Guía de costos de desarrollo de aplicaciones de IA en 2024

Las aplicaciones de IA son herramientas esenciales para mejorar las operaciones comerciales. Sin embargo, el proceso de desarrollo de aplicaciones puede resultar costoso. Dependiendo de las necesidades, el alcance y la escala del proyecto, el costo total de ejecutar un proyecto de desarrollo de aplicaciones de IA puede ser muy elevado.

En este artículo, proporcionaremos un desglose completo de los costos involucrados en los proyectos de IA , desde el concepto inicial hasta la implementación y más allá. También aprenderá la importancia estratégica de invertir en IA.

Entonces, primero examinemos el valor de la IA en los negocios para ver cómo los diferentes tipos de aplicaciones de IA cumplen diversas funciones comerciales.

Adaptación de las soluciones de IA a las necesidades empresariales

A partir de 2023, EY (Ernst and Young) reveló que el 90% de los encuestados estaban abiertos a explorar plataformas de inteligencia artificial como ChatGPT, Bing Chat y OpenAI. La encuesta también descubrió que el 80% de los ejecutivos de tecnología tienen la intención de aumentar su inversión en IA.

Estas estadísticas revelan que las empresas están empezando a reconocer la IA como una herramienta esencial para maximizar las operaciones comerciales.

Sin duda, las aplicaciones de IA se han convertido en herramientas vitales para mejorar el flujo de trabajo, los procesos comerciales e incluso las colaboraciones. A continuación se detallan funciones comerciales que la IA puede mejorar.

• Marketing y ventas : las empresas pueden utilizar aplicaciones que brindan personalización basada en inteligencia artificial para que los compradores recomienden productos únicos según el comportamiento del usuario. Es probable que esto genere más ingresos y mejore la experiencia del cliente.
• Calificación de clientes potenciales : la calificación de clientes potenciales con IA basada en criterios predefinidos puede ayudar a las empresas a dirigirse a clientes que tienen más probabilidades de realizar una conversión. Esto mejora la eficiencia de sus procesos de marketing y ventas.
• Análisis de mercado : la IA puede ayudar a las empresas a analizar las tendencias del mercado y predecir las demandas futuras, ayudándolas a maximizar las oportunidades de crecimiento de manera más eficiente.

• Recursos humanos : plataformas como Zoho y Bamboo HR están comenzando a utilizar la inteligencia artificial para automatizar ciertas actividades de reclutamiento y adquisición de talento, como la selección de currículums para identificar candidatos calificados, la programación de entrevistas y la incorporación de nuevos empleados.
• Contabilidad y finanzas : las aplicaciones de inteligencia artificial como Freshbooks o SAP Finance AI pueden ayudar a mantener registros contables financieros adecuados. También pueden analizar datos financieros con fines de detección de fraude o identificación de riesgos.

Hay muchos más casos de uso de IA e IA generativa de los que hemos destacado anteriormente. Por ejemplo, tenemos aplicaciones de IA de ciberseguridad, gestión de inventario, conceptualización de productos y asistentes virtuales basados ​​en IA.

Las empresas pueden optar por productos disponibles en el mercado o elegir soluciones de inteligencia artificial personalizadas, según sus necesidades organizativas específicas. Si no está seguro de cuál elegir, evaluar las implicaciones de costos para ambos puede ayudarlo a decidir. Así que hagamos eso.

Soluciones de IA personalizadas frente a soluciones listas para usar

Las soluciones de IA personalizadas se adaptan a necesidades y procesos comerciales específicos, por lo que es probable que ofrezcan mayor control y flexibilidad. Sin embargo, las aplicaciones personalizadas pueden tener costos iniciales significativamente más altos debido a las necesidades de desarrollo, los datos y la infraestructura necesarios para mantener la aplicación en funcionamiento.

Las aplicaciones personalizadas también tienden a tardar más en crearse. Se necesitarán iteraciones y pruebas más intensivas para garantizar que la aplicación sea funcional y que sus características satisfagan eficazmente sus necesidades comerciales.

Las aplicaciones personalizadas también pueden requerir un equipo interno de desarrollo de aplicaciones con experiencia en IA. Esto puede resultar más caro de mantener durante un período prolongado. Es por eso que la mayoría de las empresas prefieren asociarse con una empresa de desarrollo de IA generativa como Miquido. Esto le permitiría crear una aplicación de IA personalizada que satisfaga sus necesidades con un presupuesto más razonable.

Las soluciones de IA listas para usar están disponibles y son útiles para necesidades comerciales más amplias. Esto significa que normalmente tienen costos iniciales más bajos, ya que no se crea la aplicación desde cero. Eso también implica que el despliegue sería más rápido.

Además, las aplicaciones de IA disponibles en el mercado exigen menos experiencia técnica, ya que normalmente cuentan con el soporte del proveedor. Esto elimina la necesidad de un equipo interno para el desarrollo de aplicaciones de IA.

Desafortunadamente, es posible que las soluciones disponibles en el mercado no satisfagan perfectamente sus necesidades comerciales específicas y tengan capacidades de personalización limitadas.

La elección entre soluciones listas para usar y soluciones personalizadas dependería principalmente de dos cosas: presupuesto y escalabilidad.

Si tiene suficiente financiación y desea una solución flexible que pueda adaptarse a su negocio a medida que crecen sus operaciones, una solución personalizada es la mejor opción. Sin embargo, si necesita una solución económica que no requiera funciones demasiado especializadas, opte por una aplicación de IA disponible en el mercado.

Costo de desarrollo de aplicaciones de IA: el desglose

El desarrollo de una aplicación de IA implica varias fases, desde la investigación y el desarrollo iniciales hasta la integración con los sistemas existentes y el mantenimiento continuo. Cada etapa tiene costos asociados.

A continuación se ofrece una descripción general típica de lo que gastan más de 100 empresas de desarrollo de aplicaciones en cada fase, según una encuesta realizada por Clutch:

• Investigación inicial y planificación

La fase inicial de investigación y planificación incluye investigación de mercado, planificación de funciones, estructuración de cables y creación de prototipos básicos.

Esta fase también implica una importante adquisición de datos para entrenar su modelo de IA. La adquisición de datos puede resultar bastante costosa cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos. Los costos específicos variarán según las fuentes de datos, las tarifas de licencia y otros requisitos.

Dependiendo del alcance de su investigación inicial o del diseño de su aplicación, puede gastar entre $5,000 y $50,000.

• Desarrollo e integración con sistemas existentes

Los costos incurridos durante la fase de desarrollo dependerán de qué tan complejo sea el modelo de su aplicación, la potencia informática y el nivel de experiencia que necesite. La etapa de desarrollo costaría aproximadamente entre 5.000 y 10.000 dólares .

En la fase de integración, integrará la aplicación con su infraestructura de TI existente , lo que puede generar costos adicionales de desarrollo de aplicaciones de IA, especialmente cuando se necesitan modificaciones.

Además, si su aplicación interactúa con datos de dispositivos o sensores externos, es posible que requiera integración con un protocolo Bluetooth de baja energía (BLE). Este proceso de integración generalmente agrega un costo estimado de $8,000 a $10,000 o más al presupuesto general de desarrollo.

A continuación, implementará su aplicación. Dependiendo del proceso de la aplicación y de las necesidades de almacenamiento, es posible que deba utilizar la infraestructura de la nube aquí. Los costos pueden variar según el uso y el proveedor elegido, pero un presupuesto de $500 a $700 mensuales debería ser suficiente si trabaja con los principales proveedores como Google, AWS o Azure.

• Mantenimiento en proceso

Los costos de mantenimiento continuo incluyen corrección de errores, mejora de funcionalidades e implementación de actualizaciones necesarias.

Su aplicación también necesita monitoreo y reentrenamiento de datos a medida que interactúa con los usuarios y genera datos. Los costos de estos dependen de la frecuencia y complejidad de sus actualizaciones.

Sin embargo, el promedio aceptado en la industria para el mantenimiento de software es aproximadamente del 15 al 20 % de su costo de desarrollo real.

¿Cuánto cuesta desarrollar una IA?

El costo total de desarrollar aplicaciones simples varía de lo que gastaría en aplicaciones complejas basadas en IA. A menudo, esto se debe a factores como los tipos de datos utilizados y la complejidad de las características o funcionalidades.

1. Bases de conocimiento internas.

Las bases de conocimiento internas simples suelen ser bibliotecas centralizadas con información para sus empleados. Algunas de estas soluciones incluyen robots de conocimiento, soporte de TI automatizado, servicio al cliente y mesas de ayuda de recursos humanos basadas en GenAI. Este tipo de solicitudes suelen costar entre 5.000 y 8.000 dólares.

2. Aplicaciones complejas basadas en Gen-AI.

Las aplicaciones complejas de Gen-AI a menudo implican algoritmos complejos, funciones especializadas y un procesamiento extenso de datos. Como resultado, el costo sería aproximadamente el doble que el de las plataformas de aplicaciones de IA simples.

Cómo presupuestar proyectos de IA

Presupuestar con precisión los proyectos de IA es fundamental para evitar sobrecostos. A continuación le mostramos cómo puede presupuestar eficazmente su proyecto de aplicación de IA:

1. Definir el alcance y los objetivos del proyecto .

Defina claramente los problemas que resolverá su aplicación de IA. Resalte la funcionalidad deseada y los resultados esperados.

Luego, divida el proyecto en fases más pequeñas, indicando entregables e hitos claros para que pueda tener una estimación de costos más precisa.

Un alcance del proyecto bien definido evita cambios de alcance y gastos inesperados.

2. Previsión de costes .

A continuación, desarrolle una estructura de desglose de costos (CBS) integral que identifique todos los costos potenciales asociados con su proyecto.

Incluya costos directos como salarios, hardware, adquisición de datos, tarifas de proveedores y costos indirectos como costos de planificación, capacitación y documentación, mantenimiento, etc.

También se deben considerar los riesgos o desafíos potenciales, así como las estrategias de prevención.

Aquí es donde resulta útil trabajar con una empresa con experiencia en el desarrollo de aplicaciones de IA. Estas empresas tienen datos históricos que pueden ayudar a pronosticar los costos de desarrollo con mayor precisión.

3. Elija una técnica de estimación de costos .

Adopte técnicas de estimación de costos como puntos de referencia de la industria, estimaciones ascendentes o estimaciones paramétricas para determinar una estimación de costos realista para los distintos elementos de su CBS.

Los puntos de referencia de la industria normalmente se basarían en la investigación de proyectos de IA similares para determinar el costo promedio de desarrollo. Otras técnicas incluyen:

• Estimación paramétrica : utiliza datos históricos de proyectos anteriores para estimar costos de tareas similares en su proyecto actual.
• Estimación ascendente : suma el costo aproximado de tareas individuales para determinar el costo de todo el proyecto.

Recomendamos crear un presupuesto flexible con un margen de contingencia (digamos, 10 – 20% ) para desafíos, retrasos o cambios inesperados en el alcance del proyecto.

Importancia de los datos en el desarrollo de la IA

Los datos impulsan el proceso de aprendizaje de los modelos de IA. Es a través de datos que estos modelos pueden identificar patrones, hacer predicciones y realizar otras tareas. Por ejemplo, las soluciones de inteligencia artificial como el motor de recomendaciones de Netflix y Gemini AI de Google prosperan con datos de alta calidad.

Los datos también se utilizan para evaluar el rendimiento de los modelos de IA una vez entrenados. Esto ayuda principalmente a identificar y resolver problemas con el proceso de aprendizaje automático o los algoritmos relevantes.

En el uso de datos para IA intervienen tres procesos principales : adquisición, análisis y preparación. Explorémoslos y veamos los costos asociados con cada uno:

• Adquisición de datos

Esto implica obtener los datos utilizados para entrenar su modelo de IA. Para adquirir datos para entrenar sus modelos de IA, puede utilizar proveedores que vendan conjuntos de datos preexistentes. También puede recopilar sus propios datos utilizando sistemas de adquisición de datos especializados.

El uso de conjuntos de datos preexistentes requeriría pagar a los proveedores por la licencia o el uso. Esto puede resultar bastante costoso y variará según el tamaño, la calidad o la exclusividad de los datos.

Si desea recopilar sus propios datos, también deberá tener en cuenta los costos de los sistemas de adquisición de datos (DAQ). Los sistemas DAQ de gama baja cuestan entre 200 y 500 dólares por canal, los sistemas de gama media cuestan aproximadamente entre 500 y 100 dólares por canal y los sistemas DAQ de gama alta oscilan entre 1000 y 2000 dólares por canal.

Finalmente, algunos tipos de datos pueden requerir etiquetado/anotación humana (por ejemplo, imágenes utilizadas para el reconocimiento de objetos). Los costos de anotación varían según el tamaño y la complejidad de los datos.

• Análisis de los datos

Implica evaluar la estructura y el contenido de sus datos para comprender sus propiedades básicas.

Aquí calculará estadísticas resumidas, visualizará distribuciones de datos e identificará posibles valores atípicos o valores faltantes. El objetivo es informar los pasos de preparación de datos destacando las áreas que necesitan limpieza o transformación.

Los servicios de análisis de datos de subcontratación pueden costar más de $2500 mensuales . Los proveedores de servicios suelen cobrar por las licencias y la cantidad de horas que dedican al trabajo.

• Preparación de datos

Esto implica limpiar y organizar los datos que recopila para que sean más fáciles de usar en el entrenamiento de su modelo de IA. Por lo general, incluye tareas como eliminar errores o resolver inconsistencias en su conjunto de datos.

Naturalmente, los conjuntos de datos más grandes tardan más en limpiarse y prepararse, por lo que el costo probablemente será mayor. Además, los datos propensos a errores requerirían más esfuerzos de limpieza, lo que aumentaría los costos potenciales.

La preparación de datos también implica transformarlos a un formato más adecuado para su modelo de IA. Por ejemplo, convertir texto en datos numéricos. Además, si su proyecto requiere datos de múltiples fuentes, debe integrar datos de varias fuentes en un conjunto de datos unificado.

Puede elegir entre varias herramientas de preparación de datos. Cada herramienta viene con diferentes modelos de precios:

• Microsoft Power BI, por ejemplo, tiene un precio inicial de 20 dólares mensuales por usuario.
• La preparación de Tableau está disponible por $15 mensuales por usuario.
• Análisis de IBM Cognos a 10 dólares mensuales por usuario.

Por supuesto, estas herramientas tienen planes de precios más altos, según las necesidades de su proyecto.

El costo de adquirir, analizar y preparar datos puede ascender a millones de dólares para las organizaciones. Según McKinsey, una empresa mediana puede gastar más de 250 millones de dólares en datos (esto incluye el costo de abastecimiento, preparación, arquitectura y gobernanza). Vea los datos a continuación:

El uso de conjuntos de datos disponibles públicamente puede ayudar a reducir las tarifas de licencia. Estos conjuntos de datos están disponibles para analizar de forma gratuita, aunque pueden aplicarse ciertas condiciones.

Además, ser más específico sobre el tipo de datos útiles para su proyecto puede ayudarle a reducir los costos derivados de la adquisición de datos irrelevantes. Además, adquiera datos de alta calidad que requieran menos limpieza para producir mejores resultados.

Costos de mano de obra y experiencia

Las empresas necesitan servicios capacitados en ciencia de datos, desarrolladores de software e ingenieros de aprendizaje automático para crear e implementar IA con éxito.

Según Indeed, el salario medio de un científico de datos es de 124.109 dólares al año. Para un desarrollador de software, son 120.068 dólares.

En promedio, un ingeniero de aprendizaje automático esperaría 162.699 dólares al año. Por lo tanto, formar un pequeño equipo de desarrollo puede costar más de 406.876 dólares al año.

La contratación de profesionales cualificados puede convertirse en un gasto importante en un proyecto de IA.

Sin embargo, las empresas pueden considerar contratar talentos en ubicaciones de menor costo para gestionar los costos laborales de manera efectiva. También pueden aprovechar herramientas de código abierto o modelos previamente entrenados (aunque estas soluciones pueden tener limitaciones).

Otra opción increíble es la subcontratación a una empresa de desarrollo de aplicaciones de IA con el talento, las herramientas y la infraestructura necesarios.

Cómo evaluar el ROI de los proyectos de IA

Antes de invertir en un proyecto de IA, es imperativo evaluar el valor inmediato y a largo plazo que obtendrá su empresa.

Según PWC, el ROI duro y blando son dos beneficios que se pueden esperar de su inversión en IA.

Los ROI duros son beneficios cuantitativos como ahorro de tiempo, aumento de productividad, ahorro de costos y aumento de ingresos. Los ROI blandos comprenden beneficios cualitativos como mejores experiencias de usuario, retención de habilidades y agilidad. Tenga esto en cuenta al revisar sus ROI.

Luego es necesario considerar inversiones duras y blandas. Las inversiones duras incluyen el valor en efectivo de los recursos utilizados en la construcción del proyecto de IA. Las inversiones blandas incluyen datos, informática, almacenamiento, capacitación en datos y expertos en la materia.

Vea la siguiente ilustración:

Para evaluar el ROI de su IA, defina métricas de éxito que se alineen con sus objetivos comerciales generales, prestando atención a las métricas cualitativas resaltadas anteriormente. Por ejemplo, sus métricas de éxito pueden incluir:

• Mejorar el índice de satisfacción del cliente después de implementar su software de IA
• Mayor satisfacción de los empleados
• Reducción de la rotación de empleados
• Toma de decisiones más rápida

Idealmente, tus métricas dependerán del objetivo para iniciar el proyecto de IA. Si quisiera mejorar el compromiso de los empleados, por ejemplo, la reducción de la rotación de empleados sería una gran métrica de éxito a monitorear.

Evalúe el costo total de propiedad (TCO) de su proyecto de IA. Esto incluye costos de desarrollo, mantenimiento, infraestructura y adquisición de talento. Compare estos costos con los beneficios proyectados de la aplicación de IA.

Asegúrese de considerar la incertidumbre o los obstáculos que pueden surgir al obtener algunos beneficios cualitativos. Por ejemplo, la herramienta de IA podría encontrar algunos errores o fallas que afecten su capacidad para realizar tareas específicas.

Monitor tus métricas de éxito durante todo el ciclo de vida del proyecto para identificar áreas de mejora y realizar los ajustes necesarios. Esto también es aconsejable porque es probable que el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático disminuya con el tiempo. Es posible que también necesite introducir datos más recientes en el sistema con el tiempo.

Desafíos del desarrollo de aplicaciones de IA para pymes y pymes

Los estudios revelan que las PYMES pueden experimentar desafíos como falta de experiencia o disponibilidad de datos cuando inician un proyecto de IA. Esto puede generar dificultades para entrenar modelos de IA y limitar la precisión de sus soluciones de IA.

Además, los recursos financieros limitados representan una barrera para iniciar o completar con éxito proyectos de IA.

Además, la implementación de la IA suele ser un proceso continuo de prueba y modificación de soluciones. Como resultado, puede resultar difícil para las pymes y las pymes determinar un retorno de la inversión claro a lo largo del tiempo.

Dado que estas organizaciones pueden tener pocos recursos, también puede resultar difícil soportar el costo de recuperarse de un proyecto fallido de adopción de IA.

Dadas estas limitaciones, ¿qué enfoque viable pueden utilizar las PYMES para implementar proyectos exitosos de IA?

• En lugar de apuntar a proyectos de IA grandes y complejos, las PYMES pueden apuntar a soluciones de IA más específicas y alcanzables. Esto permitiría una empresa más rentable.
• Las pymes también deberían considerar modelos, herramientas y servicios de IA previamente capacitados que se ejecuten en régimen de pago por uso. Esto reduce los costos iniciales ya que no hay necesidad de una infraestructura de hardware extensa.
• También pueden invertir en capacitar a los empleados existentes sobre los fundamentos relevantes de la IA. Esa es una forma de abordar las lagunas de conocimiento interno y facilitar la adopción de la IA.

Finalmente, las PYMES y las PYMES pueden colaborar con proveedores de tecnología para crear soluciones de IA adaptadas a sus necesidades específicas y desafíos de la industria. Esta debería ser una asociación mutuamente beneficiosa en la que la experiencia en IA del desarrollador de tecnología se combine con el profundo conocimiento de la PYME del ámbito empresarial o del público objetivo.

Estudios de caso de proyectos de desarrollo de IA

Antes de concluir nuestra exploración de los costos de desarrollo de aplicaciones de IA, le mostraremos algunos proyectos exitosos de desarrollo de IA que hemos llevado a cabo en Miquido:

• Banco siguiente

Nextbank ofrece una solución SaaS que ofrece una aplicación de banca móvil de marca blanca que los bancos asociados pueden personalizar con su marca. El objetivo del proyecto de desarrollo de la aplicación era crear una plataforma rentable, segura y fácil de usar.

Una característica notable de la aplicación Nextbank es la calificación crediticia basada en inteligencia artificial. Esta función utiliza algoritmos de aprendizaje automático para preparar una lista de prestatarios potenciales que probablemente pagarán los préstamos. Otras funcionalidades clave de la aplicación Nextbank incluyen la incorporación fluida de usuarios, la autenticación biométrica y los pagos con códigos QR.

Algunos de los desafíos clave involucrados en la creación de la aplicación incluyeron garantizar interacciones fluidas, mantener una seguridad sólida y diseñar para la personalización. La asociación con Miquido ayudó a Nextbank a optimizar los costos en varios niveles, incluido el desarrollo y el mantenimiento de la aplicación.

• abeja social

Social Bee es una herramienta impulsada por inteligencia artificial que traduce textos legales complejos en segundos. Para este proyecto, el desafío implicó crear una aplicación rentable que mantenga la relevancia cultural en las traducciones de IA, se adapte a la diversidad lingüística y funcione de manera óptima.

Miquido creó una prueba de concepto escalable utilizando la API OpenAI, integrándola con GPT 3.5. También desarrollamos una prueba de concepto diseñada para dar cabida a futuras iteraciones y modificaciones.

Otros proyectos importantes de IA en los que hemos participado incluyen:

• Nolej : una plataforma impulsada por inteligencia artificial que permite a los profesores y diseñadores instruccionales generar rápidamente materiales interactivos de aprendizaje electrónico.
• Calibre : una herramienta de inteligencia artificial de recursos humanos que ayuda a optimizar la puntuación de los candidatos.
• Youmap AI : para la generación de contenido de usuario mejorada con IA.
• Verseo : una base de conocimientos interna impulsada por IA.

Nos centramos en adaptar soluciones a los requisitos únicos del proyecto y optimizar el proceso de desarrollo. Esto resultó en soluciones rentables que permitieron a nuestros clientes maximizar los recursos disponibles.

Navegando por el panorama de proveedores de IA

Seleccionar las herramientas y los socios de IA adecuados es crucial para el éxito de su proyecto de IA. Sin embargo, con la gran cantidad de proveedores repartidos por el mercado de Gen AI, puede resultar difícil decidir cuál es la opción adecuada para usted.

Generalmente, el panorama de proveedores de IA se clasifica en cuatro grupos principales:

• Proveedores fundamentales de modelos de lenguaje grande

Ofrecen acceso a modelos básicos previamente entrenados o LLM, que están capacitados en conjuntos de datos masivos y pueden realizar diversas tareas, como generación de texto, traducciones y finalización de código. Los ejemplos incluyen Open AI, Microsoft Azure AI y Google AI.

El costo de acceder a LLM previamente capacitados suele ser alto, ya que implican tarifas de licencia o costos de suscripción según el uso. El ajuste de estos modelos también puede generar costos adicionales. Sin embargo, el uso de LLM previamente capacitados ayuda a reducir el tiempo de desarrollo y minimizar las necesidades de contratación interna.

• Proveedores de infraestructura

Ofrecen la infraestructura de hardware y software necesaria para entrenar y ejecutar modelos de IA generativa. Eso incluye computación en la nube, hardware especializado y soluciones de almacenamiento de datos.

Los servicios de infraestructura suelen funcionar con un modelo de precios de pago por uso. Eso le permite ahorrar en inversiones iniciales y escalar su infraestructura según las necesidades operativas.

Los ejemplos incluyen Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform.

• Proveedores de software

Ofrecen herramientas y marcos fáciles de usar especialmente diseñados para el desarrollo de IA generativa. Esto ayuda a optimizar la preparación de datos, el entrenamiento de modelos y la implementación.

El precio se basa en la suscripción y los costos a menudo dependen del software elegido o del nivel de uso. Algunos ejemplos son NVIDIA DGX, Paperspace Gradient y Gradio . Estas soluciones pueden reducir la necesidad de codificación personalizada y ahorrar costos de desarrollo a largo plazo.

• proveedores de servicios de TI

Ofrecen principalmente consultoría, implementación y soporte para proyectos de IA generativa. Estos proveedores de servicios incluyen empresas como IBM, Deloitte y Accenture . Los costos generalmente se basan en el alcance de los servicios prestados.

Aquí hay un desglose gráfico simple del panorama de proveedores de IA:

Al elegir proveedores, considere factores como conocimientos, experiencia y flexibilidad. Además, asegúrese de que el proveedor tenga una cartera que coincida con los requisitos de su proyecto y las funcionalidades deseadas.

Además, el proveedor debe tener prácticas sólidas de seguridad de datos, que es una de las tendencias importantes de IA en aplicaciones y soluciones móviles. Elija un proveedor que cumpla con las regulaciones de privacidad relevantes y priorice la comunicación transparente.

Finalmente, asegúrese de que la atención al cliente esté disponible durante todo el ciclo de vida del proyecto.

Tendencias futuras de costos en el desarrollo de la IA

El desarrollo de la IA ha recorrido un largo camino. Los primeros desarrollos de la IA se centraron en la resolución de problemas utilizando sistemas lógicos y basados ​​en reglas. Luego, entraron en escena las soluciones de aprendizaje automático, que utilizan algoritmos que aprenden de los datos. A esto le siguieron técnicas de aprendizaje profundo que utilizaban complejas redes neuronales artificiales para mejorar el procesamiento del lenguaje natural.

Actualmente, la IA impulsa aplicaciones del mundo real para una amplia gama de propósitos y se están realizando más avances. Por ejemplo, contamos con modelos de última generación como GPT-4, que pueden procesar cómodamente textos, imágenes y vídeos.

Entonces, ¿cómo será el futuro para el desarrollo de la IA?

• Transición a modelos de lenguaje más pequeños

Según MIT Technology Review, los esfuerzos recientes de proveedores de inteligencia artificial como Google y Open AI tienen como objetivo desarrollar plataformas más simples que permitan la personalización de potentes modelos de lenguaje. Estas modificaciones pueden ayudar a las personas a crear chatbots que satisfagan necesidades específicas.

Ese es sólo un escenario en la transición de los LLM a modelos de lenguaje más pequeños que requieren menos recursos y producen mejores resultados.

• Marcos de IA asequibles y accesibles

Es probable que las bibliotecas de código abierto se vuelvan más eficientes a la hora de entrenar y ejecutar modelos de IA. Esto conducirá al desarrollo de marcos de IA que sean más asequibles y accesibles para una gama más amplia de usuarios, incluidas las PYMES y las PYMES.

• Plataformas especializadas de desarrollo de IA

Es probable que entren en escena plataformas especializadas de desarrollo de IA. Estas plataformas ofrecen soluciones personalizadas para industrias o casos de uso seleccionados, lo que potencialmente minimiza los costos operativos para las empresas en esos nichos.

En general, las tendencias futuras en el desarrollo de la IA apuntan a soluciones más rentables para las empresas.

Para terminar: ¿Cuánto cuesta desarrollar una aplicación de IA?

Las soluciones de IA son aplicables en una amplia gama de funciones comerciales. Los ejemplos incluyen soluciones básicas como la automatización de tareas repetitivas, recomendaciones de productos personalizadas, gestión de inventario y predicciones financieras precisas.

Sin embargo, debe considerar los costos y beneficios antes de emprender importantes proyectos de desarrollo de aplicaciones de IA.

Algunos costos específicos a tener en cuenta incluyen la adquisición y preparación de datos, mano de obra, experiencia e infraestructura. Estos costos variarán según la complejidad de su proyecto de IA específico.

Además de los costos, también es importante comprender los distintos proveedores en el mercado de la IA y qué servicios son relevantes para las necesidades directas de su proyecto. Los retornos de la inversión cualitativos y cuantitativos también son elementos vitales a evaluar.

Teniendo esto en cuenta, debería poder planificar un proyecto de IA más económico sin comprometer la calidad.