Gli strumenti di misurazione AI di SAP si dividono la visibilità sul consumo: cosa significa per chi controlla la spesa

Una guida per orientarsi tra dashboard (e relativi punti ciechi), consumi e fatturazione

C’è una domanda che quest’anno mette in difficoltà parecchi reparti IT: quanto sta costando e costerà l’intelligenza artificiale in SAP. Ma non solo: per quale utilizzo e da parte di chi?  

Il quadro generale: perché il consumo AI in SAP è frammentato 

Per chi non si occupa quotidianamente di licensing SAP, partiamo dalle basi.  

Il modello commerciale SAP separa Base AI (incluso nella sottoscrizione cloud standard, utilizzabile senza limiti e senza costo aggiuntivo) dall’utilizzo Premium AI, alimentato da AI Units. 

Le AI Units sono quindi la valuta virtuale con cui si paga tutto ciò che in SAP porta l’etichetta “intelligenza artificiale premium” indipendentemente dallo strumento. Si acquistano annualmente, finiscono in un pool centrale spendibile trasversalmente sui vari servizi e scadono dopo dodici mesi. Ne abbiamo parlato anche here as well 

La valuta è unica ma il portafoglio è uno solo per tenant. Il saldo vive a livello di sottoscrizione, non di utente, non di reparto, non di centro di costo. Nessun collegamento nativo tra “questa unità è stata bruciata da Marco del controlling durante la chiusura di settembre”. 

Per comprendere meglio il meccanismo, pensate al braccialetto prepagato di un villaggio turistico. Caricate un importo, lo scalate su servizi molto diversi tra loro, ognuno con il suo prezzo, e a fine periodo quello che non avete speso non torna indietro. Con una difficoltà aggiuntiva: il braccialetto nell’esempio, è uno solo per tutta l’azienda. Il conto arriva aggregato e i quattordici mojito extra non hanno un nome sopra. 

Vediamo ora di capirlo mettendo assieme “gli scontrini” ovvero i dati a disposizione nei vari strumenti. 

Strumento 1: il Business AI Consumption Dashboard in SAP for Me 

It is il cruscotto finanziario, quello che risponde alla domanda “quante AI Units stiamo consumando come organizzazione”. È presente in SAP for Me nell’area Finance & Legal. 

Cosa vi mostra: 

  • il saldo corrente di AI Units; 
  • il consumo del mese in corso con lo storico dei mesi precedenti (con dettaglio per prodotto e per feature premium); 
  • le unità in scadenza nei tre mesi successivi; 
  • i balance statement (apertura, chiusura ed eventuale uso in eccesso).

 

Cosa non vi mostra: 

  • dettaglio per utente; 
  • dettaglio per messaggio; 
  • dimensioni organizzative. 
     

In sintesi: sapete quanto avete speso e su quale feature ma non a chi mandare la nota. 

Due punti di attenzione: 

  1. Il consumo del mese corrente è una stima, calcolata sul momento in cui il dato viene recuperato, e i numeri reali compaiono solo quando il balance statement mensile viene finalizzato. 
  2. la dashboard aggrega il consumo di test e produzione (sì perché le AI Units servono in entrambi). Traduzione: se qualcuno in azienda sta facendo prove massive in ambiente di qualità convinto che “tanto è solo test”, avete appena trovato una voce di budget. 

Strumento 2: il Joule Analytics Center 

Qui cambia completamente il registro. Il Joule Analytics Center (accessibile con il ruolo analytics_admin) è una dashboard interattiva che misura l’adozione. È lo strumento giusto per capire se Joule viene usato davvero o se è l’ennesima icona ignorata, per scoprire quali scenari funzionano e dove ci sono gap di conoscenza. 

Cosa vi mostra (con filtri per tipo di interazione, prodotto, scenario): 

  • numero totale di messaggi; 
  • numero totale di conversazioni; 
  • media di messaggi per conversazione; 
  • andamento settimanale. 
     

Cosa non vi mostra: il consumo in AI Units. 

No, non è uno scherzo: SAP lo mette nero su bianco in una KBA dedicata, dove conferma che ad oggi i dati di utilizzo Joule non sono visualizzati nel tracking del consumo AI Units di SAP for Me (fonte: SAP KBA 3604251, “How to monitor Joule Consumption”). 

Riassumendo la situazione con una certa brutalità: avete uno strumento che vi dice quanti messaggi sono passati e un altro che vi dice quante unità sono uscite dal pool, e i due non si parlano. 

Strumento 3: BTP Cockpit 

Se il vostro perimetro AI include servizi su BTP, il BTP cockpit aggiunge il livello operativo, con monitoraggio di costi e utilizzo per global account, directory e subaccount, quindi con la possibilità (se avete strutturato bene i subaccount) di separare sviluppo, test e produzione. 

È lo strumento più granulare dei tre nonché quello che più vi avvicina a un’allocazione interna sensata. 

Però nell’utilizzo periodico di questo strumento (sia in BTP Cockpit sia in SAP for Me) abbiamo notato un ritardo compreso tra le 24 e le 72 ore nei dati di consumo.  

Non siamo stati gli unici a notarlo ma non ci sono informazioni ufficiali in merito.  
Tuttavia, consigliamo di non considerare real-time queste informazioni perché in caso di carichi batch consistenti il saldo che avete visto stamattina può descrivere una situazione che non esiste più. 

Il quarto strumento: il Feature Estimator 

C’è poi un ultimo tassello, che sta dall’altra parte della linea temporale. Il SAP Business AI Feature Estimator (SAP lo indica nella KBA 3580451 proprio come risposta alla domanda “quante unità mi servono”) non guarda al passato ma prova a dirvi quanto consumerà una feature prima che la accendiate, feature per feature, azione per azione. 

Uno strumento (come altri) sicuramente da utilizzare prima di firmare il contratto ma è una stima costruita su volumi che dichiarate voi, quindi vale esattamente quanto la qualità delle vostre assunzioni. 

Il quadro, a questo punto, si commenta da solo: SAP vi mette a disposizione uno strumento per stimare in anticipo, uno per consuntivare a posteriori, uno per capire l’adozione e uno per monitorare l’infrastruttura. Nessuno dei quattro attribuisce il consumo a un reparto.

Il riepilogo, in breve 
 

  • Business AI Consumption Dashboard risponde alla domanda “quanto stiamo spendendo”, mostra saldo, consumo per feature e overage, e tace su chi ha consumato. 
  • Joule Analytics Center risponde alla domanda “come stanno usando Joule i nostri utenti”, mostra messaggi, conversazioni e scenari, e tace sulle AI Units. 
  • BTP Cockpit risponde alla domanda “dove sta finendo il consumo nella nostra architettura”, scende a livello di subaccount e servizio, e tace sulla mappatura verso le persone e i centri di costo. 
  • Business AI Feature Estimator è utile in fase di budget e di business case ma è una stima costruita su assunzioni e non utili in fase di controllo e/o consuntivazione. 
     

Quattro risposte parziali che, sommate, non fanno ancora un chargeback perché un chargeback interno decente richiede tre informazioni contemporaneamente: quanto è stato consumato, da quale feature, e per conto di quale funzione aziendale. 

SAP ve ne consegna al massimo due, mai le stesse due nello stesso posto, e con un disallineamento temporale tra il saldo che si aggiorna sul backend e il report mensile finalizzato lato cliente. 

Il rischio concreto è quello di non conoscere il consumo finché non arriva il conto. E quando arriva, la discussione con le funzioni di business si apre su un numero aggregato che nessuno riesce a contestare né a rivendicare. Situazione ideale per litigare ma pessima per decidere. 

Come metterci una pezza (seria) 

Le contromisure non sono esotiche, sono solo noiose, ed è per questo che quasi nessuno le implementa prima di prendere la prima bolletta a sorpresa. 

Cosa serve? 

  1. Snapshot periodici del saldo, possibilmente giornalieri, perché un saldo fotografato una volta al mese non vi dice nulla sul burn rate. 
  2. Una mappatura esplicita tra utenti, feature premium abilitate e centri di costo, costruita prima che il consumo si diffonda, perché a posteriori diventa archeologia. 
  3. Un minimo di automazione via API per portare i dati fuori dalle dashboard e dentro il nostro modello di allocazione.
  4. La verifica dei dati di fatturazione contro i nostri numeri, perché i balance statement li genera un sistema, e anche i sistemi (sì, anche quelli di SAP) ogni tanto sbagliano. Magari (storie di vita vissuta) perché la data di fine periodo è errata. 

 

Tutto molto bello… ma chi lo fa? 

Se volete WEGG può farlo per voi, è esattamente il perimetro in cui lavoriamo. 

Applicare una metodologia FinOps al consumo AI in SAP significa dare a ogni unità consumata un proprietario, un trend e una soglia di allarme, invece di un numero mensile da subire. 

Se volete evitare di trasformare tre dashboard in un progetto interno da tre mesi, i nostri consulenti FinOps fanno quello per mestiere: la trasparenza su “quanto” e su “chi” esiste.  

Solo che in questo caso, purtroppo, va costruita a mano incrociando fonti che SAP tiene separate e non è un dato che vi viene consegnato già pronto. 

Fonti: 

SAP Community, Joule Analytics Center: Your Go-To Tool for Tracking SAP Joule Usage 

SAP Help Portal, Joule Analytics Center 

SAP Help Portal, Reviewing Consumption Summary of AI Units (SuccessFactors Platform) 

SAP Support, Business AI Tab (SAP for Me) 

SAP KBA 3604251, How to monitor Joule Consumption 

SAP KBA 3580451, How to monitor AI Units Consumption for Premium AI features in SAP SuccessFactors 

SAP Learning, Evaluating the Commercial Model 
 
Article written by Jary Busato, SAM/ITAM&FinOps Consultant in WEGG

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