Custos de IA. Qual é o custo de implementação de IA em uma empresa? | IA nos negócios #93

Custos de IA. Do que eles dependem?

Os custos associados à implementação da IA ​​são diversos e dependem de vários fatores. Para entender quais elementos têm maior impacto no preço final, preparamos uma lista dos mais importantes:

• escopo de implementação – as organizações que alocam pelo menos 20% de seus ganhos antes da dedução de juros e impostos (EBIT) para a adoção de IA são consideradas líderes na utilização de IA. De acordo com o relatório McKinsey Global Survey on AI, muitas vezes investem mais nestas tecnologias. Assim, uma elevada contribuição da IA ​​para os lucros da empresa pode aumentar os custos de implementação.
• acesso a especialistas – a necessidade de cargos especializados, como engenheiros de dados, especialistas em aprendizagem automática ou cientistas de dados, pode ter um impacto significativo nos custos de implementação da IA. A disponibilidade e o custo desses especialistas no mercado de trabalho são fatores-chave no custo da IA ​​para uma empresa.
• custos operacionais permitidos – a escolha entre soluções personalizadas de IA e software pronto para uso afeta os custos. Soluções personalizadas podem custar de US$ 6.000 a mais de US$ 300.000. Enquanto o software pronto para uso custa até US$ 40.000 anualmente.
• a amplitude e profundidade da adoção da IA ​​– as empresas que utilizam IA em vários departamentos podem incorrer em custos mais elevados do que aquelas que se limitam a aplicações únicas.
• planos de investimento futuros – as empresas que planeiam aumentar os investimentos em IA nos próximos anos devem antecipar gastos mais elevados para a implementação e desenvolvimento desta tecnologia. No entanto, este investimento será provavelmente essencial para o crescimento das empresas. Até dois terços dos entrevistados na Pesquisa Global da McKinsey sobre IA esperam um aumento nos investimentos em IA nos próximos três anos.

Esta lista destaca que os custos da IA ​​são complexos e requerem análise individual. Por exemplo, uma empresa que opte pela implantação de um sistema de análise de dados deve considerar tanto os custos de aquisição do software quanto a contratação de especialistas capazes de operá-lo.

Treinamento de modelo de custos de IA

Um dos custos mais comuns associados à implementação da inteligência artificial que dissuade as pessoas de investir é o custo de formação do modelo de IA. Este é um processo que requer conhecimentos especializados e recursos financeiros. Acima de tudo, porém, para treinar um modelo de IA, você precisa coletar dados suficientes e realizar análises de dados.

Então, quando faz sentido treinar um modelo? Somente quando uma empresa pode esperar melhorias significativas na eficiência ou aumento dos lucros através do uso da IA. O custo de treinamento de um modelo é um dos aspectos muito difíceis de estimar. Depende da sua complexidade, da aplicação do modelo e dos requisitos da empresa.

Um exemplo pode ser a implementação de um sistema de IA para personalizar a oferta de uma loja online, onde um modelo treinado com precisão pode aumentar significativamente as vendas ao combinar produtos com as preferências individuais do cliente. Nesse caso, os custos de formação do modelo são um investimento que traz benefícios tangíveis.

Outra implementação de IA que requer treinamento de modelo é a otimização dos processos logísticos. Um modelo devidamente treinado reduzirá os custos de transporte, o que, com o tempo, levará ao aumento da competitividade e à melhoria do tempo de entrega.

Planos de preços

A assinatura é uma opção popular para empresas que buscam aproveitar tecnologias avançadas sem a necessidade de investimentos iniciais significativos. Aqui estão alguns exemplos de custos de assinatura:

• Chatbots de IA – são mais comumente usados ​​para automatizar algumas tarefas de atendimento ao cliente; vale a pena procurar soluções como Drift (custo mensal de US$ 400 a US$ 1.500), TARS (US$ 99 a US$ 499 por mês) ou Intercom Fin (de US$ 39 a US$ 139 por mês).
• Sistemas de análise de conteúdo de IA para SEO – podem custar cerca de US$ 150 por mês, por exemplo, Contadu (de US$ 79 a US$ 297 por mês),
• Assistentes de codificação de IA – os preços da ferramenta mais popular Github Copilot, baseada no modelo GPT-4, que também é a base da versão paga do ChatGPT Plus, começam em $ 10/40 zl por mês,
• ChatGPT Plus ou Perplexity – custa cerca de US$ 20 por mês por usuário, uma alternativa gratuita é Google Bard ou Microsoft Bing/Copilot.

Antes de decidir sobre uma ferramenta de IA, os empreendedores devem analisar cuidadosamente as suas necessidades e capacidades. Por exemplo, uma empresa de consultoria pode optar por uma assinatura de uma ferramenta de análise de dados para fornecer insights valiosos aos clientes de forma mais eficiente.

O custo de IA do uso de APIs populares

Interface de programação de aplicativos, ou API AI, são ferramentas que permitem a integração de funções de IA com sistemas, aplicativos e serviços existentes. O custo do uso de APIs populares geralmente é calculado com base no número de tokens usados ​​e no modelo escolhido.

As taxas para os modelos mais populares na API OpenAI:

• GPT-4 Turbo custando US$ 0,01 por 1 mil tokens para entrada e US$ 0,03 por 1 mil tokens para saída,
• GPT-3.5 Turbo – o custo do modelo anterior, suficiente para a maioria das aplicações de negócios, é de cerca de US$ 0,0005 por 1 mil tokens para entrada e US$ 0,0015 por 1 mil tokens para saída.

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

As empresas também podem utilizar modelos de acesso aberto, como mixtral-8x7b ou llama2-70b. Os custos operacionais são muito mais baixos, enquanto as APIs são fornecidas, entre outros:

• deepinfra (https://deepinfra.com/),
• Ábaco (https://abacus.ai/llmapi) e
• Perplexidade (https://www.perplexity.ai/).

Mas como usar APIs para implementar IA no seu negócio? Um ótimo exemplo seria integrar uma API para gerar descrições de produtos em uma loja online, o que pode agilizar o processo de adição de novos itens e melhorar a qualidade das informações apresentadas. Ou criando uma ferramenta que possa gerar automaticamente respostas personalizadas aos e-mails dos clientes.

Mantendo uma equipe de IA ou colaborando com especialistas externos em IA?

Quem deve cuidar da implementação da inteligência artificial na sua empresa? Se você não tem uma equipe de especialistas ou entusiastas – desenvolvedores cidadãos, você se depara com a decisão entre manter uma equipe interna de IA e colaborar com especialistas externos. Esta decisão pode ter um impacto decisivo nos custos e na eficácia dos projetos de IA.

Manter uma equipe de IA envolve os custos de contratação de especialistas caros e experientes, incluindo programadores e cientistas de dados.

Colaborar com especialistas externos em IA pode ser mais barato e fornecer acesso a habilidades especializadas. No entanto, isso pode tornar a manutenção da nossa solução significativamente mais cara no futuro, pois cada mudança exigirá a ajuda de especialistas.

A escolha entre uma equipa interna e especialistas externos deve ser orientada não só pelo custo, mas também pelos objetivos estratégicos da empresa. Por exemplo, uma pequena empresa pode optar por trabalhar com especialistas externos para implementar rapidamente soluções de IA sem ter de formar uma equipa interna. E então use um dos funcionários menos especializados para apoiá-lo mais tarde.

Não apenas dinheiro – os custos ambientais da IA

Os custos ambientais da IA ​​são uma questão que não pode ser negligenciada na estratégia de longo prazo de uma empresa. Felizmente, a maioria dos líderes empresariais que responderam à Pesquisa Global da McKinsey sobre IA estão cientes dos muitos riscos associados à IA generativa, incluindo:

• riscos sociais,
• riscos humanitários, e
• ameaças ao desenvolvimento sustentável, que podem implicar custos ambientais associados à IA.

As organizações devem pensar em formas de gerir os riscos ambientais associados à IA ao implementá-la. Por exemplo, uma empresa que utiliza IA para analisar grandes conjuntos de dados deve considerar o impacto das suas operações no consumo de energia e procurar formas de otimizá-lo.

Em resumo, os custos da IA ​​numa empresa dependem de muitas variáveis, como o âmbito de implementação, o acesso a especialistas e os planos de desenvolvimento. As empresas que investem fortemente em IA podem incorrer em custos mais elevados, mas também colher maiores benefícios.

A decisão de implementar IA deve ser precedida de uma análise minuciosa e adaptada às necessidades individuais da empresa. No contexto de um mercado em mudança dinâmica, a IA pode ser a chave para manter a competitividade e o crescimento das empresas.

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Autor: Robert Whitney

Especialista em JavaScript e instrutor que orienta departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando aos outros como cooperar de forma eficaz durante a codificação.

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