Avrupa’daki şirketlerin yapay zekâ yatırımları son yılda yüzde 340 artarken yazılım bütçelerindeki dağınıklık milyarlarca sterlinlik tasarruf fırsatının gözden kaçmasına yol açıyor. Spendesk verilerine göre şirketler yılda ortalama 213 bin sterlin yazılım harcaması yaparken yapay zekâ kullanan işletmelerin yüzde 72’si aynı işlev için en az iki rakip araç satın alıyor. Avrupa genelinde mükerrer yazılım harcamalarının azaltılmasıyla yaklaşık 6 milyar sterlin tasarruf sağlanabileceği hesaplanıyor.
Yapay Zekâ Harcamaları Kontrolden ÇıkıyorŞirketlerin finans ekipleri, yapay zekâ yatırımlarındaki hızlı artış nedeniyle bütçe takibini daha karmaşık süreç olarak yönetiyor. Spendesk araştırması, analiz edilen şirketlerin yüzde 60’ında yapay zekâ harcamalarının aydan aya belirgin şekilde değiştiğini gösterirken bazı faturalar önceki aya kıyasla yüzde 61’e varan farklılıklar sergiliyor.
Yapay zekâ harcamalarının en yüksek olduğu aylar, düşük harcama dönemlerinin sekiz katına kadar çıkabiliyor. Finans ekipleri açısından ortaya çıkan tablo, yıllık bütçe planlamasının yanında nakit akışı yönetimini zorlaştırırken beklenmedik yüksek faturalar şirketlerin maliyet kontrolünü zayıflatabiliyor.
Anthropic için yapılan kurumsal harcamalar altı aylık dönemde yedi kat artarken Cursor harcamaları aynı süreçte iki kattan fazla yükseliyor. Şirketlerin üretken yapay zekâdan iş süreçlerini doğrudan yürütmesini beklemeye başlaması, yazılım bütçelerinin yalnızca bilgi üretimi üzerinden değil çalışan verimliliği üzerinden değerlendirilmesini gerektiriyor.
Kurumsal yazılım harcamalarında en önemli tasarruf alanlarından biri, aynı ihtiyacı karşılayan birden fazla aracın eş zamanlı satın alınması olarak öne çıkıyor. Araştırmaya göre ortalama lisans kullanım oranı yalnızca yüzde 49 seviyesinde kalırken şirketler satın aldıkları koltukların yaklaşık yarısını aktif şekilde kullanmıyor.
Yazılım lisans optimizasyonu açısından ortaya çıkan tablo, yalnızca kullanılmayan hesapların kapatılmasından ibaret değil. Aynı departmanlarda benzer işlevler sunan SaaS araçlarının ayrı ayrı satın alınması, kullanıcı başına maliyetin yükselmesine rağmen şirketlerin hangi ürünün gerçek iş çıktısına katkı sağladığını ölçmesini zorlaştırıyor.
Çalışan sayısı büyüyen şirketlerde satın alma disiplini aynı hızda gelişmediğinde yazılım portföyü hızla genişliyor. Araştırma, şirketlerin herhangi yazılım için fiyat pazarlığı yapacak özel satın alma sorumlusu bulunmadan 30’dan fazla SaaS aracını kullanabildiğini ortaya koyarken kurumsal yazılım yönetiminin büyüme dönemlerinde neden kritik hale geldiğini gösteriyor.
SaaS maliyet yönetimi, şirketlerin hangi ürüne ne kadar ödeme yaptığını bilmesinden daha kapsamlı satın alma yaklaşımı gerektiriyor. Yazılım sağlayıcılarının fiyatlandırma modellerini çoğu zaman açık biçimde maması, finans ekiplerinin aynı ürün için benzer şirketlerin ödediği tutarlarla karşılaştırma yapmasını güçleştiriyor.
Kurumsal yazılım satın alma süreçlerinde fiyat kıyaslaması yapılması, şirketlerin yalnızca yeni lisans alırken değil mevcut sözleşmeleri yenilerken pazarlık gücünü artırabiliyor. Çalışan sayısındaki büyüme lisans sayısındaki artışın birlikte takip edilmesi, kullanılmayan hesapların belirlenmesi farklı ekiplerdeki mükerrer araçların karşılaştırılması yazılım bütçesinin daha kontrollü yönetilmesine katkı sağlayabiliyor.
Avrupa’daki küçük işletmeler aynı maliyet baskısından etkileniyor. İngiltere’deki küçük işletmelerin yazılım harcamalarını rasyonelleştirmesi halinde yaklaşık 399 milyon sterlin tasarruf edebileceği hesaplanırken ölçek büyüdükçe yazılım satın alımlarının merkezi biçimde yönetilmesi daha önemli hale geliyor.
Şirketlerin yapay zekâ bütçelerini değerlendirirken yalnızca toplam harcamaya odaklanması, yatırımların gerçek değerini ortaya çıkarmıyor. Harcama verimliliği; çalışanların kazandığı zaman, üretilen çıktı, desteklenen müşteri sayısı veya doğrudan oluşturulan gelir gibi ölçülebilir sonuçlarla birlikte ele alındığında hangi aracın işletmeye katkı sağladığı daha net görülebiliyor.
Yapay zekâ maliyet yönetimi açısından önemli ayrım, aynı işlevi sağlayan iki aracın her durumda birinin kaldırılması gerekmemesi olarak ortaya çıkıyor. yazılım başka araçla benzer özellikler sunsa bile belirli iş sürecinde ölçülebilir değer üretiyorsa şirket açısından korunabilir yatırım niteliği taşıyabiliyor.
Kurumsal yapay zekâ yatırımları önümüzdeki dönemde yalnızca kullanılan araçların sayısı üzerinden değil sağlanan iş sonuçları üzerinden değerlendirilecek. Şirketlerin yazılım envanteri, lisans kullanım oranı, çalışan başına maliyet, araçların iş süreçlerine katkısı oluşturduğu çıktı arasında bağlantı kurması maliyetleri kontrol altında tutarken yapay zekâ yatırımlarından daha yüksek verim alınmasına yardımcı olacak.
