دليل تكاليف تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي في عام 2024

تعد تطبيقات الذكاء الاصطناعي أدوات أساسية لتحسين العمليات التجارية. ومع ذلك، فإن عملية تطوير التطبيق يمكن أن تكون مشروعًا مكلفًا. اعتمادًا على احتياجات المشروع ونطاقه وحجمه، يمكن أن تكون التكلفة الإجمالية لتشغيل مشروع تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي باهظة جدًا.

في هذه المقالة، سنقدم تحليلًا شاملاً للتكاليف التي تنطوي عليها مشاريع الذكاء الاصطناعي ، بدءًا من المفهوم الأولي وحتى النشر وما بعده. ستتعلم أيضًا الأهمية الإستراتيجية للاستثمار في الذكاء الاصطناعي.

لذلك، دعونا أولاً نفحص قيمة الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية لنرى كيف تخدم الأنواع المختلفة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي وظائف الأعمال المختلفة.

تصميم حلول الذكاء الاصطناعي لتناسب احتياجات الأعمال

اعتبارًا من عام 2023، كشفت EY (Ernst and Young) أن 90% من المشاركين كانوا منفتحين على استكشاف منصات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT وBing Chat وOpenAI. واكتشف الاستطلاع أيضًا أن 80% من المديرين التنفيذيين في مجال التكنولوجيا يعتزمون زيادة استثماراتهم في الذكاء الاصطناعي.

تكشف هذه الإحصائيات أن الشركات بدأت تعترف بالذكاء الاصطناعي كأداة أساسية لتعظيم العمليات التجارية.

مما لا شك فيه أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي أصبحت أدوات حيوية لتحسين سير العمل والعمليات التجارية وحتى التعاون. فيما يلي وظائف الأعمال التي يمكن للذكاء الاصطناعي تحسينها.

• التسويق والمبيعات - يمكن للشركات استخدام التطبيقات التي توفر التخصيص القائم على الذكاء الاصطناعي للمتسوقين للتوصية بمنتجات فريدة بناءً على سلوك المستخدم. من المحتمل أن يؤدي هذا إلى توليد المزيد من الإيرادات وتحسين تجربة العملاء.
• تأهيل العميل المحتمل – يمكن لتأهيل العميل المحتمل باستخدام الذكاء الاصطناعي بناءً على معايير محددة مسبقًا أن يساعد الشركات على استهداف العملاء الذين من المرجح أن يقوموا بالتحويل. وهذا يعزز كفاءة عمليات التسويق والمبيعات الخاصة بك.
• تحليل السوق – يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الشركات على تحليل اتجاهات السوق والتنبؤ بالطلبات المستقبلية، مما يساعدها على تعظيم فرص النمو بشكل أكثر كفاءة.

• الموارد البشرية – بدأت منصات مثل Zoho وBamboo HR في استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة بعض أنشطة التوظيف واكتساب المواهب، مثل فحص السير الذاتية لتحديد المرشحين المؤهلين، وجدولة المقابلات، وتعيين موظفين جدد.
• المحاسبة والمالية – يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل Freshbooks أو SAP Finance AI أن تساعد في الحفاظ على سجلات المحاسبة المالية المناسبة. يمكنهم أيضًا تحليل البيانات المالية لأغراض الكشف عن الاحتيال أو تحديد المخاطر.

هناك حالات استخدام للذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر بكثير مما أبرزناها أعلاه. على سبيل المثال، لدينا تطبيقات الذكاء الاصطناعي للأمن السيبراني، وإدارة المخزون، وتصور المنتج، والمساعدين الافتراضيين المعتمدين على الذكاء الاصطناعي.

يمكن للشركات إما اختيار المنتجات الجاهزة أو اختيار حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة، اعتمادًا على احتياجاتها التنظيمية المحددة. إذا كنت في حيرة من أمرك بين الخيارين اللذين ستختارهما، فإن تقييم التكلفة المترتبة على كليهما يمكن أن يساعدك على اتخاذ القرار. لذلك دعونا نفعل ذلك.

حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة مقابل الحلول الجاهزة

تم تصميم حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة لتناسب احتياجات وعمليات أعمال محددة، لذلك من المرجح أن توفر قدرًا أكبر من التحكم والمرونة. ومع ذلك، قد تتطلب التطبيقات المخصصة تكاليف أولية أعلى بكثير بسبب احتياجات التطوير والبيانات والبنية التحتية اللازمة للحفاظ على تشغيل التطبيق.

تميل التطبيقات المخصصة أيضًا إلى استغراق وقت أطول في الإنشاء. ستكون هناك حاجة إلى المزيد من التكرار والاختبار المكثف للتأكد من أن التطبيق يعمل وأن ميزاته تخدم احتياجات عملك بشكل فعال.

قد تتطلب التطبيقات المخصصة أيضًا فريقًا داخليًا لتطوير التطبيقات يتمتع بخبرة في الذكاء الاصطناعي. قد يكون هذا أكثر تكلفة للمحافظة عليه على مدى فترة طويلة. ولهذا السبب تفضل معظم الشركات الشراكة مع شركة تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل Mquido. سيسمح لك ذلك بإنشاء تطبيق AI مخصص يلبي احتياجاتك بميزانية معقولة أكثر.

إن حلول الذكاء الاصطناعي الجاهزة متاحة بسهولة ومفيدة لاحتياجات الأعمال الأوسع. وهذا يعني أن تكاليفهم الأولية تكون عادةً أقل نظرًا لأنك لا تقوم بإنشاء التطبيق من الصفر. وهذا يعني أيضًا أن النشر سيكون أسرع.

علاوة على ذلك، تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي الجاهزة خبرة فنية أقل لأنها تأتي عادةً مع دعم البائعين. وهذا يلغي الحاجة إلى فريق داخلي لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

لسوء الحظ، قد لا تلبي الحلول الجاهزة احتياجات عملك المحددة تمامًا وتكون لها إمكانات تخصيص محدودة.

يعتمد الاختيار بين الحلول الجاهزة والحلول المخصصة بشكل كبير على أمرين: الميزانية وقابلية التوسع.

إذا كان لديك ما يكفي من التمويل وتريد حلاً مرنًا يمكنه التكيف مع عملك مع نمو عملياتك، فإن الحل المخصص هو أفضل رهان. ومع ذلك، إذا كنت بحاجة إلى حل مناسب للميزانية ولا يتطلب وظائف متخصصة بشكل مفرط، فانتقل إلى تطبيق الذكاء الاصطناعي الجاهز.

تكلفة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي: الانهيار

يتضمن تطوير تطبيق الذكاء الاصطناعي مراحل مختلفة، بدءًا من البحث الأولي والتطوير وحتى التكامل مع الأنظمة الحالية والصيانة المستمرة. كل مرحلة لها تكاليف مرتبطة بها.

فيما يلي نظرة عامة نموذجية على ما تنفقه أكثر من 100 شركة لتطوير التطبيقات في كل مرحلة، وفقًا لاستطلاع أجرته Clutch:

• البحث الأولي والتخطيط

تتضمن مرحلة البحث والتخطيط الأولية أبحاث السوق وتخطيط الميزات والإطارات السلكية والنماذج الأولية الأساسية.

تستلزم هذه المرحلة أيضًا الحصول على بيانات مهمة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك. يمكن أن يكون الحصول على البيانات مكلفًا للغاية عند العمل مع مجموعات كبيرة من البيانات. ستختلف التكاليف المحددة بناءً على مصادر البيانات ورسوم الترخيص والمتطلبات الأخرى.

اعتمادًا على نطاق بحثك الأولي أو تصميم التطبيق، قد تنفق ما بين 5000 دولار و50000 دولار.

• التطوير والتكامل مع الأنظمة الحالية

ستعتمد التكاليف المتكبدة أثناء مرحلة التطوير على مدى تعقيد نموذج تطبيقك، وقوة الحوسبة، ومستوى الخبرة التي تحتاجها. ستكلف مرحلة التطوير ما يقرب من 5000 دولار إلى 10000 دولار .

في مرحلة التكامل، ستقوم بدمج التطبيق مع البنية التحتية الحالية لتكنولوجيا المعلومات لديك ، مما قد يؤدي إلى تكبد تكاليف إضافية لتطوير تطبيق الذكاء الاصطناعي - خاصة عند الحاجة إلى تعديلات.

بالإضافة إلى ذلك، إذا كان تطبيقك يتفاعل مع البيانات الواردة من أجهزة أو أجهزة استشعار خارجية، فقد يتطلب التكامل مع بروتوكول Bluetooth منخفض الطاقة (BLE). عادةً ما تضيف عملية التكامل هذه تكلفة تقديرية تتراوح بين 8000 دولار إلى 10000 دولار أو أكثر إلى ميزانية التطوير الإجمالية.

بعد ذلك، ستنشر تطبيقك. اعتمادًا على عملية التطبيق واحتياجات التخزين، قد تحتاج إلى استخدام البنية التحتية السحابية هنا. قد تختلف التكاليف بناءً على الاستخدام والمزود المختار، ولكن الميزانية التي تتراوح بين 500 إلى 700 دولار شهريًا ستكون كافية إذا كنت تعمل مع كبار مقدمي الخدمة مثل Google أو AWS أو Azure.

• الصيانة المستمرة

تشمل تكاليف الصيانة المستمرة إصلاحات الأخطاء وتحسين الوظائف وتنفيذ التحديثات الضرورية.

يحتاج تطبيقك أيضًا إلى مراقبة البيانات وإعادة التدريب عليها أثناء تفاعله مع المستخدمين وإنشاء البيانات. تعتمد تكاليف هذه التحديثات على تكرار التحديثات وتعقيدها.

ومع ذلك، فإن متوسط ​​الصناعة المقبول لصيانة البرمجيات يبلغ حوالي 15-20% من تكلفة التطوير الفعلية.

ما هي تكلفة تطوير الذكاء الاصطناعي؟

تختلف التكلفة الإجمالية لتطوير التطبيقات البسيطة عما تنفقه على التطبيقات المعقدة القائمة على الذكاء الاصطناعي. ويرجع ذلك غالبًا إلى عوامل مثل أنواع البيانات المستخدمة وتعقيد الميزات أو الوظائف.

1. قواعد المعرفة الداخلية.

عادةً ما تكون قواعد المعرفة الداخلية البسيطة مكتبات مركزية تحتوي على معلومات لموظفيك. تتضمن بعض هذه الحلول روبوتات المعرفة، ودعم تكنولوجيا المعلومات الآلي، وخدمة العملاء، ومكاتب مساعدة الموارد البشرية القائمة على GenAI. عادةً ما تكلف هذه الأنواع من التطبيقات ما بين 5000 دولار و8000 دولار.

2. التطبيقات المعقدة القائمة على الذكاء الاصطناعي.

غالبًا ما تشتمل تطبيقات Gen-AI المعقدة على خوارزميات معقدة وميزات متخصصة ومعالجة واسعة النطاق للبيانات. ونتيجة لذلك، ستكون التكلفة تقريبًا ضعف تكلفة منصات تطبيقات الذكاء الاصطناعي البسيطة.

كيفية وضع ميزانية لمشاريع الذكاء الاصطناعي

يعد إعداد ميزانية دقيقة لمشاريع الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية لتجنب تجاوز التكاليف. إليك كيفية وضع ميزانية فعالة لمشروع تطبيق الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

1. تحديد نطاق المشروع وأهدافه .

حدد بوضوح المشكلة (المشكلات) التي سيحلها تطبيق الذكاء الاصطناعي الخاص بك. تسليط الضوء على الوظائف المطلوبة والنتائج المتوقعة.

بعد ذلك، قم بتقسيم المشروع إلى مراحل أصغر، مع الإشارة إلى التسليمات والمعالم الواضحة حتى تتمكن من الحصول على تقدير أكثر دقة للتكلفة.

يمنع نطاق المشروع المحدد جيدًا زحف النطاق والنفقات غير المتوقعة.

2. التنبؤ بالتكلفة .

بعد ذلك، قم بتطوير هيكل شامل لتوزيع التكاليف (CBS) يحدد جميع التكاليف المحتملة المرتبطة بمشروعك.

قم بتضمين التكاليف المباشرة مثل الرواتب والأجهزة والحصول على البيانات ورسوم البائعين والتكاليف غير المباشرة مثل تكاليف التخطيط والتدريب والتوثيق والصيانة وما إلى ذلك.

وينبغي أيضًا أخذ المخاطر أو التحديات المحتملة في الاعتبار، بالإضافة إلى استراتيجيات الوقاية.

هذا هو المكان الذي يكون فيه العمل مع شركة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي ذات الخبرة مفيدًا. تمتلك هذه الشركات بيانات تاريخية يمكن أن تساعد في التنبؤ بتكاليف التطوير بشكل أكثر دقة.

3. اختر تقنية تقدير التكلفة .

استخدم تقنيات تقدير التكلفة مثل معايير الصناعة، أو التقدير التصاعدي، أو التقدير البارامتري لتحديد تقدير تكلفة واقعي للعناصر المختلفة في نظام CBS الخاص بك.

تعتمد معايير الصناعة عادةً على البحث في مشاريع الذكاء الاصطناعي المماثلة للتأكد من متوسط ​​تكلفة التطوير. تشمل التقنيات الأخرى ما يلي:

• التقدير البارامتري – يستخدم البيانات التاريخية من المشاريع السابقة لتقدير تكاليف المهام المماثلة في مشروعك الحالي.
• التقدير من أسفل إلى أعلى – يجمع التكلفة التقريبية للمهام الفردية لتحديد تكلفة المشروع بأكمله.

نوصي بإنشاء ميزانية مرنة مع احتياطي احتياطي للطوارئ (على سبيل المثال، 10 - 20٪ ) لمواجهة التحديات أو التأخيرات أو التغييرات غير المتوقعة في نطاق المشروع.

أهمية البيانات في تطوير الذكاء الاصطناعي

تعمل البيانات على تغذية عملية التعلم لنماذج الذكاء الاصطناعي. ومن خلال البيانات، يمكن لهذه النماذج تحديد الأنماط، وإجراء التنبؤات، وتنفيذ مهام أخرى. على سبيل المثال، تزدهر حلول الذكاء الاصطناعي، مثل محرك توصيات Netflix و Gemini AI من Google، بفضل البيانات عالية الجودة.

تُستخدم البيانات أيضًا لتقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي بعد تدريبها. يساعد هذا في المقام الأول على تحديد وحل المشكلات المتعلقة بعملية التعلم الآلي أو الخوارزميات ذات الصلة.

يتم تضمين ثلاث عمليات رئيسية في استخدام البيانات للذكاء الاصطناعي: الاستحواذ والتحليل والإعداد. دعنا نستكشفها ونرى التكاليف المرتبطة بكل منها:

• الحصول على البيانات

يتضمن ذلك تحديد مصادر البيانات المستخدمة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك. للحصول على بيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك، يمكنك الاستعانة بالموردين الذين يبيعون مجموعات البيانات الموجودة مسبقًا. يمكنك أيضًا جمع بياناتك الخاصة باستخدام أنظمة الحصول على البيانات المتخصصة.

يتطلب استخدام مجموعات البيانات الموجودة مسبقًا الدفع للبائعين مقابل الترخيص أو الاستخدام. يمكن أن يكون هذا مكلفًا للغاية وقد يختلف بناءً على حجم البيانات أو جودتها أو حصريتها.

إذا كنت ترغب في جمع بياناتك الخاصة، فستحتاج أيضًا إلى مراعاة تكاليف أنظمة الحصول على البيانات (DAQ). تكلف أنظمة DAQ المنخفضة حوالي 200 إلى 500 دولار لكل قناة، وتكلف الأنظمة المتوسطة حوالي 500-100 دولار لكل قناة، وتتراوح أنظمة DAQ المتطورة من 1000 إلى 2000 دولار لكل قناة.

أخيرًا، قد تتطلب بعض أنواع البيانات وضع علامات/تعليقات توضيحية بشرية (على سبيل المثال، الصور المستخدمة للتعرف على الكائنات). تختلف تكاليف التعليقات التوضيحية بناءً على حجم البيانات وتعقيدها.

• تحليل البيانات

يتضمن تقييم بنية ومحتوى بياناتك لفهم خصائصها الأساسية.

هنا، ستقوم بحساب ملخص الإحصائيات، وتصور توزيعات البيانات، وتحديد القيم المتطرفة المحتملة أو القيم المفقودة. الهدف هو إعلام خطوات إعداد البيانات الخاصة بك من خلال تسليط الضوء على المناطق التي تحتاج إلى التنظيف أو التحويل.

قد تكلف خدمات تحليل البيانات الاستعانة بمصادر خارجية أكثر من 2500 دولار شهريًا . عادةً ما يتقاضى مقدمو الخدمة رسومًا مقابل التراخيص وعدد الساعات التي يقضونها في العمل.

• إعداد البيانات

يتضمن ذلك تنظيف البيانات التي تجمعها وتنظيمها بحيث يكون من الأسهل استخدامها في تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك. يتضمن عادةً مهام مثل إزالة الأخطاء أو حل التناقضات في مجموعة البيانات الخاصة بك.

ومن الطبيعي أن تستغرق مجموعات البيانات الأكبر حجمًا وقتًا أطول للتنظيف والتحضير، لذلك من المرجح أن تكون التكلفة أعلى. كما أن البيانات المعرضة للخطأ تتطلب المزيد من جهود التنظيف، مما يزيد من التكاليف المحتملة.

يتضمن إعداد البيانات أيضًا تحويل بياناتك إلى تنسيق أكثر ملاءمة لنموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك. على سبيل المثال، تحويل النص إلى بيانات رقمية. بالإضافة إلى ذلك، إذا كان مشروعك يتطلب بيانات من مصادر متعددة، فيجب عليك دمج البيانات من مصادر مختلفة في مجموعة بيانات موحدة.

يمكنك الاختيار من بين العديد من أدوات إعداد البيانات. تأتي كل أداة مع نماذج تسعير مختلفة:

• على سبيل المثال، يبدأ Microsoft Power BI بسعر 20 دولارًا شهريًا لكل مستخدم.
• يتوفر إعداد Tableau بسعر 15 دولارًا شهريًا لكل مستخدم.
• تحليلات IBM Cognos بسعر 10 دولارات شهريًا لكل مستخدم.

وبطبيعة الحال، تتمتع هذه الأدوات بخطط أسعار أعلى، اعتمادًا على احتياجات مشروعك.

يمكن أن تصل تكلفة الحصول على البيانات وتحليلها وإعدادها إلى ملايين الدولارات للمؤسسات. وفقا لشركة ماكينزي، يمكن لشركة متوسطة الحجم أن تنفق أكثر من 250 مليون دولار على البيانات (وهذا يشمل تكلفة المصادر، والإعداد، والهندسة المعمارية، والحوكمة). انظر البيانات أدناه:

يمكن أن يساعد استخدام مجموعات البيانات المتاحة للجمهور في تقليل رسوم الترخيص. مجموعات البيانات هذه متاحة للتحليل مجانًا، على الرغم من أنه قد يتم تطبيق شروط معينة.

بالإضافة إلى ذلك، فإن كونك أكثر تحديدًا بشأن نوع البيانات المفيدة لمشروعك يمكن أن يساعدك على خفض تكاليف شراء البيانات غير ذات الصلة. احصل أيضًا على بيانات عالية الجودة تتطلب تنظيفًا أقل للحصول على نتائج أفضل.

تكاليف العمالة والخبرة

تحتاج الشركات إلى خدمات علوم البيانات الماهرة، ومطوري البرامج، ومهندسي التعلم الآلي لإنشاء الذكاء الاصطناعي وتنفيذه بنجاح.

وفقًا للواقع، يبلغ متوسط ​​الراتب لعالم البيانات 124,109 دولارًا سنويًا. لمطور البرمجيات، هو 120.068 دولارًا.

في المتوسط، يتوقع مهندس التعلم الآلي 162,699 دولارًا سنويًا. لذلك، يمكن أن يكلف بناء فريق تطوير صغير أكثر من 406,876 دولارًا سنويًا.

يمكن أن يصبح توظيف محترفين ماهرين بمثابة تكلفة كبيرة في مشروع الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، يمكن للشركات أن تفكر في توظيف المواهب في مواقع منخفضة التكلفة لإدارة تكاليف العمالة بشكل فعال. يمكنهم أيضًا الاستفادة من الأدوات مفتوحة المصدر أو النماذج المدربة مسبقًا (على الرغم من أن هذه الحلول قد تأتي مع قيود).

خيار آخر لا يصدق هو الاستعانة بمصادر خارجية لشركة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتمتع بالمواهب والأدوات والبنية التحتية المطلوبة.

كيفية تقييم عائد الاستثمار لمشاريع الذكاء الاصطناعي

قبل الاستثمار في مشروع الذكاء الاصطناعي، يعد تقييم القيمة الفورية والطويلة الأجل التي سيكتسبها عملك أمرًا ضروريًا.

وفقًا لشركة PWC، فإن عائد الاستثمار الثابت والناعم هما فائدتان يمكن توقعهما من استثمارك في الذكاء الاصطناعي.

عائد الاستثمار الثابت عبارة عن فوائد كمية مثل توفير الوقت وزيادة الإنتاجية وتوفير التكاليف وزيادة الإيرادات. تشتمل عوائد الاستثمار الناعمة على فوائد نوعية مثل تجارب المستخدم الأفضل، والاحتفاظ بالمهارات، وسرعة الحركة. ضع ذلك في الاعتبار عند مراجعة عائد الاستثمار الخاص بك.

تحتاج بعد ذلك إلى التفكير في الاستثمارات الصعبة والناعمة. تشمل الاستثمارات الصعبة القيمة النقدية للموارد المستخدمة في بناء مشروع الذكاء الاصطناعي. تشمل الاستثمارات الناعمة البيانات والحوسبة والتخزين والتدريب على البيانات والخبراء المتخصصين.

انظر الرسم التوضيحي أدناه:

لتقييم عائد استثمار الذكاء الاصطناعي لديك، حدد مقاييس النجاح التي تتوافق مع أهداف عملك العامة - مع الانتباه إلى المقاييس النوعية الموضحة أعلاه. على سبيل المثال، قد تتضمن مقاييس نجاحك ما يلي:

• تحسين تصنيف رضا العملاء بعد تنفيذ برنامج الذكاء الاصطناعي الخاص بك
• تعزيز رضا الموظفين
• انخفاض معدل دوران الموظفين
• اتخاذ القرار بشكل أسرع

من الناحية المثالية، ستعتمد مقاييسك على الهدف من بدء مشروع الذكاء الاصطناعي. إذا كنت ترغب في تحسين مشاركة الموظفين، على سبيل المثال، فإن انخفاض معدل دوران الموظفين سيكون مقياس نجاح كبير يجب مراقبته.

قم بتقييم التكلفة الإجمالية للملكية (TCO) لمشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك. ويشمل ذلك تكاليف التطوير والصيانة والبنية التحتية واكتساب المواهب. قارن هذه التكاليف بالفوائد المتوقعة لتطبيق الذكاء الاصطناعي.

تأكد من مراعاة حالة عدم اليقين أو العوائق التي قد تصاحب الحصول على بعض الفوائد النوعية. على سبيل المثال، قد تواجه أداة الذكاء الاصطناعي بعض الأخطاء أو مواطن الخلل، مما يؤثر على قدرتها على أداء مهام محددة.

شاشة مقاييس نجاحك طوال دورة حياة المشروع لتحديد مجالات التحسين وإجراء التعديلات اللازمة. يُنصح بهذا أيضًا لأن نماذج التعلم الآلي من المحتمل أن يتراجع أدائها بمرور الوقت. قد تحتاج أيضًا إلى إدخال بيانات أحدث في النظام بمرور الوقت.

تحديات تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي للشركات الصغيرة والمتوسطة/الشركات الصغيرة والمتوسطة

تكشف الدراسات أن الشركات الصغيرة والمتوسطة قد تواجه تحديات مثل نقص الخبرة أو توافر البيانات عند بدء مشروع الذكاء الاصطناعي. وقد يؤدي ذلك إلى صعوبة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والحد من دقة حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.

كما تشكل الموارد المالية المحدودة عائقًا أمام بدء مشاريع الذكاء الاصطناعي أو إكمالها بنجاح.

بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما يكون تنفيذ الذكاء الاصطناعي عبارة عن عملية مستمرة لاختبار الحلول وتعديلها. ونتيجة لذلك، قد تجد الشركات الصغيرة والمتوسطة والشركات الصغيرة والمتوسطة صعوبة في تحديد عائد واضح على الاستثمار مع مرور الوقت.

وبما أن هذه المنظمات قد تعاني من نقص الموارد، فقد يكون من الصعب أيضًا تحمل تكلفة التعافي من فشل مشروع اعتماد الذكاء الاصطناعي.

وبالنظر إلى هذه القيود، ما هو النهج العملي الذي يمكن للشركات الصغيرة والمتوسطة استخدامه لتنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي الناجحة؟

• بدلاً من استهداف مشاريع الذكاء الاصطناعي الكبيرة والمعقدة، يمكن للشركات الصغيرة والمتوسطة/الشركات الصغيرة والمتوسطة استهداف حلول ذكاء اصطناعي أكثر تحديدًا وقابلة للتحقيق. وهذا من شأنه أن يسمح بمشروع أكثر فعالية من حيث التكلفة.
• ويجب على الشركات الصغيرة والمتوسطة أيضًا أن تفكر في نماذج وأدوات وخدمات الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا والتي تعمل على أساس الدفع أولاً بأول. وهذا يقلل من التكاليف الأولية حيث لا توجد حاجة إلى بنية تحتية واسعة النطاق للأجهزة.
• يمكنهم أيضًا الاستثمار في تدريب الموظفين الحاليين على أساسيات الذكاء الاصطناعي ذات الصلة. وهذه إحدى الطرق لمعالجة فجوات المعرفة الداخلية وتسهيل اعتماد الذكاء الاصطناعي.

وأخيرا، يمكن للشركات الصغيرة والمتوسطة والشركات الصغيرة والمتوسطة التعاون مع مقدمي التكنولوجيا لإنشاء حلول الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصا لتلبية احتياجاتهم الخاصة وتحديات الصناعة. يجب أن تكون هذه شراكة متبادلة المنفعة حيث يتم دمج خبرة مطور التكنولوجيا في مجال الذكاء الاصطناعي مع الفهم العميق للشركات الصغيرة والمتوسطة لمجال الأعمال أو الجمهور المستهدف.

دراسات حالة لمشاريع تطوير الذكاء الاصطناعي

قبل أن نختتم استكشافنا لتكاليف تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي، دعنا نعرض لك بعض مشاريع تطوير الذكاء الاصطناعي الناجحة التي قمنا بتنفيذها في Mquido:

• نكستبانك

يوفر Nextbank حل SaaS الذي يقدم تطبيقًا مصرفيًا عبر الهاتف المحمول ذو علامة بيضاء يمكن للبنوك الشريكة تخصيصه باستخدام علامتها التجارية. كان تركيز مشروع تطوير التطبيق هو بناء منصة فعالة من حيث التكلفة وآمنة وسهلة الاستخدام.

إحدى الميزات البارزة في تطبيق Nextbank هي تسجيل الائتمان المدعوم بالذكاء الاصطناعي. تستخدم هذه الميزة خوارزميات التعلم الآلي لإعداد قائمة بالمقترضين المحتملين الذين من المحتمل أن يقوموا بسداد القروض. تشمل الوظائف الرئيسية الأخرى لتطبيق Nextbank إعداد المستخدم السلس والمصادقة البيومترية ومدفوعات رمز الاستجابة السريعة.

تضمنت بعض التحديات الرئيسية التي ينطوي عليها إنشاء التطبيق ضمان التفاعلات السلسة والحفاظ على الأمان القوي والتصميم للتخصيص. ساعدت الشراكة مع Miquido Nextbank على تحسين التكاليف على مختلف المستويات، بما في ذلك تطوير التطبيق وصيانته.

• النحلة الاجتماعية

Social Bee هي أداة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تقوم بترجمة النصوص القانونية المعقدة في غضون ثوانٍ. بالنسبة لهذا المشروع، كان التحدي يتمثل في إنشاء تطبيق فعال من حيث التكلفة يحافظ على الأهمية الثقافية في ترجمات الذكاء الاصطناعي، ويستوعب التنوع اللغوي، ويعمل على النحو الأمثل.

أنشأ Miquido إثباتًا قابلاً للتوسع للمفهوم باستخدام OpenAI API، ودمجه مع GPT 3.5. لقد قمنا أيضًا بتطوير دليل على المفهوم المصمم لاستيعاب التكرارات والتعديلات المستقبلية.

تشمل مشاريع الذكاء الاصطناعي الرئيسية الأخرى التي شاركنا فيها ما يلي:

• Nolej – منصة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتيح للمدرسين والمصممين التعليميين إنشاء مواد تعليمية إلكترونية تفاعلية بسرعة.
• كاليبر - أداة الذكاء الاصطناعي للموارد البشرية تساعد في تبسيط تسجيل المرشحين.
• Youmap AI – لإنشاء محتوى المستخدم المعزز بالذكاء الاصطناعي.
• Verseo – قاعدة معرفية داخلية مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

لقد ركزنا على تصميم الحلول لمتطلبات المشروع الفريدة وتبسيط عملية التطوير. وأدى ذلك إلى حلول فعالة من حيث التكلفة سمحت لعملائنا بتعظيم الموارد المتاحة.

التنقل في مشهد بائعي الذكاء الاصطناعي

يعد اختيار شركاء وأدوات الذكاء الاصطناعي المناسبين أمرًا بالغ الأهمية لنجاح مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك. ومع ذلك، مع وجود عدد لا يحصى من البائعين المتناثرين في سوق Gen AI، قد يكون من الصعب اتخاذ قرار بشأن الاختيار المناسب لك.

بشكل عام، يتم تصنيف مشهد بائعي الذكاء الاصطناعي إلى أربع مجموعات رئيسية:

• مقدمو نماذج اللغات الكبيرة التأسيسية

وهي توفر إمكانية الوصول إلى النماذج الأساسية المدربة مسبقًا أو LLMs، والتي تم تدريبها على مجموعات بيانات ضخمة ويمكنها أداء مهام مختلفة، مثل إنشاء النص والترجمات وإكمال التعليمات البرمجية. تشمل الأمثلة Open AI وMicrosoft Azure AI وGoogle AI.

عادة ما تكون تكلفة الوصول إلى LLMs المدربة مسبقًا مرتفعة لأنها تنطوي على رسوم ترخيص أو تكاليف اشتراك بناءً على الاستخدام. وقد يؤدي ضبط هذه النماذج أيضًا إلى جذب تكاليف إضافية. ومع ذلك، فإن استخدام LLMs المدربين مسبقًا يساعد في تقليل وقت التطوير وتقليل احتياجات التوظيف الداخلية.

• مقدمي البنية التحتية

أنها توفر البنية التحتية للأجهزة والبرامج اللازمة لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. يتضمن ذلك الحوسبة السحابية والأجهزة المتخصصة وحلول تخزين البيانات.

عادةً ما يتم تشغيل خدمات البنية التحتية على أساس نموذج سعر الدفع أولاً بأول. يتيح لك ذلك توفير الاستثمارات الأولية وتوسيع نطاق البنية التحتية الخاصة بك بناءً على الاحتياجات التشغيلية.

تشمل الأمثلة Amazon Web Services (AWS) وMicrosoft Azure وGoogle Cloud Platform.

• مقدمي البرمجيات

إنها توفر أدوات وأطر سهلة الاستخدام مصممة خصيصًا لتطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي. ويساعد ذلك على تبسيط إعداد البيانات والتدريب النموذجي والنشر.

يعتمد التسعير على الاشتراك، وغالبًا ما تعتمد التكاليف على البرنامج المختار أو مستوى الاستخدام. ومن الأمثلة على ذلك NVIDIA DGX وPaperspace Gradient وGradio . يمكن لهذه الحلول تقليل الحاجة إلى ترميز مخصص وتوفير تكاليف التطوير على المدى الطويل.

• مقدمي خدمات تكنولوجيا المعلومات

إنهم يقدمون بشكل أساسي الاستشارات والتنفيذ والدعم لمشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدية. يشمل مقدمو الخدمات هؤلاء شركات مثل IBM وDeloitte وAccenture . تعتمد التكاليف عادة على نطاق الخدمات المقدمة.

فيما يلي عرض مصور بسيط لمشهد بائعي الذكاء الاصطناعي:

عند اختيار الموردين، ضع في اعتبارك عوامل مثل الخبرة والتجربة والمرونة. تأكد أيضًا من أن البائع لديه محفظة تتوافق مع متطلبات مشروعك والوظائف المطلوبة.

بالإضافة إلى ذلك، يجب أن يتمتع البائع بممارسات قوية لأمن البيانات، والتي تعد أحد اتجاهات الذكاء الاصطناعي المهمة في تطبيقات وحلول الأجهزة المحمولة. اختر بائعًا يلتزم بلوائح الخصوصية ذات الصلة ويعطي الأولوية للتواصل الشفاف.

وأخيرًا، تأكد من توفر دعم العملاء طوال دورة حياة المشروع.

اتجاهات التكلفة المستقبلية في تطوير الذكاء الاصطناعي

لقد قطع تطوير الذكاء الاصطناعي شوطا طويلا. ركزت تطورات الذكاء الاصطناعي المبكرة على حل المشكلات باستخدام الأنظمة المنطقية والقائمة على القواعد. بعد ذلك، ظهرت حلول التعلم الآلي، التي تستخدم الخوارزميات التي تتعلم من البيانات، في الصورة. وأعقب ذلك تقنيات التعلم العميق التي تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية المعقدة لتحسين معالجة اللغة الطبيعية.

في الوقت الحاضر، يعمل الذكاء الاصطناعي على تشغيل تطبيقات العالم الحقيقي لمجموعة واسعة من الأغراض، ويجري المزيد من التقدم. على سبيل المثال، لدينا نماذج حديثة مثل GPT-4، والتي يمكنها معالجة النصوص والصور ومقاطع الفيديو بسهولة.

إذًا، كيف يبدو المستقبل بالنسبة لتطوير الذكاء الاصطناعي؟

• الانتقال إلى نماذج لغوية أصغر

وفقًا لمجلة MIT Technology Review، تهدف الجهود الأخيرة التي بذلها مقدمو خدمات الذكاء الاصطناعي مثل Google وOpen AI إلى تطوير منصات أبسط تسمح بتخصيص نماذج لغوية قوية. يمكن أن تساعد هذه التعديلات الأشخاص في إنشاء روبوتات الدردشة الخاصة بهم والتي تلبي احتياجات محددة.

وهذا مجرد سيناريو واحد في عملية الانتقال من ماجستير إدارة الأعمال إلى نماذج لغوية أصغر حجمًا تكون أقل استهلاكًا للموارد وتؤدي إلى نتائج أفضل.

• أطر عمل الذكاء الاصطناعي ميسورة التكلفة ويمكن الوصول إليها

من المرجح أن تصبح المكتبات مفتوحة المصدر أكثر كفاءة في تدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي. سيؤدي ذلك إلى تطوير أطر الذكاء الاصطناعي التي تكون ميسورة التكلفة ويمكن الوصول إليها لمجموعة واسعة من المستخدمين، بما في ذلك الشركات الصغيرة والمتوسطة والشركات الصغيرة والمتوسطة.

• منصات تطوير الذكاء الاصطناعي المتخصصة

من المرجح أن تظهر منصات تطوير الذكاء الاصطناعي المتخصصة في الصورة. توفر هذه المنصات حلولاً مخصصة لصناعات أو حالات استخدام محددة، مما قد يقلل من تكاليف التشغيل للشركات في تلك المجالات.

بشكل عام، تشير الاتجاهات المستقبلية في تطوير الذكاء الاصطناعي إلى حلول أكثر فعالية من حيث التكلفة للشركات.

في الختام: ما هي تكلفة تطوير تطبيق الذكاء الاصطناعي؟

يمكن تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي في مجموعة واسعة من وظائف الأعمال. تشمل الأمثلة الحلول الأساسية مثل أتمتة المهام المتكررة، وتوصيات المنتجات المخصصة، وإدارة المخزون، والتنبؤات المالية الدقيقة.

ومع ذلك، يجب عليك أن تأخذ في الاعتبار التكاليف والفوائد قبل البدء في مشاريع تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الكبرى.

تتضمن بعض التكاليف المحددة التي يجب وضعها في الاعتبار الحصول على البيانات وإعدادها، والعمالة، والخبرة، والبنية التحتية. ستختلف هذه التكاليف اعتمادًا على مدى تعقيد مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

وبصرف النظر عن التكاليف، من المهم أيضًا فهم البائعين المختلفين في سوق الذكاء الاصطناعي والخدمات ذات الصلة باحتياجات مشروعك المباشرة. تعد عوائد الاستثمار النوعية والكمية أيضًا من العناصر الحيوية التي يجب تقييمها.

مع أخذ ذلك في الاعتبار، يجب أن تكون قادرًا على التخطيط لمشروع ذكاء اصطناعي أكثر ملاءمة للميزانية دون المساس بالجودة.