Przewodnik po kosztach tworzenia aplikacji AI w 2024 r

Aplikacje AI są niezbędnymi narzędziami usprawniającymi działalność biznesową. Jednak proces tworzenia aplikacji może być przedsięwzięciem kosztownym. W zależności od potrzeb, zakresu i skali projektu całkowity koszt prowadzenia projektu tworzenia aplikacji AI może być bardzo wysoki.

W tym artykule przedstawimy kompleksowe zestawienie kosztów związanych z projektami AI , od wstępnej koncepcji po wdrożenie i później. Dowiesz się także o strategicznym znaczeniu inwestowania w sztuczną inteligencję.

Przyjrzyjmy się więc najpierw wartości sztucznej inteligencji w biznesie, aby zobaczyć, w jaki sposób różne typy aplikacji AI służą różnym funkcjom biznesowym.

Dostosowywanie rozwiązań AI do potrzeb biznesowych

Według danych z 2023 r. firma EY (Ernst and Young) ujawniła, że ​​90% respondentów jest otwartych na odkrywanie platform sztucznej inteligencji, takich jak ChatGPT, Bing Chat i OpenAI. Badanie wykazało również, że 80% dyrektorów ds. technologii zamierza zwiększyć swoje inwestycje w sztuczną inteligencję.

Statystyki te pokazują, że firmy zaczynają uznawać sztuczną inteligencję za niezbędne narzędzie maksymalizacji operacji biznesowych.

Bez wątpienia aplikacje AI stały się niezbędnymi narzędziami usprawniającymi przepływ pracy, procesy biznesowe, a nawet współpracę. Poniżej znajdują się funkcje biznesowe, które sztuczna inteligencja może ulepszyć.

• Marketing i sprzedaż – firmy mogą korzystać z aplikacji zapewniających personalizację opartą na sztucznej inteligencji dla kupujących, aby polecać unikalne produkty na podstawie zachowań użytkowników. Prawdopodobnie wygeneruje to większe przychody i poprawi jakość obsługi klienta.
• Kwalifikacja leadów – kwalifikacja leadów AI na podstawie wcześniej zdefiniowanych kryteriów może pomóc firmom dotrzeć do klientów, którzy są bardziej skłonni do konwersji. Zwiększa to efektywność procesów marketingowych i sprzedażowych.
• Analiza rynku – sztuczna inteligencja może pomóc firmom analizować trendy rynkowe i przewidywać przyszłe wymagania, pomagając im skuteczniej maksymalizować możliwości wzrostu.

• Zasoby ludzkie – platformy takie jak Zoho i Bamboo HR zaczynają wykorzystywać sztuczną inteligencję do automatyzacji niektórych działań związanych z rekrutacją i pozyskiwaniem talentów, takich jak sprawdzanie CV w celu identyfikacji wykwalifikowanych kandydatów, planowanie rozmów kwalifikacyjnych i wdrażanie nowych pracowników.
• Księgowość i finanse – aplikacje AI, takie jak Freshbooks lub SAP Finance AI, mogą pomóc w utrzymaniu prawidłowej dokumentacji księgowej. Mogą także analizować dane finansowe w celu wykrywania oszustw lub identyfikacji ryzyka.

Istnieje znacznie więcej przypadków użycia sztucznej inteligencji i generatywnej sztucznej inteligencji, niż podkreśliliśmy powyżej. Mamy na przykład aplikacje AI zapewniające cyberbezpieczeństwo, zarządzanie zapasami, konceptualizację produktów i wirtualnych asystentów opartych na sztucznej inteligencji.

Firmy mogą zdecydować się na gotowe produkty lub wybrać niestandardowe rozwiązania w zakresie sztucznej inteligencji, w zależności od konkretnych potrzeb organizacyjnych. Jeśli nie możesz się zdecydować, który wybrać, ocena kosztów obu rozwiązań może pomóc w podjęciu decyzji. Więc zróbmy to.

Niestandardowe rozwiązania AI a rozwiązania gotowe

Niestandardowe rozwiązania AI są dostosowane do konkretnych potrzeb i procesów biznesowych, dzięki czemu prawdopodobnie zapewnią większą kontrolę i elastyczność. Jednak niestandardowe aplikacje mogą wiązać się ze znacznie wyższymi kosztami początkowymi ze względu na potrzeby programistyczne, dane i infrastrukturę niezbędną do utrzymania działania aplikacji.

Tworzenie aplikacji niestandardowych również zwykle zajmuje więcej czasu. Konieczne będą bardziej intensywne iteracje i testy, aby upewnić się, że aplikacja działa, a jej funkcje skutecznie służą potrzebom biznesowym.

Aplikacje niestandardowe mogą również wymagać wewnętrznego zespołu programistów posiadającego wiedzę specjalistyczną w zakresie sztucznej inteligencji. Utrzymanie tego przez dłuższy okres może być droższe. Dlatego większość firm woli współpracować z firmą zajmującą się rozwojem generatywnej sztucznej inteligencji, taką jak Miquido. Umożliwiłoby to zbudowanie niestandardowej aplikacji AI , która spełni Twoje potrzeby przy bardziej rozsądnym budżecie.

Gotowe rozwiązania AI są łatwo dostępne i przydatne w przypadku szerszych potrzeb biznesowych. Oznacza to, że zazwyczaj mają niższe koszty początkowe, ponieważ nie tworzysz aplikacji od zera. Oznacza to również, że wdrożenie byłoby szybsze.

Co więcej, gotowe aplikacje AI wymagają mniejszej wiedzy technicznej, ponieważ zazwyczaj są dostarczane ze wsparciem dostawców. Eliminuje to potrzebę tworzenia wewnętrznego zespołu do tworzenia aplikacji AI.

Niestety gotowe rozwiązania mogą nie odpowiadać idealnie konkretnym potrzebom biznesowym i mieć ograniczone możliwości dostosowywania.

Wybór pomiędzy rozwiązaniami gotowymi a rozwiązaniami niestandardowymi będzie zależał głównie od dwóch rzeczy: budżetu i skalowalności.

Jeśli masz wystarczające fundusze i potrzebujesz elastycznego rozwiązania, które będzie można dostosować do potrzeb Twojej firmy w miarę rozwoju jej działalności, najlepszym wyborem będzie rozwiązanie niestandardowe. Jeśli jednak potrzebujesz niedrogiego rozwiązania, które nie wymaga zbyt wyspecjalizowanych funkcji, sięgnij po gotową aplikację AI.

Koszt opracowania aplikacji AI: awaria

Tworzenie aplikacji AI obejmuje różne etapy, od wstępnych badań i rozwoju po integrację z istniejącymi systemami i bieżącą konserwację. Każdy etap wiąże się z kosztami.

Według ankiety przeprowadzonej przez Clutch, oto typowy przegląd wydatków ponad 100 firm zajmujących się tworzeniem aplikacji na każdym etapie:

• Wstępne badania i planowanie

Początkowa faza badań i planowania obejmuje badania rynku, planowanie funkcji, tworzenie szkieletów i podstawowe prototypowanie.

Ta faza wiąże się również z gromadzeniem znacznych ilości danych w celu szkolenia modelu sztucznej inteligencji. Pozyskiwanie danych może być dość kosztowne podczas pracy z dużymi zbiorami danych. Konkretne koszty będą się różnić w zależności od źródeł danych, opłat licencyjnych i innych wymagań.

W zależności od zakresu początkowych badań lub projektu aplikacji możesz wydać od 5 000 do 50 000 USD.

• Rozwój i integracja z istniejącymi systemami

Koszty poniesione w fazie rozwoju będą zależeć od stopnia złożoności modelu aplikacji, mocy obliczeniowej i wymaganego poziomu wiedzy specjalistycznej. Etap rozwoju będzie kosztować około 5 000–10 000 dolarów .

Na etapie integracji zintegrujesz aplikację z istniejącą infrastrukturą IT , co może wiązać się z dodatkowymi kosztami rozwoju aplikacji AI – zwłaszcza gdy potrzebne będą modyfikacje.

Ponadto, jeśli Twoja aplikacja wchodzi w interakcję z danymi z urządzeń zewnętrznych lub czujników, może wymagać integracji z protokołem Bluetooth Low-Energy (BLE). Ten proces integracji zazwyczaj dodaje szacunkowy koszt od 8 000 do 10 000 dolarów lub więcej do ogólnego budżetu na rozwój.

Następnie wdrożysz aplikację. W zależności od potrzeb aplikacji i miejsca na dane może być konieczne skorzystanie z infrastruktury chmury. Koszty mogą się różnić w zależności od użycia i wybranego dostawcy, ale budżet w wysokości 500–700 USD miesięcznie powinien wystarczyć, jeśli współpracujesz z czołowymi dostawcami, takimi jak Google, AWS lub Azure.

• Trwający serwis

Bieżące koszty konserwacji obejmują poprawki błędów, ulepszanie funkcjonalności i wdrażanie niezbędnych aktualizacji.

Twoja aplikacja również wymaga monitorowania i przeszkolenia danych podczas interakcji z użytkownikami i generowania danych. Koszty zależą od częstotliwości i złożoności aktualizacji.

Jednakże przyjęta w branży średnia kosztów utrzymania oprogramowania wynosi około 15-20% jego rzeczywistych kosztów rozwoju.

Ile kosztuje opracowanie sztucznej inteligencji?

Całkowity koszt tworzenia prostych aplikacji różni się od wydatków na złożone aplikacje oparte na sztucznej inteligencji. Często wynika to z takich czynników, jak rodzaj wykorzystywanych danych i złożoność funkcji.

1. Wewnętrzne bazy wiedzy.

Proste wewnętrzne bazy wiedzy to zazwyczaj scentralizowane biblioteki zawierające informacje dla Twoich pracowników. Niektóre z tych rozwiązań obejmują boty wiedzy, zautomatyzowane wsparcie IT, obsługę klienta i punkty pomocy HR oparte na GenAI. Tego typu aplikacje kosztują zwykle od 5 000 do 8 000 dolarów.

2. Złożone aplikacje oparte na Gen-AI.

Złożone aplikacje Gen-AI często obejmują skomplikowane algorytmy, wyspecjalizowane funkcje i rozległe przetwarzanie danych. W rezultacie koszt byłby około dwukrotnie wyższy niż w przypadku prostych platform aplikacji AI.

Jak budżetować projekty AI

Dokładne budżetowanie projektów AI ma kluczowe znaczenie, aby uniknąć przekroczenia kosztów. Oto, jak efektywnie zaplanować budżet na projekt aplikacji AI:

1. Zdefiniuj zakres i cele projektu .

Jasno zdefiniuj problemy, które rozwiąże Twoja aplikacja AI. Podkreśl pożądaną funkcjonalność i oczekiwane rezultaty.

Następnie podziel projekt na mniejsze etapy, wskazując jasne rezultaty i kamienie milowe, aby móc dokładniej oszacować koszty.

Dobrze zdefiniowany zakres projektu zapobiega rozszerzaniu się zakresu i nieoczekiwanym wydatkom.

2. Prognozowanie kosztów .

Następnie opracuj kompleksową strukturę podziału kosztów (CBS), która identyfikuje wszystkie potencjalne koszty związane z Twoim projektem.

Uwzględnij koszty bezpośrednie, takie jak pensje, sprzęt, pozyskiwanie danych, opłaty od dostawców i koszty pośrednie, takie jak koszty planowania, szkolenia i dokumentacja, konserwacja itp.

Należy również wziąć pod uwagę potencjalne ryzyko lub wyzwania, a także strategie zapobiegawcze.

Tutaj przydaje się współpraca z doświadczoną firmą zajmującą się tworzeniem aplikacji AI. Spółki te dysponują danymi historycznymi, które mogą pomóc w dokładniejszym prognozowaniu kosztów rozwoju.

3. Wybierz technikę szacowania kosztów .

Zastosuj techniki szacowania kosztów, takie jak wzorce branżowe, szacunki oddolne lub szacunki parametryczne, aby określić realistyczny szacunek kosztów dla różnych elementów CBS.

Branżowe wzorce odniesienia zazwyczaj opierają się na badaniu podobnych projektów AI w celu ustalenia średniego kosztu rozwoju. Inne techniki obejmują:

• Estymacja parametryczna – wykorzystuje dane historyczne z poprzednich projektów do oszacowania kosztów podobnych zadań w bieżącym projekcie.
• Estymacja oddolna – sumuje przybliżone koszty poszczególnych zadań, aby określić koszt całego projektu.

Zalecamy utworzenie elastycznego budżetu z buforem awaryjnym (powiedzmy 10 – 20% ) na wypadek nieoczekiwanych wyzwań, opóźnień lub zmian w zakresie projektu.

Znaczenie danych w rozwoju sztucznej inteligencji

Dane napędzają proces uczenia się modeli sztucznej inteligencji. To dzięki danym modele te mogą identyfikować wzorce, formułować prognozy i wykonywać inne zadania. Na przykład rozwiązania sztucznej inteligencji, takie jak silnik rekomendacji Netflix i sztuczna inteligencja Gemini firmy Google, działają w oparciu o dane wysokiej jakości.

Dane są również wykorzystywane do oceny wydajności modeli sztucznej inteligencji po ich przeszkoleniu. Pomaga to przede wszystkim zidentyfikować i rozwiązać problemy z procesem uczenia maszynowego lub odpowiednimi algorytmami.

Wykorzystywanie danych na potrzeby sztucznej inteligencji obejmuje trzy główne procesy — pozyskiwanie, analiza i przygotowanie. Przyjrzyjmy się im i zobaczmy koszty związane z każdym z nich:

• Pozyskiwanie danych

Wiąże się to z pozyskiwaniem danych wykorzystywanych do uczenia modelu sztucznej inteligencji. Aby pozyskać dane do szkolenia modeli sztucznej inteligencji, możesz skorzystać z usług dostawców, którzy sprzedają istniejące zbiory danych. Możesz także samodzielnie gromadzić dane, korzystając ze specjalistycznych systemów akwizycji danych.

Korzystanie z istniejących wcześniej zbiorów danych wymagałoby płacenia dostawcom za licencje lub użytkowanie. Może to być dość kosztowne i różnić się w zależności od rozmiaru, jakości lub wyłączności danych.

Jeśli chcesz gromadzić własne dane, musisz także uwzględnić koszty systemów gromadzenia danych (DAQ). Niższe systemy DAQ kosztują około 200–500 dolarów za kanał, systemy średniej klasy kosztują około 500–100 dolarów za kanał, a wysokiej klasy systemy DAQ kosztują od 1000 do 2000 dolarów za kanał.

Wreszcie, niektóre typy danych mogą wymagać oznakowania/adnotacji przez człowieka (na przykład obrazy używane do rozpoznawania obiektów). Koszty adnotacji różnią się w zależności od rozmiaru i złożoności danych.

• Analiza danych

Polega na ocenie struktury i zawartości Twoich danych, aby zrozumieć ich podstawowe właściwości.

Tutaj obliczysz statystyki podsumowujące, zwizualizujesz rozkłady danych i zidentyfikujesz potencjalne wartości odstające lub brakujące wartości. Celem jest poinformowanie o etapach przygotowywania danych poprzez podkreślenie obszarów wymagających oczyszczenia lub transformacji.

Outsourcing usług analizy danych może kosztować ponad 2500 dolarów miesięcznie . Usługodawcy zazwyczaj pobierają opłaty za licencje i liczbę godzin spędzonych w pracy.

• Przygotowywanie danych

Wiąże się to z czyszczeniem i organizowaniem zbieranych danych, aby łatwiej było je wykorzystać w szkoleniu modelu sztucznej inteligencji. Zwykle obejmuje zadania takie jak usuwanie błędów lub rozwiązywanie niespójności w zestawie danych.

Oczyszczenie i przygotowanie większych zbiorów danych zajmuje oczywiście więcej czasu, więc koszt będzie prawdopodobnie wyższy. Ponadto dane podatne na błędy wymagałyby większego wysiłku w zakresie czyszczenia, co zwiększyłoby potencjalne koszty.

Przygotowanie danych obejmuje również ich przekształcenie do formatu bardziej odpowiedniego dla modelu sztucznej inteligencji. Na przykład konwersja tekstu na dane liczbowe. Ponadto, jeśli Twój projekt wymaga danych z wielu źródeł, musisz zintegrować dane z różnych źródeł w ujednolicony zbiór danych.

Możesz wybierać spośród kilku narzędzi do przygotowywania danych. Każde narzędzie ma różne modele cenowe:

• Na przykład Microsoft Power BI zaczyna się od 20 dolarów miesięcznie na użytkownika.
• Przygotowanie Tableau jest dostępne w cenie 15 USD miesięcznie na użytkownika.
• Analityka IBM Cognos w cenie 10 USD miesięcznie na użytkownika.

Oczywiście narzędzia te mają wyższe plany cenowe, w zależności od potrzeb Twojego projektu.

Koszt pozyskiwania, analizowania i przygotowywania danych może dla organizacji sięgać milionów dolarów. Według McKinsey firma średniej wielkości może wydać na dane ponad 250 milionów dolarów (obejmuje to koszty pozyskiwania, przygotowania, architektury i zarządzania). Zobacz dane poniżej:

Korzystanie z publicznie dostępnych zbiorów danych może pomóc w obniżeniu opłat licencyjnych. Te zbiory danych można analizować bezpłatnie, chociaż mogą obowiązywać pewne warunki.

Ponadto bardziej szczegółowe określenie rodzaju danych przydatnych w projekcie może pomóc w obniżeniu kosztów związanych z pozyskiwaniem nieistotnych danych. Uzyskaj także wysokiej jakości dane, które wymagają mniej czyszczenia, aby uzyskać lepsze wyniki.

Koszty pracy i ekspertyz

Aby skutecznie tworzyć i wdrażać sztuczną inteligencję, firmy potrzebują wykwalifikowanych usług analityki danych, programistów i inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym.

Według firmy Indeed średnia pensja analityka danych wynosi 124 109 dolarów rocznie. Dla programisty jest to 120 068 dolarów.

Inżynier uczenia maszynowego spodziewałby się średnio 162 699 dolarów rocznie. Zatem utworzenie małego zespołu programistów może kosztować ponad 406 876 dolarów rocznie.

Zatrudnianie wykwalifikowanych specjalistów może stać się znaczącym wydatkiem w projekcie AI.

Firmy mogą jednak rozważyć zatrudnienie talentów w tańszych lokalizacjach, aby skutecznie zarządzać kosztami pracy. Mogą także korzystać z narzędzi typu open source lub wstępnie wyszkolonych modeli (chociaż rozwiązania te mogą mieć ograniczenia).

Inną niesamowitą opcją jest outsourcing firmie zajmującej się tworzeniem aplikacji AI, posiadającej wymagany talent, narzędzia i infrastrukturę.

Jak ocenić ROI projektów AI

Przed inwestycją w projekt AI konieczna jest ocena natychmiastowej i długoterminowej wartości, jaką zyska Twoja firma.

Według PWC twarde i miękkie ROI to dwie korzyści, których można się spodziewać po inwestycji w sztuczną inteligencję.

Twarde ROI to korzyści ilościowe, takie jak oszczędność czasu, wzrost produktywności, oszczędności kosztów i wzrost przychodów. Miękkie ROI obejmują korzyści jakościowe, takie jak lepsze doświadczenia użytkowników, utrzymanie umiejętności i elastyczność. Należy o tym pamiętać, przeglądając ROI.

Następnie należy rozważyć inwestycje twarde i miękkie. Inwestycje twarde obejmują wartość pieniężną zasobów wykorzystanych przy budowie projektu AI. Inwestycje miękkie obejmują dane, przetwarzanie danych, przechowywanie, szkolenia w zakresie danych i ekspertów merytorycznych.

Zobacz ilustrację poniżej:

Aby ocenić zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję, zdefiniuj wskaźniki sukcesu , które odpowiadają ogólnym celom biznesowym, zwracając uwagę na wskaźniki jakościowe wyróżnione powyżej. Na przykład wskaźniki Twojego sukcesu mogą obejmować:

• Poprawa oceny satysfakcji klientów po wdrożeniu oprogramowania AI
• Większe zadowolenie pracowników
• Zmniejszona rotacja pracowników
• Szybsze podejmowanie decyzji

W idealnym przypadku wskaźniki będą zależeć od celu rozpoczęcia projektu AI. Jeśli na przykład chcesz poprawić zaangażowanie pracowników, zmniejszenie rotacji pracowników będzie doskonałym miernikiem sukcesu do monitorowania.

Oceń całkowity koszt posiadania (TCO) swojego projektu AI. Obejmuje to koszty rozwoju, utrzymania, infrastruktury i pozyskiwania talentów. Porównaj te koszty z przewidywanymi korzyściami wynikającymi z zastosowania AI.

Pamiętaj, aby wziąć pod uwagę niepewność i przeszkody, które mogą się wiązać z uzyskaniem pewnych korzyści jakościowych. Na przykład narzędzie AI może napotkać pewne błędy lub usterki wpływające na jego zdolność do wykonywania określonych zadań.

Monitor wskaźniki Twojego sukcesu przez cały cykl życia projektu, aby zidentyfikować obszary wymagające poprawy i wprowadzić niezbędne korekty. Jest to również wskazane, ponieważ modele uczenia maszynowego prawdopodobnie z czasem spadną. Z czasem może zaistnieć potrzeba wprowadzenia do systemu nowszych danych.

Wyzwania związane z tworzeniem aplikacji AI dla małych i średnich firm/MŚP

Badania pokazują, że MŚP, rozpoczynając projekt sztucznej inteligencji, mogą napotkać wyzwania, takie jak brak wiedzy specjalistycznej lub dostępność danych. Może to prowadzić do trudności w szkoleniu modeli sztucznej inteligencji i ograniczać dokładność ich rozwiązań AI.

Barierą w pomyślnym rozpoczynaniu lub kończeniu projektów AI są także ograniczone zasoby finansowe.

Dodatkowo wdrażanie AI to często ciągły proces testowania i modyfikowania rozwiązań. W rezultacie MŚP i małe i średnie firmy mogą mieć trudności z określeniem wyraźnego zwrotu z inwestycji w czasie.

Ponieważ organizacjom tym może brakować zasobów, poniesienie kosztów odzyskiwania danych po nieudanym projekcie wdrożenia sztucznej inteligencji może być trudne.

Biorąc pod uwagę te ograniczenia, jakie wykonalne podejście mogą zastosować MŚP, aby wdrożyć udane projekty AI?

• Zamiast skupiać się na dużych, złożonych projektach związanych ze sztuczną inteligencją, MŚP/MŚP mogą skupić się na bardziej konkretnych i osiągalnych rozwiązaniach w zakresie sztucznej inteligencji. Pozwoliłoby to na bardziej opłacalne przedsięwzięcie.
• MŚP powinny również rozważyć wstępnie przeszkolone modele, narzędzia i usługi AI, które działają na zasadzie płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem. Zmniejsza to koszty początkowe, ponieważ nie ma potrzeby stosowania rozbudowanej infrastruktury sprzętowej.
• Mogą także inwestować w szkolenie obecnych pracowników w zakresie odpowiednich podstaw sztucznej inteligencji. To jeden ze sposobów wypełnienia wewnętrznych luk w wiedzy i ułatwienia przyjęcia sztucznej inteligencji.

Wreszcie MŚP i małe i średnie przedsiębiorstwa mogą współpracować z dostawcami technologii w celu tworzenia rozwiązań AI dostosowanych do ich konkretnych potrzeb i wyzwań branżowych. Powinno to być partnerstwo korzystne dla obu stron, w którym wiedza twórcy technologii w zakresie sztucznej inteligencji jest połączona z głębokim zrozumieniem domeny biznesowej lub grupy docelowej przez MŚP.

Studia przypadków projektów rozwoju sztucznej inteligencji

Zanim zakończymy naszą eksplorację kosztów rozwoju aplikacji AI, pokażmy kilka udanych projektów rozwoju AI, które zrealizowaliśmy w Miquido:

• Następnybank

Nextbank zapewnia rozwiązanie SaaS oferujące aplikację bankowości mobilnej pod własną marką, którą banki partnerskie mogą dostosowywać za pomocą swojej marki. Projekt rozwoju aplikacji skupiał się na zbudowaniu opłacalnej, bezpiecznej i przyjaznej dla użytkownika platformy.

Jedną z godnych uwagi funkcji aplikacji Nextbank jest punktacja kredytowa oparta na sztucznej inteligencji. Funkcja ta wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do przygotowania listy potencjalnych pożyczkobiorców, którzy będą skłonni spłacić pożyczkę. Inne kluczowe funkcjonalności aplikacji Nextbank obejmują bezproblemowe wdrażanie użytkowników, uwierzytelnianie biometryczne i płatności kodami QR.

Niektóre kluczowe wyzwania związane z tworzeniem aplikacji obejmowały zapewnienie płynnych interakcji, utrzymanie silnego bezpieczeństwa i projektowanie pod kątem dostosowywania. Współpraca z Miquido pomogła Nextbankowi zoptymalizować koszty na różnych poziomach, w tym rozwoju i utrzymania aplikacji.

• Pszczoła społeczna

Social Bee to narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które w ciągu kilku sekund tłumaczy złożone teksty prawne. W przypadku tego projektu wyzwanie polegało na zbudowaniu opłacalnej aplikacji, która zachowuje znaczenie kulturowe w tłumaczeniach AI, uwzględnia różnorodność językową i działa optymalnie.

Miquido stworzyło skalowalny dowód koncepcji przy użyciu API OpenAI, integrując go z GPT 3.5. Opracowaliśmy także wersję próbną koncepcji, zaprojektowaną z myślą o uwzględnieniu przyszłych iteracji i modyfikacji.

Inne duże projekty AI, w które byliśmy zaangażowani, to:

• Nolej – platforma oparta na sztucznej inteligencji, która pozwala nauczycielom i projektantom nauczania szybko generować interaktywne materiały e-learningowe.
• Caliber – narzędzie AI do zarządzania zasobami ludzkimi, które pomaga usprawnić ocenianie kandydatów.
• Youmap AI – do generowania treści dla użytkowników wspomaganych sztuczną inteligencją.
• Verseo – wewnętrzna baza wiedzy oparta na sztucznej inteligencji.

Skupiliśmy się na dostosowaniu rozwiązań do unikalnych wymagań projektu i usprawnieniu procesu deweloperskiego. Zaowocowało to opłacalnymi rozwiązaniami, które pozwoliły naszym klientom maksymalizować dostępne zasoby.

Poruszanie się po krajobrazie dostawców AI

Wybór odpowiednich partnerów i narzędzi AI ma kluczowe znaczenie dla powodzenia Twojego projektu AI. Jednak przy niezliczonej liczbie dostawców rozsianych po rynku AI generacji, podjęcie decyzji o właściwym wyborze może być trudne.

Ogólnie rzecz biorąc, krajobraz dostawców AI jest podzielony na cztery główne grupy:

• Podstawowi dostawcy modeli dużego języka

Oferują dostęp do wstępnie wytrenowanych modeli podstawowych lub LLM, które są szkolone na ogromnych zbiorach danych i mogą wykonywać różne zadania, takie jak generowanie tekstu, tłumaczenia i uzupełnianie kodu. Przykładami są Open AI, Microsoft Azure AI i Google AI.

Koszt dostępu do wstępnie przeszkolonych LLM jest zwykle wysoki, ponieważ wiąże się z opłatami licencyjnymi lub kosztami subskrypcji w zależności od wykorzystania. Dopracowanie tych modeli może również wiązać się z dodatkowymi kosztami. Jednak korzystanie z wstępnie przeszkolonych LLM pomaga skrócić czas rozwoju i zminimalizować wewnętrzne potrzeby rekrutacyjne.

• Dostawcy infrastruktury

Oferują infrastrukturę sprzętową i programową niezbędną do szkolenia i uruchamiania generatywnych modeli sztucznej inteligencji. Obejmuje to przetwarzanie w chmurze, specjalistyczny sprzęt i rozwiązania do przechowywania danych.

Usługi infrastrukturalne zazwyczaj działają w modelu cenowym typu pay-as-you-go. Pozwala to zaoszczędzić na początkowych inwestycjach i skalować infrastrukturę w zależności od potrzeb operacyjnych.

Przykładami są Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure i Google Cloud Platform.

• Dostawcy oprogramowania

Oferują przyjazne dla użytkownika narzędzia i struktury specjalnie dostosowane do generatywnego rozwoju sztucznej inteligencji. Pomaga to usprawnić przygotowywanie danych, szkolenie modeli i wdrażanie.

Ceny opierają się na subskrypcji, a koszty często zależą od wybranego oprogramowania lub poziomu użytkowania. Przykładami są NVIDIA DGX, Paperspace Gradient i Gradio . Rozwiązania te mogą zmniejszyć potrzebę niestandardowego kodowania i w dłuższej perspektywie obniżyć koszty rozwoju.

• Dostawcy usług IT

Oferują głównie doradztwo, wdrożenia i wsparcie w zakresie projektów generatywnej AI. Do dostawców usług zaliczają się takie firmy jak IBM, Deloitte i Accenture . Koszty zazwyczaj uzależnione są od zakresu świadczonych usług.

Oto prosty obrazowy podział krajobrazu dostawców sztucznej inteligencji:

Wybierając dostawców, weź pod uwagę takie czynniki, jak wiedza specjalistyczna, doświadczenie i elastyczność. Upewnij się także, że dostawca ma portfolio odpowiadające wymaganiom Twojego projektu i pożądanym funkcjonalnościom.

Dodatkowo dostawca powinien posiadać solidne praktyki w zakresie bezpieczeństwa danych, co jest jednym z istotnych trendów AI w aplikacjach i rozwiązaniach mobilnych. Wybierz dostawcę, który przestrzega odpowiednich przepisów dotyczących prywatności i dla którego priorytetem jest przejrzysta komunikacja.

Na koniec upewnij się, że obsługa klienta jest dostępna przez cały cykl życia projektu.

Przyszłe trendy kosztowe w rozwoju sztucznej inteligencji

Rozwój sztucznej inteligencji przeszedł długą drogę. Wczesny rozwój sztucznej inteligencji skupiał się na rozwiązywaniu problemów przy użyciu logiki i systemów opartych na regułach. Następnie na scenę wkroczyły rozwiązania uczenia maszynowego, które wykorzystują algorytmy uczące się na podstawie danych. Następnie pojawiły się techniki głębokiego uczenia się, które wykorzystywały złożone sztuczne sieci neuronowe do usprawnienia przetwarzania języka naturalnego.

Obecnie sztuczna inteligencja napędza aplikacje w świecie rzeczywistym do wielu różnych celów i trwają prace nad dalszymi udoskonaleniami. Mamy na przykład najnowocześniejsze modele, takie jak GPT-4, które mogą wygodnie przetwarzać teksty, obrazy i filmy.

Jak zatem wygląda przyszłość rozwoju sztucznej inteligencji?

• Przejście na mniejsze modele językowe

Według MIT Technology Review ostatnie wysiłki dostawców sztucznej inteligencji, takich jak Google i Open AI, mają na celu opracowanie prostszych platform, które umożliwią dostosowywanie wydajnych modeli językowych. Modyfikacje te mogą pomóc ludziom w tworzeniu chatbotów dostosowanych do konkretnych potrzeb.

To tylko jeden scenariusz przejścia od LLM do mniejszych modeli językowych, które wymagają mniej zasobów i dają lepsze wyniki.

• Niedrogie i dostępne platformy AI

Biblioteki typu open source prawdopodobnie staną się bardziej wydajne w szkoleniu i uruchamianiu modeli sztucznej inteligencji. Doprowadzi to do opracowania ram sztucznej inteligencji, które będą tańsze i dostępne dla szerszego grona użytkowników, w tym MŚP i małych i średnich przedsiębiorstw.

• Specjalistyczne platformy rozwojowe AI

Prawdopodobnie pojawią się wyspecjalizowane platformy rozwoju sztucznej inteligencji. Platformy te oferują rozwiązania dostosowane do wybranych branż lub przypadków użycia, potencjalnie minimalizując koszty operacyjne dla firm działających w tych niszach.

Ogólnie rzecz biorąc, przyszłe trendy w rozwoju sztucznej inteligencji wskazują na bardziej opłacalne rozwiązania dla przedsiębiorstw.

Na zakończenie: ile kosztuje opracowanie aplikacji AI?

Rozwiązania AI znajdują zastosowanie w szerokim zakresie funkcji biznesowych. Przykładami mogą być podstawowe rozwiązania, takie jak automatyzacja powtarzalnych zadań, spersonalizowane rekomendacje produktów, zarządzanie zapasami i dokładne prognozy finansowe.

Zanim jednak podejmiesz się dużych projektów tworzenia aplikacji AI, musisz wziąć pod uwagę koszty i korzyści.

Niektóre konkretne koszty, o których należy pamiętać, obejmują pozyskiwanie i przygotowanie danych, robociznę, wiedzę specjalistyczną i infrastrukturę. Koszty te będą się różnić w zależności od złożoności konkretnego projektu AI.

Oprócz kosztów ważne jest również zrozumienie różnych dostawców na rynku sztucznej inteligencji i tego, które usługi są odpowiednie dla Twoich bezpośrednich potrzeb projektowych. Istotnymi elementami do oceny są także jakościowe i ilościowe ROI.

Mając to na uwadze, powinieneś być w stanie zaplanować bardziej przyjazny budżetowi projekt AI bez uszczerbku dla jakości.