คู่มือต้นทุนการพัฒนาแอป AI ในปี 2024

แอปพลิเคชัน AI เป็นเครื่องมือสำคัญในการปรับปรุงการดำเนินธุรกิจ อย่างไรก็ตาม กระบวนการพัฒนาแอปอาจเป็นการลงทุนที่ต้องใช้ต้นทุนสูง ต้นทุนโดยรวมในการดำเนินโครงการพัฒนาแอป AI อาจสูงชันมาก ขึ้นอยู่กับความต้องการ ขอบเขต และขนาดของโปรเจ็กต์

ในบทความนี้ เราจะแจกแจงรายละเอียดต้นทุน ที่เกี่ยวข้องกับโครงการ AI อย่าง ครอบคลุม ตั้งแต่แนวคิดเริ่มแรกไปจนถึงการปรับใช้และอื่นๆ นอกจากนี้คุณยังจะได้เรียนรู้ถึงความสำคัญเชิงกลยุทธ์ของการลงทุนใน AI

ดังนั้น เรามาตรวจสอบคุณค่าของ AI ในธุรกิจกันก่อน เพื่อดูว่าแอปพลิเคชัน AI ประเภทต่างๆ ทำหน้าที่ทางธุรกิจต่างๆ กันอย่างไร

การปรับแต่งโซลูชัน AI ให้ตรงกับความต้องการทางธุรกิจ

ในปี 2023 EY (เอิร์นส์และยัง) เปิดเผยว่า 90% ของผู้ตอบแบบสอบถาม เปิดรับการสำรวจแพลตฟอร์ม AI เช่น ChatGPT, Bing Chat และ OpenAI การสำรวจยังพบว่า 80% ของผู้บริหารด้านเทคโนโลยี ตั้งใจที่จะเพิ่มการลงทุนใน AI

สถิติเหล่านี้เผยให้เห็นว่าบริษัทต่างๆ เริ่มยอมรับว่า AI เป็นเครื่องมือสำคัญในการดำเนินธุรกิจให้เกิดประโยชน์สูงสุด

ไม่ต้องสงสัยเลยว่าแอปพลิเคชัน AI ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ กระบวนการทางธุรกิจ และแม้แต่การทำงานร่วมกัน ด้านล่างนี้คือฟังก์ชันทางธุรกิจที่ AI สามารถปรับปรุงได้

• การตลาดและการขาย – ธุรกิจสามารถใช้แอปพลิเคชันที่ให้การปรับแต่งส่วนบุคคลตาม AI สำหรับผู้ซื้อเพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ไม่ซ้ำใครตามพฤติกรรมของผู้ใช้ สิ่งนี้น่าจะสร้างรายได้เพิ่มขึ้นและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า
• คุณสมบัติลูกค้าเป้าหมาย – คุณสมบัติลูกค้าเป้าหมาย AI ตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสามารถช่วยให้ธุรกิจกำหนดเป้าหมายลูกค้าที่มีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนใจเลื่อมใสมากขึ้น สิ่งนี้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการทางการตลาดและการขายของคุณ
• การวิเคราะห์ตลาด – AI สามารถช่วยให้ธุรกิจวิเคราะห์แนวโน้มของตลาดและคาดการณ์ความต้องการในอนาคต ช่วยให้พวกเขาเพิ่มโอกาสในการเติบโตได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

• ทรัพยากรบุคคล – แพลตฟอร์มอย่าง Zoho และ Bamboo HR เริ่มใช้ AI เพื่อทำให้กิจกรรมการสรรหาบุคลากรและการได้มาซึ่งความสามารถเป็นแบบอัตโนมัติ เช่น การคัดกรองเรซูเม่เพื่อระบุผู้สมัครที่มีคุณสมบัติเหมาะสม การกำหนดเวลาการสัมภาษณ์ และการเตรียมความพร้อมให้กับพนักงานใหม่
• การบัญชีและการเงิน – แอป AI เช่น Freshbooks หรือ SAP Finance AI สามารถช่วยรักษาบันทึกการบัญชีทางการเงินที่เหมาะสมได้ พวกเขายังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินเพื่อการตรวจจับการฉ้อโกงหรือการระบุความเสี่ยง

มีกรณีการใช้งาน AI และ AI เชิงสร้างสรรค์มากกว่าที่เราได้เน้นไว้ข้างต้น ตัวอย่างเช่น เรามีแอปพลิเคชัน AI ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ การจัดการสินค้าคงคลัง การสร้างแนวคิดผลิตภัณฑ์ และผู้ช่วยเสมือนที่ใช้ AI

บริษัทสามารถเลือกซื้อผลิตภัณฑ์ที่มีจำหน่ายทั่วไปหรือเลือกโซลูชันปัญญาประดิษฐ์แบบกำหนดเองก็ได้ ขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะขององค์กร หากคุณลังเลใจว่าจะเลือกแบบไหน การประเมินผลกระทบด้านต้นทุนสำหรับทั้งสองแบบสามารถช่วยคุณตัดสินใจได้ ลองทำสิ่งนั้นดู

โซลูชัน AI แบบกำหนดเองเทียบกับโซลูชันที่มีจำหน่ายทั่วไป

โซลูชัน AI แบบกำหนดเอง ได้รับการปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะและกระบวนการทางธุรกิจ ดังนั้นจึงมีแนวโน้มที่จะให้การควบคุมและความยืดหยุ่นที่มากขึ้น อย่างไรก็ตาม แอปพลิเคชันแบบกำหนดเองอาจมีค่าใช้จ่ายล่วงหน้าที่สูงขึ้นอย่างมาก เนื่องจากความต้องการในการพัฒนา ข้อมูล และโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นเพื่อให้แอปทำงานต่อไป

แอปพลิเคชันแบบกำหนดเองมักจะใช้เวลาในการสร้างนานกว่าเช่นกัน จำเป็นต้องมีการทำซ้ำและการทดสอบที่เข้มข้นยิ่งขึ้นเพื่อให้แน่ใจว่าแอปพลิเคชันทำงานได้และฟีเจอร์ต่างๆ ตอบสนองความต้องการทางธุรกิจของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ

แอปพลิเคชันแบบกำหนดเองอาจต้องมีทีมพัฒนาแอปภายในที่มีความเชี่ยวชาญด้าน AI ซึ่งอาจมีราคาแพงกว่าในการบำรุงรักษาเป็นระยะเวลานาน นั่นเป็นเหตุผลที่ธุรกิจส่วนใหญ่ชอบที่จะร่วมมือกับบริษัทพัฒนา Generative AI เช่น Miquido สิ่งนี้จะช่วยให้คุณสร้าง แอป AI แบบกำหนดเอง ที่ตรงกับความต้องการของคุณในงบประมาณที่สมเหตุสมผลมากขึ้น

โซลูชัน AI ที่มีอยู่ทั่วไปพร้อมใช้งานและมีประโยชน์สำหรับความต้องการทางธุรกิจในวงกว้าง ซึ่งหมายความว่ามักจะมีต้นทุนเริ่มแรกต่ำกว่าเนื่องจากคุณไม่ได้สร้างแอปตั้งแต่เริ่มต้น นั่นก็หมายความว่าการปรับใช้จะเร็วขึ้น

นอกจากนี้ แอปพลิเคชัน AI ที่วางจำหน่ายทั่วไป ต้องการความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคน้อยลง เนื่องจากโดยทั่วไปแล้วจะมาพร้อมกับการสนับสนุนจากผู้จำหน่าย ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการมีทีมงานภายในเพื่อการพัฒนาแอป AI

น่าเสียดายที่โซลูชันที่มีจำหน่ายทั่วไปอาจไม่สามารถตอบสนองความต้องการทางธุรกิจเฉพาะของคุณได้อย่างสมบูรณ์แบบและมีความสามารถในการปรับแต่งที่จำกัด

ทางเลือกระหว่างโซลูชันที่มีจำหน่ายทั่วไปและโซลูชันแบบกำหนดเองจะขึ้นอยู่กับสองสิ่งหลักๆ ได้แก่ งบประมาณและความสามารถในการปรับขนาด

หากคุณมีเงินทุนเพียงพอและต้องการโซลูชันที่ยืดหยุ่นซึ่งสามารถปรับให้เข้ากับธุรกิจของคุณได้ในขณะที่การดำเนินงานของคุณเติบโตขึ้น โซลูชันแบบกำหนดเองคือทางออกที่ดีที่สุด อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการโซลูชันราคาประหยัดที่ไม่ต้องใช้ฟังก์ชันเฉพาะทางมากเกินไป ลองใช้ แอปพลิเคชัน AI ที่มีจำหน่ายทั่วไป

ต้นทุนการพัฒนาแอป AI: รายละเอียด

การพัฒนาแอป AI เกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่างๆ ตั้งแต่การวิจัยเบื้องต้นและการพัฒนาไปจนถึงการบูรณาการกับระบบที่มีอยู่และการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง แต่ละขั้นตอนมีค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้อง

ต่อไปนี้เป็นภาพรวมโดยทั่วไปเกี่ยวกับสิ่งที่ บริษัทพัฒนาแอปมากกว่า 100 แห่ง ใช้จ่ายในแต่ละระยะ ตามการสำรวจของ Clutch:

• การวิจัยและการวางแผนเบื้องต้น

ขั้นตอนการวิจัยและวางแผนเบื้องต้นประกอบด้วยการวิจัยตลาด การวางแผนคุณลักษณะ การทำโครงร่าง และการสร้างต้นแบบขั้นพื้นฐาน

ขั้นตอนนี้ยังรวมถึง การได้มาซึ่งข้อมูลที่สำคัญสำหรับการฝึกโมเดล AI ของคุณ การรวบรวมข้อมูลอาจมีค่าใช้จ่ายค่อนข้างสูงเมื่อทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ค่าใช้จ่ายเฉพาะจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับแหล่งข้อมูล ค่าธรรมเนียมใบอนุญาต และข้อกำหนดอื่นๆ

คุณอาจใช้จ่ายระหว่าง 5,000 ถึง 50,000 เหรียญสหรัฐฯ ขึ้นอยู่กับขอบเขตของการวิจัยเบื้องต้นหรือการออกแบบแอปของคุณ

• การพัฒนาและการบูรณาการกับระบบที่มีอยู่

ค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นในระหว่างขั้นตอนการพัฒนาจะขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของโมเดลแอปของคุณ พลังการประมวลผล และระดับความเชี่ยวชาญที่คุณต้องการ ขั้นตอนการพัฒนาจะมีค่าใช้จ่ายประมาณ 5,000-10,000 เหรียญสหรัฐ

ในขั้นตอนการบูรณาการ คุณจะรวมแอปเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่มีอยู่ของคุณ ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายในการพัฒนาแอป AI เพิ่มเติม โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อจำเป็นต้องมีการแก้ไข

นอกจากนี้ หากแอปของคุณโต้ตอบกับข้อมูลจากอุปกรณ์หรือเซ็นเซอร์ภายนอก อาจต้องมีการผสานรวมกับโปรโตคอล Bluetooth Low-Energy (BLE) โดยทั่วไปกระบวนการบูรณาการนี้จะเพิ่มต้นทุนประมาณ 8,000 ถึง 10,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ หรือมากกว่านั้นให้กับงบประมาณการพัฒนาโดยรวม

ต่อไป คุณจะปรับใช้แอปของคุณ คุณอาจจำเป็นต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ที่นี่ ขึ้นอยู่กับกระบวนการและความต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลของแอป ค่าใช้จ่ายอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับการใช้งานและผู้ให้บริการที่เลือก แต่งบประมาณ 500-700 ดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อเดือน น่าจะเพียงพอหากคุณทำงานร่วมกับผู้ให้บริการชั้นนำ เช่น Google, AWS หรือ Azure

• การบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง

ค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง ได้แก่ การแก้ไขข้อบกพร่อง การปรับปรุงฟังก์ชันการทำงาน และการดำเนินการอัปเดตที่จำเป็น

แอปของคุณยังต้องมีการตรวจสอบข้อมูลและการฝึกอบรมใหม่เมื่อมีการโต้ตอบกับผู้ใช้และสร้างข้อมูล ค่าใช้จ่ายเหล่านี้ขึ้นอยู่กับความถี่และความซับซ้อนของการอัปเดตของคุณ

อย่างไรก็ตาม ค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรมที่ยอมรับสำหรับการบำรุงรักษาซอฟต์แวร์อยู่ที่ประมาณ 15-20% ของต้นทุนการพัฒนาจริง

การพัฒนา AI มีค่าใช้จ่ายเท่าไร?

ต้นทุนรวมในการพัฒนาแอปแบบง่ายจะแตกต่างกันไปจากสิ่งที่คุณใช้จ่ายกับแอปที่ใช้ AI ที่ซับซ้อน ซึ่งมักเกิดจากปัจจัยต่างๆ เช่น ประเภทของข้อมูลที่ใช้ และความซับซ้อนของคุณลักษณะหรือฟังก์ชันการทำงาน

1. ฐานความรู้ภายใน

โดยทั่วไปแล้วฐานความรู้ภายในที่เรียบง่ายจะเป็นห้องสมุดรวมศูนย์ที่มีข้อมูลสำหรับพนักงานของคุณ โซลูชันบางส่วนเหล่านี้ประกอบด้วยบอตความรู้ การสนับสนุนด้านไอทีแบบอัตโนมัติ การบริการลูกค้า และฝ่ายช่วยเหลือด้านทรัพยากรบุคคลที่ใช้ GenAI การสมัครประเภทนี้มักจะมีราคาระหว่าง 5,000 ถึง 8,000 เหรียญสหรัฐ

2. แอปพลิเคชันที่ใช้ Gen-AI ที่ซับซ้อน

แอปพลิเคชัน Gen-AI ที่ซับซ้อนมักเกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมที่ซับซ้อน คุณสมบัติพิเศษ และการประมวลผลข้อมูลที่กว้างขวาง ผลลัพธ์ที่ได้คือต้นทุนจะสูงกว่าแพลตฟอร์มแอป AI ทั่วไปประมาณสองเท่า

วิธีจัดงบประมาณสำหรับโครงการ AI

การกำหนดงบประมาณสำหรับโครงการ AI อย่างถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญเพื่อหลีกเลี่ยงการเกินต้นทุน ต่อไปนี้คือวิธีที่คุณสามารถจัดงบประมาณสำหรับโปรเจ็กต์แอป AI ของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ:

1. กำหนดขอบเขตและเป้าหมายของโครงการ

กำหนดปัญหาที่แอปพลิเคชัน AI ของคุณจะแก้ไขได้อย่างชัดเจน เน้นฟังก์ชันที่ต้องการและผลลัพธ์ที่คาดหวัง

จากนั้น แบ่งโครงการออกเป็นระยะเล็กๆ โดยระบุการส่งมอบและเหตุการณ์สำคัญที่ชัดเจน เพื่อให้คุณสามารถประมาณต้นทุนได้แม่นยำยิ่งขึ้น

ขอบเขตโครงการที่กำหนดไว้อย่างดีช่วยป้องกันการคืบคลานของขอบเขตและค่าใช้จ่ายที่ไม่คาดคิด

2. การพยากรณ์ต้นทุน

จากนั้น พัฒนา โครงสร้างการแบ่งต้นทุน ที่ครอบคลุม (CBS) ที่ระบุต้นทุนที่อาจเกิดขึ้นทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับโครงการของคุณ

รวมต้นทุนทางตรง เช่น เงินเดือน ฮาร์ดแวร์ การได้มาซึ่งข้อมูล ค่าธรรมเนียมผู้ขาย และต้นทุนทางอ้อม เช่น ต้นทุนการวางแผน การฝึกอบรมและเอกสารประกอบ การบำรุงรักษา ฯลฯ

ควรคำนึงถึงความเสี่ยงหรือความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นตลอดจนกลยุทธ์การป้องกัน

นี่คือจุดที่การทำงานร่วมกับบริษัทพัฒนาแอป AI ที่มีประสบการณ์จะมีประโยชน์ บริษัทเหล่านี้มีข้อมูลในอดีตที่สามารถช่วยคาดการณ์ต้นทุนการพัฒนาได้แม่นยำยิ่งขึ้น

3. เลือกเทคนิคการประมาณต้นทุน

ใช้เทคนิคการประมาณต้นทุน เช่น เกณฑ์มาตรฐานอุตสาหกรรม การประมาณค่าจากล่างขึ้นบน หรือการประมาณค่าแบบพาราเมตริก เพื่อกำหนดการประมาณต้นทุนที่สมจริงสำหรับองค์ประกอบต่างๆ ใน ​​CBS ของคุณ

โดยทั่วไปเกณฑ์มาตรฐานอุตสาหกรรมจะขึ้นอยู่กับการวิจัยโครงการ AI ที่คล้ายกันเพื่อยืนยันต้นทุนการพัฒนาโดยเฉลี่ย เทคนิคอื่นๆ ได้แก่:

• การประมาณค่าแบบพาราเมตริก – ใช้ข้อมูลประวัติจากโครงการที่ผ่านมาเพื่อประมาณการต้นทุนสำหรับงานที่คล้ายกันในโครงการปัจจุบันของคุณ
• การประมาณค่าจากล่างขึ้นบน – รวมต้นทุนโดยประมาณสำหรับแต่ละงานเพื่อกำหนดต้นทุนของโครงการทั้งหมด

เราขอแนะนำให้สร้างงบประมาณที่ยืดหยุ่นพร้อมบัฟเฟอร์ฉุกเฉิน (เช่น 10 – 20% ) สำหรับความท้าทาย ความล่าช้า หรือการเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิดในขอบเขตของโครงการ

ความสำคัญของข้อมูลในการพัฒนา AI

ข้อมูลช่วยกระตุ้นกระบวนการเรียนรู้ของโมเดล AI โมเดลเหล่านี้สามารถระบุรูปแบบ คาดการณ์ และดำเนินการอื่นๆ ผ่านข้อมูลได้ ตัวอย่างเช่น โซลูชัน AI เช่น เครื่องมือแนะนำของ Netflix และ Gemini AI ของ Google ประสบความสำเร็จจากข้อมูลคุณภาพสูง

ข้อมูลยังใช้เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดล AI หลังจากผ่านการฝึกอบรมแล้ว ซึ่งจะช่วยระบุและแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องหรืออัลกอริทึมที่เกี่ยวข้องเป็นหลัก

กระบวนการหลักสามกระบวนการเกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลสำหรับ AI ได้แก่ การได้มา การวิเคราะห์ และการจัดเตรียม มาสำรวจและดูค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกัน:

• การได้มาซึ่งข้อมูล

สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการจัดหาข้อมูลที่ใช้ในการฝึกโมเดล AI ของคุณ หากต้องการรับข้อมูลสำหรับการฝึกโมเดล AI ของคุณ คุณสามารถใช้ผู้จำหน่ายที่ขายชุดข้อมูลที่มีอยู่แล้วได้ คุณยังสามารถรวบรวมข้อมูลของคุณเองได้โดยใช้ระบบเก็บข้อมูลเฉพาะทาง

การใช้ชุดข้อมูลที่มีอยู่แล้วจะต้องชำระเงินให้ผู้ขายเพื่อขอใบอนุญาตหรือการใช้งาน ซึ่งอาจมีราคาที่ค่อนข้างแพงและจะแตกต่างกันไปตามขนาด คุณภาพ หรือการผูกขาดของข้อมูล

หากคุณต้องการรวบรวมข้อมูลของคุณเอง คุณจะต้องคำนึงถึงต้นทุนของระบบการรับข้อมูล (DAQ) ด้วย ระบบ DAQ ระดับล่างมีราคาประมาณ 200-500 เหรียญสหรัฐฯ ต่อช่อง ระบบระดับกลางมีราคาประมาณ 500-100 เหรียญสหรัฐฯ ต่อช่อง และระบบ DAQ ระดับไฮเอนด์มีราคาตั้งแต่ 1,000-2,000 เหรียญสหรัฐฯ ต่อช่อง

สุดท้ายนี้ ข้อมูลบางประเภทอาจต้องมีการติดป้ายกำกับ/คำอธิบายประกอบโดยมนุษย์ (เช่น รูปภาพที่ใช้สำหรับการจดจำวัตถุ) ต้นทุนคำอธิบายประกอบจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับขนาดข้อมูลและความซับซ้อน

• การวิเคราะห์ข้อมูล

โดยเกี่ยวข้องกับการประเมินโครงสร้างและเนื้อหาของข้อมูลของคุณเพื่อทำความเข้าใจคุณสมบัติพื้นฐานของข้อมูล

ที่นี่ คุณจะคำนวณสถิติสรุป แสดงภาพการกระจายข้อมูล และระบุค่าผิดปกติที่อาจเกิดขึ้นหรือค่าที่หายไป จุดมุ่งหมายคือการแจ้งขั้นตอนการเตรียมข้อมูลของคุณโดยเน้นบริเวณที่ต้องทำความสะอาดหรือเปลี่ยนแปลง

บริการวิเคราะห์ข้อมูลจากภายนอกอาจมีค่าใช้จ่ายมากกว่า 2,500 เหรียญสหรัฐต่อเดือน โดยทั่วไปผู้ให้บริการจะเรียกเก็บค่าใบอนุญาตและจำนวนชั่วโมงที่ใช้ในงาน

• การเตรียมข้อมูล

สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการทำความสะอาดและการจัดระเบียบข้อมูลที่คุณรวบรวม เพื่อให้ง่ายต่อการใช้ในการฝึกฝนโมเดล AI ของคุณ โดยปกติจะประกอบด้วยงานต่างๆ เช่น การลบข้อผิดพลาดหรือการแก้ไขความไม่สอดคล้องกันในชุดข้อมูลของคุณ

โดยปกติแล้วชุดข้อมูลขนาดใหญ่จะใช้เวลาในการทำความสะอาดและจัดเตรียมนานกว่า ดังนั้นต้นทุนจึงมีแนวโน้มที่จะสูงขึ้น นอกจากนี้ ข้อมูลที่มีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดยังต้องใช้ความพยายามในการทำความสะอาดมากขึ้น ส่งผลให้ต้นทุนที่อาจเกิดขึ้นเพิ่มขึ้น

การเตรียมข้อมูลยังเกี่ยวข้องกับการแปลงข้อมูลของคุณให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมมากขึ้นสำหรับโมเดล AI ของคุณ เช่น การแปลงข้อความเป็นข้อมูลตัวเลข นอกจากนี้ หากโปรเจ็กต์ของคุณต้องการข้อมูลจากหลายแหล่ง คุณต้องรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ให้เป็นชุดข้อมูลแบบรวม

คุณสามารถเลือกเครื่องมือเตรียมข้อมูลได้หลากหลาย เครื่องมือแต่ละอันมาพร้อมกับโมเดลราคาที่แตกต่างกัน:

• ตัวอย่างเช่น Microsoft Power BI เริ่มต้นที่ 20 ดอลลาร์ต่อเดือน ต่อผู้ใช้
• การเตรียม Tableau มีให้บริการในราคา $ 15 ต่อเดือน ต่อผู้ใช้
• การวิเคราะห์ IBM Cognos ที่ $10 ต่อเดือน ต่อผู้ใช้

แน่นอนว่าเครื่องมือเหล่านี้มีแผนราคาที่สูงกว่า ขึ้นอยู่กับความต้องการของโครงการของคุณ

ค่าใช้จ่ายในการรับ วิเคราะห์ และเตรียมข้อมูลสามารถสร้างรายได้หลายล้านดอลลาร์สำหรับองค์กร จากข้อมูลของ McKinsey บริษัทขนาดกลางสามารถใช้จ่ายเงินมากกว่า 250 ล้านเหรียญสหรัฐไปกับข้อมูล (ซึ่งรวมถึงต้นทุนในการจัดหา การเตรียมการ สถาปัตยกรรม และการกำกับดูแล) ดูข้อมูลด้านล่าง:

การใช้ชุดข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะสามารถช่วยลดค่าธรรมเนียมใบอนุญาตได้ ชุดข้อมูลเหล่านี้พร้อมให้วิเคราะห์ได้ฟรี แม้ว่าอาจมีเงื่อนไขบางประการก็ตาม

นอกจากนี้ การระบุประเภทข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับโครงการของคุณให้เฉพาะเจาะจงมากขึ้นสามารถช่วยให้คุณลดต้นทุนจากการจัดหาข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องได้ นอกจากนี้ยังได้รับข้อมูลคุณภาพสูงซึ่งต้องการการทำความสะอาดน้อยลงเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

ต้นทุนแรงงานและความเชี่ยวชาญ

ธุรกิจต้องการบริการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีทักษะ นักพัฒนาซอฟต์แวร์ และวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างและใช้งาน AI ให้ประสบความสำเร็จ

จากข้อมูลของ Indeed เงินเดือนโดยเฉลี่ยของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอยู่ที่ 124,109 ดอลลาร์ ต่อปี สำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ 120,068 ดอลลาร์

โดยเฉลี่ยแล้ว วิศวกรด้าน Machine Learning คาดว่าจะมีรายได้ 162,699 เหรียญสหรัฐฯ ต่อปี ดังนั้น การสร้างทีมพัฒนาขนาดเล็กอาจมีค่าใช้จ่ายมากกว่า 406,876 เหรียญสหรัฐ ต่อปี

การจ้างผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะอาจกลายเป็นค่าใช้จ่ายสำคัญในโครงการ AI

อย่างไรก็ตาม บริษัทต่างๆ สามารถพิจารณาจ้างผู้มีความสามารถในสถานที่ที่มีต้นทุนต่ำกว่าเพื่อจัดการต้นทุนค่าแรงได้อย่างมีประสิทธิภาพ พวกเขายังสามารถใช้ประโยชน์จากเครื่องมือโอเพ่นซอร์สหรือโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าได้ (แม้ว่าโซลูชันเหล่านี้อาจมีข้อจำกัดก็ตาม)

อีกทางเลือกหนึ่งที่น่าทึ่งคือการจ้างบริษัทพัฒนาแอป AI ที่มีความสามารถ เครื่องมือ และโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็น

วิธีประเมิน ROI ของโครงการ AI

ก่อนที่จะลงทุนในโครงการ AI การประเมินมูลค่าทันทีและระยะยาวที่ธุรกิจของคุณจะได้รับนั้นมีความจำเป็น

ตามข้อมูลของ PWC ROI แบบแข็งและแบบอ่อนเป็นสองข้อดีที่คุณคาดหวังจาก การลงทุนด้าน AI ของคุณ

ROI ที่แท้จริง คือผลประโยชน์เชิงปริมาณ เช่น การประหยัดเวลา การเพิ่มผลผลิต การประหยัดต้นทุน และรายได้ที่เพิ่มขึ้น Soft ROI ประกอบด้วยคุณประโยชน์เชิงคุณภาพ เช่น ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น การรักษาทักษะ และความคล่องตัว โปรดคำนึงถึงสิ่งเหล่านี้เมื่อตรวจสอบ ROI ของคุณ

จากนั้นคุณต้องพิจารณาการลงทุนทั้งแบบแข็งและแบบอ่อน การลงทุนอย่างหนักรวมถึงมูลค่าเงินสดของทรัพยากรที่ใช้ในการสร้างโครงการ AI การลงทุนด้านซอฟท์แวร์ประกอบด้วยข้อมูล การประมวลผล การจัดเก็บข้อมูล การฝึกอบรมด้านข้อมูล และผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน

ดูภาพประกอบด้านล่าง:

ในการประเมิน AI ROI ของคุณ ให้กำหนดตัวชี้วัดความสำเร็จ ที่สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจโดยรวมของคุณ โดยให้ความสนใจกับตัวชี้วัดเชิงคุณภาพที่เน้นไว้ด้านบน ตัวอย่างเช่น ตัวชี้วัดความสำเร็จของคุณอาจรวมถึง:

• การปรับปรุงคะแนนความพึงพอใจของลูกค้าหลังจากใช้งานซอฟต์แวร์ AI ของคุณ
• เพิ่มความพึงพอใจของพนักงาน
• การหมุนเวียนของพนักงานลดลง
• การตัดสินใจที่รวดเร็วยิ่งขึ้น

ตามหลักการแล้ว หน่วยวัดของคุณจะขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการเริ่มต้นโปรเจ็กต์ AI ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการปรับปรุงการมีส่วนร่วมของพนักงาน การลาออกของพนักงานที่ลดลงจะเป็นตัวชี้วัดความสำเร็จที่ดีในการติดตาม

ประเมินต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของ (TCO) ของโครงการ AI ของคุณ ซึ่งรวมถึงต้นทุนการพัฒนา การบำรุงรักษา โครงสร้างพื้นฐาน และการจัดหาผู้มีความสามารถ เปรียบเทียบต้นทุนเหล่านี้กับผลประโยชน์ที่คาดการณ์ไว้ของแอปพลิเคชัน AI

อย่าลืมคำนึงถึงความไม่แน่นอนหรืออุปสรรคที่อาจมาพร้อมกับการได้รับผลประโยชน์เชิงคุณภาพ ตัวอย่างเช่น เครื่องมือ AI อาจพบข้อผิดพลาดหรือข้อบกพร่องบางประการ ซึ่งส่งผลต่อความสามารถในการทำงานเฉพาะอย่าง

เฝ้าสังเกต ตัวชี้วัดความสำเร็จของคุณ ตลอดวงจรชีวิตของโครงการเพื่อระบุพื้นที่การปรับปรุงและทำการปรับเปลี่ยนที่จำเป็น ขอแนะนำเช่นกัน เนื่องจากโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงมีแนวโน้มที่จะลดประสิทธิภาพลงเมื่อเวลาผ่านไป คุณอาจต้องป้อนข้อมูลล่าสุดเข้าสู่ระบบเมื่อเวลาผ่านไป

ความท้าทายในการพัฒนาแอป AI สำหรับ SMB/SMEs

ผลการศึกษาพบว่า SMEs อาจเผชิญกับความท้าทาย เช่น การขาดความเชี่ยวชาญหรือความพร้อมของข้อมูล เมื่อเริ่มโครงการ AI สิ่งนี้อาจนำไปสู่ความยากลำบากในการฝึกโมเดล AI และจำกัดความแม่นยำของโซลูชัน AI

นอกจากนี้ ทรัพยากรทางการเงินที่จำกัดยังเป็นอุปสรรคต่อการเริ่มต้นหรือดำเนินโครงการ AI ให้สำเร็จ

นอกจากนี้ การใช้งาน AI มักเป็นกระบวนการทดสอบและแก้ไขโซลูชันอย่างต่อเนื่อง ด้วยเหตุนี้ SMEs และ SMB จึงอาจพบว่าเป็นเรื่องยากที่จะกำหนด ROI ที่ชัดเจนเมื่อเวลาผ่านไป

เนื่องจากองค์กรเหล่านี้อาจขาดแคลนทรัพยากร จึงอาจเป็นเรื่องยากที่จะรับภาระค่าใช้จ่ายในการฟื้นฟูจากโครงการการนำ AI ที่ล้มเหลวมาใช้

ด้วยข้อจำกัดเหล่านี้ แนวทางใดที่เป็นไปได้ที่ SMEs สามารถใช้ในการดำเนินโครงการ AI ที่ประสบความสำเร็จได้

• แทนที่จะมุ่งเป้าไปที่โครงการ AI ขนาดใหญ่และซับซ้อน SMEs/SMB สามารถกำหนดเป้าหมายโซลูชัน AI ที่เฉพาะเจาะจงและบรรลุผลได้มากกว่า สิ่งนี้จะช่วยให้การร่วมทุนคุ้มค่ายิ่งขึ้น
• SMEs ควรพิจารณาโมเดล AI เครื่องมือ และบริการที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าซึ่งทำงานแบบจ่ายตามการใช้งานจริง ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนล่วงหน้าเนื่องจากไม่จำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานฮาร์ดแวร์ที่กว้างขวาง
• พวกเขายังสามารถลงทุนในการฝึกอบรมพนักงานที่มีอยู่เกี่ยวกับพื้นฐาน AI ที่เกี่ยวข้อง นั่นเป็นวิธีหนึ่งในการแก้ไขช่องว่างความรู้ภายในและอำนวยความสะดวกในการนำ AI มาใช้

สุดท้ายนี้ SMEs และ SMB สามารถร่วมมือกับผู้ให้บริการเทคโนโลยีเพื่อสร้างโซลูชัน AI ที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะและความท้าทายในอุตสาหกรรมของพวกเขา นี่ควรเป็นความร่วมมือที่เป็นประโยชน์ร่วมกันโดยผสมผสานความเชี่ยวชาญด้าน AI ของนักพัฒนาเทคโนโลยีเข้ากับความเข้าใจอย่างลึกซึ้งของ SME เกี่ยวกับโดเมนธุรกิจหรือกลุ่มเป้าหมาย

กรณีศึกษาโครงการพัฒนา AI

ก่อนที่เราจะสรุปผลการสำรวจต้นทุนการพัฒนาแอป AI เรามาแสดงโครงการพัฒนา AI ที่ประสบความสำเร็จบางส่วนที่เราได้จาก Miquido กันดีกว่า:

• เน็กซ์แบงค์

Nextbank นำเสนอโซลูชัน SaaS ที่นำเสนอแอปธนาคารบนมือถือไวท์เลเบลที่ธนาคารพันธมิตรสามารถปรับแต่งตามแบรนด์ของตนได้ จุดเน้นของโครงการพัฒนาแอปคือการสร้างแพลตฟอร์มที่คุ้มค่า ปลอดภัย และใช้งานง่าย

คุณสมบัติเด่นประการหนึ่งของแอป Nextbank คือ การให้คะแนนเครดิตที่ขับเคลื่อนโดย AI ฟีเจอร์นี้ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเตรียมรายชื่อผู้มีโอกาสกู้ยืมที่มีแนวโน้มจะชำระคืนเงินกู้ ฟังก์ชันหลักอื่นๆ ของแอป Nextbank ได้แก่ การเริ่มต้นใช้งานผู้ใช้ที่ราบรื่น การรับรองความถูกต้องด้วยไบโอเมตริกซ์ และการชำระเงินด้วยรหัส QR

ความท้าทายหลักบางประการที่เกี่ยวข้องกับการสร้างแอป ได้แก่ การรับรองการโต้ตอบที่ราบรื่น การรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง และการออกแบบเพื่อการปรับแต่ง การเป็นพันธมิตรกับ Miquido ช่วยให้ Nextbank ปรับต้นทุนให้เหมาะสมในระดับต่างๆ รวมถึงการพัฒนาและบำรุงรักษาแอปพลิเคชัน

• ผึ้งสังคม

Social Bee เป็นเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งแปลข้อความทางกฎหมายที่ซับซ้อนภายในไม่กี่วินาที สำหรับโปรเจ็กต์นี้ ความท้าทายเกี่ยวข้องกับการสร้างแอปที่คุ้มต้นทุนซึ่งรักษาความเกี่ยวข้องทางวัฒนธรรมในการแปลด้วย AI รองรับความหลากหลายทางภาษา และดำเนินการได้อย่างเหมาะสมที่สุด

Miquido สร้างการพิสูจน์แนวคิดที่ปรับขนาดได้โดยใช้ OpenAI API โดย ผสานรวมกับ GPT 3.5 นอกจากนี้เรายังพัฒนาข้อพิสูจน์แนวคิดที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการทำซ้ำและการปรับเปลี่ยนในอนาคต

โครงการ AI สำคัญ อื่นๆ ที่เรามีส่วนร่วม ได้แก่:

• Nolej – แพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ช่วยให้ครูและนักออกแบบการสอนสามารถสร้างสื่อ eLearning แบบโต้ตอบได้อย่างรวดเร็ว
• Calibre – เครื่องมือ AI ทรัพยากรบุคคลที่ช่วยปรับปรุงการให้คะแนนของผู้สมัคร
• Youmap AI – สำหรับการสร้างเนื้อหาผู้ใช้ที่ปรับปรุงด้วย AI
• Verseo – ฐานความรู้ภายในที่ขับเคลื่อนโดย AI

เรามุ่งเน้นที่การปรับแต่งโซลูชันให้ตรงกับความต้องการของโครงการที่ไม่เหมือนใคร และปรับปรุงกระบวนการพัฒนาให้มีประสิทธิภาพ สิ่งนี้ส่งผลให้เกิดโซลูชั่นที่คุ้มค่าซึ่งช่วยให้ลูกค้าของเราสามารถใช้ทรัพยากรที่มีอยู่ให้เกิดประโยชน์สูงสุด

การนำทางภูมิทัศน์ผู้ขาย AI

การเลือกพันธมิตรและเครื่องมือ AI ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญต่อความสำเร็จของโครงการ AI ของคุณ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากมีผู้จำหน่ายจำนวนมากกระจายอยู่ทั่วตลาด Gen AI จึงอาจเป็นเรื่องยากที่จะตัดสินใจเลือกตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับคุณ

โดยทั่วไป ภาพรวมของผู้จำหน่าย AI แบ่งออกเป็นสี่กลุ่มหลัก:

• ผู้ให้บริการโมเดลภาษาขนาดใหญ่พื้นฐาน

พวกเขาเสนอการเข้าถึงแบบจำลองพื้นฐานหรือ LLM ที่ได้รับการฝึกอบรมมาก่อน ซึ่งได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสามารถทำงานต่างๆ ได้ เช่น การสร้างข้อความ การแปล และการเติมโค้ดให้สมบูรณ์ ตัวอย่าง ได้แก่ Open AI, Microsoft Azure AI และ Google AI

ค่าใช้จ่ายในการเข้าถึง LLM ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้ามักจะสูง เนื่องจากเกี่ยวข้องกับค่าธรรมเนียมใบอนุญาตหรือค่าสมัครสมาชิกตามการใช้งาน การปรับแต่งโมเดลเหล่านี้อย่างละเอียดอาจทำให้เกิดค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม อย่างไรก็ตาม การใช้ LLM ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าจะช่วยลดเวลาในการพัฒนาและลดความต้องการในการสรรหาบุคลากรภายในองค์กรให้เหลือน้อยที่สุด

• ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน

พวกเขามีโครงสร้างพื้นฐานด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่จำเป็นในการฝึกอบรมและใช้งานโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ ซึ่งรวมถึงการประมวลผลแบบคลาวด์ ฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง และโซลูชันการจัดเก็บข้อมูล

โดยทั่วไปบริการโครงสร้างพื้นฐานจะทำงานในรูปแบบราคาแบบจ่ายตามการใช้งาน ซึ่งช่วยให้คุณประหยัดการลงทุนล่วงหน้าและปรับขนาดโครงสร้างพื้นฐานตามความต้องการในการดำเนินงาน

ตัวอย่าง ได้แก่ Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure และแพลตฟอร์ม Google Cloud

• ผู้ให้บริการซอฟต์แวร์

พวกเขามีเครื่องมือและเฟรมเวิร์กที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้ซึ่งปรับแต่งเป็นพิเศษสำหรับการพัฒนา AI แบบสร้างสรรค์ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล และการปรับใช้

ราคาจะขึ้นอยู่กับการสมัครสมาชิก และค่าใช้จ่ายมักขึ้นอยู่กับซอฟต์แวร์หรือระดับการใช้งานที่เลือก ตัวอย่าง ได้แก่ NVIDIA DGX, Paperspace Gradient และ Gradio โซลูชันเหล่านี้สามารถลดความจำเป็นในการเขียนโค้ดแบบกำหนดเองและประหยัดต้นทุนการพัฒนาในระยะยาว

• ผู้ให้บริการด้านไอที

พวกเขาให้คำปรึกษา การนำไปใช้ และการสนับสนุนสำหรับโครงการ AI เชิงสร้างสรรค์เป็นหลัก ผู้ให้บริการเหล่านี้ได้แก่บริษัทต่างๆ เช่น IBM, Deloitte และ Accenture โดยปกติค่าใช้จ่ายจะขึ้นอยู่กับขอบเขตการให้บริการ

ต่อไปนี้เป็นรายละเอียดภาพอย่างง่ายของภาพรวมผู้ขาย AI:

เมื่อเลือกผู้จำหน่าย ให้พิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ความเชี่ยวชาญ ประสบการณ์ และความยืดหยุ่น นอกจากนี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าผู้จำหน่ายมีพอร์ตโฟลิโอที่ตรงกับข้อกำหนดของโครงการและฟังก์ชันการทำงานที่ต้องการ

นอกจากนี้ ผู้จำหน่ายควรมีแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยข้อมูลที่แข็งแกร่ง ซึ่งเป็นหนึ่งในแนวโน้ม AI ที่สำคัญในแอปและโซลูชันบนมือถือ เลือกผู้จำหน่ายที่ปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวที่เกี่ยวข้องและจัดลำดับความสำคัญของการสื่อสารที่โปร่งใส

สุดท้ายนี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการสนับสนุนลูกค้าพร้อมใช้งานตลอดวงจรชีวิตของโปรเจ็กต์

แนวโน้มต้นทุนในอนาคตในการพัฒนา AI

การพัฒนา AI มีการพัฒนาไปไกลมาก การพัฒนา AI ในระยะเริ่มแรกมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาโดยใช้ตรรกะและระบบที่อิงกฎเกณฑ์ จากนั้น โซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงซึ่งใช้อัลกอริธึมที่เรียนรู้จากข้อมูลก็เข้ามาในภาพนี้ ตามด้วยเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อนเพื่อปรับปรุงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

ในปัจจุบัน AI ขับเคลื่อนแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย และความก้าวหน้าเพิ่มเติมก็กำลังดำเนินการอยู่ ตัวอย่างเช่น เรามีโมเดลล้ำสมัยเช่น GPT-4 ซึ่งสามารถประมวลผลข้อความ รูปภาพ และวิดีโอได้อย่างสะดวก

แล้วอนาคตของการพัฒนา AI จะเป็นอย่างไร?

• เปลี่ยนไปใช้โมเดลภาษาที่เล็กลง

ตามรายงานของ MIT Technology Review ความพยายามล่าสุดของผู้ให้บริการ AI เช่น Google และ Open AI มีเป้าหมายเพื่อพัฒนาแพลตฟอร์มที่เรียบง่ายขึ้น ซึ่งช่วยให้สามารถปรับแต่งโมเดลภาษาที่มีประสิทธิภาพได้ การปรับเปลี่ยนเหล่านี้สามารถช่วยให้ผู้คนสร้างแชทบอทที่ตอบสนองความต้องการเฉพาะได้

นั่นเป็นเพียงสถานการณ์เดียวในการเปลี่ยนจาก LLM ไปเป็นโมเดลภาษาขนาดเล็กที่ใช้ทรัพยากรน้อยลงและให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า

• กรอบงาน AI ราคาไม่แพงและเข้าถึงได้

ไลบรารีโอเพ่นซอร์สมีแนวโน้มที่จะมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการฝึกอบรมและใช้งานโมเดล AI สิ่งนี้จะนำไปสู่การพัฒนากรอบงาน AI ที่มีราคาไม่แพงและเข้าถึงได้สำหรับผู้ใช้ในวงกว้าง รวมถึง SMEs และ SMB

• แพลตฟอร์มการพัฒนา AI เฉพาะทาง

แพลตฟอร์มการพัฒนา AI เฉพาะทางมีแนวโน้มที่จะเข้ามามีบทบาท แพลตฟอร์มเหล่านี้นำเสนอโซลูชันที่ปรับให้เหมาะกับอุตสาหกรรมหรือกรณีการใช้งานที่เลือก ซึ่งอาจช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานสำหรับธุรกิจในช่องเหล่านั้นได้

โดยรวมแล้ว แนวโน้มการพัฒนา AI ในอนาคตชี้ให้เห็นถึงโซลูชันที่คุ้มค่ามากขึ้นสำหรับธุรกิจ

ในการปิด: การพัฒนาแอป AI มีค่าใช้จ่ายเท่าไร?

โซลูชัน AI ใช้ได้กับฟังก์ชันทางธุรกิจที่หลากหลาย ตัวอย่าง ได้แก่ โซลูชันพื้นฐาน เช่น ระบบอัตโนมัติสำหรับงานที่ซ้ำกัน คำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคล การจัดการสินค้าคงคลัง และการคาดการณ์ทางการเงินที่แม่นยำ

อย่างไรก็ตาม คุณต้องพิจารณาต้นทุนและผลประโยชน์ก่อนเริ่มโครงการพัฒนาแอป AI ที่สำคัญ

ค่าใช้จ่ายเฉพาะบางประการที่ควรคำนึงถึง ได้แก่ การได้มาและการเตรียมข้อมูล แรงงาน ความเชี่ยวชาญ และโครงสร้างพื้นฐาน ค่าใช้จ่ายเหล่านี้จะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของโครงการ AI เฉพาะของคุณ

นอกเหนือจากต้นทุนแล้ว สิ่งสำคัญอีกประการหนึ่งคือต้องทำความเข้าใจผู้จำหน่ายต่างๆ ในตลาด AI และบริการใดบ้างที่เกี่ยวข้องกับความต้องการโครงการโดยตรงของคุณ ROI เชิงคุณภาพและเชิงปริมาณก็เป็นสิ่งสำคัญในการประเมินเช่นกัน

ด้วยเหตุนี้ คุณจึงควรวางแผนสำหรับโปรเจ็กต์ AI ที่เป็นมิตรกับงบประมาณมากขึ้นโดยไม่กระทบต่อคุณภาพ