2024'te Yapay Zeka Uygulama Geliştirme Maliyetleri Rehberi

Yapay zeka uygulamaları iş operasyonlarını iyileştirmek için gerekli araçlardır. Ancak uygulama geliştirme süreci maliyetli bir girişim olabilir. Projenin ihtiyaçlarına, kapsamına ve ölçeğine bağlı olarak bir yapay zeka uygulama geliştirme projesini yürütmenin genel maliyeti çok yüksek olabilir.

Bu makalede, ilk konseptten dağıtıma ve sonrasına kadar yapay zeka projelerinde yer alan maliyetlerin kapsamlı bir dökümünü sunacağız. Ayrıca yapay zekaya yatırım yapmanın stratejik önemini de öğreneceksiniz.

Öyleyse, farklı türdeki yapay zeka uygulamalarının çeşitli iş işlevlerine nasıl hizmet ettiğini görmek için öncelikle yapay zekanın iş dünyasındaki değerini inceleyelim.

Yapay Zeka Çözümlerini İş İhtiyaçlarına Göre Uyarlama

2023 itibarıyla EY (Ernst and Young), ankete katılanların %90'ının ChatGPT, Bing Chat ve OpenAI gibi yapay zeka platformlarını keşfetmeye açık olduğunu ortaya çıkardı. Anket ayrıca teknoloji yöneticilerinin %80'inin yapay zekaya yatırımlarını artırmayı planladığını da ortaya çıkardı.

Bu istatistikler, şirketlerin yapay zekayı iş operasyonlarını en üst düzeye çıkarmak için önemli bir araç olarak tanımaya başladığını ortaya koyuyor.

Kuşkusuz yapay zeka uygulamaları iş akışını, iş süreçlerini ve hatta işbirliklerini geliştirmek için hayati araçlar haline geldi. Aşağıda yapay zekanın geliştirebileceği iş işlevleri yer almaktadır.

• Pazarlama ve satış – İşletmeler, alışveriş yapanların kullanıcı davranışına göre benzersiz ürünler önermeleri için yapay zeka tabanlı kişiselleştirme sağlayan uygulamaları kullanabilir. Bu muhtemelen daha fazla gelir sağlayacak ve müşteri deneyimini iyileştirecektir.
• Potansiyel müşteri yeterliliği – Önceden tanımlanmış kriterlere dayalı yapay zeka potansiyel müşteri yeterliliği, işletmelerin dönüşüm gerçekleştirme olasılığı daha yüksek olan müşterileri hedeflemesine yardımcı olabilir. Bu, pazarlama ve satış süreçlerinizin verimliliğini artırır.
• Pazar analizi – Yapay zeka, işletmelerin pazar eğilimlerini analiz etmelerine ve gelecekteki talepleri tahmin etmelerine yardımcı olarak büyüme fırsatlarını daha verimli bir şekilde en üst düzeye çıkarmalarına yardımcı olabilir.

• İnsan kaynakları – Zoho ve Bamboo HR gibi platformlar, nitelikli adayları belirlemek için özgeçmişleri taramak, görüşmeleri planlamak ve yeni işe alımları işe almak gibi belirli işe alım ve yetenek edinme faaliyetlerini otomatikleştirmek için yapay zekayı kullanmaya başlıyor.
• Muhasebe ve finans – Freshbooks veya SAP Finance AI gibi AI uygulamaları, uygun finansal muhasebe kayıtlarının korunmasına yardımcı olabilir. Ayrıca dolandırıcılık tespiti veya risk tanımlama amacıyla finansal verileri de analiz edebilirler.

Yukarıda vurguladığımızdan çok daha fazla yapay zeka ve üretken yapay zeka kullanım durumu var. Örneğin siber güvenlik yapay zeka uygulamalarımız, envanter yönetimimiz, ürün kavramsallaştırmamız ve yapay zeka tabanlı sanal asistanlarımız var.

Şirketler, özel kurumsal ihtiyaçlarına bağlı olarak ya hazır ürünleri tercih edebilir ya da özel yapay zeka çözümlerini tercih edebilir. Hangisini tercih edeceğiniz konusunda kararsızsanız, her ikisinin de maliyet sonuçlarını değerlendirmek karar vermenize yardımcı olabilir. Hadi bunu yapalım.

Özel Yapay Zeka Çözümleri ve Hazır Çözümler

Özel yapay zeka çözümleri belirli ihtiyaçlara ve iş süreçlerine göre uyarlandığından daha fazla kontrol ve esneklik sunmaları muhtemeldir. Ancak özel uygulamaların ön maliyetleri, uygulamanın çalışır durumda kalması için gereken geliştirme ihtiyaçları, veriler ve altyapı nedeniyle önemli ölçüde daha yüksek olabilir.

Özel uygulamaların oluşturulması da daha uzun sürer. Uygulamanın işlevsel olduğundan ve özelliklerinin iş gereksinimlerinize etkili bir şekilde hizmet ettiğinden emin olmak için daha yoğun yineleme ve testlere ihtiyaç duyulacaktır.

Özel uygulamalar aynı zamanda yapay zeka uzmanlığına sahip şirket içi bir uygulama geliştirme ekibini de gerektirebilir. Bunun uzun bir süre sürdürülmesi daha pahalı olabilir. Bu nedenle çoğu işletme Miquido gibi bir Üretken Yapay Zeka geliştirme şirketiyle ortaklık kurmayı tercih ediyor. Bu, ihtiyaçlarınızı daha makul bir bütçeyle karşılayan özel bir AI uygulaması oluşturmanıza olanak tanır.

Kullanıma hazır yapay zeka çözümleri kolaylıkla mevcuttur ve daha geniş iş ihtiyaçları için kullanışlıdır. Bu, uygulamayı sıfırdan geliştirmediğiniz için genellikle daha düşük başlangıç ​​maliyetlerine sahip oldukları anlamına gelir. Bu aynı zamanda dağıtımın daha hızlı olacağı anlamına da geliyor.

Üstelik kullanıma hazır yapay zeka uygulamaları, genellikle tedarikçi desteğiyle birlikte geldiğinden daha az teknik uzmanlık gerektirir. Bu, yapay zeka uygulaması geliştirme için şirket içi bir ekibe olan ihtiyacı ortadan kaldırır.

Maalesef kullanıma hazır çözümler, özel iş ihtiyaçlarınızı mükemmel şekilde karşılamayabilir ve sınırlı özelleştirme yeteneklerine sahip olabilir.

Kullanıma hazır çözümler ile özel çözümler arasındaki seçim büyük ölçüde iki şeye bağlı olacaktır: bütçe ve ölçeklenebilirlik.

Yeterli finansmanınız varsa ve operasyonlarınız büyüdükçe işinize uyum sağlayabilecek esnek bir çözüm istiyorsanız, özel bir çözüm en iyi seçimdir. Ancak aşırı derecede uzmanlaşmış işlevler gerektirmeyen, bütçe dostu bir çözüme ihtiyacınız varsa kullanıma hazır bir yapay zeka uygulamasını tercih edin.

Yapay Zeka Uygulama Geliştirme Maliyeti: Arıza

Bir yapay zeka uygulaması geliştirmek, ilk araştırma ve geliştirmeden mevcut sistemlerle entegrasyona ve devam eden bakıma kadar çeşitli aşamaları içerir. Her aşamanın ilgili maliyetleri vardır.

Clutch tarafından yapılan bir ankete göre, 100'den fazla uygulama geliştirme şirketinin her aşamada ne kadar harcadığına ilişkin tipik bir genel bakış aşağıda verilmiştir:

• İlk Araştırma ve Planlama

İlk araştırma ve planlama aşaması pazar araştırmasını, özellik planlamayı, tel çerçevelemeyi ve temel prototip oluşturmayı içerir.

Bu aşama aynı zamanda yapay zeka modelinizi eğitmek için önemli miktarda veri toplamayı da gerektirir. Büyük veri kümeleriyle çalışırken veri toplama oldukça pahalı olabilir. Belirli maliyetler veri kaynaklarına, lisans ücretlerine ve diğer gereksinimlere bağlı olarak değişecektir.

İlk araştırmanızın veya uygulama tasarımınızın kapsamına bağlı olarak 5.000 ila 50.000 ABD Doları arasında harcayabilirsiniz.

• Mevcut Sistemlerle Geliştirme ve Entegrasyon

Geliştirme aşamasında ortaya çıkan maliyetler, uygulama modelinizin ne kadar karmaşık olduğuna, bilgi işlem gücüne ve ihtiyaç duyduğunuz uzmanlık düzeyine bağlı olacaktır. Geliştirme aşamasının maliyeti yaklaşık 5.000 ila 10.000 ABD Doları olacaktır.

Entegrasyon aşamasında, uygulamayı mevcut BT altyapınızla entegre edeceksiniz ; bu, özellikle değişiklik gerektiğinde ek AI uygulaması geliştirme maliyetlerine neden olabilir.

Ayrıca uygulamanız harici cihazlardan veya sensörlerden gelen verilerle etkileşime giriyorsa Bluetooth Düşük Enerji (BLE) protokolüyle entegrasyon gerektirebilir. Bu entegrasyon süreci genel geliştirme bütçesine genellikle 8.000 ila 10.000 ABD Doları veya daha fazla tahmini bir maliyet ekler.

Daha sonra uygulamanızı dağıtacaksınız. Uygulamanın süreç ve depolama ihtiyaçlarına göre burada bulut altyapısını kullanmanız gerekebilir. Maliyetler kullanıma ve seçilen sağlayıcıya göre değişebilir, ancak Google, AWS veya Azure gibi en iyi sağlayıcılarla çalışıyorsanız aylık 500-700 ABD Doları tutarında bir bütçe yeterli olacaktır.

• Devam eden bakım

Devam eden bakım maliyetleri; hata düzeltmelerini, işlevlerin iyileştirilmesini ve gerekli güncellemelerin uygulanmasını içerir.

Uygulamanızın, kullanıcılarla etkileşime girip veri ürettiği için de veri izleme ve yeniden eğitime ihtiyacı var. Bunların maliyeti güncellemelerinizin sıklığına ve karmaşıklığına bağlıdır.

Ancak yazılım bakımı için kabul edilen sektör ortalaması , gerçek geliştirme maliyetinin yaklaşık %15-20'sidir.

Yapay Zeka Geliştirmenin Maliyeti Ne Kadardır?

Basit uygulamalar geliştirmenin toplam maliyeti, karmaşık yapay zeka tabanlı uygulamalara harcayacağınız tutara göre değişir. Bunun nedeni genellikle kullanılan veri türleri ve özelliklerin veya işlevlerin karmaşıklığı gibi faktörlerdir.

1. Dahili bilgi tabanları.

Basit dahili bilgi tabanları genellikle çalışanlarınız için bilgilerin bulunduğu merkezi kütüphanelerdir. Bu çözümlerden bazıları arasında bilgi botları, otomatik BT desteği, müşteri hizmetleri ve GenAI tabanlı İK yardım masaları yer alıyor. Bu tür uygulamaların maliyeti genellikle 5.000 ila 8.000 ABD Doları arasındadır.

2. Karmaşık Gen-AI tabanlı uygulamalar.

Karmaşık Gen-AI uygulamaları genellikle karmaşık algoritmalar, özel özellikler ve kapsamlı veri işlemeyi içerir. Sonuç olarak maliyet, basit yapay zeka uygulama platformlarının maliyetinin yaklaşık iki katı olacaktır.

Yapay Zeka Projeleri İçin Bütçe Nasıl Ayrılır?

Yapay zeka projeleri için doğru bütçeleme, maliyet aşımlarını önlemek açısından çok önemlidir. Yapay zeka uygulama projeniz için etkili bir şekilde bütçelemeyi şu şekilde yapabilirsiniz:

1. Proje kapsamını ve hedeflerini tanımlayın .

Yapay zeka uygulamanızın çözeceği sorunları açıkça tanımlayın. İstenilen işlevselliği ve beklenen sonuçları vurgulayın.

Daha sonra, daha kesin bir maliyet tahminine sahip olabilmeniz için, projeyi daha küçük aşamalara ayırın ve teslimatları ve kilometre taşlarını net bir şekilde belirtin.

İyi tanımlanmış bir proje kapsamı, kapsamın kaymasını ve beklenmeyen harcamaları önler.

2. Maliyet tahmini .

Daha sonra, projenizle ilişkili tüm potansiyel maliyetleri tanımlayan kapsamlı bir maliyet döküm yapısı (CBS) geliştirin.

Maaşlar, donanım, veri toplama, satıcı ücretleri gibi doğrudan maliyetleri ve planlama maliyetleri, eğitim ve dokümantasyon, bakım vb. gibi dolaylı maliyetleri ekleyin.

Önleme stratejilerinin yanı sıra potansiyel riskler veya zorluklar da dikkate alınmalıdır.

Deneyimli bir AI uygulama geliştirme şirketiyle çalışmanın kullanışlı olduğu yer burasıdır. Bu şirketler, geliştirme maliyetlerini daha doğru tahmin etmeye yardımcı olabilecek geçmiş verilere sahiptir.

3. Bir maliyet tahmin tekniği seçin .

CBS'nizdeki çeşitli öğeler için gerçekçi bir maliyet tahmini belirlemek amacıyla sektör karşılaştırmaları, aşağıdan yukarıya tahmin veya parametrik tahmin gibi maliyet tahmin tekniklerini benimseyin.

Sektör kıyaslamaları genellikle ortalama geliştirme maliyetini belirlemek için benzer yapay zeka projelerinin araştırılmasına dayanacaktır. Diğer teknikler şunları içerir:

• Parametrik tahmin – mevcut projenizdeki benzer görevlerin maliyetlerini tahmin etmek için geçmiş projelerden elde edilen geçmiş verileri kullanır.
• Aşağıdan yukarıya tahmin – tüm projenin maliyetini belirlemek için bireysel görevlerin yaklaşık maliyetini toplar.

Beklenmedik zorluklar, gecikmeler veya proje kapsamındaki değişiklikler için beklenmedik durum tamponu ( %10 – 20 ) içeren esnek bir bütçe oluşturmanızı öneririz.

Yapay Zeka Geliştirmede Verinin Önemi

Veriler yapay zeka modellerinin öğrenme sürecini besler. Bu modeller veriler aracılığıyla kalıpları tanımlayabilir, tahminlerde bulunabilir ve diğer görevleri gerçekleştirebilir. Örneğin Netflix'in öneri motoru ve Google'ın Gemini yapay zekası gibi yapay zeka çözümleri, yüksek kaliteli verilerle başarılı oluyor.

Veriler ayrıca yapay zeka modellerinin eğitildikten sonra performansını değerlendirmek için de kullanılır. Bu öncelikle makine öğrenimi süreci veya ilgili algoritmalarla ilgili sorunların belirlenmesine ve çözülmesine yardımcı olur.

Yapay Zeka için Veri kullanımında üç ana süreç yer alır : edinme, analiz ve hazırlık. Bunları inceleyelim ve her biriyle ilişkili maliyetleri görelim:

• Veri toplama

Bu, yapay zeka modelinizi eğitmek için kullanılan verilerin kaynaklanmasını içerir. Yapay zeka modellerinizi eğitmek amacıyla veri elde etmek için önceden mevcut veri kümelerini satan satıcıları kullanabilirsiniz. Ayrıca özel veri toplama sistemlerini kullanarak kendi verilerinizi de toplayabilirsiniz.

Önceden var olan veri kümelerinin kullanılması, satıcılara lisanslama veya kullanım için ödeme yapılmasını gerektirecektir. Bu oldukça pahalı olabilir ve verinin boyutuna, kalitesine veya ayrıcalığına göre değişiklik gösterebilir.

Kendi verilerinizi toplamak istiyorsanız veri toplama (DAQ) sistemlerinin maliyetlerini de hesaba katmanız gerekir. Düşük seviyeli DAQ sistemlerinin maliyeti kanal başına yaklaşık 200-500 ABD Doları , orta seviye sistemlerin maliyeti kanal başına yaklaşık 500-100 ABD Doları ve üst seviye DAQ sistemleri kanal başına 1.000-2.000 ABD Doları arasında değişmektedir.

Son olarak, bazı veri türleri insan etiketlemesi/açıklamaları gerektirebilir (örneğin, nesne tanıma için kullanılan görüntüler). Ek açıklama maliyetleri, veri boyutuna ve karmaşıklığına göre değişir.

• Veri analizi

Temel özelliklerini anlamak için verilerinizin yapısını ve içeriğini değerlendirmeyi içerir.

Burada özet istatistikleri hesaplayacak, veri dağılımlarını görselleştirecek ve potansiyel aykırı değerleri veya eksik değerleri belirleyeceksiniz. Amaç, temizlenmesi veya dönüştürülmesi gereken alanları vurgulayarak veri hazırlama adımlarınıza bilgi vermektir.

Dış kaynak veri analizi hizmetlerinin maliyeti aylık 2500 doların üzerinde olabilir. Hizmet sağlayıcılar genellikle lisanslar ve işte harcadıkları saat sayısı için ücret alır.

• Veri Hazırlama

Bu, topladığınız verilerin temizlenmesini ve düzenlenmesini içerir; böylece yapay zeka modelinizin eğitiminde kullanımı daha kolay olur. Genellikle hataların giderilmesi veya veri kümenizdeki tutarsızlıkların çözülmesi gibi görevleri içerir.

Daha büyük veri kümelerinin temizlenmesi ve hazırlanması doğal olarak daha uzun sürer, dolayısıyla maliyet muhtemelen daha yüksek olacaktır. Ayrıca hataya açık veriler daha fazla temizleme çalışması gerektirecek ve bu da potansiyel maliyetleri artıracaktır.

Veri hazırlama aynı zamanda verilerinizi yapay zeka modeliniz için daha uygun bir formata dönüştürmeyi de içerir. Örneğin metni sayısal verilere dönüştürmek. Ayrıca projeniz birden fazla kaynaktan veri gerektiriyorsa çeşitli kaynaklardan gelen verileri birleşik bir veri kümesine entegre etmeniz gerekir.

Çeşitli veri hazırlama araçları arasından seçim yapabilirsiniz. Her araç farklı fiyatlandırma modelleriyle birlikte gelir:

• Örneğin Microsoft Power BI kullanıcı başına aylık 20 dolardan başlıyor.
• Tableau hazırlığı kullanıcı başına aylık 15 ABD dolarıdır .
• IBM Cognos analitiği kullanıcı başına aylık 10 ABD dolarıdır .

Elbette bu araçların proje ihtiyaçlarınıza bağlı olarak daha yüksek fiyat planları vardır.

Verileri edinme, analiz etme ve hazırlamanın maliyeti kuruluşlar için milyonlarca doları bulabilir. McKinsey'e göre orta ölçekli bir şirket verilere 250 milyon dolardan fazla harcayabilir (buna kaynak bulma, hazırlık, mimari ve yönetişim maliyetleri de dahildir). Aşağıdaki verilere bakın:

Kamuya açık veri kümelerinin kullanılması lisans ücretlerinin azaltılmasına yardımcı olabilir. Bu veri kümeleri ücretsiz olarak analiz edilebilir ancak belirli koşullar geçerli olabilir.

Ek olarak, projeniz için yararlı olan veri türü hakkında daha spesifik olmak, alakasız verilerin tedarik edilmesinden kaynaklanan maliyetleri azaltmanıza yardımcı olabilir. Ayrıca daha iyi sonuçlar elde etmek için daha az temizlik gerektiren yüksek kaliteli veriler elde edin.

İşçilik ve Uzmanlık Maliyetleri

İşletmelerin yapay zekayı başarılı bir şekilde oluşturup uygulamak için yetenekli veri bilimi hizmetlerine, yazılım geliştiricilerine ve makine öğrenimi mühendislerine ihtiyacı var.

Indeed'e göre bir veri bilimcinin ortalama maaşı yıllık 124.109 dolar . Bir yazılım geliştiricisi için bu 120.068 dolar.

Ortalama olarak, bir makine öğrenimi mühendisinin yıllık beklentisi 162.699 ABD dolarıdır . Dolayısıyla, küçük bir geliştirme ekibi oluşturmanın maliyeti yılda 406.876 dolardan fazla olabilir.

Yetenekli profesyonelleri işe almak, bir yapay zeka projesinde önemli bir masraf haline gelebilir.

Ancak şirketler, işgücü maliyetlerini etkin bir şekilde yönetmek için yetenekleri daha düşük maliyetli yerlerde işe almayı düşünebilir. Ayrıca açık kaynaklı araçlardan veya önceden eğitilmiş modellerden de yararlanabilirler (bu çözümlerin sınırlamaları olsa da).

Bir diğer inanılmaz seçenek ise gerekli yetenek, araç ve altyapıya sahip bir yapay zeka uygulama geliştirme şirketine dış kaynak kullanmaktır.

Yapay Zeka Projelerinin Yatırım Getirisi Nasıl Değerlendirilir?

Bir yapay zeka projesine yatırım yapmadan önce işletmenizin kazanacağı anlık ve uzun vadeli değeri değerlendirmek zorunludur.

PWC'ye göre kesin ve yumuşak yatırım getirisi, yapay zeka yatırımınızdan bekleyeceğiniz iki faydadır.

Sağlam ROI'ler , zaman tasarrufu, üretkenlik artışı, maliyet tasarrufu ve gelir artışı gibi niceliksel faydalardır. Soft ROI'ler daha iyi kullanıcı deneyimleri, becerilerin elde tutulması ve çeviklik gibi niteliksel faydalardan oluşur. Yatırım getirinizi incelerken bunları aklınızda bulundurun.

Daha sonra sert ve yumuşak yatırımları düşünmeniz gerekir. Sağlam yatırımlar, yapay zeka projesinin oluşturulmasında kullanılan kaynakların nakit değerini içerir. Yumuşak yatırımlar veri, bilgi işlem, depolama, veri eğitimi ve konu uzmanlarını içerir.

Aşağıdaki resme bakın:

Yapay Zeka Yatırım Getirinizi değerlendirmek için genel iş hedeflerinizle uyumlu başarı ölçümlerini tanımlayın; yukarıda vurgulanan niteliksel ölçümlere dikkat edin. Örneğin, başarı ölçümleriniz şunları içerebilir:

• Yapay zeka yazılımınızı uyguladıktan sonra müşteri memnuniyeti puanını artırma
• Artan çalışan memnuniyeti
• Azalan çalışan devri
• Daha hızlı karar verme

İdeal olarak ölçümleriniz yapay zeka projesini başlatma hedefine bağlı olacaktır. Örneğin, çalışan bağlılığını artırmak istiyorsanız çalışan devir hızının azalması, izlenmesi gereken harika bir başarı ölçütü olacaktır.

Yapay zeka projenizin toplam sahip olma maliyetini (TCO) değerlendirin . Buna geliştirme, bakım, altyapı ve yetenek edinme maliyetleri dahildir. Bu maliyetleri yapay zeka uygulamasının öngörülen faydalarıyla karşılaştırın.

Bazı niteliksel faydalar elde etmenin getireceği belirsizlik veya engelleri mutlaka göz önünde bulundurun. Örneğin yapay zeka aracı, belirli görevleri gerçekleştirme yeteneğini etkileyen bazı hatalarla veya aksaklıklarla karşılaşabilir.

Monitör başarı ölçümleriniz İyileştirme alanlarını belirlemek ve gerekli düzeltmeleri yapmak için proje yaşam döngüsü boyunca. Bu aynı zamanda tavsiye edilir çünkü makine öğrenimi modellerinin performansı zaman içinde düşebilir. Ayrıca zaman içinde sisteme daha güncel verileri de yüklemeniz gerekebilir.

KOBİ'ler/KOBİ'ler için Yapay Zeka Uygulama Geliştirme Zorlukları

Araştırmalar, KOBİ'lerin bir yapay zeka projesine başladıklarında uzmanlık veya veri kullanılabilirliği eksikliği gibi zorluklarla karşılaşabileceğini ortaya koyuyor. Bu, yapay zeka modellerinin eğitilmesinde zorluklara yol açabilir ve yapay zeka çözümlerinin doğruluğunu sınırlayabilir.

Ayrıca sınırlı mali kaynaklar, yapay zeka projelerinin başarılı bir şekilde başlatılmasına veya tamamlanmasına engel teşkil etmektedir.

Ek olarak, yapay zeka uygulaması genellikle sürekli bir çözüm test etme ve değiştirme sürecidir. Sonuç olarak KOBİ'ler ve KOBİ'ler zaman içinde net bir yatırım getirisi belirlemekte zorluk yaşayabilirler.

Bu kuruluşların kaynak sıkıntısı olabileceğinden, başarısız bir yapay zeka benimseme projesinin ardından toparlanmanın maliyetini karşılamak da zor olabilir.

Bu sınırlamalar göz önüne alındığında, KOBİ'ler başarılı yapay zeka projelerini uygulamak için hangi uygun yaklaşımı kullanabilir?

• KOBİ'ler/KOBİ'ler büyük, karmaşık yapay zeka projelerini hedeflemek yerine daha spesifik ve ulaşılabilir yapay zeka çözümlerini hedefleyebilir. Bu, daha uygun maliyetli bir girişime olanak sağlayacaktır.
• KOBİ'ler ayrıca, kullandıkça öde esasına göre çalışan önceden eğitilmiş yapay zeka modellerini, araçlarını ve hizmetlerini de dikkate almalıdır. Bu, kapsamlı donanım altyapısına gerek olmadığından ön maliyetleri azaltır.
• Ayrıca mevcut çalışanların ilgili yapay zeka temelleri konusunda eğitilmesine de yatırım yapabilirler. Bu, şirket içi bilgi boşluklarını gidermenin ve yapay zekanın benimsenmesini kolaylaştırmanın bir yoludur.

Son olarak KOBİ'ler ve KOBİ'ler, kendi özel ihtiyaçlarına ve sektördeki zorluklara göre uyarlanmış yapay zeka çözümleri oluşturmak için teknoloji sağlayıcılarıyla işbirliği yapabilir. Bu, teknoloji geliştiricisinin yapay zeka uzmanlığının KOBİ'nin iş alanına veya hedef kitleye ilişkin derin anlayışıyla birleştirildiği, karşılıklı yarar sağlayan bir ortaklık olmalıdır.

Yapay Zeka Geliştirme Projelerinin Örnek Olayları

Yapay zeka uygulama geliştirme maliyetlerine ilişkin araştırmamızı tamamlamadan önce, size Miquido'da gerçekleştirdiğimiz bazı başarılı yapay zeka geliştirme projelerini gösterelim:

• Sonraki banka

Nextbank, ortak bankaların kendi markalarıyla özelleştirebilecekleri beyaz etiketli bir mobil bankacılık uygulaması sunan bir SaaS çözümü sunuyor. Uygulama geliştirme projesinin odak noktası uygun maliyetli, güvenli ve kullanıcı dostu bir platform oluşturmaktı.

Nextbank Uygulamasının dikkate değer özelliklerinden biri de yapay zeka destekli kredi puanlamadır. Bu özellik, kredileri geri ödemesi muhtemel potansiyel borçluların bir listesini hazırlamak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Nextbank uygulamasının diğer önemli işlevleri arasında sorunsuz kullanıcı katılımı, biyometrik kimlik doğrulama ve QR kod ödemeleri yer alıyor.

Uygulamanın geliştirilmesinde karşılaşılan bazı önemli zorluklar arasında kesintisiz etkileşimlerin sağlanması, güçlü güvenliğin sürdürülmesi ve özelleştirme için tasarım yapılması yer alıyordu. Miquido ile ortaklık, Nextbank'ın uygulamanın geliştirilmesi ve sürdürülmesi de dahil olmak üzere çeşitli düzeylerde maliyetleri optimize etmesine yardımcı oldu.

• Sosyal Arı

Social Bee, karmaşık yasal metinleri saniyeler içinde çeviren, yapay zeka destekli bir araçtır. Bu proje için zorluk, yapay zeka çevirilerinde kültürel uygunluğu koruyan, dil çeşitliliğini karşılayan ve en iyi performansı gösteren, uygun maliyetli bir uygulama oluşturmaktı.

Miquido , OpenAI API'yi kullanarak GPT 3.5 ile entegre ederek ölçeklenebilir bir kavram kanıtı oluşturdu. Ayrıca gelecekteki yinelemelere ve değişikliklere uyum sağlayacak şekilde tasarlanmış bir kavram kanıtı da geliştirdik.

Katıldığımız diğer büyük yapay zeka projeleri arasında şunlar yer alıyor:

• Nolej – öğretmenlerin ve öğretim tasarımcılarının hızlı bir şekilde etkileşimli e-Öğrenim materyalleri oluşturmasına olanak tanıyan yapay zeka destekli bir platform.
• Calibre – aday puanlamasını kolaylaştırmaya yardımcı olan bir insan kaynakları yapay zeka aracı.
• Youmap AI – AI ile geliştirilmiş kullanıcı içeriği üretimi için.
• Verseo – yapay zeka tarafından desteklenen dahili bir bilgi tabanı.

Çözümleri benzersiz proje gereksinimlerine göre uyarlamaya ve geliştirme sürecini kolaylaştırmaya odaklandık. Bu, müşterilerimizin mevcut kaynakları en üst düzeye çıkarmasına olanak tanıyan uygun maliyetli çözümlerle sonuçlandı.

Yapay Zeka Tedarikçi Ortamında Gezinme

Doğru yapay zeka iş ortaklarını ve araçlarını seçmek, yapay zeka projenizin başarısı için çok önemlidir. Ancak Nesil Yapay Zeka pazarında çok sayıda satıcının bulunduğu göz önüne alındığında, sizin için doğru seçime karar vermek zor olabilir.

Yapay Zeka Satıcısı ortamı genel olarak dört ana gruba ayrılır:

• Temel Büyük Dil Modeli Sağlayıcıları

Çok büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiş ve metin oluşturma, çeviriler ve kod tamamlama gibi çeşitli görevleri yerine getirebilen, önceden eğitilmiş temel modellere veya LLM'lere erişim sunarlar. Örnekler arasında Open AI, Microsoft Azure AI ve Google AI bulunmaktadır.

Önceden eğitilmiş LLM'lere erişim maliyeti, kullanıma bağlı olarak lisans ücretleri veya abonelik maliyetleri içerdiğinden genellikle yüksektir. Bu modellere ince ayar yapılması da ek maliyetlere neden olabilir. Ancak önceden eğitilmiş LLM'lerin kullanılması, geliştirme süresinin azaltılmasına ve şirket içi işe alım ihtiyaçlarının en aza indirilmesine yardımcı olur.

• Altyapı sağlayıcıları

Üretken yapay zeka modellerini eğitmek ve çalıştırmak için gereken donanım ve yazılım altyapısını sunarlar. Buna bulut bilişim, özel donanım ve veri depolama çözümleri dahildir.

Altyapı hizmetleri genellikle kullandıkça öde fiyat modeliyle çalışır. Bu, ön yatırımlardan tasarruf etmenize ve altyapınızı operasyonel ihtiyaçlara göre ölçeklendirmenize olanak tanır.

Örnekler arasında Amazon Web Hizmetleri (AWS), Microsoft Azure ve Google Bulut Platformu yer alır.

• Yazılım sağlayıcıları

Üretken yapay zeka gelişimi için özel olarak tasarlanmış kullanıcı dostu araçlar ve çerçeveler sunarlar. Bu, veri hazırlamayı, model eğitimini ve dağıtımı kolaylaştırmaya yardımcı olur.

Fiyatlandırma aboneliğe dayalıdır ve maliyetler genellikle seçilen yazılıma veya kullanım düzeyine bağlıdır. Örnekler NVIDIA DGX, Paperspace Gradient ve Gradio'dur . Bu çözümler, özel kodlama ihtiyacını azaltabilir ve uzun vadede geliştirme maliyetlerinden tasarruf sağlayabilir.

• BT hizmet sağlayıcıları

Esas olarak üretken yapay zeka projeleri için danışmanlık, uygulama ve destek sunuyorlar. Bu hizmet sağlayıcılar arasında IBM, Deloitte ve Accenture gibi şirketler yer alıyor. Maliyetler genellikle sağlanan hizmetlerin kapsamına bağlıdır.

Yapay zeka satıcı ortamının basit, resimli bir dökümünü burada bulabilirsiniz:

Satıcıları seçerken uzmanlık, deneyim ve esneklik gibi faktörleri göz önünde bulundurun. Ayrıca satıcının proje gereksinimlerinize ve istediğiniz işlevlere uygun bir portföye sahip olduğundan emin olun.

Ayrıca satıcının, mobil uygulama ve çözümlerdeki önemli yapay zeka trendlerinden biri olan sağlam veri güvenliği uygulamalarına sahip olması gerekir. İlgili gizlilik düzenlemelerine uyan ve şeffaf iletişime öncelik veren bir satıcı seçin.

Son olarak, müşteri desteğinin projenin yaşam döngüsü boyunca mevcut olduğundan emin olun.

Yapay Zeka Geliştirmede Gelecekteki Maliyet Eğilimleri

Yapay zeka gelişimi uzun bir yol kat etti. İlk yapay zeka gelişmeleri, mantık ve kural tabanlı sistemler kullanarak sorunları çözmeye odaklandı. Daha sonra verilerden öğrenen algoritmaları kullanan makine öğrenimi çözümleri ortaya çıktı. Bunu, doğal dil işlemeyi geliştirmek için karmaşık yapay sinir ağlarını kullanan derin öğrenme teknikleri izledi.

Şu anda yapay zeka, çok çeşitli amaçlar için gerçek dünya uygulamalarına güç veriyor ve daha fazla ilerleme kaydediliyor. Örneğin GPT-4 gibi metinleri, görselleri ve videoları rahatlıkla işleyebilen son teknoloji modellerimiz var.

Peki yapay zeka gelişiminin geleceği nasıl görünüyor?

• Daha küçük dil modellerine geçiş

MIT Teknoloji İncelemesine göre, Google ve Open AI gibi yapay zeka sağlayıcılarının son çabaları, güçlü dil modellerinin özelleştirilmesine olanak tanıyan daha basit platformlar geliştirmeyi amaçlıyor. Bu değişiklikler insanların belirli ihtiyaçları karşılayan sohbet robotlarını oluşturmalarına yardımcı olabilir.

Bu, Yüksek Lisans'tan daha az kaynak kullanan ve daha iyi sonuçlar veren daha küçük dil modellerine geçişte yalnızca bir senaryodur.

• Uygun fiyatlı ve erişilebilir yapay zeka çerçeveleri

Açık kaynak kitaplıkları, yapay zeka modellerinin eğitimi ve çalıştırılmasında muhtemelen daha verimli hale gelecektir. Bu, KOBİ'ler ve KOBİ'ler de dahil olmak üzere daha geniş bir kullanıcı yelpazesi için daha uygun fiyatlı ve erişilebilir yapay zeka çerçevelerinin geliştirilmesine yol açacaktır.

• Uzmanlaşmış yapay zeka geliştirme platformları

Uzmanlaşmış yapay zeka geliştirme platformlarının ortaya çıkması muhtemeldir. Bu platformlar, belirli endüstriler veya kullanım durumları için özel çözümler sunarak bu alanlardaki işletmelerin operasyonel maliyetlerini potansiyel olarak en aza indirir.

Genel olarak, yapay zeka geliştirmedeki gelecekteki eğilimler, işletmeler için daha uygun maliyetli çözümlere işaret ediyor.

Kapanışta: Bir Yapay Zeka Uygulaması Geliştirmenin Maliyeti Ne Kadardır?

Yapay zeka çözümleri çok çeşitli iş fonksiyonlarında uygulanabilir. Örnekler arasında tekrarlanan görevlerin otomasyonu, kişiselleştirilmiş ürün önerileri, envanter yönetimi ve doğru finansal tahminler gibi temel çözümler yer alır.

Ancak büyük yapay zeka uygulama geliştirme projelerine girişmeden önce maliyetleri ve faydaları göz önünde bulundurmalısınız.

Akılda tutulması gereken bazı özel maliyetler arasında veri toplama ve hazırlama, işçilik, uzmanlık ve altyapı yer alır. Bu maliyetler, spesifik AI projenizin karmaşıklığına bağlı olarak değişecektir.

Maliyetlerin yanı sıra yapay zeka pazarındaki çeşitli satıcıları ve hangi hizmetlerin doğrudan proje ihtiyaçlarınızla ilgili olduğunu anlamak da önemlidir. Kalitatif ve kantitatif yatırım getirileri de değerlendirilmesi gereken hayati öğelerdir.

Bunu göz önünde bulundurarak kaliteden ödün vermeden daha bütçe dostu bir yapay zeka projesi planlayabilmelisiniz.