Panduan Biaya Pengembangan Aplikasi AI pada tahun 2024

Aplikasi AI adalah alat penting untuk meningkatkan operasi bisnis. Namun, proses pengembangan aplikasi bisa menjadi usaha yang memakan banyak biaya. Bergantung pada kebutuhan, cakupan, dan skala proyek, keseluruhan biaya menjalankan proyek pengembangan aplikasi AI bisa sangat mahal.

Dalam artikel ini, kami akan memberikan perincian komprehensif tentang biaya yang terlibat dalam proyek AI , mulai dari konsep awal hingga penerapan dan seterusnya. Anda juga akan mempelajari pentingnya investasi strategis dalam AI.

Jadi, pertama-tama mari kita periksa manfaat AI dalam bisnis untuk melihat bagaimana berbagai jenis aplikasi AI melayani berbagai fungsi bisnis.

Menyesuaikan Solusi AI dengan Kebutuhan Bisnis

Pada tahun 2023, EY (Ernst dan Young) mengungkapkan bahwa 90% responden terbuka untuk menjelajahi platform AI seperti ChatGPT, Bing Chat, dan OpenAI. Survei tersebut juga menemukan bahwa 80% eksekutif teknologi berniat meningkatkan investasi mereka pada AI.

Statistik ini menunjukkan bahwa perusahaan mulai menyadari AI sebagai alat penting untuk memaksimalkan operasi bisnis.

Tidak diragukan lagi, aplikasi AI telah menjadi alat penting untuk meningkatkan alur kerja, proses bisnis, dan bahkan kolaborasi. Di bawah ini adalah fungsi bisnis yang dapat ditingkatkan oleh AI.

• Pemasaran dan penjualan – Bisnis dapat menggunakan aplikasi yang menyediakan personalisasi berbasis AI bagi pembeli untuk merekomendasikan produk unik berdasarkan perilaku pengguna. Hal ini kemungkinan akan menghasilkan lebih banyak pendapatan dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
• Kualifikasi prospek – Kualifikasi prospek AI berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya dapat membantu bisnis menargetkan pelanggan yang lebih mungkin melakukan konversi. Ini meningkatkan efisiensi proses pemasaran dan penjualan Anda.
• Analisis pasar – AI dapat membantu bisnis menganalisis tren pasar dan memprediksi permintaan di masa depan, membantu mereka memaksimalkan peluang pertumbuhan dengan lebih efisien.

• Sumber daya manusia – Platform seperti Zoho dan Bamboo HR mulai menggunakan AI untuk mengotomatiskan aktivitas rekrutmen dan akuisisi bakat tertentu, seperti menyaring resume untuk mengidentifikasi kandidat yang memenuhi syarat, menjadwalkan wawancara, dan melakukan orientasi karyawan baru.
• Akuntansi dan keuangan – Aplikasi AI seperti Freshbooks atau SAP Finance AI dapat membantu memelihara catatan akuntansi keuangan yang tepat. Mereka juga dapat menganalisis data keuangan untuk tujuan deteksi penipuan atau identifikasi risiko.

Ada lebih banyak kasus penggunaan AI dan AI generatif daripada yang kami soroti di atas. Misalnya, kami memiliki aplikasi AI keamanan siber, manajemen inventaris, konseptualisasi produk, dan asisten virtual berbasis AI.

Perusahaan dapat memilih produk siap pakai atau memilih solusi kecerdasan buatan khusus, bergantung pada kebutuhan spesifik organisasi mereka. Jika Anda bingung memilih yang mana, menilai implikasi biaya untuk keduanya dapat membantu Anda mengambil keputusan. Jadi mari kita lakukan itu.

Solusi AI Khusus vs Solusi Siap Pakai

Solusi AI khusus disesuaikan dengan kebutuhan dan proses bisnis tertentu, sehingga cenderung menawarkan kontrol dan fleksibilitas yang lebih besar. Namun, aplikasi khusus mungkin memiliki biaya awal yang jauh lebih tinggi karena kebutuhan pengembangan, data, dan infrastruktur yang dibutuhkan agar aplikasi tetap berjalan.

Pembuatan aplikasi khusus juga cenderung membutuhkan waktu lebih lama. Iterasi dan pengujian yang lebih intensif akan diperlukan untuk memastikan aplikasi berfungsi dan fitur-fiturnya melayani kebutuhan bisnis Anda secara efektif.

Aplikasi khusus mungkin juga memerlukan tim pengembangan aplikasi internal yang memiliki keahlian AI. Perawatan ini mungkin lebih mahal untuk jangka waktu lama. Itu sebabnya sebagian besar bisnis lebih memilih bermitra dengan perusahaan pengembang AI Generatif seperti Miquido. Hal ini memungkinkan Anda membuat aplikasi AI khusus yang memenuhi kebutuhan Anda dengan anggaran yang lebih masuk akal.

Solusi AI siap pakai sudah tersedia dan berguna untuk kebutuhan bisnis yang lebih luas. Artinya, biaya awal biasanya lebih rendah karena Anda tidak membuat aplikasi dari awal. Hal ini juga berarti bahwa penerapannya akan lebih cepat.

Selain itu, aplikasi AI yang tersedia memerlukan lebih sedikit keahlian teknis karena biasanya dilengkapi dengan dukungan vendor. Hal ini menghilangkan kebutuhan akan tim internal untuk pengembangan aplikasi AI.

Sayangnya, solusi siap pakai mungkin tidak memenuhi kebutuhan spesifik bisnis Anda secara sempurna dan memiliki kemampuan penyesuaian yang terbatas.

Pilihan antara solusi siap pakai dan solusi khusus akan sangat bergantung pada dua hal: anggaran dan skalabilitas.

Jika Anda memiliki dana yang cukup dan menginginkan solusi fleksibel yang dapat beradaptasi dengan bisnis Anda seiring pertumbuhan operasi Anda, solusi khusus adalah pilihan terbaik. Namun, jika Anda memerlukan solusi ramah anggaran yang tidak memerlukan fungsi yang terlalu terspesialisasi, gunakan aplikasi AI yang tersedia.

Biaya Pengembangan Aplikasi AI: Rinciannya

Mengembangkan aplikasi AI melibatkan berbagai fase, mulai dari penelitian dan pengembangan awal hingga integrasi dengan sistem yang ada dan pemeliharaan berkelanjutan. Setiap tahap memiliki biaya yang terkait.

Berikut gambaran umum pengeluaran yang dikeluarkan oleh lebih dari 100 perusahaan pengembang aplikasi di setiap fase, menurut survei yang dilakukan oleh Clutch:

• Penelitian dan Perencanaan Awal

Fase penelitian dan perencanaan awal meliputi riset pasar, perencanaan fitur, wireframing, dan pembuatan prototipe dasar.

Fase ini juga memerlukan akuisisi data yang signifikan untuk melatih model AI Anda. Akuisisi data bisa menjadi sangat mahal ketika bekerja dengan kumpulan data yang besar. Biaya spesifiknya akan bervariasi berdasarkan sumber data, biaya lisensi, dan persyaratan lainnya.

Bergantung pada cakupan riset awal atau desain aplikasi, Anda mungkin menghabiskan antara $5.000 dan $50.000.

• Pengembangan dan Integrasi dengan Sistem yang Ada

Biaya yang dikeluarkan selama fase pengembangan akan bergantung pada seberapa kompleks model aplikasi Anda, kekuatan komputasi, dan tingkat keahlian yang Anda butuhkan. Tahap pengembangan akan memakan biaya sekitar $5.000-$10.000 .

Pada fase integrasi, Anda akan mengintegrasikan aplikasi dengan infrastruktur TI yang ada , yang mungkin memerlukan biaya pengembangan aplikasi AI tambahan—terutama bila diperlukan modifikasi.

Selain itu, jika aplikasi Anda berinteraksi dengan data dari perangkat atau sensor eksternal, aplikasi Anda mungkin memerlukan integrasi dengan protokol Bluetooth Low-Energy (BLE). Proses integrasi ini biasanya menambah perkiraan biaya sebesar $8.000 hingga $10.000 atau lebih ke anggaran pembangunan secara keseluruhan.

Selanjutnya, Anda akan men-deploy aplikasi Anda. Bergantung pada proses aplikasi dan kebutuhan penyimpanan, Anda mungkin perlu menggunakan infrastruktur cloud di sini. Biaya mungkin bervariasi berdasarkan penggunaan dan penyedia yang dipilih, namun anggaran sebesar $500-$700 per bulan sudah cukup jika Anda bekerja dengan penyedia terkemuka seperti Google, AWS, atau Azure.

• Pemeliharaan berkelanjutan

Biaya pemeliharaan berkelanjutan mencakup perbaikan bug, peningkatan fungsionalitas, dan penerapan pembaruan yang diperlukan.

Aplikasi Anda juga memerlukan pemantauan dan pelatihan ulang data saat berinteraksi dengan pengguna dan menghasilkan data. Biaya untuk hal ini bergantung pada frekuensi dan kompleksitas pembaruan Anda.

Namun, rata-rata industri yang diterima untuk pemeliharaan perangkat lunak adalah sekitar 15-20% dari biaya pengembangan sebenarnya.

Berapa Biaya untuk Mengembangkan AI?

Total biaya pengembangan aplikasi sederhana bervariasi dari biaya yang Anda keluarkan untuk aplikasi kompleks berbasis AI. Hal ini sering kali disebabkan oleh faktor-faktor seperti jenis data yang digunakan dan kompleksitas fitur atau fungsi.

1. Basis pengetahuan internal.

Basis pengetahuan internal yang sederhana biasanya berupa perpustakaan terpusat dengan informasi untuk karyawan Anda. Beberapa solusi tersebut mencakup bot pengetahuan, dukungan TI otomatis, layanan pelanggan, dan meja bantuan SDM berdasarkan GenAI. Jenis aplikasi ini biasanya berharga antara $5.000 dan $8.000.

2. Aplikasi berbasis Gen-AI yang kompleks.

Aplikasi Gen-AI yang kompleks sering kali melibatkan algoritme yang rumit, fitur khusus, dan pemrosesan data yang ekstensif. Akibatnya, biayanya kira-kira dua kali lipat dibandingkan biaya platform aplikasi AI sederhana.

Bagaimana Menganggarkan Proyek AI

Penganggaran yang akurat untuk proyek AI sangat penting untuk menghindari pembengkakan biaya. Inilah cara Anda dapat menganggarkan proyek aplikasi AI Anda secara efektif:

1. Tentukan ruang lingkup dan tujuan proyek .

Definisikan dengan jelas masalah yang akan dipecahkan oleh aplikasi AI Anda. Soroti fungsionalitas yang diinginkan dan hasil yang diharapkan.

Kemudian, bagi proyek menjadi beberapa fase yang lebih kecil, yang menunjukkan hasil dan pencapaian yang jelas sehingga Anda dapat memperoleh estimasi biaya yang lebih tepat.

Ruang lingkup proyek yang terdefinisi dengan baik mencegah perluasan ruang lingkup dan biaya tak terduga.

2. Perkiraan biaya .

Selanjutnya, kembangkan struktur rincian biaya (CBS) komprehensif yang mengidentifikasi semua potensi biaya yang terkait dengan proyek Anda.

Sertakan biaya langsung seperti gaji, perangkat keras, akuisisi data, biaya vendor, dan biaya tidak langsung seperti biaya perencanaan, pelatihan dan dokumentasi, pemeliharaan, dll.

Potensi risiko atau tantangan juga harus dipertimbangkan, begitu pula strategi pencegahannya.

Di sinilah bekerja dengan perusahaan pengembang aplikasi AI yang berpengalaman menjadi berguna. Perusahaan-perusahaan ini memiliki data historis yang dapat membantu memperkirakan biaya pengembangan dengan lebih akurat.

3. Pilih teknik estimasi biaya .

Gunakan teknik estimasi biaya seperti tolok ukur industri, estimasi bottom-up, atau estimasi parametrik untuk menentukan estimasi biaya yang realistis untuk berbagai elemen di CBS Anda.

Tolok ukur industri biasanya didasarkan pada penelitian proyek AI serupa untuk memastikan biaya pengembangan rata-rata. Teknik lainnya meliputi:

• Estimasi parametrik – menggunakan data historis dari proyek sebelumnya untuk memperkirakan biaya untuk tugas serupa di proyek Anda saat ini.
• Estimasi bottom-up – menjumlahkan perkiraan biaya untuk masing-masing tugas guna menentukan biaya keseluruhan proyek.

Kami merekomendasikan untuk membuat anggaran fleksibel dengan penyangga kontinjensi (misalnya, 10 – 20% ) untuk tantangan, penundaan, atau perubahan yang tidak terduga dalam lingkup proyek.

Pentingnya Data dalam Pengembangan AI

Data mendorong proses pembelajaran model AI. Melalui data model ini dapat mengidentifikasi pola, membuat prediksi, dan melakukan tugas lainnya. Misalnya, solusi AI seperti mesin rekomendasi Netflix dan AI Gemini Google berkembang pesat dengan data berkualitas tinggi.

Data juga digunakan untuk menilai performa model AI setelah dilatih. Hal ini terutama membantu mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah pada proses pembelajaran mesin atau algoritma yang relevan.

Tiga proses utama yang terlibat dalam penggunaan Data untuk AI —akuisisi, analisis, dan persiapan. Mari kita jelajahi dan lihat biaya yang terkait dengan masing-masingnya:

• Akuisisi data

Ini melibatkan sumber data yang digunakan untuk melatih model AI Anda. Untuk memperoleh data guna melatih model AI, Anda dapat menggunakan vendor yang menjual kumpulan data yang sudah ada. Anda juga dapat mengumpulkan data Anda sendiri menggunakan sistem akuisisi data khusus.

Penggunaan kumpulan data yang sudah ada memerlukan vendor yang membayar untuk perizinan atau penggunaan. Biayanya bisa sangat mahal dan bervariasi berdasarkan ukuran, kualitas, atau eksklusivitas data.

Jika Anda ingin mengumpulkan data Anda sendiri, Anda juga perlu memperhitungkan biaya sistem akuisisi data (DAQ). Sistem DAQ kelas bawah berharga sekitar $200-$500 per saluran, sistem kelas menengah berharga sekitar $500-100 per saluran, dan sistem DAQ kelas atas berkisar antara $1.000-$2.000 per saluran.

Terakhir, beberapa tipe data mungkin memerlukan pelabelan/anotasi manusia (misalnya, gambar yang digunakan untuk pengenalan objek). Biaya anotasi bervariasi berdasarkan ukuran dan kompleksitas data.

• Analisis data

Ini melibatkan penilaian struktur dan konten data Anda untuk memahami properti dasarnya.

Di sini, Anda akan menghitung statistik ringkasan, memvisualisasikan distribusi data, dan mengidentifikasi potensi outlier atau nilai yang hilang. Tujuannya adalah untuk menginformasikan langkah-langkah persiapan data Anda dengan menyoroti area yang memerlukan pembersihan atau transformasi.

Layanan analisis data outsourcing mungkin berharga lebih dari $2500 per bulan . Penyedia layanan biasanya mengenakan biaya untuk lisensi dan jumlah jam yang mereka habiskan untuk pekerjaan tersebut.

• Persiapan data

Hal ini melibatkan pembersihan dan pengorganisasian data yang Anda kumpulkan sehingga lebih mudah digunakan dalam melatih model AI Anda. Biasanya mencakup tugas seperti menghilangkan kesalahan atau menyelesaikan ketidakkonsistenan dalam kumpulan data Anda.

Kumpulan data yang lebih besar biasanya membutuhkan waktu lebih lama untuk dibersihkan dan disiapkan, sehingga biayanya kemungkinan besar akan lebih tinggi. Selain itu, data yang rawan kesalahan memerlukan lebih banyak upaya pembersihan, sehingga meningkatkan potensi biaya.

Persiapan data juga melibatkan transformasi data Anda ke dalam format yang lebih sesuai untuk model AI Anda. Misalnya, mengubah teks menjadi data numerik. Selain itu, jika proyek Anda memerlukan data dari berbagai sumber, Anda harus mengintegrasikan data dari berbagai sumber ke dalam kumpulan data terpadu.

Anda dapat memilih dari beberapa alat persiapan data. Setiap alat hadir dengan model penetapan harga yang berbeda:

• Microsoft Power BI, misalnya, mulai dari $20 per bulan per pengguna.
• Persiapan Tableau tersedia dengan harga $15 per bulan per pengguna.
• Analisis IBM Cognos seharga $10 per bulan per pengguna.

Tentu saja, alat-alat ini memiliki rencana harga yang lebih tinggi, tergantung pada kebutuhan proyek Anda.

Biaya perolehan, analisis, dan penyiapan data dapat mencapai jutaan dolar bagi organisasi. Menurut McKinsey, perusahaan skala menengah dapat menghabiskan lebih dari $250 juta untuk data (termasuk biaya sumber daya, persiapan, arsitektur, dan tata kelola). Lihat datanya di bawah ini:

Menggunakan kumpulan data yang tersedia untuk umum dapat membantu mengurangi biaya lisensi. Kumpulan data ini tersedia untuk dianalisis secara gratis, meskipun ketentuan tertentu mungkin berlaku.

Selain itu, menjadi lebih spesifik tentang jenis data yang berguna untuk proyek Anda dapat membantu Anda mengurangi biaya pengadaan data yang tidak relevan. Selain itu, dapatkan data berkualitas tinggi yang memerlukan lebih sedikit pembersihan untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.

Biaya Tenaga Kerja dan Keahlian

Bisnis membutuhkan layanan ilmu data yang terampil, pengembang perangkat lunak, dan insinyur pembelajaran mesin untuk menciptakan dan mengimplementasikan AI dengan sukses.

Menurut Indeed, gaji rata-rata untuk seorang data scientist adalah $124,109 per tahun. Untuk pengembang perangkat lunak, biayanya $120.068.

Rata-rata, seorang insinyur pembelajaran mesin mengharapkan $162.699 per tahun. Jadi, membangun tim pengembangan kecil dapat menghabiskan biaya lebih dari $406.876 per tahun.

Mempekerjakan profesional yang terampil dapat menjadi pengeluaran yang signifikan dalam proyek AI.

Namun, perusahaan dapat mempertimbangkan untuk merekrut talenta di lokasi berbiaya rendah untuk mengelola biaya tenaga kerja secara efektif. Mereka juga dapat memanfaatkan alat sumber terbuka atau model terlatih (meskipun solusi ini mungkin memiliki keterbatasan).

Pilihan luar biasa lainnya adalah melakukan outsourcing ke perusahaan pengembangan aplikasi AI dengan talenta, alat, dan infrastruktur yang dibutuhkan.

Cara Mengevaluasi ROI Proyek AI

Sebelum berinvestasi dalam proyek AI, menilai nilai jangka pendek dan jangka panjang yang akan diperoleh bisnis Anda sangatlah penting.

Menurut PWC, ROI keras dan lunak adalah dua manfaat yang dapat diharapkan dari investasi AI Anda.

ROI keras adalah manfaat kuantitatif seperti penghematan waktu, peningkatan produktivitas, penghematan biaya, dan peningkatan pendapatan. ROI lunak terdiri dari manfaat kualitatif seperti pengalaman pengguna yang lebih baik, retensi keterampilan, dan ketangkasan. Ingatlah hal ini saat meninjau ROI Anda.

Anda kemudian perlu mempertimbangkan investasi keras dan lunak. Investasi keras mencakup nilai tunai dari sumber daya yang digunakan dalam membangun proyek AI. Investasi lunak mencakup data, komputasi, penyimpanan, pelatihan data, dan pakar materi pelajaran.

Lihat ilustrasi di bawah ini:

Untuk mengevaluasi ROI AI Anda, tentukan metrik keberhasilan yang selaras dengan sasaran bisnis Anda secara keseluruhan— perhatikan metrik kualitatif yang disorot di atas. Misalnya, metrik keberhasilan Anda mungkin mencakup:

• Meningkatkan peringkat kepuasan pelanggan setelah mengimplementasikan perangkat lunak AI Anda
• Meningkatkan kepuasan karyawan
• Mengurangi pergantian karyawan
• Pengambilan keputusan lebih cepat

Idealnya, metrik Anda akan bergantung pada tujuan memulai proyek AI. Misalnya, jika Anda ingin meningkatkan keterlibatan karyawan, pengurangan pergantian karyawan akan menjadi metrik keberhasilan yang bagus untuk dipantau.

Evaluasi total biaya kepemilikan (TCO) proyek AI Anda. Ini termasuk biaya pengembangan, pemeliharaan, infrastruktur, dan perolehan bakat. Bandingkan biaya ini dengan proyeksi manfaat penerapan AI.

Pastikan untuk mempertimbangkan ketidakpastian atau hambatan yang mungkin timbul dalam memperoleh beberapa manfaat kualitatif. Misalnya, alat AI mungkin mengalami beberapa kesalahan atau gangguan, sehingga memengaruhi kemampuannya untuk melakukan tugas tertentu.

Memantau metrik kesuksesan Anda sepanjang siklus hidup proyek untuk mengidentifikasi area perbaikan dan membuat penyesuaian yang diperlukan. Hal ini juga disarankan karena model pembelajaran mesin cenderung mengalami penurunan performa seiring waktu. Anda mungkin juga perlu memasukkan data yang lebih baru ke dalam sistem seiring waktu.

Tantangan Pengembangan Aplikasi AI untuk UKM/UKM

Studi mengungkapkan bahwa UKM mungkin mengalami tantangan seperti kurangnya keahlian atau ketersediaan data ketika mereka memulai proyek AI. Hal ini dapat menyebabkan kesulitan dalam melatih model AI dan membatasi keakuratan solusi AI mereka.

Selain itu, sumber daya keuangan yang terbatas menjadi hambatan dalam keberhasilan memulai atau menyelesaikan proyek AI.

Selain itu, penerapan AI sering kali merupakan proses pengujian dan modifikasi solusi yang berkelanjutan. Akibatnya, UKM dan UKM mungkin kesulitan menentukan ROI yang jelas dari waktu ke waktu.

Karena organisasi-organisasi ini mungkin kekurangan sumber daya, maka akan sulit untuk menanggung biaya pemulihan dari proyek adopsi AI yang gagal.

Mengingat keterbatasan ini, pendekatan apa yang layak digunakan UKM untuk mengimplementasikan proyek AI yang sukses?

• Daripada menargetkan proyek AI yang besar dan kompleks, UKM/UKM dapat menargetkan solusi AI yang lebih spesifik dan dapat dicapai. Hal ini akan memungkinkan usaha yang lebih hemat biaya.
• UKM juga harus mempertimbangkan model, alat, dan layanan AI terlatih yang dijalankan dengan sistem bayar sesuai pemakaian. Hal ini mengurangi biaya di muka karena tidak memerlukan infrastruktur perangkat keras yang ekstensif.
• Mereka juga dapat berinvestasi dalam pelatihan karyawan yang ada mengenai dasar-dasar AI yang relevan. Hal ini merupakan salah satu cara untuk mengatasi kesenjangan pengetahuan internal dan memfasilitasi adopsi AI.

Terakhir, UKM dan UKM dapat berkolaborasi dengan penyedia teknologi untuk menciptakan solusi AI yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik dan tantangan industri mereka. Hal ini harus menjadi kemitraan yang saling menguntungkan dimana keahlian AI pengembang teknologi dipadukan dengan pemahaman mendalam UKM mengenai domain bisnis atau audiens target.

Studi Kasus Proyek Pengembangan AI

Sebelum kami merangkum eksplorasi biaya pengembangan aplikasi AI, mari tunjukkan beberapa proyek pengembangan AI sukses yang kami lakukan di Miquido:

• bank berikutnya

Nextbank menyediakan solusi SaaS yang menawarkan aplikasi mobile banking label putih yang dapat disesuaikan oleh bank mitra dengan merek mereka. Fokus proyek pengembangan aplikasi adalah membangun platform yang hemat biaya, aman, dan ramah pengguna.

Salah satu fitur penting dari Aplikasi Nextbank adalah penilaian kredit yang didukung AI. Fitur ini menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menyiapkan daftar calon peminjam yang kemungkinan besar akan membayar kembali pinjamannya. Fungsi utama lainnya dari aplikasi Nextbank termasuk orientasi pengguna yang lancar, otentikasi biometrik, dan pembayaran kode QR.

Beberapa tantangan utama dalam pembuatan aplikasi termasuk memastikan interaksi yang lancar, menjaga keamanan yang kuat, dan merancang penyesuaian. Bermitra dengan Miquido membantu Nextbank mengoptimalkan biaya di berbagai tingkatan, termasuk pengembangan dan pemeliharaan aplikasi.

• Lebah Sosial

Social Bee adalah alat bertenaga AI yang menerjemahkan teks hukum yang rumit dalam hitungan detik. Untuk proyek ini, tantangannya adalah membangun aplikasi hemat biaya yang menjaga relevansi budaya dalam terjemahan AI, mengakomodasi keragaman bahasa, dan bekerja secara optimal.

Miquido membuat bukti konsep yang skalabel menggunakan OpenAI API, mengintegrasikannya dengan GPT 3.5. Kami juga mengembangkan bukti konsep yang dirancang untuk mengakomodasi iterasi dan modifikasi di masa depan.

Proyek AI besar lainnya yang pernah kami ikuti meliputi:

• Nolej – platform bertenaga AI yang memungkinkan guru dan desainer instruksional dengan cepat menghasilkan materi eLearning interaktif.
• Calibre – alat AI sumber daya manusia yang membantu menyederhanakan penilaian kandidat.
• Youmap AI – untuk pembuatan konten pengguna yang disempurnakan dengan AI.
• Verseo – basis pengetahuan internal yang didukung oleh AI.

Kami fokus pada penyesuaian solusi terhadap kebutuhan proyek yang unik dan menyederhanakan proses pengembangan. Hal ini menghasilkan solusi hemat biaya yang memungkinkan klien kami memaksimalkan sumber daya yang tersedia.

Menavigasi Lanskap Vendor AI

Memilih mitra dan alat AI yang tepat sangat penting untuk keberhasilan proyek AI Anda. Namun, dengan banyaknya vendor yang tersebar di pasar Gen AI, mungkin sulit untuk menentukan pilihan yang tepat untuk Anda.

Secara umum, lanskap Vendor AI dikategorikan menjadi empat kelompok besar:

• Penyedia Model Bahasa Besar Dasar

Mereka menawarkan akses ke model dasar terlatih atau LLM, yang dilatih pada kumpulan data besar dan dapat melakukan berbagai tugas, seperti pembuatan teks, terjemahan, dan penyelesaian kode. Contohnya termasuk Open AI, Microsoft Azure AI, dan Google AI.

Biaya untuk mengakses LLM terlatih biasanya tinggi karena melibatkan biaya lisensi atau biaya berlangganan berdasarkan penggunaan. Menyempurnakan model ini juga dapat menimbulkan biaya tambahan. Namun, menggunakan LLM terlatih membantu mengurangi waktu pengembangan dan meminimalkan kebutuhan rekrutmen internal.

• Penyedia infrastruktur

Mereka menawarkan infrastruktur perangkat keras dan perangkat lunak yang diperlukan untuk melatih dan menjalankan model AI generatif. Itu termasuk komputasi awan, perangkat keras khusus, dan solusi penyimpanan data.

Layanan infrastruktur biasanya dijalankan dengan model harga bayar sesuai pemakaian. Hal ini memungkinkan Anda menghemat investasi awal dan meningkatkan skala infrastruktur berdasarkan kebutuhan operasional.

Contohnya termasuk Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, dan Google Cloud Platform.

• Penyedia perangkat lunak

Mereka menawarkan alat dan kerangka kerja yang mudah digunakan yang dirancang khusus untuk pengembangan AI generatif. Hal ini membantu menyederhanakan persiapan data, pelatihan model, dan penerapan.

Penetapan harga didasarkan pada langganan, dan biayanya sering kali bergantung pada perangkat lunak yang dipilih atau tingkat penggunaan. Contohnya adalah NVIDIA DGX, Paperspace Gradient, dan Gradio . Solusi ini dapat mengurangi kebutuhan akan pengkodean khusus dan menghemat biaya pengembangan dalam jangka panjang.

• penyedia layanan TI

Mereka terutama menawarkan konsultasi, implementasi, dan dukungan untuk proyek AI generatif. Penyedia layanan ini mencakup perusahaan seperti IBM, Deloitte, dan Accenture . Biaya biasanya didasarkan pada cakupan layanan yang diberikan.

Berikut rincian gambar sederhana dari lanskap vendor AI:

Saat memilih vendor, pertimbangkan faktor-faktor seperti keahlian, pengalaman, dan fleksibilitas. Selain itu, pastikan vendor memiliki portofolio yang sesuai dengan kebutuhan proyek Anda dan fungsi yang diinginkan.

Selain itu, vendor harus memiliki praktik keamanan data yang kuat, yang merupakan salah satu tren AI yang signifikan dalam aplikasi dan solusi seluler. Pilih vendor yang mematuhi peraturan privasi yang relevan dan mengutamakan komunikasi yang transparan.

Terakhir, pastikan dukungan klien tersedia sepanjang siklus hidup proyek.

Tren Biaya Masa Depan dalam Pengembangan AI

Perkembangan AI telah berkembang pesat. Perkembangan awal AI berfokus pada penyelesaian masalah menggunakan logika dan sistem berbasis aturan. Kemudian, solusi pembelajaran mesin, yang menggunakan algoritma yang belajar dari data, muncul. Hal ini diikuti dengan teknik pembelajaran mendalam yang menggunakan jaringan saraf tiruan yang kompleks untuk meningkatkan pemrosesan bahasa alami.

Saat ini, AI mendukung aplikasi dunia nyata untuk berbagai tujuan, dan kemajuan lebih lanjut sedang dilakukan. Misalnya, kami memiliki model canggih seperti GPT-4, yang dapat memproses teks, gambar, dan video dengan mudah.

Jadi, seperti apa masa depan pengembangan AI?

• Transisi ke model bahasa yang lebih kecil

Menurut MIT Technology Review, upaya terbaru yang dilakukan oleh penyedia AI seperti Google dan Open AI bertujuan untuk mengembangkan platform sederhana yang memungkinkan penyesuaian model bahasa yang canggih. Modifikasi ini dapat membantu orang membuat chatbot yang memenuhi kebutuhan spesifik.

Itu hanya satu skenario dalam transisi dari LLM ke model bahasa yang lebih kecil yang tidak memerlukan banyak sumber daya dan memberikan hasil yang lebih baik.

• Kerangka kerja AI yang terjangkau dan dapat diakses

Perpustakaan sumber terbuka kemungkinan akan menjadi lebih efisien dalam pelatihan dan menjalankan model AI. Hal ini akan mengarah pada pengembangan kerangka kerja AI yang lebih terjangkau dan dapat diakses oleh lebih banyak pengguna, termasuk UKM dan UKM.

• Platform pengembangan AI khusus

Platform pengembangan AI khusus kemungkinan besar akan ikut berperan. Platform ini menawarkan solusi yang disesuaikan untuk industri atau kasus penggunaan tertentu, sehingga berpotensi meminimalkan biaya operasional untuk bisnis di bidang tersebut.

Secara keseluruhan, tren pengembangan AI di masa depan menunjukkan solusi yang lebih hemat biaya untuk bisnis.

Penutup: Berapa Biaya untuk Mengembangkan Aplikasi AI?

Solusi AI dapat diterapkan di berbagai fungsi bisnis. Contohnya mencakup solusi dasar seperti otomatisasi tugas yang berulang, rekomendasi produk yang dipersonalisasi, manajemen inventaris, dan prediksi keuangan yang akurat.

Namun, Anda harus mempertimbangkan biaya dan manfaatnya sebelum mengambil proyek pengembangan aplikasi AI besar.

Beberapa biaya spesifik yang perlu diingat mencakup akuisisi dan persiapan data, tenaga kerja, keahlian, dan infrastruktur. Biaya ini akan bervariasi tergantung pada kompleksitas proyek AI spesifik Anda.

Selain biaya, penting juga untuk memahami berbagai vendor di pasar AI dan layanan mana yang relevan dengan kebutuhan langsung proyek Anda. ROI kualitatif dan kuantitatif juga merupakan item penting untuk dinilai.

Dengan mengingat hal tersebut, Anda harus dapat merencanakan proyek AI yang lebih hemat anggaran tanpa mengurangi kualitas.