Koszty sztucznej inteligencji. Jaki jest koszt wdrożenia AI w firmie? | Sztuczna inteligencja w biznesie #93

Koszty sztucznej inteligencji. Od czego zależą?

Koszty związane z wdrożeniem AI są zróżnicowane i zależne od wielu czynników. Aby zrozumieć, które elementy mają największy wpływ na ostateczną cenę, przygotowaliśmy zestawienie najważniejszych z nich:

• zakres wdrożenia – organizacje, które przeznaczają co najmniej 20% swoich zarobków przed odliczeniem odsetek i podatków (EBIT) na wdrożenie AI, uznawane są za liderów w wykorzystaniu AI. Jak wynika z raportu McKinsey Global Survey on AI, często inwestują więcej w te technologie. Tym samym wysoki wkład AI w zyski firmy może podnieść koszty wdrożenia.
• dostęp do specjalistów – zapotrzebowanie na wyspecjalizowane stanowiska, takie jak inżynierowie danych, specjaliści od uczenia maszynowego, czy data science, może znacząco wpłynąć na koszty wdrożenia AI. Dostępność i koszt tych specjalistów na rynku pracy to kluczowe czynniki wpływające na koszt sztucznej inteligencji dla firmy.
• dopuszczalne koszty operacyjne – wybór pomiędzy niestandardowymi rozwiązaniami AI a gotowym oprogramowaniem wpływa na koszty. Rozwiązania niestandardowe mogą kosztować od 6 000 do ponad 300 000 dolarów. Gotowe oprogramowanie kosztuje do 40 000 dolarów rocznie.
• szerokość i głębokość wdrożenia AI – firmy wykorzystujące sztuczną inteligencję w wielu działach mogą ponosić wyższe koszty niż te, które ograniczają się do pojedynczych aplikacji.
• przyszłe plany inwestycyjne – firmy planujące w nadchodzących latach zwiększenie inwestycji w sztuczną inteligencję muszą liczyć się z większymi nakładami na wdrożenie i rozwój tej technologii. Inwestycje te będą jednak prawdopodobnie niezbędne dla rozwoju firm. Aż dwie trzecie respondentów badania McKinsey Global Survey na temat sztucznej inteligencji spodziewa się wzrostu inwestycji w sztuczną inteligencję w ciągu najbliższych trzech lat.

Na tej liście podkreślono, że koszty sztucznej inteligencji są złożone i wymagają indywidualnej analizy. Przykładowo firma decydująca się na wdrożenie systemu analizy danych musi wziąć pod uwagę zarówno koszty zakupu oprogramowania, jak i zatrudnienia specjalistów potrafiących je obsługiwać.

Modelowe szkolenie kosztów AI

Jednym z najczęstszych kosztów związanych z wdrażaniem sztucznej inteligencji, który odstrasza ludzi od inwestowania, jest koszt wyszkolenia modelu AI. Jest to proces wymagający zarówno wiedzy specjalistycznej, jak i zasobów finansowych. Przede wszystkim jednak, aby wytrenować model AI, trzeba zebrać wystarczającą ilość danych i przeprowadzić ich analizę.

Kiedy zatem szkolenie modelu ma sens? Tylko wtedy, gdy firma może spodziewać się znacznej poprawy efektywności lub zwiększenia zysków dzięki zastosowaniu AI. Koszt wyszkolenia modelu to jeden z aspektów, który bardzo trudno oszacować. Zależy to od jego złożoności, zastosowania modelu i wymagań firmy.

Przykładem może być wdrożenie systemu AI do personalizacji oferty sklepu internetowego, gdzie precyzyjnie wyszkolony model może znacząco zwiększyć sprzedaż, dopasowując produkty do indywidualnych preferencji klienta. W takim przypadku koszty szkolenia modelu są inwestycją, która przynosi wymierne korzyści.

Kolejnym wdrożeniem AI wymagającym szkolenia modelowego jest optymalizacja procesów logistycznych. Odpowiednio wyszkolony model obniży koszty transportu, co z czasem przełoży się na wzrost konkurencyjności i skrócenie czasu dostaw.

Plany cenowe

Subskrypcja jest popularną opcją dla firm, które chcą wykorzystać zaawansowane technologie bez konieczności dokonywania znacznych inwestycji początkowych. Oto kilka przykładowych kosztów subskrypcji:

• Chatboty AI – najczęściej wykorzystywane są do automatyzacji niektórych zadań obsługi klienta; warto przyjrzeć się takim rozwiązaniom jak Drift (miesięczny koszt od 400 do 1500 dolarów), TARS (od 99 do 499 dolarów miesięcznie) czy Intercom Fin (od 39 do 139 dolarów miesięcznie).
• systemy analizy treści AI pod kątem SEO – mogą kosztować około 150 dolarów miesięcznie, np. Contadu (od 79 dolarów do 297 dolarów miesięcznie),
• Asystenci kodowania AI – ceny najpopularniejszego narzędzia Github Copilot, opartego na modelu GPT-4, na którym opiera się jednocześnie płatna wersja ChatGPT Plus, zaczynają się od 10/40 zł miesięcznie,
• ChatGPT Plus lub Perplexity – to koszt około 20 dolarów miesięcznie na użytkownika, bezpłatną alternatywą jest Google Bard lub Microsoft Bing/Copilot.

Przed podjęciem decyzji o narzędziu AI przedsiębiorcy powinni dokładnie przeanalizować swoje potrzeby i możliwości. Na przykład firma konsultingowa może zdecydować się na subskrypcję narzędzia do analizy danych, aby skuteczniej dostarczać klientom cenne informacje.

Koszt AI korzystania z popularnego API

Application Programming Interface, czyli API AI, to narzędzia umożliwiające integrację funkcji AI z istniejącymi systemami, aplikacjami i usługami. Koszt korzystania z popularnych API wyliczany jest zazwyczaj na podstawie ilości wykorzystanych tokenów oraz wybranego modelu.

Opłaty za najpopularniejsze modele w OpenAI API:

• GPT-4 Turbo kosztuje 0,01 USD za 1 tys. tokenów na wejściu i 0,03 USD za 1 tys. tokenów na wyjściu,
• GPT-3.5 Turbo – koszt poprzedniego modelu, wystarczający dla większości zastosowań biznesowych, to około 0,0005 USD za 1 tys. tokenów na wejściu i 0,0015 USD za 1 tys. tokenów na wyjściu.

Źródło: Marsjanin (https://leaderboard.withmartian.com/)

Firmy mogą również korzystać z modeli otwartego dostępu, takich jak mixtral-8x7b czy llama2-70b. Koszty operacyjne są znacznie niższe, natomiast API dostarczają m.in.:

• deepinfra (https://deepinfra.com/),
• Liczydło (https://abacus.ai/llmapi) oraz
• Zakłopotanie (https://www.perplexity.ai/).

Jak jednak wykorzystać API do wdrożenia AI w swoim biznesie? Świetnym przykładem może być integracja API do generowania opisów produktów w sklepie internetowym, co może przyspieszyć proces dodawania nowych pozycji i poprawić jakość prezentowanych informacji. Lub stworzenie narzędzia, które będzie w stanie automatycznie generować spersonalizowane odpowiedzi na e-maile klientów.

Utrzymanie zespołu AI czy współpraca z zewnętrznymi specjalistami AI?

Kto powinien zająć się wdrożeniem sztucznej inteligencji w Twojej firmie? Jeżeli nie posiadasz zespołu specjalistów lub pasjonatów – developerów obywatelskich, stajesz przed wyborem pomiędzy utrzymaniem wewnętrznego zespołu AI, a współpracą ze specjalistami zewnętrznymi. Decyzja ta może mieć decydujący wpływ na koszty i efektywność projektów AI.

Utrzymanie zespołu AI wiąże się z kosztami zatrudnienia drogich i doświadczonych specjalistów, w tym programistów i analityków danych.

Współpraca z zewnętrznymi specjalistami AI może być tańsza i zapewniać dostęp do specjalistycznych umiejętności. Może to jednak sprawić, że nasze rozwiązanie będzie znacznie droższe w późniejszym utrzymaniu, gdyż każda zmiana będzie wymagała wezwania specjalistów o pomoc.

Przy wyborze pomiędzy zespołem wewnętrznym a specjalistami zewnętrznymi należy kierować się nie tylko kosztami, ale także celami strategicznymi firmy. Przykładowo mała firma może zdecydować się na współpracę ze specjalistami zewnętrznymi, aby szybko wdrożyć rozwiązania AI bez konieczności budowania wewnętrznego zespołu. A później skorzystaj z pomocy jednego z mniej wyspecjalizowanych pracowników.

Nie tylko pieniądze – koszty środowiskowe AI

Koszty środowiskowe sztucznej inteligencji to kwestia, której nie można pominąć w długoterminowej strategii firmy. Na szczęście większość liderów biznesowych biorących udział w ankiecie McKinsey Global Survey na temat sztucznej inteligencji jest świadoma wielu zagrożeń związanych z generatywną sztuczną inteligencją, w tym:

• ryzyka społeczne,
• ryzyko humanitarne oraz
• zagrożenia dla zrównoważonego rozwoju, co może wiązać się z kosztami środowiskowymi związanymi ze sztuczną inteligencją.

Organizacje powinny pomyśleć o sposobach zarządzania ryzykiem środowiskowym związanym ze sztuczną inteligencją podczas jej wdrażania. Przykładowo firma wykorzystująca sztuczną inteligencję do analizy dużych zbiorów danych powinna rozważyć wpływ swojej działalności na zużycie energii i poszukać sposobów na jej optymalizację.

Podsumowując, koszty AI w firmie zależą od wielu zmiennych, takich jak zakres wdrożenia, dostęp do specjalistów i plany rozwoju. Firmy, które intensywnie inwestują w sztuczną inteligencję, mogą ponieść wyższe koszty, ale także odnieść większe korzyści.

Decyzja o wdrożeniu AI powinna być poprzedzona wnikliwą analizą i dostosowana do indywidualnych potrzeb przedsiębiorstwa. W kontekście dynamicznie zmieniającego się rynku sztuczna inteligencja może być kluczem do utrzymania konkurencyjności i rozwoju firmy.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podniesienie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
5. Biznesowe NLP dziś i jutro
6. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
7. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
8. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
9. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
10. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
11. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
12. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
13. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
14. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
15. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
16. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
17. Narzędzia AI dla menedżera
18. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
19. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
21. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
22. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
23. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
24. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
25. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
26. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
27. Czym jest inteligencja biznesowa?
28. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
29. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
30. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
31. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
32. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
33. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
34. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
35. RPA i API w cyfrowej firmie
36. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
37. Sztuczna inteligencja w EdTech. 3 przykłady firm, które wykorzystały potencjał sztucznej inteligencji
38. Sztuczna inteligencja i środowisko. 3 rozwiązania AI, które pomogą Ci zbudować zrównoważony biznes
39. Detektory treści AI. Czy są tego warte?
40. ChatGPT kontra Bard kontra Bing. Który chatbot AI prowadzi w wyścigu?
41. Czy sztuczna inteligencja chatbota jest konkurencją dla wyszukiwarki Google?
42. Skuteczne podpowiedzi ChatGPT dla HR i rekrutacji
43. Szybka inżynieria. Co robi szybki inżynier?
44. Generator makiet AI. 4 najlepsze narzędzia
45. AI i co jeszcze? Najważniejsze trendy technologiczne dla biznesu w 2024 roku
46. Sztuczna inteligencja i etyka biznesu. Dlaczego warto inwestować w etyczne rozwiązania
47. Metasztuczna sztuczna inteligencja. Co warto wiedzieć o funkcjach Facebooka i Instagrama wspieranych przez sztuczną inteligencję?
48. Regulacja AI. Co musisz wiedzieć jako przedsiębiorca?
49. 5 nowych zastosowań AI w biznesie
50. Produkty i projekty AI – czym różnią się od innych?
51. Automatyzacja procesów wspomagana sztuczną inteligencją. Gdzie zacząć?
52. Jak dopasować rozwiązanie AI do problemu biznesowego?
53. AI jako ekspert w Twoim zespole
54. Zespół AI a podział ról
55. Jak wybrać kierunek kariery w AI?
56. Czy zawsze warto dodawać sztuczną inteligencję do procesu rozwoju produktu?
57. AI w HR: Jak automatyzacja rekrutacji wpływa na rozwój HR i zespołu
58. 6 najciekawszych narzędzi AI w 2023 roku
59. 6 największych wpadek biznesowych spowodowanych przez sztuczną inteligencję
60. Jaka jest analiza dojrzałości AI firmy?
61. AI do personalizacji B2B
62. Przypadki użycia ChatGPT. 18 przykładów tego, jak ulepszyć swój biznes dzięki ChatGPT w 2024 r
63. Mikrouczenie się. Szybki sposób na zdobycie nowych umiejętności
64. Najciekawsze wdrożenia AI w firmach w 2024 roku
65. Czym zajmują się specjaliści od sztucznej inteligencji?
66. Jakie wyzwania niesie ze sobą projekt AI?
67. 8 najlepszych narzędzi AI dla biznesu w 2024 roku
68. Sztuczna inteligencja w CRM. Co AI zmienia w narzędziach CRM?
69. Ustawa UE o sztucznej inteligencji. W jaki sposób Europa reguluje wykorzystanie sztucznej inteligencji
70. Sora. Jak realistyczne filmy z OpenAI zmienią biznes?
71. 7 najlepszych twórców stron AI
72. Narzędzia niewymagające kodu i innowacje AI
73. Jak bardzo wykorzystanie AI zwiększa produktywność Twojego zespołu?
74. Jak wykorzystać ChatGTP do badań rynku?
75. Jak poszerzyć zasięg swojej kampanii marketingowej AI?
76. „Wszyscy jesteśmy programistami”. W jaki sposób programiści obywatelscy mogą pomóc Twojej firmie?
77. AI w transporcie i logistyce
78. Jakie problemy biznesowe może naprawić sztuczna inteligencja?
79. Sztuczna inteligencja w mediach
80. AI w bankowości i finansach. Stripe, Monzo i Grab
81. AI w branży turystycznej
82. Jak sztuczna inteligencja sprzyja narodzinom nowych technologii
83. Rewolucja AI w mediach społecznościowych
84. Sztuczna inteligencja w handlu elektronicznym. Przegląd światowych liderów
85. 4 najlepsze narzędzia do tworzenia obrazów AI
86. 5 najlepszych narzędzi AI do analizy danych
87. Strategia AI w Twojej firmie – jak ją zbudować?
88. Najlepsze kursy AI – 6 niesamowitych rekomendacji
89. Optymalizacja słuchania mediów społecznościowych za pomocą narzędzi AI
90. IoT + AI, czyli jak obniżyć koszty energii w firmie
91. AI w logistyce. 5 najlepszych narzędzi
92. Sklep GPT – przegląd najciekawszych GPT dla biznesu
93. LLM, GPT, RAG... Co oznaczają akronimy AI?
94. Roboty AI – przyszłość czy teraźniejszość biznesu?
95. Jaki jest koszt wdrożenia AI w firmie?