KI-Kosten. Wie hoch sind die Kosten für die Implementierung von KI in einem Unternehmen? | KI in der Wirtschaft #93

KI-Kosten. Wovon sind sie abhängig?

Die mit der Implementierung von KI verbundenen Kosten sind vielfältig und von verschiedenen Faktoren abhängig. Um zu verstehen, welche Elemente den größten Einfluss auf den Endpreis haben, haben wir eine Liste der wichtigsten zusammengestellt:

• Umsetzungsumfang – Organisationen, die mindestens 20 % ihres Gewinns vor Abzug von Zinsen und Steuern (EBIT) für die Einführung von KI verwenden, gelten als führend bei der Nutzung von KI. Laut dem McKinsey Global Survey on AI-Bericht investieren sie oft mehr in diese Technologien. Somit kann ein hoher KI-Beitrag zum Unternehmensgewinn die Implementierungskosten erhöhen.
• Zugang zu Spezialisten – der Bedarf an spezialisierten Positionen, wie z. B. Dateningenieuren, Spezialisten für maschinelles Lernen oder Datenwissenschaftlern, kann sich erheblich auf die Kosten der KI-Implementierung auswirken. Die Verfügbarkeit und die Kosten dieser Fachkräfte auf dem Arbeitsmarkt sind Schlüsselfaktoren für die Kosten von KI für ein Unternehmen.
• Zulässige Betriebskosten – Die Wahl zwischen maßgeschneiderten KI-Lösungen und Standardsoftware wirkt sich auf die Kosten aus. Maßgeschneiderte Lösungen können zwischen 6.000 und über 300.000 US-Dollar kosten. Während Standardsoftware einen Preis von bis zu 40.000 US-Dollar pro Jahr hat.
• die Breite und Tiefe der KI-Einführung – Unternehmen, die KI in mehreren Abteilungen einsetzen, können höhere Kosten verursachen als Unternehmen, die sich auf einzelne Anwendungen beschränken.
• Zukünftige Investitionspläne – Unternehmen, die in den kommenden Jahren verstärkt in KI investieren möchten, müssen mit höheren Ausgaben für die Implementierung und Entwicklung dieser Technologie rechnen. Allerdings werden diese Investitionen wahrscheinlich für das Wachstum der Unternehmen von entscheidender Bedeutung sein. Bis zu zwei Drittel der Befragten der McKinsey Global Survey on AI erwarten in den nächsten drei Jahren einen Anstieg der KI-Investitionen.

Diese Liste verdeutlicht, dass die KI-Kosten komplex sind und eine individuelle Analyse erfordern. Wenn sich ein Unternehmen beispielsweise für die Implementierung eines Datenanalysesystems entscheidet, muss es sowohl die Kosten für den Kauf der Software als auch die Einstellung von Spezialisten berücksichtigen, die diese bedienen können.

Modelltraining der KI-Kosten

Einer der häufigsten Kosten im Zusammenhang mit der Implementierung künstlicher Intelligenz, der Menschen von Investitionen abhält, sind die Kosten für das Training des KI-Modells. Dies ist ein Prozess, der sowohl Fachwissen als auch finanzielle Ressourcen erfordert. Um ein KI-Modell zu trainieren, müssen jedoch vor allem genügend Daten gesammelt und Datenanalysen durchgeführt werden.

Wann ist das Training eines Modells sinnvoll? Erst wenn ein Unternehmen durch den Einsatz von KI deutliche Effizienzsteigerungen oder höhere Gewinne erwarten kann. Die Kosten für das Training eines Modells sind einer der Aspekte, die sehr schwer abzuschätzen sind. Dies hängt von seiner Komplexität, der Anwendung des Modells und den Anforderungen des Unternehmens ab.

Ein Beispiel kann die Implementierung eines KI-Systems zur Personalisierung des Angebots eines Online-Shops sein, bei dem ein präzise trainiertes Modell den Umsatz deutlich steigern kann, indem es Produkte an individuelle Kundenpräferenzen anpasst. In einem solchen Fall sind die Kosten für das Training des Modells eine Investition, die spürbare Vorteile bringt.

Eine weitere KI-Implementierung, die ein Modelltraining erfordert, ist die Optimierung von Logistikprozessen. Ein richtig geschultes Modell senkt die Transportkosten, was im Laufe der Zeit zu einer höheren Wettbewerbsfähigkeit und einer kürzeren Lieferzeit führt.

Preispläne

Abonnements sind eine beliebte Option für Unternehmen, die fortschrittliche Technologien nutzen möchten, ohne dass erhebliche Vorabinvestitionen erforderlich sind. Hier sind einige Beispiele für Abonnementkosten:

• KI-Chatbots – sie werden am häufigsten zur Automatisierung einiger Kundendienstaufgaben verwendet; Es lohnt sich, nach Lösungen wie Drift (monatliche Kosten von 400 bis 1500 US-Dollar), TARS (99 bis 499 US-Dollar pro Monat) oder Intercom Fin (von 39 bis 139 US-Dollar pro Monat) zu suchen.
• KI-Inhaltsanalysesysteme für SEO – sie können etwa 150 $ pro Monat kosten, zum Beispiel Contadu (von 79 $ bis 297 $ pro Monat),
• KI-Codierungsassistenten – die Preise des beliebtesten Tools Github Copilot, basierend auf dem GPT-4-Modell, das auch die Grundlage der kostenpflichtigen Version von ChatGPT Plus bildet, beginnen bei 10 $/40 zl pro Monat,
• ChatGPT Plus oder Perplexity – das kostet etwa 20 US-Dollar pro Monat und Benutzer, eine kostenlose Alternative ist Google Bard oder Microsoft Bing/Copilot.

Vor der Entscheidung für ein KI-Tool sollten Unternehmer ihre Bedürfnisse und Fähigkeiten sorgfältig analysieren. Beispielsweise könnte sich ein Beratungsunternehmen für ein Abonnement eines Datenanalysetools entscheiden, um seinen Kunden wertvolle Erkenntnisse effizienter zu liefern.

Die KI-Kosten für die Verwendung beliebter APIs

Application Programming Interface oder API AI sind Tools, die die Integration von KI-Funktionen in bestehende Systeme, Anwendungen und Dienste ermöglichen. Die Kosten für die Nutzung gängiger APIs werden in der Regel auf der Grundlage der Anzahl der verwendeten Token und des gewählten Modells berechnet.

Die Gebühren für die beliebtesten Modelle in der OpenAI API:

• GPT-4 Turbo kostet 0,01 $ pro 1.000 Token für die Eingabe und 0,03 $ pro 1.000 Token für die Ausgabe.
• GPT-3.5 Turbo – die Kosten des Vorgängermodells, das für die meisten Geschäftsanwendungen ausreicht, betragen etwa 0,0005 $ pro 1.000 Token für die Eingabe und 0,0015 $ pro 1.000 Token für die Ausgabe.

Quelle: Martian (https://leaderboard.withmartian.com/)

Unternehmen können auch Open-Access-Modelle wie mixtral-8x7b oder llama2-70b nutzen. Die Betriebskosten sind viel niedriger, während APIs unter anderem bereitgestellt werden von:

• Deepinfra (https://deepinfra.com/),
• Abacus (https://abacus.ai/llmapi) und
• Ratlosigkeit (https://www.perplexity.ai/).

Aber wie können Sie APIs nutzen, um KI in Ihrem Unternehmen zu implementieren? Ein gutes Beispiel wäre die Integration einer API zur Generierung von Produktbeschreibungen in einem Online-Shop, wodurch das Hinzufügen neuer Artikel beschleunigt und die Qualität der präsentierten Informationen verbessert werden kann. Oder ein Tool erstellen, das automatisch personalisierte Antworten auf Kunden-E-Mails generieren kann.

Sie möchten ein KI-Team unterhalten oder mit externen KI-Spezialisten zusammenarbeiten?

Wer soll die Implementierung künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen übernehmen? Wenn Sie kein Team aus Spezialisten oder Enthusiasten – Bürgerentwicklern – haben, stehen Sie vor der Entscheidung zwischen der Führung eines internen KI-Teams und der Zusammenarbeit mit externen Spezialisten. Diese Entscheidung kann einen entscheidenden Einfluss auf die Kosten und Effektivität von KI-Projekten haben.

Die Aufrechterhaltung eines KI-Teams ist mit Kosten für die Einstellung teurer und erfahrener Spezialisten verbunden, darunter Programmierer und Datenwissenschaftler.

Die Zusammenarbeit mit externen KI-Spezialisten kann kostengünstiger sein und den Zugang zu Spezialkompetenzen ermöglichen. Allerdings kann es sein, dass die Wartung unserer Lösung später deutlich teurer wird, da jede Änderung die Hinzuziehung von Spezialisten erfordert.

Die Wahl zwischen einem internen Team und externen Spezialisten sollte nicht nur von den Kosten, sondern auch von den strategischen Zielen des Unternehmens bestimmt werden. Beispielsweise kann sich ein kleines Unternehmen dafür entscheiden, mit externen Spezialisten zusammenzuarbeiten, um KI-Lösungen schnell umzusetzen, ohne ein internes Team aufbauen zu müssen. Und dann später einen der weniger spezialisierten Mitarbeiter zur Unterstützung einsetzen.

Nicht nur Geld – die Umwelt-KI kostet

Die Umweltkosten von KI sind ein Thema, das in der langfristigen Strategie eines Unternehmens nicht außer Acht gelassen werden darf. Glücklicherweise sind sich die meisten Unternehmensleiter, die an der McKinsey Global Survey on AI geantwortet haben, der vielen Risiken bewusst, die mit generativer KI verbunden sind, darunter:

• soziale Risiken,
• humanitäre Risiken und
• Bedrohungen für die nachhaltige Entwicklung, die mit KI verbundene Umweltkosten mit sich bringen können.

Organisationen sollten bei der Implementierung darüber nachdenken, wie sie die mit KI verbundenen Umweltrisiken bewältigen können. Beispielsweise sollte ein Unternehmen, das KI zur Analyse großer Datenmengen einsetzt, die Auswirkungen seiner Geschäftstätigkeit auf den Energieverbrauch berücksichtigen und nach Möglichkeiten suchen, diesen zu optimieren.

Zusammenfassend hängen die Kosten von KI in einem Unternehmen von vielen Variablen ab, wie zum Beispiel dem Umfang der Implementierung, dem Zugang zu Spezialisten und den Entwicklungsplänen. Unternehmen, die stark in KI investieren, können höhere Kosten verursachen, aber auch größere Vorteile erzielen.

Der Entscheidung zur Implementierung von KI sollte eine gründliche Analyse vorausgehen und auf die individuellen Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten werden. Im Kontext eines sich dynamisch verändernden Marktes kann KI der Schlüssel zur Aufrechterhaltung der Wettbewerbsfähigkeit und des Unternehmenswachstums sein.

Wenn Ihnen unsere Inhalte gefallen, treten Sie unserer fleißigen Bienen-Community auf Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest und TikTok bei.

Autor: Robert Whitney

JavaScript-Experte und Dozent, der IT-Abteilungen coacht. Sein Hauptziel ist es, die Teamproduktivität zu steigern, indem er anderen beibringt, wie sie beim Codieren effektiv zusammenarbeiten können.

Alle Beiträge anzeigen

KI in der Wirtschaft:

1. Bedrohungen und Chancen von KI in der Wirtschaft (Teil 1)
2. Bedrohungen und Chancen von KI in der Wirtschaft (Teil 2)
3. KI-Anwendungen in der Wirtschaft – Überblick
4. KI-gestützte Text-Chatbots
5. Business NLP heute und morgen
6. Die Rolle von KI bei der Geschäftsentscheidung
7. Planen von Social-Media-Beiträgen. Wie kann KI helfen?
8. Automatisierte Social-Media-Beiträge
9. Neue Dienste und Produkte, die mit KI arbeiten
10. Was sind die Schwächen meiner Geschäftsidee? Eine Brainstorming-Sitzung mit ChatGPT
11. Verwendung von ChatGPT im Unternehmen
12. Synthetische Schauspieler. Top 3 KI-Videogeneratoren
13. 3 nützliche KI-Grafikdesign-Tools. Generative KI in der Wirtschaft
14. 3 großartige KI-Autoren, die Sie heute ausprobieren müssen
15. Erkundung der Macht der KI bei der Musikproduktion
16. Erschließen Sie neue Geschäftsmöglichkeiten mit ChatGPT-4
17. KI-Tools für den Manager
18. 6 tolle ChatGTP-Plugins, die Ihnen das Leben erleichtern werden
19. 3 KI-Grafiken. Generierte Intelligenz für Ihr Unternehmen
20. Wie sieht die Zukunft der KI laut McKinsey Global Institute aus?
21. Künstliche Intelligenz in der Wirtschaft – Einführung
22. Was ist NLP oder natürliche Sprachverarbeitung im Geschäftsleben?
23. Automatische Dokumentenverarbeitung
24. Google Translate vs. DeepL. 5 Anwendungen der maschinellen Übersetzung für Unternehmen
25. Der Betrieb und die Geschäftsanwendungen von Voicebots
26. Virtuelle Assistententechnologie oder wie spricht man mit KI?
27. Was ist Business Intelligence?
28. Wird künstliche Intelligenz Business-Analysten ersetzen?
29. Wie kann künstliche Intelligenz bei BPM helfen?
30. KI und soziale Medien – was sagen sie über uns?
31. Künstliche Intelligenz im Content Management
32. Kreative KI von heute und morgen
33. Multimodale KI und ihre Anwendungen in der Wirtschaft
34. Neue Interaktionen. Wie verändert KI die Art und Weise, wie wir Geräte bedienen?
35. RPA und APIs in einem digitalen Unternehmen
36. Der zukünftige Arbeitsmarkt und kommende Berufe
37. KI in EdTech. 3 Beispiele für Unternehmen, die das Potenzial künstlicher Intelligenz genutzt haben
38. Künstliche Intelligenz und die Umwelt. 3 KI-Lösungen, die Ihnen beim Aufbau eines nachhaltigen Unternehmens helfen
39. KI-Inhaltsdetektoren. Sind sie es wert?
40. ChatGPT gegen Bard gegen Bing. Welcher KI-Chatbot führt das Rennen an?
41. Ist Chatbot AI ein Konkurrent der Google-Suche?
42. Effektive ChatGPT-Eingabeaufforderungen für HR und Personalbeschaffung
43. Prompte Technik. Was macht ein Prompt-Ingenieur?
44. AI-Mockup-Generator. Top 4 Werkzeuge
45. KI und was sonst? Top-Technologietrends für Unternehmen im Jahr 2024
46. KI und Wirtschaftsethik. Warum Sie in ethische Lösungen investieren sollten
47. Meta-KI. Was sollten Sie über die KI-gestützten Funktionen von Facebook und Instagram wissen?
48. KI-Regulierung. Was müssen Sie als Unternehmer wissen?
49. 5 neue Einsatzmöglichkeiten von KI in der Wirtschaft
50. KI-Produkte und -Projekte – wie unterscheiden sie sich von anderen?
51. KI-gestützte Prozessautomatisierung. Wo soll man anfangen?
52. Wie passen Sie eine KI-Lösung an ein Geschäftsproblem an?
53. KI als Experte für Ihr Team
54. KI-Team vs. Rollenverteilung
55. Wie wählt man ein Berufsfeld in der KI aus?
56. Lohnt es sich immer, künstliche Intelligenz in den Produktentwicklungsprozess einzubauen?
57. KI im Personalwesen: Wie sich die Automatisierung der Personalbeschaffung auf die Personal- und Teamentwicklung auswirkt
58. Die 6 interessantesten KI-Tools im Jahr 2023
59. Die 6 größten geschäftlichen Pannen, die durch KI verursacht werden
60. Was ist die KI-Reifeanalyse des Unternehmens?
61. KI für B2B-Personalisierung
62. ChatGPT-Anwendungsfälle. 18 Beispiele, wie Sie Ihr Geschäft mit ChatGPT im Jahr 2024 verbessern können
63. Mikrolernen. Eine schnelle Möglichkeit, neue Fähigkeiten zu erwerben
64. Die interessantesten KI-Implementierungen in Unternehmen im Jahr 2024
65. Was machen Spezialisten für künstliche Intelligenz?
66. Welche Herausforderungen bringt das KI-Projekt mit sich?
67. Die 8 besten KI-Tools für Unternehmen im Jahr 2024
68. KI im CRM. Was verändert KI in CRM-Tools?
69. Das UE AI Act. Wie regelt Europa den Einsatz künstlicher Intelligenz?
70. Sora. Wie werden realistische Videos von OpenAI das Geschäft verändern?
71. Top 7 KI-Website-Builder
72. No-Code-Tools und KI-Innovationen
73. Wie stark steigert der Einsatz von KI die Produktivität Ihres Teams?
74. Wie nutzt man ChatGTP für die Marktforschung?
75. Wie können Sie die Reichweite Ihrer KI-Marketingkampagne erweitern?
76. „Wir sind alle Entwickler“. Wie können Bürgerentwickler Ihrem Unternehmen helfen?
77. KI in Transport und Logistik
78. Welche geschäftlichen Schwachstellen kann KI beheben?
79. Künstliche Intelligenz in den Medien
80. KI im Bank- und Finanzwesen. Stripe, Monzo und Grab
81. KI in der Reisebranche
82. Wie KI die Entstehung neuer Technologien fördert
83. Die Revolution der KI in den sozialen Medien
84. KI im E-Commerce. Überblick über weltweit führende Unternehmen
85. Die 4 besten Tools zur KI-Bilderstellung
86. Top 5 KI-Tools für die Datenanalyse
87. KI-Strategie in Ihrem Unternehmen – wie baut man sie auf?
88. Beste KI-Kurse – 6 tolle Empfehlungen
89. Optimieren Sie das Zuhören in sozialen Medien mit KI-Tools
90. IoT + KI oder wie man die Energiekosten im Unternehmen senkt
91. KI in der Logistik. Die 5 besten Werkzeuge
92. GPT Store – eine Übersicht der interessantesten GPTs für Unternehmen
93. LLM, GPT, RAG... Was bedeuten KI-Akronyme?
94. KI-Roboter – Zukunft oder Gegenwart der Wirtschaft?
95. Wie hoch sind die Kosten für die Implementierung von KI in einem Unternehmen?