslag, gereserveerde capaciteit en abonnementskosten. Het in kaart brengen en elimineren van deze kosten is een directe vorm van AI-kostenoptimalisatie die geen concessies vereist op het gebied van functionaliteit of prestaties.

Welke signalen wijzen erop dat een AI-toepassing buiten gebruik moet worden gesteld?

Er moet worden overwogen om een AI-toepassing buiten gebruik te stellen wanneer gebruiksgegevens, de zakelijke context en kostengegevens er gezamenlijk op wijzen dat de tool geen blijvende waarde meer oplevert. Het duidelijkste signaal is geen of vrijwel geen actief gebruik gedurende een langere periode (doorgaans 60 tot 90 dagen) in combinatie met het ontbreken van gedocumenteerde plannen om het gebruik te hervatten.

Andere signalen die een besluit tot buitengebruikstelling ondersteunen, zijn onder meer:

• Er is geen eigenaar of verantwoordelijk team voor de aanvraag opgegeven
• Het bedrijfsproces of de workflow die door de tool werd ondersteund, is gewijzigd of stopgezet
• Er is een vervangend hulpmiddel ingevoerd en dit wordt actief gebruikt
• De aanvraag maakte deel uit van een proefproject dat werd afgerond zonder dat er een formeel besluit over voortzetting of stopzetting werd genomen
• De verlenging komt eraan en geen enkele belanghebbende kan de huidige businesscase onderbouwen
• De tool brengt kosten met zich mee, maar komt niet voor in het actieve budget of de roadmap van enig team

Wanneer er meerdere signalen tegelijkertijd aanwezig zijn, zijn er sterke argumenten om het project stop te zetten. Het doel is niet om experimenten uit te bannen (AI-proefprojecten en proofs of concept hebben echte waarde), maar om ervoor te zorgen dat elk instrument dat budget opslokt een duidelijke verantwoordelijke en een gedocumenteerd doel heeft. Als geen van beide aanwezig is, komt de toepassing in aanmerking voor verwijdering.

Wie zou verantwoordelijk moeten zijn voor het beoordelingsproces van AI-toepassingen?

De verantwoordelijkheid voor het beoordelingsproces van AI-toepassingen moet liggen bij een multifunctioneel team dat bestaat uit IT-financieel beheer, IT-operaties en de betreffende bedrijfsonderdelen. Geen enkele afdeling heeft het volledige beeld: de financiële afdeling kijkt naar de kosten, IT kijkt naar de technische impact en de zakelijke teams beoordelen of een tool nog steeds waarde oplevert.

In de praktijk verloopt het beoordelingsproces het soepelst wanneer de rollen duidelijk zijn verdeeld:

• IT-financieel management of FinOps-team: Houdt de uitgaven per applicatie bij, signaleert afwijkingen en onderhoudt de kostenbasis voor de AI-portfolio
• IT-operaties- of platformteam: Levert gebruiksgegevens, houdt het rekenvermogenverbruik bij en beheert het technische buitengebruikstellingsproces
• Eigenaren van bedrijfsapplicaties: Controleer of een tool nog actief wordt gebruikt, beoordeel de bedrijfswaarde en neem de uiteindelijke beslissing over verlenging of buitengebruikstelling
• Inkoop: Beheert contractvoorwaarden, verlengingsdata en onderhandelingen met leveranciers om waar mogelijk de kosten terug te verdienen

Een van de meest voorkomende redenen waarom onnodige kosten voor AI-toepassingen blijven bestaan, is het ontbreken van een duidelijke verantwoordelijke. Wanneer de verantwoordelijkheid zonder vastomlijnd proces over verschillende teams is verdeeld, neemt niemand de verantwoordelijkheid op zich om tot actie over te gaan. Door voor elke AI-toepassing een specifieke verantwoordelijke aan te wijzen en een vast evaluatieritme in te stellen, wordt deze leemte opgevuld.

Hoe kunnen organisaties voorkomen dat er onnodige AI-kosten ontstaan?

Organisaties voorkomen onnodige kosten voor AI-toepassingen door een combinatie van transparant bestuur met voortdurend inzicht. Dit houdt in dat elke AI-tool een geregistreerde eigenaar, een duidelijk omschreven businesscase en een geplande evaluatiedatum moet hebben voordat deze voor gebruik wordt goedgekeurd, en niet pas nadat er al kosten zijn gemaakt.

Praktische preventiemaatregelen zijn onder meer:

• Register van AI-toepassingen: Een gecentraliseerd overzicht van alle AI-tools die in gebruik zijn, inclusief eigenaar, kosten, gebruiksstatistieken en de volgende evaluatiedatum
• Goedkeurings- en toelatingsprocedure: Een eenvoudige bestuursmaatregel die wordt genomen voordat een nieuwe AI-tool wordt aangeschaft of een proefproject wordt gestart, om ervoor te zorgen dat de verantwoordelijkheid vanaf dag één wordt toegewezen
• Geautomatiseerde meldingen over het gebruik: Monitoring die applicaties signaleert waarbij de activiteit onder een bepaalde drempelwaarde ligt, waardoor een controle wordt gestart in plaats van te wachten op de volgende geplande audit
• Controlepunten bij verlenging: Proactieve evaluatie van alle AI-abonnementen 60 tot 90 dagen vóór de verlenging, zodat teams de tijd krijgen om een weloverwogen beslissing te nemen in plaats van dat het abonnement standaard automatisch wordt verlengd
• Normen voor het aanbrengen van labels en toewijzing: Consistente kostentoewijzing voor AI-workloads in cloudomgevingen, waardoor kosten nauwkeurig kunnen worden toegewezen en verweesde resources kunnen worden geïdentificeerd

Preventie is kosteneffectiever dan herstelmaatregelen. Het achteraf opsporen en verwijderen van inactieve AI-toepassingen levert weliswaar enige waarde op, maar de duurzamere oplossing is het opzetten van governancepraktijken die onnodige uitgaven voorkomen voordat ze ontstaan. Dit is met name van belang nu de invoering van AI in een stroomversnelling komt en het aantal tools dat binnen een organisatie wordt gebruikt sneller toeneemt dan het centrale toezicht kan bijhouden.

Hoe wij u helpen de kosten van AI-toepassingen te beheersen

Het beheren van de kosten van inactieve AI-toepassingen vereist dezelfde financiële discipline die geldt voor elke technologische investering: inzicht, verantwoording en een gestructureerd besluitvormingsproces. Wij helpen organisaties om precies die capaciteit op te bouwen via onze FinOps-diensten, bedoeld om financieel toezicht te houden op uitgaven voor de cloud en AI.

Dit zijn de voordelen van een samenwerking met ons:

• Volledig inzicht in de kosten: We brengen uw uitgaven voor AI en de cloud in kaart per specifieke applicatie, team en bedrijfsonderdeel, zodat u precies kunt zien waar uw budget naartoe gaat en inactieve of onderbenutte tools kunt identificeren
• Vaste frequentie van beoordelingen: Wij helpen u bij het opzetten van een periodiek proces voor de beoordeling van AI-kosten, met duidelijke verantwoordelijkheden, vastgestelde drempels en escalatieprocedures voor beslissingen over buitengebruikstelling
• Schaalbaar bestuur: Wij ontwerpen FinOps-bedrijfsmodellen die AI-kostenbeheer integreren in uw bestaande financiële IT-beheerprocessen, zodat het toezicht meegroeit met uw AI-portfolio
• Functieoverschrijdende afstemming: We brengen belanghebbenden uit de financiële sector, de IT en het bedrijfsleven samen in één gezamenlijk proces, waardoor de hiaten in de verantwoordingsplicht worden weggewerkt die ervoor zorgen dat onnodige kosten blijven bestaan
• Inzichten waarop beslissingen kunnen worden gebaseerd: In plaats van dashboards die uitgaven weergeven zonder context, helpen wij u bij het opzetten van rapportages die duidelijke en tijdige beslissingen ondersteunen over verlenging, aanpassing van de omvang of buitengebruikstelling

Als u grip wilt krijgen op de kosten van uw AI-toepassingen en een beheerproces wilt opzetten dat voorkomt dat onnodige uitgaven zich opstapelen, neem contact met ons op om te bespreken waar we moeten beginnen.