Guida ai costi di sviluppo delle app AI nel 2024

Le applicazioni AI sono strumenti essenziali per migliorare le operazioni aziendali. Tuttavia, il processo di sviluppo dell’app può essere un’impresa costosa. A seconda delle esigenze, della portata e della portata del progetto, il costo complessivo della gestione di un progetto di sviluppo di app IA può essere molto elevato.

In questo articolo forniremo una ripartizione completa dei costi coinvolti nei progetti di intelligenza artificiale , dall'ideazione iniziale all'implementazione e oltre. Imparerai anche l'importanza strategica di investire nell'intelligenza artificiale.

Quindi, esaminiamo innanzitutto il valore dell'intelligenza artificiale nel mondo degli affari per vedere come i diversi tipi di applicazioni AI servono varie funzioni aziendali.

Adattamento delle soluzioni AI alle esigenze aziendali

Nel 2023, EY (Ernst and Young) ha rivelato che il 90% degli intervistati era disponibile a esplorare piattaforme di intelligenza artificiale come ChatGPT, Bing Chat e OpenAI. Dal sondaggio è inoltre emerso che l’80% dei dirigenti tecnologici intende aumentare i propri investimenti nell’intelligenza artificiale.

Queste statistiche rivelano che le aziende stanno iniziando a riconoscere l’intelligenza artificiale come uno strumento essenziale per massimizzare le operazioni aziendali.

Indubbiamente, le applicazioni AI sono diventate strumenti vitali per migliorare il flusso di lavoro, i processi aziendali e persino le collaborazioni. Di seguito sono elencate le funzioni aziendali che l’intelligenza artificiale può migliorare.

• Marketing e vendite : le aziende possono utilizzare applicazioni che forniscono agli acquirenti la personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale per consigliare prodotti unici in base al comportamento degli utenti. Ciò probabilmente genererà più entrate e migliorerà l’esperienza del cliente.
• Qualificazione dei lead : la qualificazione dei lead tramite intelligenza artificiale basata su criteri predefiniti può aiutare le aziende a rivolgersi ai clienti che hanno maggiori probabilità di conversione. Ciò migliora l’efficienza dei processi di marketing e vendita.
• Analisi di mercato : l’intelligenza artificiale può aiutare le aziende ad analizzare le tendenze del mercato e a prevedere le richieste future, aiutandole a massimizzare le opportunità di crescita in modo più efficiente.

• Risorse umane – Piattaforme come Zoho e Bamboo HR stanno iniziando a utilizzare l’intelligenza artificiale per automatizzare alcune attività di reclutamento e acquisizione di talenti, come lo screening dei curriculum per identificare candidati qualificati, la pianificazione dei colloqui e l’inserimento di nuovi assunti.
• Contabilità e finanza : le app AI come Freshbooks o SAP Finance AI possono aiutare a mantenere registri contabili finanziari adeguati. Possono anche analizzare i dati finanziari per individuare frodi o identificare rischi.

Esistono molti più casi d'uso dell'intelligenza artificiale e dell'intelligenza artificiale generativa di quelli evidenziati sopra. Ad esempio, disponiamo di applicazioni AI per la sicurezza informatica, gestione dell'inventario, concettualizzazione dei prodotti e assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale.

Le aziende possono optare per prodotti standardizzati o scegliere soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate, a seconda delle loro specifiche esigenze organizzative. Se sei indeciso su quale scegliere, valutare le implicazioni in termini di costi per entrambi può aiutarti a decidere. Quindi facciamolo.

Soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate rispetto a soluzioni standardizzate

Le soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate sono adattate a esigenze e processi aziendali specifici, quindi è probabile che offrano maggiore controllo e flessibilità. Tuttavia, le applicazioni personalizzate potrebbero avere costi iniziali notevolmente più elevati a causa delle esigenze di sviluppo, dei dati e dell'infrastruttura necessari per mantenere l'app in esecuzione.

Inoltre, la creazione delle applicazioni personalizzate tende a richiedere più tempo. Saranno necessari iterazioni e test più intensivi per garantire che l'applicazione sia funzionale e che le sue funzionalità soddisfino efficacemente le esigenze aziendali.

Le applicazioni personalizzate possono anche richiedere un team di sviluppo di app interno con esperienza nell'intelligenza artificiale. Potrebbe essere più costoso mantenerlo per un lungo periodo. Ecco perché la maggior parte delle aziende preferisce collaborare con una società di sviluppo di intelligenza artificiale generativa come Miquido. Ciò ti consentirebbe di creare un'app AI personalizzata che soddisfi le tue esigenze con un budget più ragionevole.

Le soluzioni AI standard sono prontamente disponibili e utili per esigenze aziendali più ampie. Ciò significa che di solito hanno costi iniziali inferiori poiché non crei l'app da zero. Ciò implica anche che la distribuzione sarebbe più rapida.

Inoltre, le applicazioni AI standard richiedono meno competenze tecniche poiché in genere vengono fornite con il supporto del fornitore. Ciò elimina la necessità di un team interno per lo sviluppo di app AI.

Sfortunatamente, le soluzioni standardizzate potrebbero non soddisfare perfettamente le tue esigenze aziendali specifiche e avere capacità di personalizzazione limitate.

La scelta tra soluzioni standard e soluzioni personalizzate dipende principalmente da due cose: budget e scalabilità.

Se disponi di fondi sufficienti e desideri una soluzione flessibile che possa adattarsi alla tua attività man mano che le tue operazioni crescono, una soluzione personalizzata è la soluzione migliore. Tuttavia, se hai bisogno di una soluzione economica che non richieda funzioni eccessivamente specializzate, scegli un'applicazione AI standard.

Costo di sviluppo di app AI: la ripartizione

Lo sviluppo di un'app AI prevede varie fasi, dalla ricerca e sviluppo iniziali all'integrazione con i sistemi esistenti e alla manutenzione continua. Ad ogni fase sono associati dei costi.

Ecco una panoramica tipica di quanto spendono oltre 100 aziende di sviluppo di app in ciascuna fase, secondo un sondaggio di Clutch:

• Ricerca iniziale e pianificazione

La fase iniziale di ricerca e pianificazione comprende ricerche di mercato, pianificazione delle funzionalità, wireframing e prototipazione di base.

Questa fase comporta anche un'acquisizione significativa di dati per l'addestramento del modello AI. L'acquisizione dei dati può essere piuttosto costosa quando si lavora con set di dati di grandi dimensioni. I costi specifici varieranno in base alle origini dati, ai costi di licenza e ad altri requisiti.

A seconda dell'ambito della ricerca iniziale o della progettazione dell'app, potresti spendere tra $ 5.000 e $ 50.000.

• Sviluppo e integrazione con sistemi esistenti

I costi sostenuti durante la fase di sviluppo dipenderanno dalla complessità del modello della tua app, dalla potenza di calcolo e dal livello di competenza di cui hai bisogno. La fase di sviluppo costerebbe circa $ 5.000-$ 10.000 .

Nella fase di integrazione, integrerai l'app con la tua infrastruttura IT esistente , il che potrebbe comportare costi aggiuntivi per lo sviluppo di app AI, soprattutto quando sono necessarie modifiche.

Inoltre, se la tua app interagisce con dati provenienti da dispositivi o sensori esterni, potrebbe richiedere l'integrazione con un protocollo Bluetooth Low-Energy (BLE). Questo processo di integrazione aggiunge in genere un costo stimato compreso tra 8.000 e 10.000 dollari o più al budget complessivo di sviluppo.

Successivamente distribuirai la tua app. A seconda del processo e delle esigenze di archiviazione dell'app, potrebbe essere necessario utilizzare l'infrastruttura cloud qui. I costi possono variare in base all'utilizzo e al fornitore scelto, ma un budget di $ 500- $ 700 al mese dovrebbe essere sufficiente se lavori con i migliori fornitori come Google, AWS o Azure.

• Manutenzione continua

I costi di manutenzione continua includono correzioni di bug, miglioramento delle funzionalità e implementazione degli aggiornamenti necessari.

La tua app necessita inoltre di monitoraggio e riqualificazione dei dati mentre interagisce con gli utenti e genera dati. I costi dipendono dalla frequenza e dalla complessità degli aggiornamenti.

Tuttavia, la media industriale accettata per la manutenzione del software è pari a circa il 15-20% del costo di sviluppo effettivo.

Quanto costa sviluppare un'intelligenza artificiale?

Il costo totale per lo sviluppo di app semplici varia da quello che spenderesti per app complesse basate sull'intelligenza artificiale. Ciò è spesso dovuto a fattori quali i tipi di dati utilizzati e la complessità delle caratteristiche o delle funzionalità.

1. Basi di conoscenza interne.

Le semplici basi di conoscenza interne sono in genere librerie centralizzate con informazioni per i tuoi dipendenti. Alcune di queste soluzioni includono bot della conoscenza, supporto IT automatizzato, servizio clienti e help desk HR basati su GenAI. Questi tipi di applicazioni costano solitamente tra $ 5.000 e $ 8.000.

2. Applicazioni complesse basate sulla Gen-AI.

Le complesse applicazioni Gen-AI spesso implicano algoritmi complessi, funzionalità specializzate ed elaborazione estesa dei dati. Di conseguenza, il costo sarebbe circa il doppio di quello delle semplici piattaforme di app AI.

Come definire il budget per i progetti di intelligenza artificiale

La definizione accurata del budget per i progetti di intelligenza artificiale è fondamentale per evitare il superamento dei costi. Ecco come puoi budgetare efficacemente il tuo progetto di app AI:

1. Definire l'ambito e gli obiettivi del progetto .

Definisci chiaramente i problemi che la tua applicazione AI risolverà. Evidenziare la funzionalità desiderata e i risultati attesi.

Quindi, suddividi il progetto in fasi più piccole, indicando risultati finali e traguardi chiari in modo da poter avere una stima dei costi più precisa.

Un ambito di progetto ben definito previene spostamenti di ambito e spese impreviste.

2. Previsione dei costi .

Successivamente, sviluppa una struttura di ripartizione dei costi (CBS) completa che identifichi tutti i potenziali costi associati al tuo progetto.

Includere costi diretti come stipendi, hardware, acquisizione dati, commissioni dei fornitori e costi indiretti come costi di pianificazione, formazione e documentazione, manutenzione, ecc.

Dovrebbero essere presi in considerazione anche i potenziali rischi o le sfide, nonché le strategie di prevenzione.

È qui che torna utile lavorare con un'azienda esperta di sviluppo di app IA. Queste aziende dispongono di dati storici che possono aiutare a prevedere i costi di sviluppo in modo più accurato.

3. Scegli una tecnica di stima dei costi .

Adotta tecniche di stima dei costi come benchmark di settore, stima bottom-up o stima parametrica per determinare una stima realistica dei costi per i vari elementi della tua CBS.

I parametri di riferimento del settore si basano generalmente sulla ricerca di progetti IA simili per accertare il costo medio di sviluppo. Altre tecniche includono:

• Stima parametrica : utilizza i dati storici di progetti passati per stimare i costi per attività simili nel progetto attuale.
• Stima bottom-up : somma il costo approssimativo delle singole attività per determinare il costo dell'intero progetto.

Ti consigliamo di creare un budget flessibile con un buffer di contingenza (ad esempio, 10-20% ) per sfide impreviste, ritardi o cambiamenti nell'ambito del progetto.

Importanza dei dati nello sviluppo dell'intelligenza artificiale

I dati alimentano il processo di apprendimento dei modelli di intelligenza artificiale. È attraverso i dati che questi modelli possono identificare modelli, fare previsioni ed eseguire altre attività. Ad esempio, le soluzioni di intelligenza artificiale come il motore di raccomandazione di Netflix e Gemini AI di Google prosperano su dati di alta qualità.

I dati vengono utilizzati anche per valutare le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale dopo che sono stati addestrati. Ciò aiuta principalmente a identificare e risolvere i problemi con il processo di apprendimento automatico o gli algoritmi pertinenti.

Tre processi principali sono coinvolti nell’utilizzo dei dati per l’intelligenza artificiale: acquisizione, analisi e preparazione. Esploriamoli e vediamo i costi associati a ciascuno:

• Acquisizione dei dati

Ciò comporta l’approvvigionamento dei dati utilizzati per addestrare il tuo modello di intelligenza artificiale. Per acquisire dati per l'addestramento dei tuoi modelli di intelligenza artificiale, puoi utilizzare fornitori che vendono set di dati preesistenti. Puoi anche raccogliere i tuoi dati utilizzando sistemi di acquisizione dati specializzati.

L’utilizzo di set di dati preesistenti richiederebbe il pagamento dei fornitori per la licenza o l’utilizzo. Questo può essere piuttosto costoso e varia in base alle dimensioni, alla qualità o all'esclusività dei dati.

Se desideri raccogliere i tuoi dati, dovrai anche considerare i costi dei sistemi di acquisizione dati (DAQ). I sistemi DAQ di fascia bassa costano circa $ 200- $ 500 per canale, i sistemi di fascia media costano circa $ 500-100 per canale e i sistemi DAQ di fascia alta vanno da $ 1.000 a $ 2.000 per canale.

Infine, alcuni tipi di dati potrebbero richiedere l'etichettatura/annotazione umana (ad esempio, immagini utilizzate per il riconoscimento degli oggetti). I costi delle annotazioni variano in base alla dimensione e alla complessità dei dati.

• Analisi dei dati

Implica la valutazione della struttura e del contenuto dei dati per comprenderne le proprietà di base.

Qui calcolerai le statistiche di riepilogo, visualizzerai le distribuzioni dei dati e identificherai potenziali valori anomali o mancanti. L'obiettivo è informare le fasi di preparazione dei dati evidenziando le aree che necessitano di pulizia o trasformazione.

I servizi di analisi dei dati in outsourcing possono costare oltre $ 2500 al mese . I fornitori di servizi in genere addebitano le licenze e il numero di ore trascorse sul lavoro.

• Preparazione dei dati

Ciò comporta la pulizia e l'organizzazione dei dati raccolti in modo che siano più facili da utilizzare nell'addestramento del modello di intelligenza artificiale. Di solito include attività come la rimozione di errori o la risoluzione di incoerenze nel set di dati.

I set di dati più grandi richiedono naturalmente più tempo per la pulizia e la preparazione, quindi il costo sarà probabilmente più elevato. Inoltre, i dati soggetti a errori richiederebbero maggiori sforzi di pulizia, aumentando i costi potenziali.

La preparazione dei dati implica anche la trasformazione dei dati in un formato più adatto al tuo modello di intelligenza artificiale. Ad esempio, convertendo il testo in dati numerici. Inoltre, se il tuo progetto richiede dati provenienti da più fonti, devi integrare i dati provenienti da varie fonti in un set di dati unificato.

Puoi scegliere tra diversi strumenti di preparazione dei dati. Ogni strumento viene fornito con diversi modelli di prezzo:

• Microsoft Power BI, ad esempio, parte da $ 20 mensili per utente.
• La preparazione di Tableau è disponibile a $ 15 mensili per utente.
• Analisi IBM Cognos a $ 10 al mese per utente.

Naturalmente, questi strumenti hanno piani tariffari più elevati, a seconda delle esigenze del progetto.

Il costo di acquisizione, analisi e preparazione dei dati può ammontare a milioni di dollari per le organizzazioni. Secondo McKinsey, un’azienda di medie dimensioni può spendere oltre 250 milioni di dollari in dati (inclusi i costi di approvvigionamento, preparazione, architettura e governance). Vedi i dati qui sotto:

L’utilizzo di set di dati disponibili pubblicamente può aiutare a ridurre i costi di licenza. Questi set di dati possono essere analizzati gratuitamente, sebbene possano applicarsi determinate condizioni.

Inoltre, essere più specifici sul tipo di dati utili per il tuo progetto può aiutarti a ridurre i costi derivanti dall'acquisizione di dati irrilevanti. Inoltre, acquisisci dati di alta qualità che richiedono meno pulizia per produrre risultati migliori.

Costi di manodopera e perizia

Le aziende hanno bisogno di servizi qualificati di data science, sviluppatori di software e ingegneri di machine learning per creare e implementare con successo l’intelligenza artificiale.

Secondo Indeed, lo stipendio medio di un data scientist è di $ 124.109 all’anno. Per uno sviluppatore di software, sono $ 120.068.

In media, un ingegnere di machine learning si aspetterebbe 162.699 dollari all’anno. Pertanto, la creazione di un piccolo team di sviluppo può costare più di $ 406.876 all’anno.

Assumere professionisti qualificati può diventare una spesa significativa in un progetto di intelligenza artificiale.

Tuttavia, le aziende possono prendere in considerazione l’assunzione di talenti in località a basso costo per gestire in modo efficace i costi del lavoro. Possono anche sfruttare strumenti open source o modelli pre-addestrati (sebbene queste soluzioni possano presentare limitazioni).

Un'altra opzione incredibile è l'outsourcing a una società di sviluppo di app AI con il talento, gli strumenti e l'infrastruttura richiesti.

Come valutare il ROI dei progetti AI

Prima di investire in un progetto di intelligenza artificiale, è fondamentale valutare il valore immediato e a lungo termine che la tua azienda otterrà.

Secondo PWC, il ROI rigido e quello flessibile sono due vantaggi che puoi aspettarti dal tuo investimento nell’intelligenza artificiale.

Gli hard ROI sono vantaggi quantitativi come risparmio di tempo, aumento di produttività, risparmio di costi e aumento delle entrate. I soft ROI comprendono vantaggi qualitativi come migliori esperienze utente, mantenimento delle competenze e agilità. Tienili a mente quando esamini i tuoi ROI.

È quindi necessario considerare gli investimenti hard e soft. Gli investimenti duri includono il valore in contanti delle risorse utilizzate nella realizzazione del progetto AI. Gli investimenti soft includono dati, elaborazione, archiviazione, formazione sui dati ed esperti in materia.

Vedi l'illustrazione qui sotto:

Per valutare il ROI dell'intelligenza artificiale, definisci metriche di successo in linea con i tuoi obiettivi aziendali generali, prestando attenzione alle metriche qualitative evidenziate sopra. Ad esempio, le metriche di successo possono includere:

• Migliorare la valutazione della soddisfazione del cliente dopo aver implementato il tuo software AI
• Maggiore soddisfazione dei dipendenti
• Ridotto turnover del personale
• Processo decisionale più rapido

Idealmente, le tue metriche dipenderanno dall’obiettivo per l’avvio del progetto AI. Se volessi migliorare il coinvolgimento dei dipendenti, ad esempio, la riduzione del turnover dei dipendenti sarebbe un ottimo parametro di successo da monitorare.

Valuta il costo totale di proprietà (TCO) del tuo progetto AI. Ciò include i costi di sviluppo, manutenzione, infrastruttura e acquisizione di talenti. Confronta questi costi con i benefici previsti dell’applicazione AI.

Assicurati di considerare l’incertezza o gli ostacoli che potrebbero derivare dall’ottenimento di alcuni vantaggi qualitativi. Ad esempio, lo strumento AI potrebbe riscontrare alcuni errori o problemi tecnici, che influiscono sulla sua capacità di eseguire attività specifiche.

Tenere sotto controllo i tuoi parametri di successo durante tutto il ciclo di vita del progetto per identificare le aree di miglioramento e apportare le modifiche necessarie. Ciò è consigliabile anche perché è probabile che i modelli di apprendimento automatico diminuiscano le prestazioni nel tempo. Potrebbe anche essere necessario inserire nel sistema dati più recenti nel tempo.

Sfide di sviluppo di app AI per PMI/PMI

Gli studi rivelano che le PMI possono incontrare sfide come la mancanza di competenze o di disponibilità di dati quando avviano un progetto di intelligenza artificiale. Ciò potrebbe comportare difficoltà nell’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale e limitare l’accuratezza delle loro soluzioni di intelligenza artificiale.

Inoltre, le risorse finanziarie limitate rappresentano un ostacolo all’avvio o al completamento con successo dei progetti di intelligenza artificiale.

Inoltre, l’implementazione dell’intelligenza artificiale è spesso un processo continuo di test e modifica delle soluzioni. Di conseguenza, le PMI e le PMI potrebbero avere difficoltà a determinare un ROI chiaro nel tempo.

Poiché queste organizzazioni potrebbero essere a corto di risorse, può anche essere difficile sostenere i costi di recupero da un progetto di adozione dell’IA fallito.

Date queste limitazioni, quale approccio fattibile possono utilizzare le PMI per implementare progetti di intelligenza artificiale di successo?

• Invece di puntare a progetti di IA grandi e complessi, le PMI/PMI possono puntare a soluzioni di IA più specifiche e realizzabili. Ciò consentirebbe un’impresa più conveniente.
• Le PMI dovrebbero anche prendere in considerazione modelli, strumenti e servizi di intelligenza artificiale pre-addestrati che funzionano in base al consumo. Ciò riduce i costi iniziali poiché non è necessaria un'infrastruttura hardware estesa.
• Possono anche investire nella formazione dei dipendenti esistenti sui fondamenti rilevanti dell’IA. Questo è un modo per colmare le lacune interne nella conoscenza e facilitare l’adozione dell’intelligenza artificiale.

Infine, le PMI e le PMI possono collaborare con i fornitori di tecnologia per creare soluzioni di intelligenza artificiale su misura per le loro esigenze specifiche e le sfide del settore. Dovrebbe trattarsi di una partnership reciprocamente vantaggiosa in cui l'esperienza dell'IA dello sviluppatore tecnologico si combina con la profonda conoscenza del settore aziendale o del pubblico target da parte della PMI.

Casi di studio di progetti di sviluppo dell'intelligenza artificiale

Prima di concludere la nostra esplorazione dei costi di sviluppo di app IA, vi mostriamo alcuni progetti di sviluppo IA di successo che abbiamo realizzato a Miquido:

• Nextbank

Nextbank fornisce una soluzione SaaS che offre un'app di mobile banking white label che le banche partner possono personalizzare con il proprio marchio. L'obiettivo del progetto di sviluppo dell'app era creare una piattaforma economicamente vantaggiosa, sicura e facile da usare.

Una caratteristica degna di nota dell'app Nextbank è il punteggio di credito basato sull'intelligenza artificiale. Questa funzionalità utilizza algoritmi di apprendimento automatico per preparare un elenco di potenziali mutuatari che potrebbero rimborsare i prestiti. Altre funzionalità chiave dell'app Nextbank includono l'onboarding continuo degli utenti, l'autenticazione biometrica e i pagamenti con codice QR.

Alcune delle principali sfide legate alla creazione dell'app includevano la garanzia di interazioni fluide, il mantenimento di una sicurezza elevata e la progettazione per la personalizzazione. La collaborazione con Miquido ha aiutato Nextbank a ottimizzare i costi a vari livelli, compreso lo sviluppo e la manutenzione dell'applicazione.

• Ape sociale

Social Bee è uno strumento basato sull'intelligenza artificiale che traduce testi giuridici complessi in pochi secondi. Per questo progetto, la sfida prevedeva la creazione di un’app economicamente vantaggiosa che mantenesse la rilevanza culturale nelle traduzioni basate sull’intelligenza artificiale, si adattasse alla diversità linguistica e funzionasse in modo ottimale.

Miquido ha creato una prova di concetto scalabile utilizzando l' API OpenAI, integrandola con GPT 3.5. Abbiamo anche sviluppato una prova di concetto progettata per accogliere future iterazioni e modifiche.

Altri importanti progetti di intelligenza artificiale in cui siamo stati coinvolti includono:

• Nolej – una piattaforma basata sull'intelligenza artificiale che consente a insegnanti e progettisti didattici di generare rapidamente materiali di eLearning interattivi.
• Calibre : uno strumento di intelligenza artificiale per le risorse umane che aiuta a semplificare il punteggio dei candidati.
• Youmap AI : per la generazione di contenuti utente potenziati dall'intelligenza artificiale.
• Verseo : una base di conoscenza interna alimentata dall'intelligenza artificiale.

Ci siamo concentrati sulla personalizzazione delle soluzioni in base ai requisiti unici del progetto e sulla semplificazione del processo di sviluppo. Ciò ha portato alla realizzazione di soluzioni economicamente vantaggiose che hanno permesso ai nostri clienti di massimizzare le risorse disponibili.

Navigare nel panorama dei fornitori di intelligenza artificiale

Selezionare i giusti partner e strumenti IA è fondamentale per il successo del tuo progetto IA. Tuttavia, con la miriade di fornitori disseminati nel mercato Gen AI, potrebbe essere difficile decidere la scelta giusta per te.

In generale, il panorama dei fornitori di intelligenza artificiale è classificato in quattro gruppi principali:

• Fornitori fondamentali di modelli linguistici di grandi dimensioni

Offrono accesso a modelli di base preaddestrati o LLM, che vengono addestrati su enormi set di dati e possono eseguire varie attività, come la generazione di testo, le traduzioni e il completamento del codice. Gli esempi includono Open AI, Microsoft Azure AI e Google AI.

Il costo per accedere ai LLM pre-addestrati è generalmente elevato in quanto comporta costi di licenza o costi di abbonamento in base all'utilizzo. La messa a punto di questi modelli può anche comportare costi aggiuntivi. Tuttavia, l'utilizzo di LLM pre-formati aiuta a ridurre i tempi di sviluppo e a minimizzare le esigenze di reclutamento interno.

• Fornitori di infrastrutture

Offrono l'infrastruttura hardware e software necessaria per addestrare ed eseguire modelli di intelligenza artificiale generativa. Ciò include cloud computing, hardware specializzato e soluzioni di archiviazione dati.

I servizi infrastrutturali vengono generalmente eseguiti secondo un modello di prezzo a consumo. Ciò ti consente di risparmiare sugli investimenti iniziali e di adattare la tua infrastruttura in base alle esigenze operative.

Gli esempi includono Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform.

• Fornitori di software

Offrono strumenti e framework intuitivi appositamente studiati per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale generativa. Ciò aiuta a semplificare la preparazione dei dati, l'addestramento del modello e la distribuzione.

Il prezzo è basato sull'abbonamento e i costi spesso dipendono dal software scelto o dal livello di utilizzo. Esempi sono NVIDIA DGX, Paperspace Gradient e Gradio . Queste soluzioni possono ridurre la necessità di codifica personalizzata e risparmiare sui costi di sviluppo nel lungo periodo.

• Fornitori di servizi IT

Offrono principalmente consulenza, implementazione e supporto per progetti di intelligenza artificiale generativa. Questi fornitori di servizi includono aziende come IBM, Deloitte e Accenture . I costi sono generalmente basati sulla portata dei servizi forniti.

Ecco una semplice ripartizione pittorica del panorama dei fornitori di intelligenza artificiale:

Quando scegli i fornitori, considera fattori come competenza, esperienza e flessibilità. Inoltre, assicurati che il fornitore disponga di un portfolio che corrisponda ai requisiti del tuo progetto e alle funzionalità desiderate.

Inoltre, il fornitore dovrebbe adottare solide pratiche di sicurezza dei dati, che è una delle tendenze significative dell’intelligenza artificiale nelle app e soluzioni mobili. Scegli un fornitore che rispetti le normative sulla privacy pertinenti e dia priorità alla comunicazione trasparente.

Infine, assicurati che il supporto del cliente sia disponibile durante tutto il ciclo di vita del progetto.

Tendenze future dei costi nello sviluppo dell’intelligenza artificiale

Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale ha fatto molta strada. I primi sviluppi dell’intelligenza artificiale si concentravano sulla risoluzione dei problemi utilizzando la logica e sistemi basati su regole. Poi sono entrate in scena le soluzioni di machine learning, che utilizzano algoritmi che apprendono dai dati. A ciò sono seguite tecniche di deep learning che utilizzavano complesse reti neurali artificiali per migliorare l’elaborazione del linguaggio naturale.

Attualmente, l’intelligenza artificiale alimenta le applicazioni del mondo reale per un’ampia gamma di scopi e sono in corso ulteriori progressi. Disponiamo ad esempio di modelli all'avanguardia come GPT-4, che possono elaborare comodamente testi, immagini e video.

Allora, come si prospetta il futuro per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale?

• Transizione a modelli linguistici più piccoli

Secondo il MIT Technology Review, i recenti sforzi dei fornitori di intelligenza artificiale come Google e Open AI mirano a sviluppare piattaforme più semplici che consentano la personalizzazione di potenti modelli linguistici. Queste modifiche possono aiutare le persone a creare i propri chatbot in grado di soddisfare esigenze specifiche.

Questo è solo uno degli scenari nella transizione dai LLM a modelli linguistici più piccoli che richiedono meno risorse e producono risultati migliori.

• Framework di intelligenza artificiale convenienti e accessibili

Le biblioteche open source diventeranno probabilmente più efficienti nella formazione e nell’esecuzione di modelli di intelligenza artificiale. Ciò porterà allo sviluppo di quadri di intelligenza artificiale più convenienti e accessibili a una gamma più ampia di utenti, comprese le PMI e le PMI.

• Piattaforme di sviluppo IA specializzate

È probabile che entrino in gioco piattaforme specializzate di sviluppo dell’intelligenza artificiale. Queste piattaforme offrono soluzioni su misura per settori o casi d’uso selezionati, riducendo potenzialmente al minimo i costi operativi per le aziende in quelle nicchie.

Nel complesso, le tendenze future nello sviluppo dell’intelligenza artificiale puntano a soluzioni più convenienti per le imprese.

In conclusione: quanto costa sviluppare un'app AI?

Le soluzioni di intelligenza artificiale sono applicabili in un’ampia gamma di funzioni aziendali. Gli esempi includono soluzioni di base come l'automazione di attività ripetitive, consigli personalizzati sui prodotti, gestione dell'inventario e previsioni finanziarie accurate.

Tuttavia, è necessario considerare i costi e i benefici prima di intraprendere importanti progetti di sviluppo di app AI.

Alcuni costi specifici da tenere a mente includono l'acquisizione e la preparazione dei dati, la manodopera, le competenze e l'infrastruttura. Questi costi varieranno a seconda della complessità del tuo specifico progetto di intelligenza artificiale.

Oltre ai costi, è anche importante comprendere i vari fornitori nel mercato dell'intelligenza artificiale e quali servizi sono rilevanti per le esigenze dirette del tuo progetto. Anche i ROI qualitativi e quantitativi sono elementi fondamentali da valutare.

Con questo in mente, dovresti essere in grado di pianificare un progetto di intelligenza artificiale più conveniente senza compromettere la qualità.