Cara mengurus pelaburan AI dalam era agentik

Matlamat OpenAI adalah untuk menjadikan AI lebih mudah diakses, lebih berkeupayaan dan lebih mampu milik dari semasa ke semasa. Daripada GPT‑4 kepada GPT‑5.4, harga bagi setiap sejuta token menurun sebanyak 97%. GPT‑5.6⁠ meneruskan kemajuan tersebut, memberikan prestasi yang lebih baik dalam Artificial Analysis Coding Agent Index, dengan 54% kurang token output dan 57% kurang masa bagi setiap tugasan.

Namun, harga token semata-mata tidak menunjukkan sama ada AI mencipta nilai. Pemimpin harus melihat kerja yang berguna bagi setiap Dolar: tugasan selesai, masa dijimatkan, keputusan dipertingkatkan dan aliran kerja sedia untuk diskalakan.

Apabila pasukan beralih daripada sembang kepada aliran kerja yang berjalan lebih lama, pentadbir memerlukan keterlihatan yang lebih jelas terhadap permintaan, perbelanjaan dan risiko. 

Berikut ialah lima cara untuk melabur dengan yakin.

Pemimpin perusahaan memerlukan pandangan yang jelas tentang penggunaan AI: siapa yang menggunakannya, produk atau model yang mereka gunakan, berapa banyak kapasiti yang mereka gunakan dan jenis kerja yang disokong oleh penggunaan tersebut. Tanpa kejelasan tersebut, bil yang semakin meningkat sukar untuk ditafsirkan. Ia boleh mencerminkan pembaziran, percubaan yang produktif atau aliran kerja yang mula menjadi kritikal kepada perniagaan.

ChatGPT Kerja⁠ menyokong tugasan yang lebih panjang dan berbilang langkah, jadi penggunaan boleh berbeza-beza dengan ketara mengikut aliran kerja. Pentadbir perlu melihat kerja di sebalik penggunaan tersebut, bukan sekadar kredit yang digunakan. Ini dapat dicapai berkat gambaran permintaan yang dikongsi merentas ChatGPT. Analitik penggunaan dan kawalan perbelanjaan⁠ yang dikemas kini dalam Konsol Pentadbir⁠(dibuka dalam tetingkap baru) membantu pentadbir melihat penggunaan, penggunaan kredit dan perbelanjaan mengikut pengguna, produk dan model; menjejaki trend dari semasa ke semasa; mengenal pasti corak yang mula muncul; dan memahami apabila penggunaan mencerminkan penerimagunaan yang meluas, aliran kerja pengguna mahir atau proses perniagaan berulang yang mungkin wajar menerima lebih banyak pelaburan.

Cerapan pada tahap yang berbeza membantu memandu keputusan pelaburan dan pengupayaan:

• Ruang kerja: Adakah penerimaan dan perbelanjaan bergerak seiring?
• Pasukan dan pengguna: Di manakah permintaan semakin meningkat dan siapa yang mungkin memerlukan lebih banyak sokongan?
• Produk dan model: Di manakah kecerdasan yang lebih mahal digunakan dan adakah permintaan itu berterusan?

Secara keseluruhan, pandangan ini membantu pentadbir membuat keputusan di mana untuk melabur, membimbing atau menetapkan had.

Harga token terendah tidak semestinya menghasilkan jumlah kos terendah. Model yang lebih murah mungkin gagal, mencuba semula atau menghasilkan kerja yang perlu diperbetulkan. Model yang lebih berkeupayaan mungkin menelan kos yang lebih tinggi bagi setiap token tetapi dapat mencapai hasil yang boleh diterima dengan lebih cepat, dengan percubaan yang lebih sedikit dan semakan yang kurang.

Nilaikan model berdasarkan tugas yang perlu dilaksanakan. Gunakan penilaian yang mencerminkan tugasan sebenar⁠, termasuk kes tepi dan takrifkan “cukup baik” sebelum menguji. Kemudian ukur kos penuh untuk mencapai standard tersebut: penggunaan model dan alat, percubaan, kadar penyelesaian, latensi dan semakan manusia.

Untuk aliran kerja keutamaan, jejaki kos bagi setiap hasil yang diterima. Dalam sokongan pelanggan, itu mungkin kes yang telah diselesaikan. Dalam bidang kejuruteraan, ia mungkin merupakan perubahan yang telah diuji dan lulus semakan. Padankan kos tersebut dengan nilai perniagaan seperti masa yang dijimatkan, masa kitaran yang dikurangkan, hasil yang dilindungi, risiko yang dielakkan, atau kapasiti yang diwujudkan.

Pemilihan model hanyalah sebahagian daripada persamaan. Arahan yang jelas, alat yang berfokus, konteks yang boleh digunakan semula dan syarat berhenti yang jelas dapat mengurangkan gelung berulang serta perbelanjaan yang terbazir. Matlamatnya adalah untuk memadankan model dan aliran kerja dengan tugasan: gunakan model yang lebih kecil atau lebih pantas apabila model tersebut memenuhi tahap kualiti yang ditetapkan dan khususkan kecerdasan perbatasan untuk kerja yang kompleks, tidak jelas atau berisiko tinggi.

Pemimpin perusahaan harus menganggap tadbir urus sebagai lapisan operasi yang menentukan inisiatif AI mana yang boleh diskalakan. Kerja praktikalnya adalah untuk mentakrifkan konteks yang boleh digunakan oleh ChatGPT, alat yang boleh diaksesnya, tindakan yang boleh diambilnya, siapa yang meluluskan langkah-langkah berisiko lebih tinggi dan bagaimana kapasiti tambahan diberikan apabila pasukan menemui aliran kerja yang bernilai.

Hal ini menjadi lebih penting apabila pasukan menggunakan pemalam, penyambung, Computer Use dan keupayaan perbatasan lain yang boleh beroperasi merentas sistem perusahaan. ChatGPT Kerja⁠ memberikan pentadbir kawalan berpusat untuk akses, konteks yang diluluskan, alat yang disambungkan, tindakan yang dibenarkan, penggunaan dan perbelanjaan. Kawalan perbelanjaan seperti tetapan lalai ruang kerja, had kumpulan, pengecualian individu dan permintaan semakan dengan konteks projek membantu pemimpin menyokong kerja bernilai tinggi tanpa menaikkan had secara menyeluruh.

Untuk pelaksanaan keutamaan, Jurutera Pelaksanaan⁠(dibuka dalam tetingkap baru) AI OpenAI boleh bekerjasama secara langsung dengan pelanggan dalam penilaian, seni bina, kependaman, kebolehpercayaan dan reka bentuk aliran kerja untuk meningkatkan prestasi serta kecekapan kos. Privasi dan tadbir urus harus menjadi sebahagian daripada kerja tersebut sejak awal: aliran kerja sensitif memerlukan kawalan akses yang sesuai, pendekatan pengekalan, keterlihatan pematuhan dan laluan kelulusan sebelum ia diskalakan. Jika berkenaan, kawalan privasi perusahaan OpenAI, termasuk pilihan Pengekalan Data Sifar⁠(dibuka dalam tetingkap baru), boleh membantu pelanggan melaksanakan AI dalam persekitaran berkepercayaan tinggi.

Pemimpin perusahaan harus mengurus pelaburan AI sebagai sebuah portfolio: akses meluas untuk produktiviti harian, aliran kerja khusus fungsi yang menambah baik kerja berulang dan bilangan percaturan strategik yang lebih kecil yang dibina berdasarkan konteks khusus milik syarikat. Calon yang paling kukuh ialah aliran kerja yang berulang pada skala yang signifikan, mempunyai pemilikan yang jelas dan boleh diukur dari segi kualiti, risiko serta nilai perniagaan.

Pembiayaan sepatutnya mengikut tahap kematangan. Penerokaan harus menguji sama ada model boleh mengendalikan tugas tersebut; pengesahan harus menguji kes yang mewakili berdasarkan tanda aras kualiti yang jelas; pembiayaan pengeluaran harus menyokong integrasi, kawalan, kebolehpercayaan dan pengurusan perubahan yang diperlukan untuk penskalaan. Keupayaan bersama seperti identiti, penyambung dipercayai, pengetahuan yang dikurasi, penilaian, kebolehcerapan, penghalaan model dan corak ejen yang boleh digunakan semula harus dibiayai secara berpusat supaya setiap aliran kerja baharu menjadi lebih mudah dan lebih selamat untuk dilancarkan.

Setelah sesuatu aliran kerja membuktikan nilainya, pemimpin harus memadankan produk, kapasiti dan model sokongan dengan permintaan terhadapnya. ChatGPT Kerja⁠ menyediakan keupayaan siap sedia untuk sembang, pengekodan, aliran kerja agentik, penyambung, pemalam, penggunaan komputer dan pentadbiran. Syarikat boleh memperluas asas tersebut dengan data proprietari, kebenaran akses, penilaian dan logik aliran kerja apabila elemen-elemen tersebut mewujudkan nilai pembezaan yang berbeza.

Untuk beban kerja produksi, struktur komersial hendaklah sepadan dengan corak penggunaan: Kapasiti Terjamin⁠ untuk sistem produksi dan ejen yang memerlukan kepastian akses, Peringkat Skala⁠ untuk beban kerja API volum tinggi yang boleh diramalkan dan API Kelompok⁠(dibuka dalam tetingkap baru), Pemprosesan Flex⁠(dibuka dalam tetingkap baru) atau Pemacu Cache Prom⁠ untuk kerja tak segerak atau konteks berulang.

Untuk pelaksanaan strategik yang lebih besar, OpenAI Frontier⁠ dan Deployment Company⁠(dibuka dalam tetingkap baru) boleh membantu perusahaan membina, melaksanakan dan mengurus rakan sekerja AI merentas sistem perusahaan. Pendekatan ini membolehkan para pemimpin meningkatkan kerja yang terbukti berjaya dengan produk, kapasiti dan model sokongan yang tepat dan bukannya membuat setiap aliran kerja membina semula infrastrukturnya sendiri.