Guia de custos de desenvolvimento de aplicativos de IA em 2024

As aplicações de IA são ferramentas essenciais para melhorar as operações comerciais. No entanto, o processo de desenvolvimento de aplicativos pode ser um empreendimento caro. Dependendo das necessidades, do escopo e da escala do projeto, o custo geral de execução de um projeto de desenvolvimento de aplicativos de IA pode ser muito alto.

Neste artigo, forneceremos uma análise abrangente dos custos envolvidos em projetos de IA , desde o conceito inicial até a implantação e muito mais. Você também aprenderá a importância estratégica de investir em IA.

Portanto, vamos primeiro examinar o valor da IA ​​nos negócios para ver como diferentes tipos de aplicativos de IA atendem a diversas funções de negócios.

Adaptando soluções de IA às necessidades de negócios

Em 2023, a EY (Ernst and Young) revelou que 90% dos entrevistados estavam abertos a explorar plataformas de IA como ChatGPT, Bing Chat e OpenAI. A pesquisa também descobriu que 80% dos executivos de tecnologia pretendem aumentar seus investimentos em IA.

Estas estatísticas revelam que as empresas estão a começar a reconhecer a IA como uma ferramenta essencial para maximizar as operações comerciais.

Sem dúvida, as aplicações de IA tornaram-se ferramentas vitais para melhorar o fluxo de trabalho, os processos de negócios e até mesmo as colaborações. Abaixo estão as funções de negócios que a IA pode aprimorar.

• Marketing e vendas – As empresas podem usar aplicativos que fornecem personalização baseada em IA para que os compradores recomendem produtos exclusivos com base no comportamento do usuário. Isso provavelmente gerará mais receita e melhorará a experiência do cliente.
• Qualificação de leads – a qualificação de leads de IA com base em critérios predefinidos pode ajudar as empresas a atingir clientes com maior probabilidade de conversão. Isso aumenta a eficiência de seus processos de marketing e vendas.
• Análise de mercado – A IA pode ajudar as empresas a analisar tendências de mercado e prever demandas futuras, ajudando-as a maximizar oportunidades de crescimento de forma mais eficiente.

• Recursos humanos – Plataformas como Zoho e Bamboo HR estão começando a usar IA para automatizar certas atividades de recrutamento e aquisição de talentos, como triagem de currículos para identificar candidatos qualificados, agendamento de entrevistas e integração de novos contratados.
• Contabilidade e finanças – aplicativos de IA como Freshbooks ou SAP Finance AI podem ajudar a manter registros contábeis financeiros adequados. Eles também podem analisar dados financeiros para fins de detecção de fraudes ou identificação de riscos.

Existem muito mais casos de uso de IA e IA generativa do que destacamos acima. Por exemplo, temos aplicações de IA de segurança cibernética, gerenciamento de inventário, conceituação de produtos e assistentes virtuais baseados em IA.

As empresas podem optar por produtos prontos para uso ou escolher soluções personalizadas de inteligência artificial, dependendo de suas necessidades organizacionais específicas. Se você estiver indeciso sobre qual escolher, avaliar as implicações de custo de ambos pode ajudá-lo a decidir. Então vamos fazer isso.

Soluções personalizadas de IA versus soluções prontas para uso

As soluções personalizadas de IA são adaptadas às necessidades e processos de negócios específicos, portanto, provavelmente oferecerão maior controle e flexibilidade. No entanto, os aplicativos personalizados podem ter custos iniciais significativamente mais altos devido às necessidades de desenvolvimento, aos dados e à infraestrutura necessários para manter o aplicativo em execução.

Aplicativos personalizados também tendem a demorar mais para serem criados. Serão necessários iterações e testes mais intensivos para garantir que o aplicativo esteja funcional e que seus recursos atendam efetivamente às necessidades do seu negócio.

Aplicativos personalizados também podem exigir uma equipe interna de desenvolvimento de aplicativos com experiência em IA. Isso pode ser mais caro para manter por um longo período. É por isso que a maioria das empresas prefere fazer parceria com uma empresa de desenvolvimento de IA generativa como a Miquido. Isso permitiria que você construísse um aplicativo de IA personalizado que atendesse às suas necessidades com um orçamento mais razoável.

As soluções de IA prontas para uso estão prontamente disponíveis e são úteis para necessidades comerciais mais amplas. Isso significa que eles geralmente têm custos iniciais mais baixos, já que você não cria o aplicativo do zero. Isso também implica que a implantação seria mais rápida.

Além disso, os aplicativos de IA prontos para uso exigem menos conhecimento técnico, pois normalmente vêm com suporte do fornecedor. Isso elimina a necessidade de uma equipe interna para desenvolvimento de aplicativos de IA.

Infelizmente, as soluções prontas para uso podem não atender perfeitamente às suas necessidades comerciais específicas e ter recursos de personalização limitados.

A escolha entre soluções prontas para uso e soluções personalizadas dependeria principalmente de duas coisas: orçamento e escalabilidade.

Se você tem financiamento suficiente e deseja uma solução flexível que possa se adaptar ao seu negócio à medida que suas operações crescem, uma solução personalizada é a melhor aposta. No entanto, se você precisar de uma solução econômica que não exija funções excessivamente especializadas, opte por um aplicativo de IA pronto para uso.

Custo de desenvolvimento de aplicativos de IA: o detalhamento

O desenvolvimento de um aplicativo de IA envolve várias fases, desde a pesquisa e desenvolvimento inicial até a integração com sistemas existentes e manutenção contínua. Cada etapa tem custos associados.

Aqui está uma visão geral típica de quanto mais de 100 empresas de desenvolvimento de aplicativos gastam em cada fase, de acordo com uma pesquisa da Clutch:

• Pesquisa Inicial e Planejamento

A fase inicial de pesquisa e planejamento inclui pesquisa de mercado, planejamento de recursos, wireframing e prototipagem básica.

Esta fase também envolve aquisição significativa de dados para treinar seu modelo de IA. A aquisição de dados pode ser bastante cara quando se trabalha com grandes conjuntos de dados. Os custos específicos variam de acordo com as fontes de dados, taxas de licenciamento e outros requisitos.

Dependendo do escopo de sua pesquisa inicial ou do design do aplicativo, você pode gastar entre US$ 5.000 e US$ 50.000.

• Desenvolvimento e Integração com Sistemas Existentes

Os custos incorridos durante a fase de desenvolvimento dependerão da complexidade do modelo do seu aplicativo, do poder de computação e do nível de conhecimento necessário. A fase de desenvolvimento custaria aproximadamente US$ 5.000 a US$ 10.000 .

Na fase de integração, você integrará o aplicativo à sua infraestrutura de TI existente , o que poderá incorrer em custos adicionais de desenvolvimento de aplicativos de IA, especialmente quando forem necessárias modificações.

Além disso, se seu aplicativo interagir com dados de dispositivos ou sensores externos, poderá ser necessária integração com um protocolo Bluetooth Low-Energy (BLE). Este processo de integração normalmente acrescenta um custo estimado de US$ 8.000 a US$ 10.000 ou mais ao orçamento geral de desenvolvimento.

Em seguida, você implantará seu aplicativo. Dependendo do processo e das necessidades de armazenamento do aplicativo, talvez seja necessário usar a infraestrutura em nuvem aqui. Os custos podem variar de acordo com o uso e o provedor escolhido, mas um orçamento de US$ 500 a US$ 700 mensais deve ser suficiente se você estiver trabalhando com fornecedores importantes como Google, AWS ou Azure.

• Em manutenção

Os custos de manutenção contínua incluem correções de bugs, melhoria de funcionalidades e implementação de atualizações necessárias.

Seu aplicativo também precisa de monitoramento e reciclagem de dados à medida que interage com os usuários e gera dados. Os custos dependem da frequência e da complexidade das suas atualizações.

No entanto, a média aceita pela indústria para manutenção de software é de cerca de 15-20% do seu custo real de desenvolvimento.

Quanto custa desenvolver uma IA?

O custo total do desenvolvimento de aplicativos simples varia de quanto você gastaria em aplicativos complexos baseados em IA. Muitas vezes, isso se deve a fatores como os tipos de dados usados ​​e a complexidade dos recursos ou funcionalidades.

1. Bases de conhecimento internas.

Bases de conhecimento internas simples são normalmente bibliotecas centralizadas com informações para seus funcionários. Algumas dessas soluções incluem bots de conhecimento, suporte automatizado de TI, atendimento ao cliente e help desks de RH baseados em GenAI. Esses tipos de aplicativos geralmente custam entre US$ 5.000 e US$ 8.000.

2. Aplicativos complexos baseados em Gen-AI.

Aplicações complexas de Gen-AI geralmente envolvem algoritmos complexos, recursos especializados e processamento extensivo de dados. Como resultado, o custo seria aproximadamente o dobro do custo de plataformas simples de aplicativos de IA.

Como fazer orçamento para projetos de IA

Orçamentar com precisão os projetos de IA é crucial para evitar excessos de custos. Veja como você pode fazer um orçamento eficaz para seu projeto de aplicativo de IA:

1. Defina o escopo e os objetivos do projeto .

Defina claramente o(s) problema(s) que seu aplicativo de IA resolverá. Destaque a funcionalidade desejada e os resultados esperados.

Em seguida, divida o projeto em fases menores, indicando entregas e marcos claros para que você possa ter uma estimativa de custos mais precisa.

Um escopo de projeto bem definido evita o aumento do escopo e despesas inesperadas.

2. Previsão de custos .

Em seguida, desenvolva uma estrutura analítica de custos (CBS) abrangente que identifique todos os custos potenciais associados ao seu projeto.

Inclua custos diretos como salários, hardware, aquisição de dados, taxas de fornecedores e custos indiretos como custos de planejamento, treinamento e documentação, manutenção, etc.

Os riscos ou desafios potenciais também devem ser considerados, bem como estratégias de prevenção.

É aqui que trabalhar com uma empresa experiente em desenvolvimento de aplicativos de IA se torna útil. Essas empresas possuem dados históricos que podem ajudar a prever os custos de desenvolvimento com mais precisão.

3. Escolha uma técnica de estimativa de custos .

Adote técnicas de estimativa de custos, como benchmarks do setor, estimativa bottom-up ou estimativa paramétrica, para determinar uma estimativa de custo realista para os vários elementos do seu CBS.

Os benchmarks da indústria normalmente seriam baseados na pesquisa de projetos de IA semelhantes para determinar o custo médio de desenvolvimento. Outras técnicas incluem:

• Estimativa paramétrica – usa dados históricos de projetos anteriores para estimar custos de tarefas semelhantes em seu projeto atual.
• Estimativa ascendente – soma o custo aproximado de tarefas individuais para determinar o custo de todo o projeto.

Recomendamos a criação de um orçamento flexível com uma margem de contingência (digamos, 10 – 20% ) para desafios inesperados, atrasos ou alterações no âmbito do projecto.

Importância dos dados no desenvolvimento de IA

Os dados alimentam o processo de aprendizagem dos modelos de IA. É por meio dos dados que esses modelos podem identificar padrões, fazer previsões e realizar outras tarefas. Por exemplo, soluções de IA como o mecanismo de recomendação da Netflix e o Gemini AI do Google prosperam com dados de alta qualidade.

Os dados também são usados ​​para avaliar o desempenho dos modelos de IA após terem sido treinados. Isso ajuda principalmente a identificar e resolver problemas com o processo de aprendizado de máquina ou algoritmos relevantes.

Três processos principais estão envolvidos no uso de dados para IA: aquisição, análise e preparação. Vamos explorá-los e ver os custos associados a cada um:

• Aquisição de dados

Isso envolve obter os dados usados ​​para treinar seu modelo de IA. Para adquirir dados para treinar seus modelos de IA, você pode usar fornecedores que vendem conjuntos de dados pré-existentes. Você também pode coletar seus próprios dados usando sistemas especializados de aquisição de dados.

O uso de conjuntos de dados pré-existentes exigiria o pagamento de fornecedores pelo licenciamento ou uso. Isso pode ser muito caro e pode variar de acordo com o tamanho, qualidade ou exclusividade dos dados.

Se desejar coletar seus próprios dados, você também precisará levar em consideração os custos dos sistemas de aquisição de dados (DAQ). Os sistemas DAQ de baixo custo custam cerca de US$ 200 a US$ 500 por canal, os sistemas intermediários custam cerca de US$ 500 a 100 por canal e os sistemas DAQ de ponta variam de US$ 1.000 a US$ 2.000 por canal.

Finalmente, alguns tipos de dados podem exigir rotulagem/anotação humana (por exemplo, imagens usadas para reconhecimento de objetos). Os custos de anotação variam de acordo com o tamanho e a complexidade dos dados.

• Análise de dados

Envolve avaliar a estrutura e o conteúdo dos seus dados para compreender suas propriedades básicas.

Aqui, você calculará estatísticas resumidas, visualizará distribuições de dados e identificará possíveis discrepâncias ou valores ausentes. O objetivo é informar as etapas de preparação dos dados, destacando áreas que precisam de limpeza ou transformação.

A terceirização de serviços de análise de dados pode custar mais de US$ 2.500 mensais . Os provedores de serviços normalmente cobram pelas licenças e pelo número de horas que passam no trabalho.

• Preparação de dados

Isso envolve limpar e organizar os dados coletados para que sejam mais fáceis de usar no treinamento do seu modelo de IA. Geralmente inclui tarefas como remoção de erros ou resolução de inconsistências em seu conjunto de dados.

Conjuntos de dados maiores levam naturalmente mais tempo para serem limpos e preparados, portanto o custo provavelmente será maior. Além disso, dados propensos a erros exigiriam mais esforços de limpeza, aumentando os custos potenciais.

A preparação de dados também envolve transformar seus dados em um formato mais adequado para o seu modelo de IA. Por exemplo, convertendo texto em dados numéricos. Além disso, se o seu projeto exigir dados de diversas fontes, você deverá integrar dados de diversas fontes em um conjunto de dados unificado.

Você pode escolher entre diversas ferramentas de preparação de dados. Cada ferramenta vem com diferentes modelos de preços:

• O Microsoft Power BI, por exemplo, custa a partir de US$ 20 mensais por usuário.
• A preparação do Tableau está disponível por US$ 15 mensais por usuário.
• Análise do IBM Cognos por US$ 10 mensais por usuário.

Claro, essas ferramentas têm planos de preços mais elevados, dependendo das necessidades do seu projeto.

O custo de aquisição, análise e preparação de dados pode chegar a milhões de dólares para as organizações. De acordo com a McKinsey, uma empresa de médio porte pode gastar mais de US$ 250 milhões em dados (isso inclui o custo de fornecimento, preparação, arquitetura e governança). Veja os dados abaixo:

O uso de conjuntos de dados disponíveis publicamente pode ajudar a reduzir as taxas de licenciamento. Esses conjuntos de dados estão disponíveis para análise gratuitamente, embora certas condições possam ser aplicadas.

Além disso, ser mais específico sobre o tipo de dados úteis para o seu projeto pode ajudá-lo a reduzir custos com a aquisição de dados irrelevantes. Além disso, adquira dados de alta qualidade que exijam menos limpeza para produzir melhores resultados.

Custos de mão de obra e especialização

As empresas precisam de serviços qualificados de ciência de dados, desenvolvedores de software e engenheiros de aprendizado de máquina para criar e implementar IA com sucesso.

De acordo com o Even, o salário médio de um cientista de dados é de US$ 124.109 por ano. Para um desenvolvedor de software, são US$ 120.068.

Em média, um engenheiro de aprendizado de máquina esperaria US$ 162.699 anualmente. Portanto, construir uma pequena equipe de desenvolvimento pode custar mais de US$ 406.876 por ano.

A contratação de profissionais qualificados pode se tornar uma despesa significativa em um projeto de IA.

No entanto, as empresas podem considerar a contratação de talentos em locais de baixo custo para gerir eficazmente os custos laborais. Eles também podem aproveitar ferramentas de código aberto ou modelos pré-treinados (embora essas soluções possam apresentar limitações).

Outra opção incrível é terceirizar para uma empresa de desenvolvimento de aplicativos de IA com o talento, as ferramentas e a infraestrutura necessários.

Como avaliar o ROI de projetos de IA

Antes de investir em um projeto de IA, é fundamental avaliar o valor imediato e de longo prazo que seu negócio obterá.

De acordo com a PWC, os ROIs duros e suaves são dois benefícios que você pode esperar de seu investimento em IA.

ROIs rígidos são benefícios quantitativos, como economia de tempo, aumento de produtividade, economia de custos e aumento de receita. Os Soft ROIs incluem benefícios qualitativos, como melhores experiências do usuário, retenção de habilidades e agilidade. Tenha isso em mente ao revisar seus ROIs.

Em seguida, você precisa considerar investimentos tangíveis e leves. Os investimentos pesados ​​incluem o valor em dinheiro dos recursos utilizados na construção do projeto de IA. Os investimentos leves incluem dados, computação, armazenamento, treinamento em dados e especialistas no assunto.

Veja a ilustração abaixo:

Para avaliar o ROI de sua IA, defina métricas de sucesso que se alinhem com seus objetivos gerais de negócios – prestando atenção às métricas qualitativas destacadas acima. Por exemplo, suas métricas de sucesso podem incluir:

• Melhorando o índice de satisfação do cliente após implementar seu software de IA
• Maior satisfação dos funcionários
• Redução da rotatividade de funcionários
• Tomada de decisão mais rápida

Idealmente, suas métricas dependerão do objetivo de início do projeto de IA. Se você quisesse melhorar o engajamento dos funcionários, por exemplo, a redução da rotatividade de funcionários seria uma grande métrica de sucesso a ser monitorada.

Avalie o custo total de propriedade (TCO) do seu projeto de IA. Isso inclui custos de desenvolvimento, manutenção, infraestrutura e aquisição de talentos. Compare esses custos com os benefícios projetados da aplicação de IA.

Certifique-se de considerar a incerteza ou os obstáculos que podem surgir ao obter alguns benefícios qualitativos. Por exemplo, a ferramenta de IA pode encontrar alguns erros ou falhas, afetando a sua capacidade de executar tarefas específicas.

Monitor suas métricas de sucesso durante todo o ciclo de vida do projeto para identificar áreas de melhoria e fazer os ajustes necessários. Isso também é aconselhável porque os modelos de aprendizado de máquina provavelmente diminuirão em desempenho com o tempo. Você também pode precisar inserir dados mais recentes no sistema ao longo do tempo.

Desafios de desenvolvimento de aplicativos de IA para pequenas e médias empresas

Estudos revelam que as PME podem enfrentar desafios como a falta de conhecimentos especializados ou de disponibilidade de dados quando iniciam um projeto de IA. Isto pode dificultar o treinamento de modelos de IA e limitar a precisão de suas soluções de IA.

Além disso, os recursos financeiros limitados constituem um obstáculo ao início ou à conclusão bem-sucedida de projetos de IA.

Além disso, a implementação da IA ​​é muitas vezes um processo contínuo de teste e modificação de soluções. Como resultado, as PME e as PME podem ter dificuldade em determinar um ROI claro ao longo do tempo.

Como estas organizações podem ter poucos recursos, também pode ser difícil arcar com o custo da recuperação de um projeto fracassado de adoção de IA.

Dadas estas limitações, que abordagem viável podem as PME utilizar para implementar projetos de IA bem-sucedidos?

• Em vez de visar projetos de IA grandes e complexos, as PME/PME podem visar soluções de IA mais específicas e viáveis. Isso permitiria um empreendimento mais econômico.
• As PME também devem considerar modelos, ferramentas e serviços de IA pré-treinados que funcionam com base no pagamento conforme o uso. Isso reduz os custos iniciais, pois não há necessidade de uma infraestrutura de hardware extensa.
• Podem também investir na formação dos funcionários existentes sobre os fundamentos relevantes da IA. Essa é uma forma de abordar lacunas internas de conhecimento e facilitar a adoção da IA.

Por último, as PME e as PME podem colaborar com fornecedores de tecnologia para criar soluções de IA adaptadas às suas necessidades específicas e aos desafios da indústria. Esta deve ser uma parceria mutuamente benéfica, onde a experiência em IA do desenvolvedor de tecnologia é combinada com o profundo conhecimento da PME sobre o domínio de negócios ou público-alvo.

Estudos de caso de projetos de desenvolvimento de IA

Antes de resumirmos nossa exploração dos custos de desenvolvimento de aplicativos de IA, vamos mostrar alguns projetos de desenvolvimento de IA bem-sucedidos que realizamos na Miquido:

• Próximobanco

O Nextbank fornece uma solução SaaS que oferece um aplicativo bancário móvel de marca branca que os bancos parceiros podem personalizar com sua marca. O foco do projeto de desenvolvimento de aplicativos foi construir uma plataforma econômica, segura e fácil de usar.

Um recurso notável do aplicativo Nextbank é a pontuação de crédito baseada em IA. Este recurso usa algoritmos de aprendizado de máquina para preparar uma lista de potenciais mutuários com probabilidade de reembolsar os empréstimos. Outras funcionalidades importantes do aplicativo Nextbank incluem integração perfeita do usuário, autenticação biométrica e pagamentos por código QR.

Alguns dos principais desafios envolvidos na construção do aplicativo incluíram garantir interações perfeitas, manter uma segurança forte e projetar para personalização. A parceria com a Miquido ajudou o Nextbank a otimizar custos em vários níveis, incluindo o desenvolvimento e manutenção da aplicação.

• Abelha Social

Social Bee é uma ferramenta alimentada por IA que traduz textos jurídicos complexos em segundos. Para este projeto, o desafio envolveu a construção de um aplicativo econômico que mantivesse a relevância cultural nas traduções de IA, acomodasse a diversidade linguística e tivesse um desempenho ideal.

Miquido criou uma prova de conceito escalável usando a API OpenAI, integrando-a ao GPT 3.5. Também desenvolvemos uma prova de conceito projetada para acomodar futuras iterações e modificações.

Outros grandes projetos de IA em que estivemos envolvidos incluem:

• Nolej – uma plataforma alimentada por IA que permite que professores e designers instrucionais gerem rapidamente materiais interativos de eLearning.
• Calibre – uma ferramenta de IA de recursos humanos que ajuda a agilizar a pontuação dos candidatos.
• Youmap AI – para geração de conteúdo de usuário aprimorado por IA.
• Verseo – uma base de conhecimento interna alimentada por IA.

Nós nos concentramos em adaptar soluções aos requisitos exclusivos do projeto e agilizar o processo de desenvolvimento. Isso resultou em soluções econômicas que permitiram aos nossos clientes maximizar os recursos disponíveis.

Navegando no cenário dos fornecedores de IA

Selecionar os parceiros e ferramentas de IA certos é crucial para o sucesso do seu projeto de IA. No entanto, com a infinidade de fornecedores espalhados pelo mercado Gen AI, pode ser difícil decidir qual é a escolha certa para você.

Geralmente, o cenário do fornecedor de IA é categorizado em quatro grupos principais:

• Provedores fundamentais de grandes modelos de linguagem

Eles oferecem acesso a modelos básicos pré-treinados ou LLMs, que são treinados em grandes conjuntos de dados e podem executar várias tarefas, como geração de texto, traduções e conclusão de código. Os exemplos incluem Open AI, Microsoft Azure AI e Google AI.

O custo de acesso a LLMs pré-treinados é geralmente alto, pois envolve taxas de licenciamento ou custos de assinatura com base no uso. O ajuste fino destes modelos também pode gerar custos adicionais. No entanto, o uso de LLMs pré-treinados ajuda a reduzir o tempo de desenvolvimento e a minimizar as necessidades de recrutamento interno.

• Provedores de infraestrutura

Eles oferecem a infraestrutura de hardware e software necessária para treinar e executar modelos generativos de IA. Isso inclui computação em nuvem, hardware especializado e soluções de armazenamento de dados.

Os serviços de infraestrutura normalmente são executados em um modelo de preço pré-pago. Isso permite que você economize em investimentos iniciais e dimensione sua infraestrutura com base nas necessidades operacionais.

Os exemplos incluem Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform.

• Fornecedores de software

Eles oferecem ferramentas e estruturas fáceis de usar, especialmente adaptadas para o desenvolvimento generativo de IA. Isso ajuda a agilizar a preparação de dados, o treinamento de modelos e a implantação.

O preço é baseado em assinatura e os custos geralmente dependem do software escolhido ou do nível de uso. Exemplos são NVIDIA DGX, Paperspace Gradient e Gradio . Essas soluções podem reduzir a necessidade de codificação personalizada e economizar custos de desenvolvimento no longo prazo.

• Provedores de serviços de TI

Eles oferecem principalmente consultoria, implementação e suporte para projetos generativos de IA. Esses provedores de serviços incluem empresas como IBM, Deloitte e Accenture . Os custos geralmente são baseados no escopo dos serviços prestados.

Aqui está uma análise pictórica simples do cenário dos fornecedores de IA:

Ao escolher fornecedores, considere fatores como conhecimento, experiência e flexibilidade. Além disso, certifique-se de que o fornecedor tenha um portfólio que atenda aos requisitos do seu projeto e às funcionalidades desejadas.

Além disso, o fornecedor deve ter práticas robustas de segurança de dados, que é uma das tendências significativas de IA em aplicativos e soluções móveis. Escolha um fornecedor que cumpra as regulamentações de privacidade relevantes e priorize a comunicação transparente.

Por fim, garanta que o suporte ao cliente esteja disponível durante todo o ciclo de vida do projeto.

Tendências futuras de custos no desenvolvimento de IA

O desenvolvimento da IA ​​já percorreu um longo caminho. Os primeiros desenvolvimentos de IA concentraram-se na resolução de problemas usando sistemas lógicos e baseados em regras. Então, soluções de aprendizado de máquina, que usam algoritmos que aprendem com os dados, entraram em cena. Isto foi seguido por técnicas de aprendizagem profunda que usaram redes neurais artificiais complexas para melhorar o processamento da linguagem natural.

Atualmente, a IA potencializa aplicações do mundo real para uma ampla gama de finalidades, e novos avanços estão em andamento. Por exemplo, temos modelos de última geração como o GPT-4, que pode processar textos, imagens e vídeos de maneira conveniente.

Então, como será o futuro para o desenvolvimento da IA?

• Transição para modelos de linguagem menores

De acordo com o MIT Technology Review, os esforços recentes de fornecedores de IA como Google e Open AI visam desenvolver plataformas mais simples que permitam a personalização de modelos de linguagem poderosos. Essas modificações podem ajudar as pessoas a criar seus chatbots que atendam a necessidades específicas.

Esse é apenas um cenário na transição de LLMs para modelos de linguagem menores que consomem menos recursos e produzem melhores resultados.

• Estruturas de IA acessíveis e acessíveis

As bibliotecas de código aberto provavelmente se tornarão mais eficientes no treinamento e na execução de modelos de IA. Isto levará ao desenvolvimento de quadros de IA mais baratos e acessíveis a uma gama mais ampla de utilizadores, incluindo PME e PME.

• Plataformas especializadas de desenvolvimento de IA

É provável que plataformas especializadas de desenvolvimento de IA entrem em cena. Essas plataformas oferecem soluções personalizadas para setores ou casos de uso selecionados, minimizando potencialmente os custos operacionais para empresas nesses nichos.

Globalmente, as tendências futuras no desenvolvimento da IA ​​apontam para soluções mais económicas para as empresas.

Para encerrar: quanto custa desenvolver um aplicativo de IA?

As soluções de IA são aplicáveis ​​em uma ampla gama de funções de negócios. Os exemplos incluem soluções básicas como automação de tarefas repetitivas, recomendações personalizadas de produtos, gerenciamento de estoque e previsões financeiras precisas.

No entanto, você deve considerar os custos e benefícios antes de assumir grandes projetos de desenvolvimento de aplicativos de IA.

Alguns custos específicos a serem considerados incluem aquisição e preparação de dados, mão de obra, experiência e infraestrutura. Esses custos irão variar dependendo da complexidade do seu projeto específico de IA.

Além dos custos, também é importante compreender os vários fornecedores no mercado de IA e quais serviços são relevantes para as necessidades diretas do seu projeto. Os ROIs qualitativos e quantitativos também são itens vitais a serem avaliados.

Com isso em mente, você poderá planejar um projeto de IA mais econômico, sem comprometer a qualidade.