Ghidul costurilor de dezvoltare a aplicațiilor AI în 2024

Aplicațiile AI sunt instrumente esențiale pentru îmbunătățirea operațiunilor de afaceri. Cu toate acestea, procesul de dezvoltare a aplicației poate fi o afacere costisitoare. În funcție de nevoile, amploarea și amploarea proiectului, costul total al rulării unui proiect de dezvoltare a unei aplicații AI poate fi foarte mare.

În acest articol, vom oferi o detaliere cuprinzătoare a costurilor implicate în proiectele AI , de la conceptul inițial până la implementare și nu numai. Veți învăța, de asemenea, importanța strategică a investiției în AI.

Deci, să examinăm mai întâi valoarea AI în afaceri pentru a vedea cum diferitele tipuri de aplicații AI servesc diferitelor funcții de afaceri.

Adaptarea soluțiilor AI la nevoile afacerii

Începând cu 2023, EY (Ernst and Young) a dezvăluit că 90% dintre respondenți erau deschiși să exploreze platforme AI precum ChatGPT, Bing Chat și OpenAI. Sondajul a mai descoperit că 80% dintre directorii din domeniul tehnologiei intenționează să-și sporească investițiile în AI.

Aceste statistici dezvăluie că companiile încep să recunoască AI ca un instrument esențial pentru maximizarea operațiunilor de afaceri.

Fără îndoială, aplicațiile AI au devenit instrumente vitale pentru îmbunătățirea fluxului de lucru, a proceselor de afaceri și chiar a colaborărilor. Mai jos sunt funcțiile de afaceri pe care AI le poate îmbunătăți.

• Marketing și vânzări – Companiile pot folosi aplicații care oferă personalizare bazată pe inteligență artificială pentru cumpărători pentru a recomanda produse unice pe baza comportamentului utilizatorului. Acest lucru va genera probabil mai multe venituri și va îmbunătăți experiența clienților.
• Calificarea potențialului potențial – Calificarea potențialului AI bazată pe criterii predefinite poate ajuta companiile să vizeze clienții care au șanse mai mari să facă conversii. Acest lucru sporește eficiența proceselor dvs. de marketing și vânzări.
• Analiza pieței – AI poate ajuta companiile să analizeze tendințele pieței și să prezică cererile viitoare, ajutându-le să maximizeze oportunitățile de creștere mai eficient.

• Resurse umane – Platforme precum Zoho și Bamboo HR încep să folosească inteligența artificială pentru a automatiza anumite activități de recrutare și achiziție de talente, cum ar fi selectarea CV-urilor pentru a identifica candidați calificați, programarea interviurilor și integrarea de noi angajați.
• Contabilitate și finanțe – aplicațiile AI precum Freshbooks sau SAP Finance AI pot ajuta la menținerea unor înregistrări contabile financiare adecvate. De asemenea, ei pot analiza datele financiare în scopul detectării fraudelor sau identificării riscurilor.

Există mult mai multe cazuri de utilizare AI și AI generativă decât am evidențiat mai sus. De exemplu, avem aplicații AI de securitate cibernetică, managementul inventarului, conceptualizarea produselor și asistenți virtuali bazați pe inteligență artificială.

Companiile pot fie să opteze pentru produse standard, fie să aleagă soluții personalizate de inteligență artificială, în funcție de nevoile lor organizaționale specifice. Dacă sunteți rupt între ce să alegeți, evaluarea implicației costurilor pentru ambele vă poate ajuta să vă decideți. Deci hai să facem asta.

Soluții personalizate AI vs soluții standard

Soluțiile personalizate de inteligență artificială sunt adaptate nevoilor specifice și proceselor de afaceri, astfel încât este probabil să ofere un control și flexibilitate mai mare. Cu toate acestea, aplicațiile personalizate pot avea costuri inițiale semnificativ mai mari din cauza nevoilor de dezvoltare, a datelor și a infrastructurii necesare pentru a menține aplicația în funcțiune.

De asemenea, aplicațiile personalizate tind să dureze mai mult pentru a construi. Va fi necesară o iterație și testare mai intensă pentru a vă asigura că aplicația este funcțională și că funcțiile sale servesc în mod eficient nevoilor dvs. de afaceri.

Aplicațiile personalizate pot necesita, de asemenea, o echipă internă de dezvoltare de aplicații cu expertiză în inteligență artificială. Acest lucru poate fi mai costisitor de întreținut pe o perioadă lungă de timp. De aceea, majoritatea companiilor preferă să colaboreze cu o companie de dezvoltare AI generativă precum Miquido. Acest lucru vă va permite să construiți o aplicație AI personalizată care să vă satisfacă nevoile la un buget mai rezonabil.

Soluțiile de inteligență artificială standard sunt ușor disponibile și utile pentru nevoile de afaceri mai largi. Aceasta înseamnă că de obicei au costuri inițiale mai mici, deoarece nu construiți aplicația de la zero. Aceasta înseamnă, de asemenea, că implementarea ar fi mai rapidă.

În plus, aplicațiile AI standard necesită mai puțină expertiză tehnică, deoarece de obicei vin cu suport de furnizor. Acest lucru elimină necesitatea unei echipe interne pentru dezvoltarea aplicațiilor AI.

Din păcate, este posibil ca soluțiile standard să nu răspundă perfect nevoilor dvs. specifice de afaceri și să aibă capacități de personalizare limitate.

Alegerea dintre soluțiile standard și soluțiile personalizate ar depinde în mare măsură de două lucruri: buget și scalabilitate.

Dacă aveți suficientă finanțare și doriți o soluție flexibilă care se poate adapta afacerii dvs. pe măsură ce operațiunile dvs. cresc, o soluție personalizată este cel mai bun pariu. Cu toate acestea, dacă aveți nevoie de o soluție prietenoasă cu bugetul care nu necesită funcții prea specializate, alegeți o aplicație AI disponibilă.

Costul dezvoltării aplicațiilor AI: Defalcarea

Dezvoltarea unei aplicații AI implică diferite faze, de la cercetarea și dezvoltarea inițială până la integrarea cu sistemele existente și întreținerea continuă. Fiecare etapă are costuri asociate.

Iată o imagine de ansamblu tipică a cheltuielilor a peste 100 de companii de dezvoltare de aplicații în fiecare fază, conform unui sondaj realizat de Clutch:

• Cercetare și planificare inițială

Faza inițială de cercetare și planificare include cercetarea de piață, planificarea caracteristicilor, wireframing și prototipuri de bază.

Această fază presupune, de asemenea , achiziții semnificative de date pentru antrenamentul modelului dvs. AI. Achiziția de date poate fi destul de costisitoare atunci când lucrați cu seturi mari de date. Costurile specifice vor varia în funcție de sursele de date, taxele de licență și alte cerințe.

În funcție de scopul cercetării tale inițiale sau al designului aplicației, poți cheltui între 5.000 USD și 50.000 USD.

• Dezvoltare și integrare cu sistemele existente

Costurile suportate în timpul fazei de dezvoltare vor depinde de cât de complex este modelul aplicației dvs., de puterea de calcul și de nivelul de expertiză de care aveți nevoie. Etapa de dezvoltare ar costa aproximativ 5.000-10.000 USD .

În faza de integrare, veți integra aplicația cu infrastructura IT existentă , ceea ce poate implica costuri suplimentare de dezvoltare a aplicației AI, mai ales atunci când sunt necesare modificări.

În plus, dacă aplicația dvs. interacționează cu date de la dispozitive sau senzori externi, ar putea necesita integrarea cu un protocol Bluetooth Low-Energy (BLE). Acest proces de integrare adaugă de obicei un cost estimat de 8.000 USD până la 10.000 USD sau mai mult la bugetul general de dezvoltare.

Apoi, îți vei implementa aplicația. În funcție de procesele aplicației și de nevoile de stocare, este posibil să fie nevoie să utilizați infrastructura cloud aici. Costurile pot varia în funcție de utilizare și de furnizorul ales, dar un buget de 500 USD-700 USD lunar ar trebui să fie suficient dacă lucrați cu furnizori de top precum Google, AWS sau Azure.

• Întreținere continuă

Costurile de întreținere continuă includ remedieri de erori, îmbunătățirea funcționalităților și implementarea actualizărilor necesare.

Aplicația dvs. necesită, de asemenea, monitorizarea și reinstruirea datelor, deoarece interacționează cu utilizatorii și generează date. Costurile pentru acestea depind de frecvența și complexitatea actualizărilor dvs.

Cu toate acestea, media acceptată în industrie pentru întreținerea software-ului este de aproximativ 15-20% din costul său real de dezvoltare.

Cât costă dezvoltarea unui AI?

Costul total al dezvoltării de aplicații simple variază față de ceea ce ați cheltui pe aplicații complexe bazate pe inteligență artificială. Acest lucru se datorează adesea unor factori precum tipurile de date utilizate și complexitatea caracteristicilor sau funcționalităților.

1. Baze de cunoștințe interne.

Bazele simple de cunoștințe interne sunt de obicei biblioteci centralizate cu informații pentru angajații dvs. Unele dintre aceste soluții includ roboti de cunoștințe, asistență IT automatizată, servicii pentru clienți și birouri de asistență HR bazate pe GenAI. Aceste tipuri de aplicații costă de obicei între 5.000 și 8.000 USD.

2. Aplicații complexe bazate pe Gen-AI.

Aplicațiile complexe Gen-AI implică adesea algoritmi complicati, caracteristici specializate și procesare extinsă a datelor. Ca rezultat, costul ar fi de aproximativ de două ori mai mare decât cel al platformelor simple de aplicații AI.

Cum să bugetați pentru proiecte AI

Bugetarea corectă pentru proiectele AI este crucială pentru a evita depășirile de costuri. Iată cum puteți bugeta eficient pentru proiectul dvs. de aplicație AI:

1. Definiți scopul și obiectivele proiectului .

Definiți clar problema (problemele) pe care aplicația dvs. AI le va rezolva. Evidențiați funcționalitatea dorită și rezultatele așteptate.

Apoi, împărțiți proiectul în faze mai mici, indicând livrabile și repere clare, astfel încât să puteți avea o estimare mai precisă a costurilor.

Un domeniu de aplicare bine definit previne scăderea domeniului de aplicare și cheltuielile neașteptate.

2. Prognoza costurilor .

Apoi, dezvoltați o structură cuprinzătoare de defalcare a costurilor (CBS) care identifică toate costurile potențiale asociate cu proiectul dvs.

Includeți costuri directe, cum ar fi salariile, hardware-ul, achiziția de date, taxele furnizorilor și costurile indirecte, cum ar fi costurile de planificare, instruire și documentare, întreținere etc.

Ar trebui luate în considerare și riscurile sau provocările potențiale, precum și strategiile de prevenire.

Aici este util să lucrezi cu o companie cu experiență în dezvoltarea de aplicații AI. Aceste companii au date istorice care pot ajuta la prognoza mai precisă a costurilor de dezvoltare.

3. Alegeți o tehnică de estimare a costurilor .

Adopta tehnici de estimare a costurilor, cum ar fi benchmark-uri din industrie, estimare de jos în sus sau estimare parametrică pentru a determina o estimare realistă a costurilor pentru diferitele elemente din CBS.

Criteriile de referință din industrie s-ar baza de obicei pe cercetarea unor proiecte similare de IA pentru a stabili costul mediu de dezvoltare. Alte tehnici includ:

• Estimare parametrică – utilizează date istorice din proiectele anterioare pentru a estima costurile pentru sarcini similare din proiectul curent.
• Estimare de jos în sus – însumează costul aproximativ pentru sarcini individuale pentru a determina costul întregului proiect.

Vă recomandăm să creați un buget flexibil cu un tampon pentru situații neprevăzute (să zicem, 10 – 20% ) pentru provocări neașteptate, întârzieri sau modificări ale domeniului proiectului.

Importanța datelor în dezvoltarea AI

Datele alimentează procesul de învățare al modelelor AI. Prin intermediul datelor, aceste modele pot identifica modele, pot face predicții și pot îndeplini alte sarcini. De exemplu, soluțiile AI precum motorul de recomandare Netflix și Gemini AI de la Google prosperă pe date de înaltă calitate.

Datele sunt, de asemenea, folosite pentru a evalua performanța modelelor AI după ce acestea au fost instruite. Acest lucru ajută în primul rând la identificarea și rezolvarea problemelor legate de procesul de învățare automată sau de algoritmii relevanți.

Trei procese majore sunt implicate în utilizarea datelor pentru IA: achiziție, analiză și pregătire. Să le explorăm și să vedem costurile asociate cu fiecare:

• Achizitie de date

Aceasta implică aprovizionarea datelor utilizate pentru a vă antrena modelul AI. Pentru a obține date pentru antrenarea modelelor dvs. AI, puteți folosi furnizori care vând seturi de date preexistente. De asemenea, vă puteți aduna propriile date folosind sisteme specializate de achiziție de date.

Utilizarea seturilor de date preexistente ar necesita furnizori plătitori pentru licențiere sau utilizare. Acest lucru poate fi destul de costisitor și ar varia în funcție de dimensiunea, calitatea sau exclusivitatea datelor.

Dacă doriți să vă colectați propriile date, va trebui să luați în considerare și costurile sistemelor de achiziție de date (DAQ). Sistemele DAQ low-end costă aproximativ 200-500 USD pe canal, sistemele mid-end costă aproximativ 500-100 USD pe canal, iar sistemele DAQ high-end variază între 1.000 USD și 2.000 USD pe canal.

În cele din urmă, unele tipuri de date pot necesita etichetare/adnotare umană (de exemplu, imagini utilizate pentru recunoașterea obiectelor). Costurile de adnotare variază în funcție de dimensiunea și complexitatea datelor.

• Analiza datelor

Aceasta implică evaluarea structurii și conținutului datelor dvs. pentru a înțelege proprietățile lor de bază.

Aici, veți calcula statistici rezumate, veți vizualiza distribuțiile datelor și veți identifica potențiale valori aberante sau valori lipsă. Scopul este de a vă informa pașii de pregătire a datelor prin evidențierea zonelor care necesită curățare sau transformare.

Serviciile de externalizare de analiză a datelor pot costa peste 2500 USD lunar . Furnizorii de servicii percep de obicei licențe și numărul de ore pe care le petrec la locul de muncă.

• Pregătirea datelor

Aceasta implică curățarea și organizarea datelor pe care le colectați, astfel încât să fie mai ușor de utilizat în antrenamentul modelului dvs. AI. De obicei, include sarcini precum eliminarea erorilor sau rezolvarea inconsecvențelor din setul de date.

În mod natural, seturile de date mai mari durează mai mult pentru curățare și pregătire, așa că costul va fi probabil mai mare. De asemenea, datele predispuse la erori ar necesita mai multe eforturi de curățare, crescând costurile potențiale.

Pregătirea datelor implică, de asemenea, transformarea datelor dumneavoastră într-un format mai potrivit pentru modelul dumneavoastră AI. De exemplu, conversia textului în date numerice. În plus, dacă proiectul dvs. necesită date din mai multe surse, trebuie să integrați datele din diverse surse într-un set de date unificat.

Puteți alege dintre mai multe instrumente de pregătire a datelor. Fiecare instrument vine cu modele de prețuri diferite:

• Microsoft Power BI, de exemplu, începe de la 20 USD lunar per utilizator.
• Tableau Prep este disponibil la 15 USD lunar per utilizator.
• Analiza IBM Cognos la 10 USD lunar per utilizator.

Desigur, aceste instrumente au planuri de preț mai mari, în funcție de nevoile proiectului dumneavoastră.

Costul achiziției, analizei și pregătirii datelor poate ajunge la milioane de dolari pentru organizații. Potrivit lui McKinsey, o companie mijlocie poate cheltui peste 250 de milioane de dolari pe date (aceasta include costurile de aprovizionare, pregătire, arhitectură și guvernare). Vezi datele de mai jos:

Utilizarea seturilor de date disponibile public poate ajuta la reducerea taxelor de licență. Aceste seturi de date sunt disponibile pentru a fi analizate gratuit, deși se pot aplica anumite condiții.

În plus, a fi mai specific în ceea ce privește tipul de date utile pentru proiectul dvs. vă poate ajuta să reduceți costurile de la procurarea de date irelevante. De asemenea, obțineți date de înaltă calitate care necesită mai puțină curățare pentru a produce rezultate mai bune.

Costuri cu forța de muncă și expertiză

Companiile au nevoie de servicii calificate pentru știința datelor, dezvoltatori de software și ingineri de învățare automată pentru a crea și implementa AI cu succes.

Potrivit Indeed, salariul mediu pentru un cercetător de date este de 124.109 USD pe an. Pentru un dezvoltator de software, este de 120.068 USD.

În medie, un inginer de învățare automată s-ar aștepta la 162.699 USD anual. Deci, construirea unei echipe mici de dezvoltare poate costa mai mult de 406.876 USD pe an.

Angajarea unor profesioniști calificați poate deveni o cheltuială semnificativă într-un proiect AI.

Cu toate acestea, companiile pot lua în considerare angajarea de talente în locații cu costuri mai mici pentru a gestiona eficient costurile cu forța de muncă. De asemenea, pot folosi instrumente open-source sau modele pre-instruite (deși aceste soluții pot avea limitări).

O altă opțiune incredibilă este externalizarea către o companie de dezvoltare de aplicații AI cu talentul, instrumentele și infrastructura necesare.

Cum se evaluează rentabilitatea investiției proiectelor AI

Înainte de a investi într-un proiect AI, este imperativ să evaluezi valoarea imediată și pe termen lung pe care o va câștiga afacerea ta.

Potrivit PWC, rentabilitatea investiției hard și soft sunt două beneficii de așteptat de la investiția dvs. în AI.

ROI-ul dur reprezintă beneficii cantitative, cum ar fi economii de timp, creșterea productivității, economii de costuri și creșterea veniturilor. ROI-urile soft cuprind beneficii calitative, cum ar fi experiențe mai bune pentru utilizator, păstrarea competențelor și agilitate. Țineți cont de acestea atunci când vă examinați rentabilitatea investiției.

Apoi, trebuie să luați în considerare investițiile dure și moi. Investițiile dure includ valoarea în numerar a resurselor utilizate în construirea proiectului AI. Investițiile soft includ date, calcul, stocare, instruire în date și experți în domeniu.

Vezi ilustrația de mai jos:

Pentru a vă evalua rentabilitatea investiției AI, definiți valorile de succes care se aliniază cu obiectivele generale de afaceri, acordând atenție valorilor calitative evidențiate mai sus. De exemplu, valorile dvs. de succes pot include:

• Îmbunătățirea gradului de satisfacție a clienților după implementarea software-ului dvs. AI
• Satisfacția sporită a angajaților
• Reducerea fluctuației angajaților
• Luare mai rapidă a deciziilor

În mod ideal, valorile dvs. vor depinde de obiectivul demarării proiectului AI. Dacă doriți să îmbunătățiți angajamentul angajaților, de exemplu, reducerea fluctuației angajaților ar fi o măsură de succes excelentă de monitorizat.

Evaluați costul total de proprietate (TCO) al proiectului dvs. AI. Acestea includ costurile de dezvoltare, întreținere, infrastructură și achiziție de talente. Comparați aceste costuri cu beneficiile proiectate ale aplicației AI.

Asigurați-vă că luați în considerare incertitudinea sau obstacolele care pot apărea odată cu obținerea unor beneficii calitative. De exemplu, instrumentul AI ar putea întâmpina unele erori sau erori, care îi afectează capacitatea de a îndeplini anumite sarcini.

Monitorizați valorile dvs. de succes pe tot parcursul ciclului de viață al proiectului pentru a identifica zonele de îmbunătățire și pentru a face ajustările necesare. Acest lucru este, de asemenea, recomandabil, deoarece modelele de învățare automată sunt probabil să scadă în performanță în timp. De asemenea, poate fi necesar să introduceți date mai recente în sistem în timp.

Provocări de dezvoltare a aplicațiilor AI pentru IMM-uri/IMM-uri

Studiile arată că IMM-urile se pot confrunta cu provocări precum lipsa de expertiză sau disponibilitatea datelor atunci când încep un proiect AI. Acest lucru poate duce la dificultăți de antrenare a modelelor AI și poate limita acuratețea soluțiilor lor AI.

De asemenea, resursele financiare limitate reprezintă o barieră pentru inițierea sau finalizarea cu succes a proiectelor de IA.

În plus, implementarea AI este adesea un proces continuu de testare și modificare a soluțiilor. Ca urmare, IMM-urile și IMM-urile pot avea dificultăți în a determina o rentabilitate clară a investiției în timp.

Deoarece aceste organizații pot avea lipsă de resurse, poate fi, de asemenea, dificil să suportați costul recuperării dintr-un proiect eșuat de adoptare a AI.

Având în vedere aceste limitări, ce abordare fezabilă pot folosi IMM-urile pentru a implementa proiecte de IA de succes?

• În loc să vizeze proiecte mari și complexe de IA, IMM-urile/IMM-urile pot viza soluții de IA mai specifice și realizabile. Acest lucru ar permite o afacere mai rentabilă.
• IMM-urile ar trebui să ia în considerare, de asemenea, modele, instrumente și servicii AI pregătite în avans, care funcționează pe bază de plata pe măsură. Acest lucru reduce costurile inițiale, deoarece nu este nevoie de o infrastructură hardware extinsă.
• De asemenea, pot investi în instruirea angajaților existenți cu privire la elementele fundamentale relevante ale AI. Aceasta este o modalitate de a aborda lacunele interne de cunoștințe și de a facilita adoptarea AI.

În cele din urmă, IMM-urile și IMM-urile pot colabora cu furnizorii de tehnologie pentru a crea soluții AI adaptate nevoilor lor specifice și provocărilor din industrie. Acesta ar trebui să fie un parteneriat reciproc avantajos, în care experiența IA a dezvoltatorului de tehnologie este combinată cu înțelegerea profundă de către IMM a domeniului de afaceri sau a publicului țintă.

Studii de caz ale proiectelor de dezvoltare AI

Înainte de a ne completa explorarea costurilor de dezvoltare a aplicațiilor AI, să vă arătăm câteva proiecte de dezvoltare AI de succes pe care le-am realizat la Miquido:

• Nextbank

Nextbank oferă o soluție SaaS care oferă o aplicație bancară mobilă cu etichetă albă pe care băncile partenere o pot personaliza cu brandingul lor. Obiectivul proiectului de dezvoltare a aplicației a fost construirea unei platforme rentabile, sigure și ușor de utilizat.

O caracteristică notabilă a aplicației Nextbank este scorul de credit bazat pe inteligență artificială. Această funcție folosește algoritmi de învățare automată pentru a pregăti o listă de potențiali debitori care ar putea rambursa împrumuturile. Alte funcționalități cheie ale aplicației Nextbank includ integrarea fără probleme a utilizatorilor, autentificarea biometrică și plățile cu coduri QR.

Unele provocări cheie implicate în construirea aplicației includ asigurarea interacțiunilor fără întreruperi, menținerea securității puternice și proiectarea pentru personalizare. Parteneriatul cu Miquido a ajutat Nextbank să optimizeze costurile la diferite niveluri, inclusiv dezvoltarea și întreținerea aplicației.

• Albină socială

Social Bee este un instrument bazat pe inteligență artificială care traduce texte legale complexe în câteva secunde. Pentru acest proiect, provocarea a implicat construirea unei aplicații rentabile care să mențină relevanța culturală în traducerile AI, să se adapteze la diversitatea lingvistică și să funcționeze optim.

Miquido a creat o dovadă de concept scalabilă folosind API-ul OpenAI, integrându-l cu GPT 3.5. Am dezvoltat, de asemenea, o dovadă a conceptului concepută pentru a găzdui iterațiile și modificările viitoare.

Alte proiecte majore de IA în care am fost implicați includ:

• Nolej – o platformă bazată pe inteligență artificială care permite profesorilor și designerilor de instruire să genereze rapid materiale interactive de eLearning.
• Caliber – un instrument AI de resurse umane care ajută la eficientizarea punctajului candidaților.
• Youmap AI – pentru generarea de conținut pentru utilizatori îmbunătățit de AI.
• Verseo – o bază de cunoștințe internă alimentată de AI.

Ne-am concentrat pe adaptarea soluțiilor la cerințele unice ale proiectului și pe simplificarea procesului de dezvoltare. Acest lucru a dus la soluții rentabile care au permis clienților noștri să maximizeze resursele disponibile.

Navigarea în peisajul furnizorului AI

Selectarea partenerilor și instrumentelor AI potrivite este crucială pentru succesul proiectului dvs. de IA. Cu toate acestea, având în vedere multitudinea de furnizori împrăștiați pe piața Gen AI, poate fi dificil să decizi alegerea potrivită pentru tine.

În general, peisajul furnizorilor AI este clasificat în patru grupuri majore:

• Furnizori de modele lingvistice mari de bază

Ele oferă acces la modele de fundație pre-instruite sau LLM-uri, care sunt instruite pe seturi de date masive și pot îndeplini diverse sarcini, cum ar fi generarea de text, traduceri și completarea codului. Exemplele includ Open AI, Microsoft Azure AI și Google AI.

Costul accesării LLM-urilor pre-instruite este de obicei ridicat, deoarece implică taxe de licență sau costuri de abonament în funcție de utilizare. Reglarea fină a acestor modele poate atrage și costuri suplimentare. Cu toate acestea, utilizarea LLM-urilor pre-instruite ajută la reducerea timpului de dezvoltare și la minimizarea nevoilor interne de recrutare.

• Furnizorii de infrastructură

Ele oferă infrastructura hardware și software necesară pentru a antrena și a rula modele AI generative. Aceasta include cloud computing, hardware specializat și soluții de stocare a datelor.

Serviciile de infrastructură rulează de obicei pe un model de preț cu plata pe măsură. Acest lucru vă permite să economisiți investițiile inițiale și să vă scalați infrastructura în funcție de nevoile operaționale.

Exemplele includ Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure și Google Cloud Platform.

• Furnizorii de software

Ele oferă instrumente și cadre ușor de utilizat, special adaptate pentru dezvoltarea AI generativă. Acest lucru ajută la eficientizarea pregătirii datelor, a pregătirii modelului și a implementării.

Prețul se bazează pe abonament, iar costurile depind adesea de software-ul ales sau de nivelul de utilizare. Exemple sunt NVIDIA DGX, Paperspace Gradient și Gradio . Aceste soluții pot reduce nevoia de codare personalizată și pot economisi costurile de dezvoltare pe termen lung.

• furnizorii de servicii IT

Ele oferă în principal consultanță, implementare și suport pentru proiecte generative de IA. Acești furnizori de servicii includ companii precum IBM, Deloitte și Accenture . Costurile se bazează de obicei pe sfera serviciilor furnizate.

Iată o simplă defalcare ilustrată a peisajului furnizorilor de AI:

Atunci când alegeți furnizori, luați în considerare factori precum expertiza, experiența și flexibilitatea. De asemenea, asigurați-vă că furnizorul are un portofoliu care se potrivește cerințelor proiectului și funcționalităților dorite.

În plus, furnizorul ar trebui să aibă practici solide de securitate a datelor, care este una dintre tendințele semnificative în domeniul AI în aplicațiile și soluțiile mobile. Alegeți un furnizor care respectă reglementările relevante privind confidențialitatea și acordă prioritate comunicării transparente.

În cele din urmă, asigurați-vă că suportul pentru clienți este disponibil pe tot parcursul ciclului de viață al proiectului.

Tendințe viitoare ale costurilor în dezvoltarea AI

Dezvoltarea AI a parcurs un drum lung. Dezvoltarile timpurii ale AI s-au concentrat pe rezolvarea problemelor folosind sisteme logice și bazate pe reguli. Apoi, au apărut soluțiile de învățare automată, care folosesc algoritmi care învață din date. Aceasta a fost urmată de tehnici de învățare profundă care au folosit rețele neuronale artificiale complexe pentru a îmbunătăți procesarea limbajului natural.

În prezent, AI alimentează aplicațiile din lumea reală pentru o gamă largă de scopuri, iar noi progrese sunt în curs. De exemplu, avem modele de ultimă generație precum GPT-4, care pot procesa în mod convenabil texte, imagini și videoclipuri.

Deci, cum arată viitorul pentru dezvoltarea AI?

• Trecerea la modele de limbaj mai mici

Potrivit MIT Technology Review, eforturile recente ale furnizorilor de inteligență artificială precum Google și Open AI urmăresc să dezvolte platforme mai simple care să permită personalizarea modelelor de limbaj puternice. Aceste modificări pot ajuta oamenii să-și creeze chatbot-uri care răspund nevoilor specifice.

Acesta este doar un scenariu în tranziția de la LLM la modele lingvistice mai mici, care necesită mai puține resurse și produc rezultate mai bune.

• Cadre AI accesibile și accesibile

Bibliotecile open-source vor deveni probabil mai eficiente în formarea și rularea modelelor AI. Acest lucru va duce la dezvoltarea cadrelor AI care sunt mai accesibile și mai accesibile pentru o gamă mai largă de utilizatori, inclusiv IMM-uri și IMM-uri.

• Platforme specializate de dezvoltare AI

Platformele specializate de dezvoltare AI sunt probabil să intre în imagine. Aceste platforme oferă soluții personalizate pentru anumite industrii sau cazuri de utilizare, reducând la minimum costurile operaționale pentru companiile din acele nișe.

În general, tendințele viitoare în dezvoltarea AI indică soluții mai rentabile pentru companii.

În încheiere: Cât costă dezvoltarea unei aplicații AI?

Soluțiile AI sunt aplicabile într-o gamă largă de funcții de afaceri. Exemplele includ soluții de bază, cum ar fi automatizarea sarcinilor repetitive, recomandări personalizate de produse, gestionarea stocurilor și previziuni financiare precise.

Cu toate acestea, trebuie să luați în considerare costurile și beneficiile înainte de a vă ocupa de proiecte majore de dezvoltare a aplicațiilor AI.

Unele costuri specifice de reținut includ achiziția și pregătirea datelor, forța de muncă, expertiza și infrastructura. Aceste costuri vor varia în funcție de complexitatea proiectului AI specific.

În afară de costuri, este, de asemenea, important să înțelegeți diferiții furnizori de pe piața AI și care servicii sunt relevante pentru nevoile dvs. directe ale proiectului. ROI-urile calitative și cantitative sunt, de asemenea, elemente esențiale de evaluat.

Având în vedere acest lucru, ar trebui să puteți planifica un proiect AI mai prietenos cu bugetul, fără a compromite calitatea.