Costos de la IA. ¿Cuál es el coste de implementar IA en una empresa? | IA en los negocios #93

Costos de la IA. ¿De qué dependen?

Los costos asociados con la implementación de la IA son diversos y dependen de una variedad de factores. Para entender qué elementos tienen mayor impacto en el precio final, hemos preparado una lista con los más importantes:

• alcance de la implementación : las organizaciones que asignan al menos el 20 % de sus ganancias antes de deducir intereses e impuestos (EBIT) a la adopción de la IA se consideran líderes en la utilización de la IA. Según el informe de la Encuesta global de McKinsey sobre IA, a menudo invierten más en estas tecnologías. Por tanto, una elevada contribución de la IA a los beneficios de la empresa puede aumentar los costes de implementación.
• Acceso a especialistas : la necesidad de puestos especializados, como ingenieros de datos, especialistas en aprendizaje automático o científicos de datos, puede afectar significativamente los costos de implementación de la IA. La disponibilidad y el coste de estos especialistas en el mercado laboral son factores clave en el coste de la IA para una empresa.
• Costos operativos permitidos : la elección entre soluciones de IA personalizadas y software disponible en el mercado afecta los costos. Las soluciones personalizadas pueden costar entre 6.000 y más de 300.000 dólares. Mientras que el software disponible en el mercado tiene un precio de hasta 40.000 dólares al año.
• la amplitud y profundidad de la adopción de la IA : las empresas que utilizan la IA en varios departamentos pueden incurrir en costos más altos que aquellas que se limitan a aplicaciones únicas.
• Planes de inversión futuros : las empresas que planean aumentar las inversiones en IA en los próximos años deben anticipar mayores gastos para la implementación y el desarrollo de esta tecnología. Sin embargo, esta inversión probablemente será esencial para el crecimiento de las empresas. Hasta dos tercios de los encuestados en la Encuesta Global de McKinsey sobre IA esperan un aumento en las inversiones en IA durante los próximos tres años.

Esta lista destaca que los costos de la IA son complejos y requieren un análisis individual. Por ejemplo, una empresa que opte por la implementación de un sistema de análisis de datos debe considerar tanto los costos de compra del software como la contratación de especialistas capaces de operarlo.

Entrenamiento modelo de costos de IA

Uno de los costos más comunes asociados con la implementación de inteligencia artificial que disuade a las personas de invertir es el costo de entrenar el modelo de IA. Este es un proceso que requiere tanto experiencia como recursos financieros. Sin embargo, sobre todo, para entrenar un modelo de IA, es necesario recopilar suficientes datos y realizar análisis de datos.

Entonces, ¿cuándo tiene sentido entrenar un modelo? Sólo cuando una empresa puede esperar mejoras significativas en la eficiencia o mayores ganancias mediante el uso de la IA. El coste de entrenar un modelo es uno de los aspectos muy difíciles de estimar. Depende de su complejidad, la aplicación del modelo y los requisitos de la empresa.

Un ejemplo puede ser la implementación de un sistema de inteligencia artificial para personalizar la oferta de una tienda en línea, donde un modelo entrenado con precisión puede aumentar significativamente las ventas al adaptar los productos a las preferencias individuales de los clientes. En tal caso, los costos de entrenar el modelo son una inversión que trae beneficios tangibles.

Otra implementación de IA que requiere entrenamiento de modelos es la optimización de procesos logísticos. Un modelo adecuadamente capacitado reducirá los costos de transporte, lo que con el tiempo conducirá a una mayor competitividad y mejores tiempos de entrega.

Planes de precios

La suscripción es una opción popular para las empresas que buscan aprovechar tecnologías avanzadas sin la necesidad de realizar importantes inversiones iniciales. A continuación se muestran algunos ejemplos de costos de suscripción:

• Chatbots de IA : se utilizan con mayor frecuencia para automatizar algunas de las tareas de servicio al cliente; Vale la pena buscar soluciones como Drift (coste mensual de $400 a $1500), TARS ($99 a $499 por mes) o Intercom Fin (de $39 a $139 por mes).
• Sistemas de análisis de contenidos con IA para SEO : pueden costar alrededor de 150 dólares al mes, por ejemplo, Contadu (de 79 a 297 dólares al mes),
• Asistentes de codificación de IA : los precios de la herramienta más popular, Github Copilot, basada en el modelo GPT-4, que también es la base de la versión paga de ChatGPT Plus, comienzan en $10/40 zl por mes.
• ChatGPT Plus o Perplexity : eso cuesta alrededor de $20 por mes por usuario, una alternativa gratuita es Google Bard o Microsoft Bing/Copilot.

Antes de decidirse por una herramienta de IA, los emprendedores deben analizar cuidadosamente sus necesidades y capacidades. Por ejemplo, una empresa de consultoría podría optar por suscribirse a una herramienta de análisis de datos para brindar información valiosa a los clientes de manera más eficiente.

El costo de la IA por usar API populares

La interfaz de programación de aplicaciones, o API AI, son herramientas que permiten la integración de funciones de IA con sistemas, aplicaciones y servicios existentes. El costo de usar API populares generalmente se calcula en función de la cantidad de tokens utilizados y el modelo elegido.

Las tarifas de los modelos más populares en la API OpenAI:

• GPT-4 Turbo cuesta $0.01 por 1K tokens para entrada y $0.03 por 1K tokens para salida,
• GPT-3.5 Turbo: el coste del modelo anterior, suficiente para la mayoría de las aplicaciones empresariales, es de alrededor de 0,0005 dólares por 1.000 tokens de entrada y 0,0015 dólares por 1.000 tokens de salida.

Fuente: Marciano (https://leaderboard.withmartian.com/)

Las empresas también pueden utilizar modelos de acceso abierto, como mixtral-8x7b o llama2-70b. Los costos operativos son mucho más bajos, mientras que las API las proporcionan, entre otros:

• infraestructura profunda (https://deepinfra.com/),
• Ábaco (https://abacus.ai/llmapi), y
• Perplejidad (https://www.perplexity.ai/).

Pero, ¿cómo utilizar las API para implementar la IA en su negocio? Un gran ejemplo sería integrar una API para generar descripciones de productos en una tienda en línea, lo que puede acelerar el proceso de agregar nuevos artículos y mejorar la calidad de la información presentada. O crear una herramienta que pueda generar automáticamente respuestas personalizadas a los correos electrónicos de los clientes.

¿Mantener un equipo de IA o colaborar con especialistas externos en IA?

¿Quién debe encargarse de la implementación de la inteligencia artificial en su empresa? Si no tienes un equipo de especialistas o entusiastas (desarrolladores ciudadanos), te enfrentas a la decisión de mantener un equipo interno de IA o colaborar con especialistas externos. Esta decisión puede tener un impacto decisivo en los costes y la eficacia de los proyectos de IA.

Mantener un equipo de IA implica los costos de contratar especialistas costosos y experimentados, incluidos programadores y científicos de datos.

Colaborar con especialistas externos en IA puede resultar más económico y brindar acceso a habilidades especializadas. Sin embargo, el mantenimiento de nuestra solución puede ser significativamente más caro en el futuro, ya que cada cambio requerirá la ayuda de especialistas.

La elección entre un equipo interno y especialistas externos debe estar determinada no sólo por los costos sino también por los objetivos estratégicos de la empresa. Por ejemplo, una pequeña empresa puede optar por trabajar con especialistas externos para implementar rápidamente soluciones de inteligencia artificial sin tener que crear un equipo interno. Y luego utilice uno de los empleados menos especializados para que lo respalde más adelante.

No sólo dinero: los costes medioambientales de la IA

Los costos ambientales de la IA son una cuestión que no puede pasarse por alto en la estrategia a largo plazo de una empresa. Afortunadamente, la mayoría de los líderes empresariales que respondieron a la Encuesta global de McKinsey sobre IA son conscientes de los numerosos riesgos asociados con la IA generativa, entre ellos:

• riesgos sociales,
• riesgos humanitarios y
• amenazas al desarrollo sostenible, que pueden implicar costos ambientales asociados con la IA.

Las organizaciones deberían pensar en formas de gestionar los riesgos ambientales asociados con la IA al implementarla. Por ejemplo, una empresa que utiliza IA para analizar grandes conjuntos de datos debería considerar el impacto de sus operaciones en el consumo de energía y buscar formas de optimizarlo.

En resumen, los costes de la IA en una empresa dependen de muchas variables, como el alcance de la implementación, el acceso a especialistas y los planes de desarrollo. Las empresas que invierten mucho en IA pueden incurrir en costos más altos pero también obtener mayores beneficios.

La decisión de implementar la IA debe ir precedida de un análisis exhaustivo y adaptado a las necesidades individuales de la empresa. En el contexto de un mercado que cambia dinámicamente, la IA puede ser la clave para mantener la competitividad y el crecimiento de la empresa.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que capacita a los departamentos de TI. Su principal objetivo es mejorar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar eficazmente mientras codifican.

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