2024年AI應用開發成本指南

人工智慧應用程式是改善業務運作的重要工具。 然而，應用程式開發過程可能是一項成本密集型企業。 根據專案的需求、範圍和規模，運行人工智慧應用程式開發專案的整體成本可能非常高。

在本文中，我們將提供人工智慧專案所涉及的成本的全面細分，從最初的概念到部署等。 您還將了解投資人工智慧的戰略重要性。

那麼，我們先來看看人工智慧在商業中的價值，看看不同類型的人工智慧應用如何服務不同的業務功能。

根據業務需求客製化人工智慧解決方案

截至 2023 年，安永（EY）透露， 90% 的受訪者願意探索 ChatGPT、Bing Chat 和 OpenAI 等人工智慧平台。 調查還發現， 80%的科技主管打算增加對人工智慧的投資。

這些統計數據表明，企業開始認識到人工智慧是實現業務營運最大化的重要工具。

毫無疑問，人工智慧應用程式已成為改善工作流程、業務流程甚至協作的重要工具。 以下是人工智慧可以增強的業務功能。

• 行銷和銷售—企業可以使用為購物者提供基於人工智慧的個人化服務的應用程序，根據用戶行為推薦獨特的產品。 這可能會產生更多收入並改善客戶體驗。
• 潛在客戶資格－基於預定義標準的人工智慧潛在客戶資格可以幫助企業瞄準更有可能轉換的客戶。 這提高了您的行銷和銷售流程的效率。
• 市場分析－人工智慧可以幫助企業分析市場趨勢並預測未來需求，幫助他們更有效地最大化成長機會。

• 人力資源－Zoho 和 Bamboo HR 等平台開始使用人工智慧來自動化某些招募和人才獲取活動，例如篩選履歷以識別合格的候選人、安排面試和新員工入職培訓。
• 會計與財務– Freshbooks 或 SAP Finance AI 等人工智慧應用程式可以幫助維護正確的財務會計記錄。 他們還可以分析財務數據以進行詐欺檢測或風險識別。

人工智慧和生成式人工智慧用例比我們上面強調的要多得多。 例如，我們有網路安全人工智慧應用、庫存管理、產品概念化和基於人工智慧的虛擬助理。

公司可以根據其特定的組織需求選擇現成的產品或選擇客製化的人工智慧解決方案。 如果您在選擇哪一個之間左右為難，評估兩者的成本影響可以幫助您做出決定。 那麼就讓我們這樣做吧。

客製化人工智慧解決方案與現成解決方案

客製化人工智慧解決方案是根據特定需求和業務流程量身定制的，因此它們可能提供更大的控制力和靈活性。 然而，由於保持應用程式運作所需的開發需求、資料和基礎設施，自訂應用程式的前期成本可能會高得多。

客製化應用程式的建置往往也需要更長的時間。 需要進行更密集的迭代和測試，以確保應用程式正常運作及其功能有效地滿足您的業務需求。

客製化應用程式可能還需要具有人工智慧專業知識的內部應用程式開發團隊。 長期維護這可能會更昂貴。 這就是為什麼大多數企業更喜歡與像 Miquido 這樣的生成式人工智慧開發公司合作。 這將使您能夠建立自訂 AI 應用程序，以更合理的預算滿足您的需求。

現成的人工智慧解決方案隨時可用，可滿足更廣泛的業務需求。 這意味著它們通常具有較低的初始成本，因為您不需要從頭開始建立應用程式。 這也意味著部署速度會更快。

此外，現成的人工智慧應用程式需要較少的技術專業知識，因為它們通常配備供應商支援。 這消除了對人工智慧應用程式開發的內部團隊的需求。

不幸的是，現成的解決方案可能無法完全滿足您的特定業務需求，且客製化能力有限。

現成解決方案和客製化解決方案之間的選擇主要取決於兩件事：預算和可擴展性。

如果您有足夠的資金，並且想要一個靈活的解決方案，能夠隨著業務的成長而適應您的業務，那麼客製化解決方案是最好的選擇。 但是，如果您需要一個預算友好且不需要過度專業化功能的解決方案，請選擇現成的人工智慧應用程式。

人工智慧應用程式開發成本：細分

開發人工智慧應用程式涉及多個階段，從最初的研究和開發到與現有系統的整合以及持續的維護。 每個階段都有相關的成本。

根據 Clutch 的一項調查，以下是100 多家應用程式開發公司在每個階段的支出的典型概述：

• 初步研究和規劃

初始研究和規劃階段包括市場研究、功能規劃、線框圖和基本原型設計。

此階段還需要大量資料來訓練您的人工智慧模型。 處理大型資料集時，資料收集的成本可能相當高。 具體成本將根據資料來源、授權費用和其他要求而有所不同。

根據您的初始研究或應用程式設計的範圍，您可能花費5,000 美元到 50,000 美元之間。

• 開發並與現有系統集成

開發階段產生的成本將取決於您的應用程式模型的複雜程度、運算能力以及您所需的專業知識水平。 開發階段的成本約為5,000 至 10,000 美元。

在集成階段，您將應用程式與現有的 IT 基礎架構集成，這可能會產生額外的 AI 應用程式開發成本，尤其是在需要修改時。

此外，如果您的應用程式與來自外部裝置或感測器的資料進行交互，則可能需要與藍牙低功耗 (BLE) 協定整合。 此整合過程通常會在總體開發預算中增加8,000 至 10,000 美元或更多的估計成本。

接下來，您將部署您的應用程式。 根據應用程式的流程和儲存需求，您可能需要在此處使用雲端基礎架構。 成本可能會根據使用情況和選擇的供應商而有所不同，但如果您與Google、AWS 或 Azure等頂級供應商合作，每月 500-700 美元的預算就足夠了。

• 持續維護

持續的維護成本包括錯誤修復、改進功能和實施必要的更新。

您的應用程式在與使用者互動並產生資料時還需要資料監控和再訓練。 這些費用取決於更新的頻率和複雜性。

然而，公認的行業平均軟體維護成本約為實際開發成本的 15-20%。

開發人工智慧需要多少成本？

開發簡單應用程式的總成本與開發基於人工智慧的複雜應用程式的總成本有所不同。 這通常是由於所使用的資料類型以及特性或功能的複雜性等因素所造成的。

1.內部知識庫。

簡單的內部知識庫通常是為您的員工提供資訊的集中式圖書館。 其中一些解決方案包括知識機器人、自動化 IT 支援、客戶服務和基於 GenAI 的人力資源服務台。 這些類型的申請費用通常在5,000 美元到 8,000 美元之間。

2. 基於複雜 Gen-AI 的應用程式。

複雜的 Gen-AI 應用通常涉及複雜的演算法、專門的功能和廣泛的資料處理。 因此，成本大約是簡單人工智慧應用平台的兩倍。

如何為人工智慧專案製定預算

準確制定人工智慧專案預算對於避免成本超支至關重要。 以下是如何有效地為 AI 應用專案製定預算的方法：

1. 定義專案範圍和目標。

明確定義您的人工智慧應用程式將解決的問題。 突出顯示所需的功能和預期結果。

然後，將專案分解為較小的階段，指出明確的可交付成果和里程碑，以便您可以進行更準確的成本估算。

明確的專案範圍可以防止範圍蔓延和意外費用。

2. 成本預測。

接下來，開發一個全面的成本分解結構(CBS)，用於識別與您的專案相關的所有潛在成本。

包括直接成本，如工資、硬體、資料收集、供應商費用，以及間接成本，如規劃成本、培訓和文件、維護等。

還應考慮潛在的風險或挑戰以及預防策略。

這就是與經驗豐富的人工智慧應用開發公司合作的用武之地。 這些公司擁有歷史數據，可以幫助更準確地預測開發成本。

3. 選擇成本估算技術。

採用行業基準、自下而上估算或參數估算等成本估算技術來確定 CBS 中各個元素的實際成本估算。

行業基準通常基於研究類似的人工智慧專案來確定平均開發成本。 其他技術包括：

• 參數估算– 使用過去專案的歷史資料來估算目前專案中類似任務的成本。
• 由下而上的估算－將各個任務的大致成本相加，以確定整個專案的成本。

我們建議創建一個靈活的預算，並為意外挑戰、延遲或專案範圍的變更提供緊急緩衝（例如10-20% ）。

數據在人工智慧開發中的重要性

數據推動人工智慧模型的學習過程。 這些模型可以透過資料識別模式、做出預測並執行其他任務。 例如， Netflix 的推薦引擎和Google 的 Gemini AI等人工智慧解決方案都依賴高品質的數據。

數據也用於評估人工智慧模型訓練後的性能。 這主要有助於識別和解決機器學習過程或相關演算法的問題。

將數據用於人工智慧涉及三個主要過程：獲取、分析和準備。 讓我們探索一下它們並看看與每個相關的成本：

• 數據採集

這涉及到獲取用於訓練人工智慧模型的數據。 若要取得用於訓練 AI 模型的數據，您可以使用銷售現有資料集的供應商。 您也可以使用專門的資料擷取系統來收集自己的資料。

使用預先存在的資料集需要向供應商支付許可或使用費用。 這可能非常昂貴，並且會根據資料的大小、品質或排他性而有所不同。

如果您希望收集自己的數據，您還需要考慮資料收集 (DAQ) 系統的成本。 低端 DAQ 系統每個通道的成本約為200-500 美元，中端系統每個通道的成本約為500-100 美元，高端 DAQ 系統每個通道的成本為1,000-2,000 美元。

最後，某些資料類型可能需要人工標記/註釋（例如，用於物件識別的圖像）。 註釋成本根據資料大小和複雜性而有所不同。

• 數據分析

它涉及評估數據的結構和內容以了解其基本屬性。

在這裡，您將計算匯總統計資料、視覺化資料分佈並識別潛在的異常值或缺失值。 目的是透過突出顯示需要清理或轉換的區域來告知您的資料準備步驟。

外包數據分析服務每月的費用可能超過 2500 美元。 服務提供者通常會根據許可證和工作時間收取費用。

• 資料準備

這涉及清理和組織您收集的數據，以便更輕鬆地用於訓練您的人工智慧模型。 它通常包括刪除錯誤或解決資料集中的不一致等任務。

較大的資料集自然需要更長的時間來清理和準備，因此成本可能會更高。 此外，容易出錯的資料需要更多的清理工作，從而增加潛在成本。

資料準備還包括將資料轉換為更適合人工智慧模型的格式。 例如，將文字轉換為數字資料。 此外，如果您的專案需要來自多個來源的數據，則必須將多個來源的資料整合到統一的資料集中。

您可以從多種資料準備工具中進行選擇。 每個工具都有不同的定價模型：

• 例如， Microsoft Power BI 的起價為每位使用者每月 20 美元。
• Tableau prep 的價格為每位使用者每月 15 美元。
• IBM Cognos分析，每位使用者每月 10 美元。

當然，這些工具有更高的價格計劃，具體取決於您的專案需求。

對於組織來說，獲取、分析和準備數據的成本可能高達數百萬美元。 據麥肯錫稱，一家中型公司可能在數據上花費超過 2.5 億美元（其中包括採購、準備、架構和治理的成本）。 請看下面的數據：

使用公開可用的資料集有助於降低授權費用。 這些資料集可免費分析，但可能適用某些條件。

此外，更具體地了解對您的專案有用的資料類型可以幫助您降低採購不相關資料的成本。 此外，還可以獲得高品質的數據，只需較少的清理即可產生更好的結果。

勞動力和專業知識成本

企業需要熟練的資料科學服務、軟體開發人員和機器學習工程師來成功創建和實施人工智慧。

根據 Indeed 的數據，數據科學家的平均年薪為124,109 美元。 對於軟體開發人員來說，這是 120,068 美元。

機器學習工程師的平均年薪為162,699 美元。 因此，建立一個小型開發團隊每年的成本可能超過406,876 美元。

僱用熟練的專業人員可能會成為人工智慧專案的巨額開支。

然而，公司可以考慮在成本較低的地區僱用人才，以有效管理勞動成本。 他們還可以利用開源工具或預先訓練的模型（儘管這些解決方案可能有其限制）。

另一個令人難以置信的選擇是外包給擁有所需人才、工具和基礎設施的人工智慧應用程式開發公司。

如何評估人工智慧專案的投資報酬率

在投資人工智慧專案之前，評估您的企業將獲得的短期和長期價值勢在必行。

普華永道表示，硬投資報酬率和軟投資報酬率是人工智慧投資的兩大預期收益。

硬投資回報率是定量的效益，例如節省時間、提高生產力、節省成本和增加收入。 軟投資報酬率包括定性效益，例如更好的使用者體驗、技能保留和敏捷性。 在檢查您的投資報酬率時請記住這些。

然後您需要考慮硬投資和軟投資。 硬投資包括用於建立人工智慧專案的資源的現金價值。 軟投資包括數據、計算、儲存、數據培訓和主題專家。

見下圖：

要評估您的人工智慧投資報酬率，請定義與您的整體業務目標相符的成功指標 -請注意上面突出顯示的定性指標。 例如，您的成功指標可能包括：

• 實施人工智慧軟體後提高客戶滿意度
• 提高員工滿意度
• 減少員工流動率
• 更快做出決策

理想情況下，您的指標將取決於啟動人工智慧專案的目標。 例如，如果您想提高員工敬業度，減少員工流動率將是值得監控的重要成功指標。

評估 AI 專案的總擁有成本(TCO)。 這包括開發、維護、基礎設施和人才獲取成本。 將這些成本與人工智慧應用程式的預期收益進行比較。

請務必考慮獲得某些定性收益可能帶來的不確定性或障礙。 例如，人工智慧工具可能會遇到一些錯誤或故障，影響其執行特定任務的能力。

監視器 你的成功指標 在整個專案生命週期中識別改進領域並進行必要的調整。 這也是可取的，因為機器學習模型的性能可能會隨著時間的推移而下降。 隨著時間的推移，您可能還需要將更新的資料輸入系統。

中小型企業的人工智慧應用程式開發挑戰

研究表明，中小企業在啟動人工智慧專案時可能會遇到缺乏專業知識或數據可用性等挑戰。 這可能會導致人工智慧模型訓練困難並限制其人工智慧解決方案的準確性。

此外，有限的財務資源也成為成功啟動或完成人工智慧專案的障礙。

此外，人工智慧的實施通常是一個不斷測試和修改解決方案的過程。 因此，中小型企業和中小型企業可能會發現隨著時間的推移很難確定明確的投資報酬率。

由於這些組織可能缺乏資源，因此也很難承擔從失敗的人工智慧採用專案中恢復的成本。

鑑於這些限制，中小企業可以使用什麼可行的方法來實施成功的人工智慧計畫？

• 中小企業可以瞄準更具體、可實現的人工智慧解決方案，而不是瞄準大型、複雜的人工智慧專案。 這將使企業更具成本效益。
• 中小企業也應該考慮按即用即付方式運行的預先訓練的人工智慧模型、工具和服務。 由於不需要大量的硬體基礎設施，因此可以降低前期成本。
• 他們還可以投資對現有員工進行相關人工智慧基礎的培訓。 這是解決內部知識差距和促進人工智慧採用的一種方法。

最後，中小型企業和中小型企業可以與技術供應商合作，創建適合其特定需求和產業挑戰的人工智慧解決方案。 這應該是一種互惠互利的合作夥伴關係，其中技術開發人員的人工智慧專業知識與中小企業對業務領域或目標受眾的深刻理解相結合。

人工智慧開發專案案例

在我們總結對人工智慧應用程式開發成本的探索之前，讓我們向您展示一些我們在 Miquido 成功完成的人工智慧開發專案：

• 下一個銀行

Nextbank 提供 SaaS 解決方案，提供白標行動銀行應用程序，合作夥伴銀行可以使用其品牌進行客製化。 應用程式開發專案的重點是建立一個經濟高效、安全且用戶友好的平台。

Nextbank 應用程式的一項顯著功能是人工智慧驅動的信用評分。 此功能使用機器學習演算法來準備可能償還貸款的潛在藉款人清單。 Nextbank 應用程式的其他關鍵功能包括無縫用戶登入、生物識別身份驗證和二維碼支付。

建立應用程式涉及的一些關鍵挑戰包括確保無縫互動、保持強大的安全性以及客製化設計。 與 Miquido 合作幫助 Nextbank 優化了各個層面的成本，包括開發和維護應用程式。

• 社交蜜蜂

Social Bee 是一款由人工智慧驅動的工具，可以在幾秒鐘內翻譯複雜的法律文本。 對於該項目，挑戰在於建立一個具有成本效益的應用程序，以保持人工智慧翻譯中的文化相關性、適應語言多樣性並實現最佳性能。

Miquido 使用OpenAI API 創建了可擴展的概念驗證，並將其與GPT 3.5 整合。 我們還開發了一個概念驗證，旨在適應未來的迭代和修改。

我們參與的其他主要人工智慧項目包括：

• Nolej – 一個人工智慧驅動的平台，讓教師和教學設計師快速產生互動式電子學習材料。
• Calibre – 一種人力資源人工智慧工具，有助於簡化候選人評分。
• Youmap AI – 用於人工智慧增強的使用者內容生成。
• Verseo – 由人工智慧驅動的內部知識庫。

我們專注於根據獨特的專案需求客製化解決方案並簡化開發流程。 這產生了具有成本效益的解決方案，使我們的客戶能夠最大限度地利用可用資源。

探索人工智慧供應商格局

選擇合適的人工智慧合作夥伴和工具對於人工智慧專案的成功至關重要。 然而，由於 Gen AI 市場上遍布無數的供應商，因此很難為您做出正確的選擇。

一般來說，人工智慧供應商格局分為四大類：

• 基礎大型語言模式提供者

他們提供對預先訓練的基礎模型或法學碩士的訪問，這些模型經過大量資料集的訓練，可以執行各種任務，例如文字生成、翻譯和程式碼完成。 例如開放 AI、Microsoft Azure AI 和 Google AI。

預先培訓的法學碩士的成本通常很高，因為它們涉及基於使用情況的許可費或訂閱成本。 微調這些模型也可能帶來額外的成本。 然而，使用預先培訓的法學碩士有助於縮短開發時間並最大限度地減少內部招募需求。

• 基礎設施提供者

他們提供訓練和運行生成人工智慧模型所需的硬體和軟體基礎設施。 其中包括雲端運算、專用硬體和資料儲存解決方案。

基礎設施服務通常採用即用即付的價格模式。 這使您可以節省前期投資並根據營運需求擴展您的基礎設施。

例如Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud Platform。

• 軟體供應商

他們提供專門為生成式人工智慧開發量身定制的用戶友好工具和框架。 這有助於簡化資料準備、模型訓練和部署。

定價基於訂閱，成本通常取決於所選軟體或使用等級。 例如NVIDIA DGX、Paperspace Gradient 和 Gradio 。 從長遠來看，這些解決方案可以減少對自訂編碼的需求並節省開發成本。

• IT服務提供者

他們主要為生成式人工智慧專案提供諮詢、實施和支援。 這些服務提供者包括IBM、德勤和埃森哲等公司。 費用通常基於所提供服務的範圍。

以下是人工智慧供應商格局的簡單圖示：

選擇供應商時，請考慮專業知識、經驗和靈活性等因素。 此外，請確保供應商擁有符合您的專案要求和所需功能的產品組合。

此外，供應商應該擁有強大的資料安全實踐，這是行動應用程式和解決方案中人工智慧的重要趨勢之一。 選擇遵守相關隱私法規並優先考慮透明溝通的供應商。

最後，確保在整個專案生命週期中提供客戶支援。

人工智慧開發的未來成本趨勢

人工智慧的發展已經取得了長足的進步。 早期人工智慧的發展著重於使用邏輯和基於規則的系統解決問題。 然後，使用從數據中學習的演算法的機器學習解決方案出現了。 接下來是使用複雜的人工神經網路來改進自然語言處理的深度學習技術。

目前，人工智慧為現實世界的應用提供了廣泛的支持，並且進一步的進步正在進行中。 例如，我們有像 GPT-4 這樣最先進的模型，它可以方便地處理文字、圖像和影片。

那麼，人工智慧的發展前景如何？

• 過渡到更小的語言模型

根據《麻省理工學院技術評論》報道，Google和 Open AI 等人工智慧供應商最近的努力旨在開發更簡單的平台，允許客製化強大的語言模型。 這些修改可以幫助人們創建滿足特定需求的聊天機器人。

這只是從法學碩士過渡到較小的語言模型的一種情況，這些模型佔用的資源較少，但能產生更好的結果。

• 經濟實惠且易於使用的人工智慧框架

開源庫在訓練和運行人工智慧模型方面可能會變得更有效率。 這將導致人工智慧框架的開發更加經濟實惠，並且可供更廣泛的用戶使用，包括中小企業。

• 專業的人工智慧開發平台

專門的人工智慧開發平台可能會出現。 這些平台為特定行業或用例提供量身定制的解決方案，有可能最大限度地降低這些領域企業的營運成本。

整體而言，人工智慧發展的未來趨勢為企業提供了更具成本效益的解決方案。

結論：開發人工智慧應用程式需要多少成本？

人工智慧解決方案適用於廣泛的業務功能。 例如重複任務自動化、個人化產品推薦、庫存管理和準確的財務預測等基本解決方案。

但是，在進行主要的人工智慧應用程式開發專案之前，您必須考慮成本和效益。

需要記住的一些具體成本包括資料收集和準備、勞動力、專業知識和基礎設施。 這些成本將根據特定人工智慧專案的複雜程度而有所不同。

除了成本之外，了解人工智慧市場中的各個供應商以及哪些服務與您的直接專案需求相關也很重要。 定性和定量的投資報酬率也是評估的重要項目。

考慮到這一點，您應該能夠在不影響品質的情況下規劃一個預算更友善的人工智慧專案。