Руководство по затратам на разработку приложений для искусственного интеллекта в 2024 году

Приложения искусственного интеллекта являются важными инструментами для улучшения бизнес-операций. Однако процесс разработки приложений может оказаться дорогостоящим предприятием. В зависимости от потребностей, объема и масштаба проекта общая стоимость реализации проекта разработки приложений ИИ может быть очень высокой.

В этой статье мы предоставим полную разбивку затрат, связанных с проектами ИИ , от первоначальной концепции до развертывания и далее. Вы также узнаете о стратегической важности инвестиций в искусственный интеллект.

Итак, давайте сначала рассмотрим значение ИИ в бизнесе, чтобы увидеть, как различные типы приложений ИИ выполняют различные бизнес-функции.

Адаптация решений искусственного интеллекта к потребностям бизнеса

По состоянию на 2023 год компания EY (Ernst and Young) сообщила, что 90% респондентов готовы к изучению платформ искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, Bing Chat и OpenAI. Опрос также показал, что 80% руководителей технологических компаний намерены увеличить свои инвестиции в искусственный интеллект.

Эта статистика показывает, что компании начинают признавать ИИ в качестве важного инструмента для максимизации бизнес-операций.

Несомненно, приложения искусственного интеллекта стали жизненно важными инструментами для улучшения рабочих процессов, бизнес-процессов и даже совместной работы. Ниже приведены бизнес-функции, которые может улучшить ИИ.

• Маркетинг и продажи . Компании могут использовать приложения, которые обеспечивают персонализацию на основе искусственного интеллекта для покупателей, чтобы рекомендовать уникальные продукты на основе поведения пользователей. Вероятно, это принесет больший доход и улучшит качество обслуживания клиентов.
• Квалификация потенциальных клиентов . Квалификация потенциальных клиентов с помощью ИИ, основанная на заранее определенных критериях, может помочь компаниям ориентироваться на клиентов, которые с большей вероятностью совершат конверсию. Это повышает эффективность ваших процессов маркетинга и продаж.
• Анализ рынка . ИИ может помочь предприятиям анализировать рыночные тенденции и прогнозировать будущие потребности, помогая им более эффективно максимизировать возможности роста.

• Человеческие ресурсы . Такие платформы, как Zoho и Bamboo HR, начинают использовать ИИ для автоматизации определенных действий по подбору персонала и привлечению талантов, таких как проверка резюме для выявления квалифицированных кандидатов, планирование собеседований и прием новых сотрудников.
• Бухгалтерский учет и финансы . Приложения искусственного интеллекта, такие как Freshbooks или SAP Finance AI, могут помочь вести правильный финансовый учет. Они также могут анализировать финансовые данные в целях обнаружения мошенничества или выявления рисков.

Существует гораздо больше вариантов использования ИИ и генеративного ИИ, чем мы выделили выше. Например, у нас есть приложения искусственного интеллекта для кибербезопасности, управления запасами, концептуализации продуктов и виртуальных помощников на основе искусственного интеллекта.

Компании могут либо использовать готовые продукты, либо выбирать индивидуальные решения в области искусственного интеллекта, в зависимости от конкретных организационных потребностей. Если вы разрываетесь между выбором, оценка финансовых последствий для обоих вариантов может помочь вам принять решение. Итак, давайте сделаем это.

Индивидуальные решения искусственного интеллекта против готовых решений

Пользовательские решения искусственного интеллекта адаптированы к конкретным потребностям и бизнес-процессам, поэтому они, вероятно, обеспечат больший контроль и гибкость. Однако первоначальные затраты на пользовательские приложения могут быть значительно выше из-за потребностей в разработке, данных и инфраструктуры, необходимых для поддержания работы приложения.

Создание пользовательских приложений обычно занимает больше времени. Потребуются более интенсивные итерации и тестирование, чтобы убедиться, что приложение работает и его функции эффективно соответствуют потребностям вашего бизнеса.

Для пользовательских приложений также может потребоваться собственная команда разработчиков приложений с опытом работы в области искусственного интеллекта. Это может оказаться более дорогостоящим в обслуживании в течение длительного периода. Вот почему большинство компаний предпочитают сотрудничать с компанией по разработке генеративного искусственного интеллекта, такой как Miquido. Это позволит вам создать собственное приложение искусственного интеллекта , отвечающее вашим потребностям, за более разумный бюджет.

Готовые решения искусственного интеллекта легко доступны и полезны для более широких потребностей бизнеса. Это означает, что у них обычно более низкие первоначальные затраты, поскольку вы не создаете приложение с нуля. Это также означает, что развертывание будет быстрее.

Более того, готовые приложения искусственного интеллекта требуют меньше технических знаний, поскольку обычно они поддерживаются поставщиками. Это устраняет необходимость в собственной команде для разработки приложений ИИ.

К сожалению, готовые решения могут не полностью соответствовать потребностям вашего бизнеса и иметь ограниченные возможности настройки.

Выбор между готовыми решениями и индивидуальными решениями в основном будет зависеть от двух вещей: бюджета и масштабируемости.

Если у вас достаточно средств и вам нужно гибкое решение, которое можно адаптировать к вашему бизнесу по мере роста вашей деятельности, лучшим выбором будет индивидуальное решение. Однако, если вам нужно недорогое решение, не требующее слишком специализированных функций, выберите готовое приложение искусственного интеллекта.

Стоимость разработки приложений AI: разбивка

Разработка приложения искусственного интеллекта включает в себя различные этапы: от первоначальных исследований и разработок до интеграции с существующими системами и постоянного обслуживания. Каждый этап имеет соответствующие затраты.

Вот типичный обзор того, что тратят более 100 компаний-разработчиков приложений на каждом этапе, согласно опросу Clutch:

• Первоначальные исследования и планирование

Начальный этап исследования и планирования включает исследование рынка, планирование функций, создание каркасов и базовое прототипирование.

Этот этап также предполагает сбор значительных данных для обучения вашей модели ИИ. Сбор данных может быть довольно дорогостоящим при работе с большими наборами данных. Конкретные затраты будут варьироваться в зависимости от источников данных, лицензионных сборов и других требований.

В зависимости от объема вашего первоначального исследования или дизайна приложения вы можете потратить от 5000 до 50 000 долларов.

• Разработка и интеграция с существующими системами

Затраты, понесенные на этапе разработки, будут зависеть от сложности модели вашего приложения, вычислительной мощности и необходимого уровня знаний. Этап разработки обойдется примерно в 5000–10 000 долларов .

На этапе интеграции вы интегрируете приложение с существующей ИТ-инфраструктурой , что может повлечь дополнительные затраты на разработку приложения ИИ, особенно когда необходимы модификации.

Кроме того, если ваше приложение взаимодействует с данными от внешних устройств или датчиков, ему может потребоваться интеграция с протоколом Bluetooth Low-Energy (BLE). Этот процесс интеграции обычно добавляет к общему бюджету разработки ориентировочную стоимость от 8000 до 10 000 долларов США или более.

Далее вы развернете свое приложение. В зависимости от процесса приложения и потребностей в хранилище вам может потребоваться использовать здесь облачную инфраструктуру. Затраты могут варьироваться в зависимости от использования и выбранного поставщика, но бюджета в 500–700 долларов в месяц должно быть достаточно, если вы работаете с ведущими поставщиками, такими как Google, AWS или Azure.

• Текущее обслуживание

Текущие расходы на обслуживание включают исправление ошибок, улучшение функциональности и внедрение необходимых обновлений.

Ваше приложение также нуждается в мониторинге и переобучении данных, поскольку оно взаимодействует с пользователями и генерирует данные. Стоимость этих услуг зависит от частоты и сложности ваших обновлений.

Однако общепринятая средняя стоимость обслуживания программного обеспечения в отрасли составляет около 15–20% от фактической стоимости его разработки.

Сколько стоит разработка ИИ?

Общая стоимость разработки простых приложений варьируется от суммы, которую вы потратите на сложные приложения на основе искусственного интеллекта. Это часто связано с такими факторами, как типы используемых данных и сложность функций или функций.

1. Внутренние базы знаний.

Простые внутренние базы знаний обычно представляют собой централизованные библиотеки с информацией для ваших сотрудников. Некоторые из этих решений включают ботов знаний, автоматизированную ИТ-поддержку, обслуживание клиентов и службы поддержки кадров на основе GenAI. Заявки такого типа обычно стоят от 5000 до 8000 долларов.

2. Сложные приложения на базе Gen-AI.

Сложные приложения Gen-AI часто включают в себя сложные алгоритмы, специализированные функции и обширную обработку данных. В результате стоимость будет примерно в два раза выше, чем у простых платформ приложений для искусственного интеллекта.

Как составить бюджет для проектов ИИ

Точное бюджетирование проектов ИИ имеет решающее значение для предотвращения перерасхода средств. Вот как вы можете эффективно планировать бюджет для своего проекта приложения AI:

1. Определите масштаб и цели проекта .

Четко определите проблему(ы), которую решит ваше приложение ИИ. Выделите желаемую функциональность и ожидаемые результаты.

Затем разбейте проект на более мелкие этапы, указав четкие результаты и основные этапы, чтобы вы могли более точно оценить стоимость.

Четко определенный объем проекта предотвращает расползание объема и непредвиденные расходы.

2. Прогнозирование затрат .

Затем разработайте комплексную структуру разбивки затрат (CBS), которая определит все потенциальные затраты, связанные с вашим проектом.

Включите прямые затраты, такие как заработная плата, оборудование, сбор данных, гонорары поставщикам, и косвенные затраты, такие как затраты на планирование, обучение и документацию, техническое обслуживание и т. д.

Следует также учитывать потенциальные риски или проблемы, а также стратегии предотвращения.

Здесь пригодится сотрудничество с опытной компанией по разработке приложений для искусственного интеллекта. Эти компании располагают историческими данными, которые могут помочь более точно спрогнозировать затраты на разработку.

3. Выберите метод оценки стоимости .

Используйте методы оценки затрат, такие как отраслевые тесты, оценку «снизу вверх» или параметрическую оценку, чтобы определить реалистичную оценку затрат для различных элементов вашей CBS.

Отраслевые ориентиры обычно основываются на исследовании аналогичных проектов искусственного интеллекта для определения средней стоимости разработки. Другие методы включают в себя:

• Параметрическая оценка — использует исторические данные из прошлых проектов для оценки затрат на аналогичные задачи в вашем текущем проекте.
• Оценка снизу вверх – суммирует примерную стоимость отдельных задач для определения стоимости всего проекта.

Мы рекомендуем создать гибкий бюджет с резервом на случай непредвиденных обстоятельств (скажем, 10–20% ) на случай непредвиденных проблем, задержек или изменений в объеме проекта.

Важность данных в разработке ИИ

Данные стимулируют процесс обучения моделей ИИ. Именно с помощью данных эти модели могут выявлять закономерности, делать прогнозы и выполнять другие задачи. Например, решения искусственного интеллекта, такие как система рекомендаций Netflix и Gemini AI от Google, процветают благодаря высококачественным данным.

Данные также используются для оценки производительности моделей ИИ после их обучения. В первую очередь это помогает выявлять и решать проблемы с процессом машинного обучения или соответствующими алгоритмами.

В использовании данных для ИИ задействованы три основных процесса : сбор, анализ и подготовка. Давайте рассмотрим их и посмотрим затраты, связанные с каждым:

• Получение данных

Это включает в себя поиск данных, используемых для обучения вашей модели ИИ. Чтобы получить данные для обучения ваших моделей ИИ, вы можете использовать поставщиков, которые продают уже существующие наборы данных. Вы также можете собрать свои собственные данные, используя специализированные системы сбора данных.

Использование уже существующих наборов данных потребует оплаты поставщикам лицензий или использования. Это может быть довольно дорого и будет зависеть от размера, качества или эксклюзивности данных.

Если вы хотите собирать собственные данные, вам также необходимо учитывать затраты на системы сбора данных (DAQ). Системы сбора данных начального уровня стоят около 200–500 долларов за канал, системы среднего уровня стоят примерно 500–100 долларов за канал, а системы сбора данных высокого класса варьируются от 1000 до 2000 долларов за канал.

Наконец, некоторые типы данных могут требовать маркировки/аннотаций, выполняемых человеком (например, изображения, используемые для распознавания объектов). Стоимость аннотаций варьируется в зависимости от размера и сложности данных.

• Анализ данных

Он включает в себя оценку структуры и содержания ваших данных, чтобы понять их основные свойства.

Здесь вы рассчитаете сводную статистику, визуализируете распределение данных и определите потенциальные выбросы или пропущенные значения. Цель состоит в том, чтобы проинформировать вас о этапах подготовки данных, выделив области, которые нуждаются в очистке или преобразовании.

Аутсорсинговые услуги по анализу данных могут стоить более 2500 долларов в месяц . Поставщики услуг обычно взимают плату за лицензии и количество часов, которые они тратят на работу.

• Подготовка данных

Это включает в себя очистку и организацию собираемых вами данных, чтобы их было легче использовать при обучении вашей модели ИИ. Обычно он включает в себя такие задачи, как удаление ошибок или устранение несоответствий в наборе данных.

Для очистки и подготовки больших наборов данных, естественно, потребуется больше времени, поэтому стоимость, вероятно, будет выше. Кроме того, данные, подверженные ошибкам, потребуют больше усилий по очистке, что увеличит потенциальные затраты.

Подготовка данных также включает преобразование ваших данных в более подходящий формат для вашей модели ИИ. Например, преобразование текста в числовые данные. Кроме того, если вашему проекту требуются данные из нескольких источников, вам необходимо интегрировать данные из разных источников в единый набор данных.

Вы можете выбрать один из нескольких инструментов подготовки данных. Каждый инструмент имеет разные модели ценообразования:

• Например, Microsoft Power BI стоит от 20 долларов в месяц за пользователя.
• Подготовка Tableau доступна за 15 долларов США в месяц за пользователя.
• Аналитика IBM Cognos по цене 10 долларов США в месяц за пользователя.

Конечно, эти инструменты имеют более высокие ценовые планы, в зависимости от потребностей вашего проекта.

Затраты на сбор, анализ и подготовку данных для организаций могут исчисляться миллионами долларов. По данным McKinsey, компания среднего размера может потратить на данные более 250 миллионов долларов (сюда входят затраты на поиск, подготовку, архитектуру и управление). См. данные ниже:

Использование общедоступных наборов данных может помочь снизить лицензионные сборы. Эти наборы данных доступны для бесплатного анализа, хотя могут применяться определенные условия.

Кроме того, более конкретное определение типа данных, полезных для вашего проекта, может помочь вам сократить расходы на приобретение ненужных данных. Кроме того, получайте высококачественные данные, которые требуют меньше очистки для получения лучших результатов.

Затраты на рабочую силу и экспертизу

Для успешного создания и внедрения ИИ компаниям нужны квалифицированные специалисты по обработке данных, разработчикам программного обеспечения и инженерам по машинному обучению.

По данным Indeed, средняя зарплата специалиста по обработке данных составляет $124 109 в год. Для разработчика программного обеспечения это 120 068 долларов.

В среднем инженер по машинному обучению ожидает 162 699 долларов в год. Таким образом, создание небольшой команды разработчиков может стоить более 406 876 долларов в год.

Наем квалифицированных специалистов может стать значительными расходами в проекте искусственного интеллекта.

Однако компании могут рассмотреть возможность найма талантливых специалистов в местах с более низкими затратами, чтобы эффективно управлять затратами на рабочую силу. Они также могут использовать инструменты с открытым исходным кодом или предварительно обученные модели (хотя эти решения могут иметь ограничения).

Еще один невероятный вариант — аутсорсинг компании по разработке приложений искусственного интеллекта с необходимыми талантами, инструментами и инфраструктурой.

Как оценить окупаемость проектов ИИ

Прежде чем инвестировать в проект ИИ, крайне важно оценить непосредственную и долгосрочную ценность, которую получит ваш бизнес.

По мнению PWC, «жесткая» и «мягкая» рентабельность инвестиций — это два преимущества, которых можно ожидать от инвестиций в ИИ.

Жесткая рентабельность инвестиций — это количественные преимущества, такие как экономия времени, повышение производительности, экономия затрат и увеличение доходов. Мягкая рентабельность инвестиций включает в себя качественные преимущества, такие как лучший пользовательский опыт, сохранение навыков и гибкость. Помните об этом при анализе рентабельности инвестиций.

Затем вам необходимо рассмотреть жесткие и мягкие инвестиции. Твердые инвестиции включают денежную стоимость ресурсов, использованных при создании проекта ИИ. Мягкие инвестиции включают данные, вычисления, хранение, обучение работе с данными и экспертов в данной области.

См. иллюстрацию ниже:

Чтобы оценить рентабельность инвестиций в искусственный интеллект, определите показатели успеха , соответствующие общим бизнес-целям, обращая внимание на качественные показатели, выделенные выше. Например, ваши показатели успеха могут включать в себя:

• Повышение рейтинга удовлетворенности клиентов после внедрения вашего программного обеспечения искусственного интеллекта.
• Повышение удовлетворенности сотрудников
• Снижение текучести кадров
• Более быстрое принятие решений

В идеале ваши показатели будут зависеть от цели запуска проекта ИИ. Например, если вы хотите улучшить вовлеченность сотрудников, снижение текучести кадров будет отличным показателем успеха для мониторинга.

Оцените общую стоимость владения (TCO) вашего проекта ИИ. Сюда входят затраты на разработку, обслуживание, инфраструктуру и привлечение талантов. Сравните эти затраты с прогнозируемыми преимуществами применения ИИ.

Обязательно примите во внимание неопределенность и препятствия, которые могут возникнуть на пути к получению некоторых качественных преимуществ. Например, инструмент искусственного интеллекта может столкнуться с некоторыми ошибками или сбоями, влияющими на его способность выполнять определенные задачи.

Монитор ваши показатели успеха на протяжении всего жизненного цикла проекта для определения областей улучшения и внесения необходимых корректировок. Это также целесообразно, поскольку производительность моделей машинного обучения со временем может снизиться. Вам также может потребоваться со временем ввести в систему более свежие данные.

Проблемы разработки приложений AI для малого и среднего бизнеса

Исследования показывают, что МСП могут столкнуться с такими проблемами, как отсутствие опыта или доступности данных, когда они начинают проект ИИ. Это может привести к трудностям в обучении моделей ИИ и ограничить точность их решений.

Кроме того, ограниченность финансовых ресурсов препятствует успешному инициированию или завершению проектов ИИ.

Кроме того, внедрение ИИ часто представляет собой непрерывный процесс тестирования и модификации решений. В результате МСП и МСП могут с течением времени столкнуться с трудностями при определении четкой рентабельности инвестиций.

Поскольку этим организациям может не хватать ресурсов, им также может быть сложно нести затраты на восстановление после неудачного проекта по внедрению ИИ.

Учитывая эти ограничения, какой практический подход могут использовать МСП для реализации успешных проектов в области ИИ?

• Вместо того, чтобы стремиться к крупным и сложным проектам в области ИИ, МСП/МСП могут ориентироваться на более конкретные и достижимые решения ИИ. Это позволит создать более рентабельное предприятие.
• МСП также следует рассмотреть возможность предварительно обученных моделей, инструментов и услуг ИИ, которые работают на основе оплаты по факту использования. Это снижает первоначальные затраты, поскольку нет необходимости в обширной аппаратной инфраструктуре.
• Они также могут инвестировать в обучение существующих сотрудников соответствующим основам искусственного интеллекта. Это один из способов устранить внутренние пробелы в знаниях и облегчить внедрение ИИ.

Наконец, малые и средние предприятия могут сотрудничать с поставщиками технологий для создания решений искусственного интеллекта, адаптированных к их конкретным потребностям и задачам отрасли. Это должно быть взаимовыгодное партнерство, в котором опыт разработчика технологий в области искусственного интеллекта сочетается с глубоким пониманием бизнес-сферы или целевой аудитории МСП.

Тематические исследования проектов разработки искусственного интеллекта

Прежде чем мы подведем итоги нашего исследования затрат на разработку приложений ИИ, давайте покажем вам некоторые успешные проекты разработки ИИ, которые мы реализовали в Miquido:

• Некстбанк

Nextbank предоставляет SaaS-решение, предлагающее мобильное банковское приложение с белой этикеткой, которое банки-партнеры могут настроить под свой бренд. Целью проекта разработки приложения было создание экономичной, безопасной и удобной платформы.

Одной из примечательных особенностей приложения Nextbank является кредитный скоринг на базе искусственного интеллекта. Эта функция использует алгоритмы машинного обучения для подготовки списка потенциальных заемщиков, которые могут погасить кредиты. Другие ключевые функции приложения Nextbank включают беспрепятственную регистрацию пользователей, биометрическую аутентификацию и платежи с помощью QR-кода.

Некоторые ключевые проблемы, связанные с созданием приложения, включали обеспечение бесперебойного взаимодействия, поддержание надежной безопасности и разработку возможностей настройки. Партнерство с Miquido помогло Nextbank оптимизировать затраты на различных уровнях, включая разработку и поддержку приложения.

• Социальная пчела

Social Bee — это инструмент на базе искусственного интеллекта, который переводит сложные юридические тексты за считанные секунды. Задача этого проекта заключалась в создании экономически эффективного приложения, которое бы сохраняло культурную значимость при переводах с помощью ИИ, учитывало языковое разнообразие и работало оптимально.

Miquido создал масштабируемое доказательство концепции, используя API OpenAI, интегрировав его с GPT 3.5. Мы также разработали доказательство концепции, предназначенное для будущих итераций и модификаций.

Другие крупные проекты в области искусственного интеллекта, в которых мы принимали участие, включают:

• Nolej – платформа на базе искусственного интеллекта, которая позволяет учителям и разработчикам учебных материалов быстро создавать интерактивные материалы для электронного обучения.
• Caliber – инструмент искусственного интеллекта для управления персоналом, который помогает оптимизировать оценку кандидатов.
• Youmap AI – для создания пользовательского контента с помощью искусственного интеллекта.
• Verseo — внутренняя база знаний, основанная на искусственном интеллекте.

Мы сосредоточились на адаптации решений к уникальным требованиям проекта и оптимизации процесса разработки. В результате были созданы экономически эффективные решения, которые позволили нашим клиентам максимально эффективно использовать доступные ресурсы.

Навигация среди поставщиков ИИ

Выбор правильных партнеров и инструментов в области ИИ имеет решающее значение для успеха вашего проекта в области ИИ. Однако, учитывая множество поставщиков, разбросанных по всему рынку Gen AI, может быть сложно сделать правильный выбор.

В целом рынок поставщиков ИИ делится на четыре основные группы:

• Основные поставщики моделей большого языка

Они предлагают доступ к предварительно обученным базовым моделям или LLM, которые обучаются на огромных наборах данных и могут выполнять различные задачи, такие как генерация текста, переводы и завершение кода. Примеры включают Open AI, Microsoft Azure AI и Google AI.

Стоимость доступа к предварительно обученным LLM обычно высока, поскольку они включают в себя лицензионные сборы или стоимость подписки в зависимости от использования. Точная настройка этих моделей также может повлечь за собой дополнительные затраты. Однако использование предварительно обученных LLM помогает сократить время разработки и свести к минимуму потребности в подборе персонала внутри компании.

• Поставщики инфраструктуры

Они предлагают аппаратную и программную инфраструктуру, необходимую для обучения и запуска генеративных моделей ИИ. Сюда входят облачные вычисления, специализированное оборудование и решения для хранения данных.

Инфраструктурные услуги обычно предоставляются по модели оплаты по мере использования. Это позволяет вам сэкономить на первоначальных инвестициях и масштабировать инфраструктуру в соответствии с оперативными потребностями.

Примеры включают Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud Platform.

• Поставщики программного обеспечения

Они предлагают удобные инструменты и платформы, специально предназначенные для генеративной разработки ИИ. Это помогает упростить подготовку данных, обучение модели и развертывание.

Цены основаны на подписке, и стоимость часто зависит от выбранного программного обеспечения или уровня использования. Примерами являются NVIDIA DGX, Paperspace Gradient и Gradio . Эти решения могут снизить потребность в индивидуальном кодировании и сэкономить затраты на разработку в долгосрочной перспективе.

• поставщики ИТ-услуг

В основном они предлагают консалтинг, внедрение и поддержку проектов генеративного искусственного интеллекта. В число этих поставщиков услуг входят такие компании, как IBM, Deloitte и Accenture . Стоимость обычно зависит от объема предоставляемых услуг.

Вот простая графическая картина ландшафта поставщиков ИИ:

При выборе поставщиков учитывайте такие факторы, как знания, опыт и гибкость. Кроме того, убедитесь, что у поставщика есть портфолио, соответствующее требованиям вашего проекта и желаемым функциям.

Кроме того, поставщик должен иметь надежные методы обеспечения безопасности данных, что является одной из важных тенденций искусственного интеллекта в мобильных приложениях и решениях. Выберите поставщика, который соблюдает соответствующие правила конфиденциальности и уделяет приоритетное внимание прозрачности коммуникаций.

Наконец, убедитесь, что поддержка клиентов доступна на протяжении всего жизненного цикла проекта.

Будущие тенденции затрат на разработку ИИ

Развитие ИИ прошло долгий путь. Ранние разработки ИИ были сосредоточены на решении проблем с использованием логики и систем, основанных на правилах. Затем на сцену вышли решения машинного обучения, в которых используются алгоритмы, обучающиеся на основе данных. За этим последовали методы глубокого обучения, в которых использовались сложные искусственные нейронные сети для улучшения обработки естественного языка.

В настоящее время искусственный интеллект используется в реальных приложениях для самых разных целей, и в настоящее время ведутся дальнейшие разработки. Например, у нас есть современные модели, такие как GPT-4, которые могут удобно обрабатывать текст, изображения и видео.

Итак, как выглядит будущее развития ИИ?

• Переход к меньшим языковым моделям

Согласно обзору технологий MIT, недавние усилия поставщиков ИИ, таких как Google и Open AI, направлены на разработку более простых платформ, позволяющих настраивать мощные языковые модели. Эти модификации могут помочь людям создавать чат-ботов, отвечающих конкретным потребностям.

Это только один сценарий перехода от LLM к меньшим языковым моделям, которые менее ресурсоемки и дают лучшие результаты.

• Доступные и доступные платформы искусственного интеллекта

Библиотеки с открытым исходным кодом, вероятно, станут более эффективными в обучении и использовании моделей ИИ. Это приведет к разработке более доступных по цене и доступных для более широкого круга пользователей, включая МСП и МСП, инфраструктур искусственного интеллекта.

• Специализированные платформы разработки искусственного интеллекта

Вероятно, на сцену выйдут специализированные платформы для разработки ИИ. Эти платформы предлагают индивидуальные решения для избранных отраслей или вариантов использования, потенциально минимизируя эксплуатационные расходы для предприятий в этих нишах.

В целом, будущие тенденции в развитии искусственного интеллекта указывают на более экономически эффективные решения для бизнеса.

В заключение: сколько стоит разработка приложения с искусственным интеллектом?

Решения искусственного интеллекта применимы в широком спектре бизнес-функций. Примеры включают базовые решения, такие как автоматизация повторяющихся задач, персонализированные рекомендации по продуктам, управление запасами и точные финансовые прогнозы.

Однако вы должны учитывать затраты и выгоды, прежде чем приступать к крупным проектам по разработке приложений ИИ.

Некоторые конкретные затраты, которые следует учитывать, включают сбор и подготовку данных, рабочую силу, экспертные знания и инфраструктуру. Эти затраты будут варьироваться в зависимости от сложности вашего конкретного проекта ИИ.

Помимо затрат, также важно понимать различных поставщиков на рынке ИИ и какие услуги соответствуют прямым потребностям вашего проекта. Качественные и количественные показатели рентабельности инвестиций также являются важными элементами для оценки.

Имея это в виду, вы сможете спланировать более экономичный проект ИИ без ущерба для качества.