Kostenleitfaden für die Entwicklung von KI-Apps im Jahr 2024

KI-Anwendungen sind wesentliche Werkzeuge zur Verbesserung von Geschäftsabläufen. Allerdings kann der App-Entwicklungsprozess ein kostenintensives Unterfangen sein. Abhängig von den Anforderungen, dem Umfang und dem Umfang des Projekts können die Gesamtkosten für die Durchführung eines KI-App-Entwicklungsprojekts sehr hoch sein.

In diesem Artikel stellen wir eine umfassende Aufschlüsselung der mit KI-Projekten verbundenen Kosten bereit, vom ersten Konzept bis zur Bereitstellung und darüber hinaus. Außerdem lernen Sie die strategische Bedeutung von Investitionen in KI kennen.

Lassen Sie uns also zunächst den Wert von KI in Unternehmen untersuchen, um zu sehen, wie verschiedene Arten von KI-Anwendungen verschiedene Geschäftsfunktionen erfüllen.

Maßgeschneiderte KI-Lösungen für Geschäftsanforderungen

Im Jahr 2023 gab EY (Ernst und Young) bekannt, dass 90 % der Befragten offen für die Erkundung von KI-Plattformen wie ChatGPT, Bing Chat und OpenAI waren. Die Umfrage ergab außerdem, dass 80 % der Tech-Führungskräfte beabsichtigen, ihre Investitionen in KI zu erhöhen.

Diese Statistiken zeigen, dass Unternehmen beginnen, KI als wesentliches Instrument zur Maximierung des Geschäftsbetriebs zu erkennen.

Zweifellos sind KI-Anwendungen zu wichtigen Werkzeugen zur Verbesserung von Arbeitsabläufen, Geschäftsprozessen und sogar der Zusammenarbeit geworden. Im Folgenden finden Sie Geschäftsfunktionen, die durch KI verbessert werden können.

• Marketing und Vertrieb – Unternehmen können Anwendungen verwenden, die Käufern eine KI-basierte Personalisierung bieten, um einzigartige Produkte basierend auf dem Benutzerverhalten zu empfehlen. Dies wird wahrscheinlich mehr Umsatz generieren und das Kundenerlebnis verbessern.
• Lead-Qualifizierung – Die KI-Lead-Qualifizierung auf der Grundlage vordefinierter Kriterien kann Unternehmen dabei helfen, Kunden anzusprechen, bei denen die Wahrscheinlichkeit einer Conversion höher ist. Dadurch steigern Sie die Effizienz Ihrer Marketing- und Vertriebsprozesse.
• Marktanalyse – KI kann Unternehmen dabei helfen, Markttrends zu analysieren und zukünftige Anforderungen vorherzusagen, sodass sie ihre Wachstumschancen effizienter nutzen können.

• Personalwesen – Plattformen wie Zoho und Bamboo HR beginnen, KI zu nutzen, um bestimmte Rekrutierungs- und Talentakquiseaktivitäten zu automatisieren, wie z. B. die Prüfung von Lebensläufen zur Identifizierung qualifizierter Kandidaten, die Planung von Vorstellungsgesprächen und die Einarbeitung neuer Mitarbeiter.
• Buchhaltung und Finanzen – KI-Apps wie Freshbooks oder SAP Finance AI können dabei helfen, ordnungsgemäße Finanzbuchhaltungsunterlagen zu führen. Sie können auch Finanzdaten zur Betrugserkennung oder Risikoerkennung analysieren.

Es gibt weitaus mehr Anwendungsfälle für KI und generative KI, als wir oben hervorgehoben haben. Wir verfügen beispielsweise über KI-Anwendungen für Cybersicherheit, Bestandsverwaltung, Produktkonzeption und KI-basierte virtuelle Assistenten.

Unternehmen können je nach ihren spezifischen organisatorischen Anforderungen entweder auf Standardprodukte zurückgreifen oder sich für maßgeschneiderte Lösungen für künstliche Intelligenz entscheiden. Wenn Sie sich nicht entscheiden können, wofür Sie sich entscheiden sollen, kann Ihnen die Beurteilung der Kostenauswirkungen für beide Optionen bei der Entscheidung helfen. Also lasst uns das tun.

Benutzerdefinierte KI-Lösungen vs. Standardlösungen

Benutzerdefinierte KI-Lösungen sind auf spezifische Bedürfnisse und Geschäftsprozesse zugeschnitten und bieten daher wahrscheinlich mehr Kontrolle und Flexibilität. Benutzerdefinierte Anwendungen können jedoch aufgrund der Entwicklungsanforderungen, Daten und Infrastruktur, die zum Betrieb der App erforderlich sind, erheblich höhere Vorabkosten verursachen.

Außerdem dauert die Erstellung benutzerdefinierter Anwendungen tendenziell länger. Es sind intensivere Iterationen und Tests erforderlich, um sicherzustellen, dass die Anwendung funktionsfähig ist und ihre Funktionen Ihre Geschäftsanforderungen effektiv erfüllen.

Benutzerdefinierte Anwendungen erfordern möglicherweise auch ein internes App-Entwicklungsteam mit KI-Expertise. Die Wartung kann über einen längeren Zeitraum teurer sein. Aus diesem Grund bevorzugen die meisten Unternehmen eine Partnerschaft mit einem Entwicklungsunternehmen für generative KI wie Miquido. Dies würde es Ihnen ermöglichen, zu einem günstigeren Preis eine benutzerdefinierte KI-App zu erstellen, die Ihren Anforderungen entspricht.

Standardmäßige KI-Lösungen sind leicht verfügbar und für breitere Geschäftsanforderungen nützlich. Dies bedeutet, dass die Anschaffungskosten in der Regel geringer sind, da Sie die App nicht von Grund auf neu erstellen müssen. Das bedeutet auch, dass die Bereitstellung schneller erfolgen würde.

Darüber hinaus erfordern handelsübliche KI-Anwendungen weniger technisches Fachwissen, da sie in der Regel mit Herstellerunterstützung ausgestattet sind. Dadurch entfällt die Notwendigkeit eines internen Teams für die KI-App-Entwicklung.

Leider erfüllen Standardlösungen Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen möglicherweise nicht perfekt und verfügen nur über begrenzte Anpassungsmöglichkeiten.

Die Wahl zwischen Standardlösungen und kundenspezifischen Lösungen würde hauptsächlich von zwei Dingen abhängen: Budget und Skalierbarkeit.

Wenn Sie über ausreichende Mittel verfügen und eine flexible Lösung wünschen, die sich an Ihr Unternehmen anpassen lässt, wenn Ihr Betrieb wächst, ist eine maßgeschneiderte Lösung die beste Wahl. Wenn Sie jedoch eine budgetfreundliche Lösung benötigen, die keine allzu speziellen Funktionen erfordert, greifen Sie zu einer handelsüblichen KI-Anwendung.

Entwicklungskosten für KI-Apps: Die Aufschlüsselung

Die Entwicklung einer KI-App umfasst verschiedene Phasen, von der ersten Forschung und Entwicklung über die Integration in bestehende Systeme bis hin zur laufenden Wartung. Mit jeder Phase sind Kosten verbunden.

Hier ist ein typischer Überblick darüber, was laut einer Umfrage von Clutch über 100 App-Entwicklungsunternehmen in jeder Phase ausgeben:

• Erste Recherche und Planung

Die anfängliche Forschungs- und Planungsphase umfasst Marktforschung, Funktionsplanung, Wireframing und grundlegendes Prototyping.

Diese Phase erfordert auch eine erhebliche Datenerfassung für das Training Ihres KI-Modells. Die Datenerfassung kann bei der Arbeit mit großen Datenmengen recht teuer sein. Die spezifischen Kosten variieren je nach Datenquellen, Lizenzgebühren und anderen Anforderungen.

Abhängig vom Umfang Ihrer anfänglichen Recherche oder Ihres App-Designs können Sie zwischen 5.000 und 50.000 US-Dollar ausgeben.

• Entwicklung und Integration mit bestehenden Systemen

Die während der Entwicklungsphase anfallenden Kosten hängen von der Komplexität Ihres App-Modells, der Rechenleistung und dem erforderlichen Fachwissen ab. Die Entwicklungsphase würde etwa 5.000 bis 10.000 US-Dollar kosten.

In der Integrationsphase integrieren Sie die App in Ihre bestehende IT-Infrastruktur , wodurch zusätzliche Kosten für die Entwicklung von KI-Apps entstehen können – insbesondere, wenn Änderungen erforderlich sind.

Wenn Ihre App außerdem mit Daten von externen Geräten oder Sensoren interagiert, ist möglicherweise die Integration mit einem Bluetooth Low-Energy (BLE)-Protokoll erforderlich. Dieser Integrationsprozess verursacht in der Regel geschätzte Kosten von 8.000 bis 10.000 US-Dollar oder mehr zum Gesamtentwicklungsbudget.

Als Nächstes stellen Sie Ihre App bereit. Abhängig vom Prozess und den Speicheranforderungen der App müssen Sie hier möglicherweise eine Cloud-Infrastruktur verwenden. Die Kosten können je nach Nutzung und gewähltem Anbieter variieren, aber ein Budget von 500–700 US-Dollar pro Monat sollte ausreichen, wenn Sie mit Top-Anbietern wie Google, AWS oder Azure zusammenarbeiten.

• Laufende Wartung

Zu den laufenden Wartungskosten gehören Fehlerbehebungen, die Verbesserung von Funktionalitäten und die Implementierung notwendiger Updates.

Ihre App benötigt außerdem Datenüberwachung und Neuschulung, da sie mit Benutzern interagiert und Daten generiert. Die Kosten hierfür hängen von der Häufigkeit und Komplexität Ihrer Updates ab.

Der anerkannte Branchendurchschnitt für die Softwarewartung beträgt jedoch etwa 15–20 % der tatsächlichen Entwicklungskosten.

Wie viel kostet die Entwicklung einer KI?

Die Gesamtkosten für die Entwicklung einfacher Apps unterscheiden sich von denen, die Sie für komplexe KI-basierte Apps ausgeben würden. Dies ist häufig auf Faktoren wie die Art der verwendeten Daten und die Komplexität von Features oder Funktionalitäten zurückzuführen.

1. Interne Wissensdatenbanken.

Einfache interne Wissensdatenbanken sind typischerweise zentralisierte Bibliotheken mit Informationen für Ihre Mitarbeiter. Einige dieser Lösungen umfassen Wissensbots, automatisierten IT-Support, Kundenservice und HR-Helpdesks auf Basis von GenAI. Solche Anwendungen kosten normalerweise zwischen 5.000 und 8.000 US-Dollar.

2. Komplexe Gen-AI-basierte Anwendungen.

Komplexe Gen-AI-Anwendungen erfordern oft komplizierte Algorithmen, spezielle Funktionen und umfangreiche Datenverarbeitung. Dadurch wären die Kosten etwa doppelt so hoch wie bei einfachen KI-App-Plattformen.

So budgetieren Sie KI-Projekte

Eine genaue Budgetierung für KI-Projekte ist entscheidend, um Kostenüberschreitungen zu vermeiden. So können Sie Ihr KI-App-Projekt effektiv budgetieren:

1. Definieren Sie den Projektumfang und die Ziele .

Definieren Sie klar die Probleme, die Ihre KI-Anwendung lösen soll. Heben Sie die gewünschte Funktionalität und die erwarteten Ergebnisse hervor.

Teilen Sie das Projekt dann in kleinere Phasen auf und geben Sie klare Ergebnisse und Meilensteine ​​an, damit Sie eine genauere Kostenschätzung erhalten können.

Ein klar definierter Projektumfang verhindert eine Ausweitung des Projektumfangs und unerwartete Kosten.

2. Kostenprognose .

Als nächstes entwickeln Sie eine umfassende Kostenaufschlüsselungsstruktur (CBS), die alle potenziellen Kosten im Zusammenhang mit Ihrem Projekt identifiziert.

Berücksichtigen Sie direkte Kosten wie Gehälter, Hardware, Datenerfassung, Lieferantengebühren und indirekte Kosten wie Planungskosten, Schulung und Dokumentation, Wartung usw.

Auch potenzielle Risiken oder Herausforderungen sowie Präventionsstrategien sollten berücksichtigt werden.

Hier bietet sich die Zusammenarbeit mit einem erfahrenen KI-App-Entwicklungsunternehmen an. Diese Unternehmen verfügen über historische Daten, die dabei helfen können, die Entwicklungskosten genauer vorherzusagen.

3. Wählen Sie eine Methode zur Kostenschätzung .

Nutzen Sie Kostenschätzungstechniken wie Branchen-Benchmarks, Bottom-up-Schätzungen oder parametrische Schätzungen, um eine realistische Kostenschätzung für die verschiedenen Elemente in Ihrem CBS zu ermitteln.

Branchen-Benchmarks basieren in der Regel auf der Untersuchung ähnlicher KI-Projekte, um die durchschnittlichen Entwicklungskosten zu ermitteln. Weitere Techniken sind:

• Parametrische Schätzung – nutzt historische Daten aus vergangenen Projekten, um die Kosten für ähnliche Aufgaben in Ihrem aktuellen Projekt abzuschätzen.
• Bottom-up-Schätzung – summiert die ungefähren Kosten für einzelne Aufgaben, um die Kosten des gesamten Projekts zu ermitteln.

Wir empfehlen die Erstellung eines flexiblen Budgets mit einem Notfallpuffer (z. B. 10–20 % ) für unerwartete Herausforderungen, Verzögerungen oder Änderungen im Projektumfang.

Bedeutung von Daten in der KI-Entwicklung

Daten treiben den Lernprozess von KI-Modellen voran. Mithilfe von Daten können diese Modelle Muster erkennen, Vorhersagen treffen und andere Aufgaben ausführen. Beispielsweise leben KI-Lösungen wie die Empfehlungsmaschine von Netflix und Gemini AI von Google von hochwertigen Daten.

Daten werden auch verwendet, um die Leistung von KI-Modellen nach dem Training zu bewerten. Dies hilft vor allem dabei, Probleme mit dem maschinellen Lernprozess oder relevanten Algorithmen zu identifizieren und zu lösen.

Bei der Nutzung von Daten für KI sind drei Hauptprozesse beteiligt : ​​Erfassung, Analyse und Aufbereitung. Lassen Sie uns sie untersuchen und die damit verbundenen Kosten sehen:

• Datenerfassung

Dazu gehört die Beschaffung der Daten, die zum Trainieren Ihres KI-Modells verwendet werden. Um Daten für das Training Ihrer KI-Modelle zu erhalten, können Sie Anbieter nutzen, die bereits vorhandene Datensätze verkaufen. Sie können Ihre eigenen Daten auch mithilfe spezieller Datenerfassungssysteme erfassen.

Die Verwendung bereits vorhandener Datensätze würde erfordern, dass Anbieter für die Lizenzierung oder Nutzung bezahlt werden. Dies kann ziemlich teuer sein und hängt von der Größe, Qualität oder Exklusivität der Daten ab.

Wenn Sie Ihre eigenen Daten erfassen möchten, müssen Sie auch die Kosten für Datenerfassungssysteme (DAQ) berücksichtigen. Low-End-DAQ-Systeme kosten etwa 200 bis 500 US-Dollar pro Kanal, Mid-End-Systeme kosten etwa 500 bis 100 US-Dollar pro Kanal und High-End-DAQ-Systeme kosten zwischen 1.000 und 2.000 US-Dollar pro Kanal.

Schließlich erfordern einige Datentypen möglicherweise eine menschliche Beschriftung/Anmerkung (z. B. Bilder, die zur Objekterkennung verwendet werden). Die Annotationskosten variieren je nach Datengröße und -komplexität.

• Datenanalyse

Dabei geht es darum, die Struktur und den Inhalt Ihrer Daten zu bewerten, um ihre grundlegenden Eigenschaften zu verstehen.

Hier berechnen Sie zusammenfassende Statistiken, visualisieren Datenverteilungen und identifizieren potenzielle Ausreißer oder fehlende Werte. Das Ziel besteht darin, Ihre Datenvorbereitungsschritte zu informieren, indem Bereiche hervorgehoben werden, die einer Reinigung oder Transformation bedürfen.

Die Auslagerung von Datenanalysediensten kann über 2.500 US-Dollar pro Monat kosten. Dienstleister berechnen in der Regel Gebühren für Lizenzen und die Anzahl der Stunden, die sie für die Arbeit aufwenden.

• Datenaufbereitung

Dazu gehört das Bereinigen und Organisieren der von Ihnen gesammelten Daten, damit sie leichter zum Training Ihres KI-Modells verwendet werden können. Dazu gehören in der Regel Aufgaben wie das Entfernen von Fehlern oder das Beheben von Inkonsistenzen in Ihrem Datensatz.

Bei größeren Datensätzen dauert die Bereinigung und Vorbereitung naturgemäß länger, sodass die Kosten wahrscheinlich höher sein werden. Außerdem würden fehleranfällige Daten einen höheren Reinigungsaufwand erfordern, was die potenziellen Kosten erhöhen würde.

Zur Datenvorbereitung gehört auch die Umwandlung Ihrer Daten in ein für Ihr KI-Modell besser geeignetes Format. Zum Beispiel das Konvertieren von Text in numerische Daten. Wenn Ihr Projekt außerdem Daten aus mehreren Quellen erfordert, müssen Sie Daten aus verschiedenen Quellen in einen einheitlichen Datensatz integrieren.

Sie können aus mehreren Datenaufbereitungstools wählen. Für jedes Tool gibt es unterschiedliche Preismodelle:

• Microsoft Power BI beispielsweise beginnt bei 20 US-Dollar pro Monat und Benutzer.
• Tableau Prep ist für 15 $ monatlich pro Benutzer erhältlich.
• IBM Cognos Analytics für 10 $ monatlich pro Benutzer.

Natürlich gibt es für diese Tools je nach Ihren Projektanforderungen höhere Preispläne.

Die Kosten für die Erfassung, Analyse und Aufbereitung von Daten können sich für Unternehmen auf mehrere Millionen Dollar belaufen. Laut McKinsey kann ein mittelständisches Unternehmen über 250 Millionen US-Dollar für Daten ausgeben (einschließlich der Kosten für Beschaffung, Vorbereitung, Architektur und Governance). Siehe die Daten unten:

Durch die Verwendung öffentlich verfügbarer Datensätze können Lizenzgebühren gesenkt werden. Diese Datensätze stehen zur kostenlosen Analyse zur Verfügung, es können jedoch bestimmte Bedingungen gelten.

Darüber hinaus können Sie die Kosten für die Beschaffung irrelevanter Daten senken, indem Sie genauer angeben, welche Art von Daten für Ihr Projekt nützlich sind. Erfassen Sie außerdem qualitativ hochwertige Daten, die weniger Reinigung erfordern, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Arbeits- und Fachkosten

Unternehmen benötigen qualifizierte Data-Science-Dienste, Softwareentwickler und Ingenieure für maschinelles Lernen, um KI erfolgreich zu entwickeln und zu implementieren.

Laut Indeed beträgt das durchschnittliche Gehalt eines Datenwissenschaftlers 124.109 US-Dollar pro Jahr. Für einen Softwareentwickler sind es 120.068 US-Dollar.

Im Durchschnitt würde ein Ingenieur für maschinelles Lernen mit 162.699 US-Dollar pro Jahr rechnen. Der Aufbau eines kleinen Entwicklungsteams kann also mehr als 406.876 US-Dollar pro Jahr kosten.

Die Einstellung qualifizierter Fachkräfte kann bei einem KI-Projekt zu einem erheblichen Kostenfaktor werden.

Unternehmen können jedoch erwägen, Talente an kostengünstigeren Standorten einzustellen, um die Arbeitskosten effektiv zu verwalten. Sie können auch Open-Source-Tools oder vorab trainierte Modelle nutzen (obwohl diese Lösungen möglicherweise Einschränkungen aufweisen).

Eine weitere unglaubliche Option ist die Auslagerung an ein KI-App-Entwicklungsunternehmen mit den erforderlichen Talenten, Tools und der erforderlichen Infrastruktur.

So bewerten Sie den ROI von KI-Projekten

Bevor Sie in ein KI-Projekt investieren, müssen Sie unbedingt den unmittelbaren und langfristigen Wert abschätzen, den Ihr Unternehmen erzielen wird.

Laut PWC sind harte und weiche ROIs zwei Vorteile, die Sie von Ihrer KI-Investition erwarten können.

Harte ROIs sind quantitative Vorteile wie Zeiteinsparungen, Produktivitätssteigerungen, Kosteneinsparungen und Umsatzsteigerungen. Weiche ROIs umfassen qualitative Vorteile wie bessere Benutzererfahrungen, Beibehaltung von Fähigkeiten und Agilität. Berücksichtigen Sie dies bei der Überprüfung Ihrer ROIs.

Dann müssen Sie harte und weiche Investitionen abwägen. Zu den harten Investitionen gehört der Barwert der Ressourcen, die für den Aufbau des KI-Projekts verwendet werden. Zu den Soft-Investitionen gehören Daten, Computer, Speicher, Datenschulung und Fachexperten.

Siehe die Abbildung unten:

Um Ihren KI-ROI zu bewerten, definieren Sie Erfolgskennzahlen , die mit Ihren allgemeinen Geschäftszielen übereinstimmen – und achten Sie dabei auf die oben hervorgehobenen qualitativen Kennzahlen. Zu Ihren Erfolgskennzahlen können beispielsweise gehören:

• Verbesserung der Kundenzufriedenheitsbewertung nach der Implementierung Ihrer KI-Software
• Erhöhte Mitarbeiterzufriedenheit
• Reduzierte Mitarbeiterfluktuation
• Schnellere Entscheidungsfindung

Im Idealfall hängen Ihre Kennzahlen von der Zielsetzung für den Start des KI-Projekts ab. Wenn Sie beispielsweise das Mitarbeiterengagement verbessern möchten, wäre eine geringere Mitarbeiterfluktuation ein guter zu überwachender Erfolgsindikator.

Bewerten Sie die Gesamtbetriebskosten (TCO) Ihres KI-Projekts. Dazu gehören die Kosten für Entwicklung, Wartung, Infrastruktur und Talentakquise. Vergleichen Sie diese Kosten mit den prognostizierten Vorteilen der KI-Anwendung.

Berücksichtigen Sie unbedingt die Unsicherheiten oder Hindernisse, die mit der Erlangung einiger qualitativer Vorteile verbunden sein können. Beispielsweise kann es beim KI-Tool zu Fehlern oder Störungen kommen, die die Fähigkeit zur Ausführung bestimmter Aufgaben beeinträchtigen.

Monitor Ihre Erfolgskennzahlen während des gesamten Projektlebenszyklus, um Verbesserungsbereiche zu identifizieren und notwendige Anpassungen vorzunehmen. Dies ist auch deshalb ratsam, weil die Leistung von Modellen für maschinelles Lernen mit der Zeit wahrscheinlich nachlässt. Möglicherweise müssen Sie im Laufe der Zeit auch neuere Daten in das System einspeisen.

Herausforderungen bei der KI-App-Entwicklung für KMU/KMU

Studien zeigen, dass KMU beim Start eines KI-Projekts möglicherweise mit Herausforderungen wie mangelndem Fachwissen oder mangelnder Datenverfügbarkeit konfrontiert werden. Dies kann zu Schwierigkeiten beim Training von KI-Modellen führen und die Genauigkeit ihrer KI-Lösungen einschränken.

Darüber hinaus stellen begrenzte finanzielle Ressourcen ein Hindernis für die erfolgreiche Initiierung oder den Abschluss von KI-Projekten dar.

Darüber hinaus ist die KI-Implementierung oft ein kontinuierlicher Prozess des Testens und Modifizierens von Lösungen. Daher kann es für KMU und KMU schwierig sein, im Laufe der Zeit einen klaren ROI zu ermitteln.

Da diese Organisationen möglicherweise nicht über genügend Ressourcen verfügen, kann es auch schwierig sein, die Kosten für die Wiederherstellung nach einem gescheiterten KI-Einführungsprojekt zu tragen.

Welchen praktikablen Ansatz können KMU angesichts dieser Einschränkungen nutzen, um erfolgreiche KI-Projekte umzusetzen?

• Anstatt große, komplexe KI-Projekte anzustreben, können KMU/KMU gezieltere und realisierbarere KI-Lösungen anstreben. Dies würde ein kostengünstigeres Unterfangen ermöglichen.
• KMU sollten auch vorab trainierte KI-Modelle, Tools und Dienste in Betracht ziehen, die auf einer Pay-as-you-go-Basis laufen. Dies reduziert die Vorabkosten, da keine umfangreiche Hardware-Infrastruktur erforderlich ist.
• Sie können auch in die Schulung bestehender Mitarbeiter in relevanten KI-Grundlagen investieren. Dies ist eine Möglichkeit, interne Wissenslücken zu schließen und die Einführung von KI zu erleichtern.

Schließlich können KMU und KMUs mit Technologieanbietern zusammenarbeiten, um KI-Lösungen zu entwickeln, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse und Branchenherausforderungen zugeschnitten sind. Dies sollte eine für beide Seiten vorteilhafte Partnerschaft sein, bei der die KI-Expertise des Technologieentwicklers mit dem tiefen Verständnis des KMU für die Geschäftsdomäne oder Zielgruppe kombiniert wird.

Fallstudien von KI-Entwicklungsprojekten

Bevor wir unsere Untersuchung der Kosten für die Entwicklung von KI-Apps abschließen, zeigen wir Ihnen einige erfolgreiche KI-Entwicklungsprojekte, die wir bei Miquido durchgeführt haben:

• Nextbank

Nextbank bietet eine SaaS-Lösung mit einer White-Label-Mobile-Banking-App, die Partnerbanken mit ihrem Branding anpassen können. Der Schwerpunkt des App-Entwicklungsprojekts lag auf dem Aufbau einer kostengünstigen, sicheren und benutzerfreundlichen Plattform.

Eine bemerkenswerte Funktion der Nextbank-App ist die KI-gestützte Kreditbewertung. Diese Funktion verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens, um eine Liste potenzieller Kreditnehmer zu erstellen, die ihre Kredite wahrscheinlich zurückzahlen werden. Zu den weiteren wichtigen Funktionen der Nextbank-App gehören nahtloses Benutzer-Onboarding, biometrische Authentifizierung und QR-Code-Zahlungen.

Zu den wichtigsten Herausforderungen bei der Entwicklung der App gehörten die Gewährleistung nahtloser Interaktionen, die Aufrechterhaltung hoher Sicherheit und die Gestaltung zur Anpassung. Durch die Partnerschaft mit Miquido konnte Nextbank die Kosten auf verschiedenen Ebenen optimieren, einschließlich der Entwicklung und Wartung der Anwendung.

• Soziale Biene

Social Bee ist ein KI-gestütztes Tool, das komplexe Rechtstexte innerhalb von Sekunden übersetzt. Bei diesem Projekt bestand die Herausforderung darin, eine kostengünstige App zu entwickeln, die bei KI-Übersetzungen die kulturelle Relevanz beibehält, der Sprachvielfalt Rechnung trägt und eine optimale Leistung erbringt.

Miquido hat mithilfe der OpenAI-API einen skalierbaren Proof of Concept erstellt und ihn in GPT 3.5 integriert. Wir haben auch einen Proof of Concept entwickelt, der zukünftige Iterationen und Änderungen berücksichtigen soll.

Zu den weiteren großen KI-Projekten, an denen wir beteiligt waren, gehören:

• Nolej – eine KI-gestützte Plattform, die es Lehrern und Lehrplanern ermöglicht, schnell interaktive E-Learning-Materialien zu erstellen.
• Calibre – ein KI-Tool für die Personalabteilung, das dabei hilft, die Kandidatenbewertung zu optimieren.
• Youmap AI – für die KI-gestützte Generierung von Benutzerinhalten.
• Verseo – eine interne Wissensdatenbank, die auf KI basiert.

Wir haben uns darauf konzentriert, Lösungen an individuelle Projektanforderungen anzupassen und den Entwicklungsprozess zu rationalisieren. Dies führte zu kostengünstigen Lösungen, die es unseren Kunden ermöglichten, die verfügbaren Ressourcen zu maximieren.

Navigieren in der KI-Anbieterlandschaft

Die Auswahl der richtigen KI-Partner und -Tools ist entscheidend für den Erfolg Ihres KI-Projekts. Angesichts der Vielzahl an Anbietern auf dem Gen-AI-Markt kann es jedoch schwierig sein, die richtige Wahl für Sie zu treffen.

Im Allgemeinen wird die KI-Anbieterlandschaft in vier Hauptgruppen eingeteilt:

• Grundlegende Anbieter großer Sprachmodelle

Sie bieten Zugriff auf vorab trainierte Basismodelle oder LLMs, die auf riesigen Datensätzen trainiert werden und verschiedene Aufgaben wie Textgenerierung, Übersetzungen und Code-Vervollständigung ausführen können. Beispiele hierfür sind Open AI, Microsoft Azure AI und Google AI.

Die Kosten für den Zugriff auf vorab trainierte LLMs sind in der Regel hoch, da Lizenzgebühren oder Abonnementkosten je nach Nutzung anfallen. Auch die Feinabstimmung dieser Modelle kann zusätzliche Kosten verursachen. Der Einsatz vorgefertigter LLMs trägt jedoch dazu bei, die Entwicklungszeit zu verkürzen und den internen Rekrutierungsbedarf zu minimieren.

• Infrastrukturanbieter

Sie bieten die Hardware- und Software-Infrastruktur, die zum Trainieren und Ausführen generativer KI-Modelle erforderlich ist. Dazu gehören Cloud Computing, spezielle Hardware und Datenspeicherlösungen.

Infrastrukturdienste werden in der Regel nach einem „Pay-as-you-go“-Preismodell angeboten. Dadurch können Sie Vorabinvestitionen einsparen und Ihre Infrastruktur entsprechend den betrieblichen Anforderungen skalieren.

Beispiele hierfür sind Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform.

• Softwareanbieter

Sie bieten benutzerfreundliche Tools und Frameworks, die speziell auf die generative KI-Entwicklung zugeschnitten sind. Dies trägt dazu bei, die Datenvorbereitung, das Modelltraining und die Bereitstellung zu optimieren.

Die Preise basieren auf Abonnements und die Kosten hängen häufig von der gewählten Software oder dem Nutzungsniveau ab. Beispiele sind NVIDIA DGX, Paperspace Gradient und Gradio . Diese Lösungen können den Bedarf an kundenspezifischer Codierung reduzieren und langfristig Entwicklungskosten einsparen.

• IT-Dienstleister

Sie bieten vor allem Beratung, Umsetzung und Support für generative KI-Projekte an. Zu diesen Dienstleistern zählen Unternehmen wie IBM, Deloitte und Accenture . Die Kosten richten sich in der Regel nach dem Umfang der erbrachten Leistungen.

Hier ist eine einfache bildliche Aufschlüsselung der KI-Anbieterlandschaft:

Berücksichtigen Sie bei der Auswahl der Anbieter Faktoren wie Fachwissen, Erfahrung und Flexibilität. Stellen Sie außerdem sicher, dass der Anbieter über ein Portfolio verfügt, das Ihren Projektanforderungen und gewünschten Funktionalitäten entspricht.

Darüber hinaus sollte der Anbieter über solide Datensicherheitspraktiken verfügen, was einer der wichtigsten KI-Trends bei mobilen Apps und Lösungen ist. Wählen Sie einen Anbieter, der die relevanten Datenschutzbestimmungen einhält und auf transparente Kommunikation Wert legt.

Stellen Sie abschließend sicher, dass der Kundensupport während des gesamten Projektlebenszyklus verfügbar ist.

Zukünftige Kostentrends in der KI-Entwicklung

Die KI-Entwicklung hat einen langen Weg zurückgelegt. Frühe KI-Entwicklungen konzentrierten sich auf die Lösung von Problemen mithilfe von Logik und regelbasierten Systemen. Dann kamen Lösungen für maschinelles Lernen ins Spiel, die Algorithmen verwenden, die aus Daten lernen. Es folgten Deep-Learning-Techniken, die komplexe künstliche neuronale Netze nutzten, um die Verarbeitung natürlicher Sprache zu verbessern.

Derzeit unterstützt KI reale Anwendungen für eine Vielzahl von Zwecken, und weitere Fortschritte sind im Gange. Wir verfügen beispielsweise über hochmoderne Modelle wie GPT-4, die bequem Texte, Bilder und Videos verarbeiten können.

Wie sieht also die Zukunft der KI-Entwicklung aus?

• Übergang zu kleineren Sprachmodellen

Laut MIT Technology Review zielen die jüngsten Bemühungen von KI-Anbietern wie Google und Open AI darauf ab, einfachere Plattformen zu entwickeln, die die Anpassung leistungsstarker Sprachmodelle ermöglichen. Diese Änderungen können Menschen dabei helfen, ihre Chatbots zu erstellen, die auf bestimmte Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Das ist nur ein Szenario beim Übergang von LLMs zu kleineren Sprachmodellen, die weniger ressourcenintensiv sind und bessere Ergebnisse liefern.

• Erschwingliche und zugängliche KI-Frameworks

Open-Source-Bibliotheken werden beim Training und Betrieb von KI-Modellen wahrscheinlich effizienter werden. Dies wird zur Entwicklung von KI-Frameworks führen, die erschwinglicher und für ein breiteres Spektrum von Benutzern, einschließlich KMU und KMUs, zugänglich sind.

• Spezialisierte KI-Entwicklungsplattformen

Spezialisierte KI-Entwicklungsplattformen dürften ins Spiel kommen. Diese Plattformen bieten maßgeschneiderte Lösungen für ausgewählte Branchen oder Anwendungsfälle und können so möglicherweise die Betriebskosten für Unternehmen in diesen Nischen minimieren.

Insgesamt deuten die zukünftigen Trends in der KI-Entwicklung auf kostengünstigere Lösungen für Unternehmen hin.

Abschließend: Wie viel kostet die Entwicklung einer KI-App?

KI-Lösungen sind in einer Vielzahl von Geschäftsfunktionen anwendbar. Beispiele hierfür sind grundlegende Lösungen wie die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, personalisierte Produktempfehlungen, Bestandsverwaltung und genaue Finanzprognosen.

Sie müssen jedoch Kosten und Nutzen abwägen, bevor Sie große KI-App-Entwicklungsprojekte in Angriff nehmen.

Zu den spezifischen Kosten, die Sie im Auge behalten sollten, gehören Datenerfassung und -aufbereitung, Arbeitskräfte, Fachwissen und Infrastruktur. Diese Kosten variieren je nach Komplexität Ihres spezifischen KI-Projekts.

Neben den Kosten ist es auch wichtig, die verschiedenen Anbieter auf dem KI-Markt zu verstehen und zu verstehen, welche Dienste für Ihre direkten Projektanforderungen relevant sind. Qualitative und quantitative ROIs sind ebenfalls wichtige Punkte, die es zu bewerten gilt.

Vor diesem Hintergrund sollten Sie in der Lage sein, ein budgetfreundlicheres KI-Projekt zu planen, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen.