Стоимость ИИ. Какова стоимость внедрения ИИ в компании? | ИИ в бизнесе №93

Стоимость ИИ. От чего они зависят?

Затраты, связанные с внедрением ИИ, разнообразны и зависят от множества факторов. Чтобы понять, какие элементы оказывают наибольшее влияние на итоговую цену, мы подготовили список наиболее важных:

• объем внедрения — организации, которые выделяют не менее 20% своих доходов до вычета процентов и налогов (EBIT) на внедрение ИИ, считаются лидерами в использовании ИИ. Согласно отчету McKinsey Global Survey on AI, они часто больше инвестируют в эти технологии. Таким образом, высокий вклад ИИ в прибыль компании может повысить затраты на внедрение.
• доступ к специалистам — необходимость в специализированных должностях, таких как инженеры по данным, специалисты по машинному обучению или ученые по данным, может существенно повлиять на затраты на внедрение ИИ. Доступность и стоимость этих специалистов на рынке труда являются ключевыми факторами стоимости ИИ для компании.
• допустимые эксплуатационные расходы — выбор между индивидуальными решениями искусственного интеллекта и готовым программным обеспечением влияет на затраты. Индивидуальные решения могут стоить от 6000 до более 300 000 долларов. В то время как готовое программное обеспечение стоит до 40 000 долларов в год.
• широта и глубина внедрения ИИ . Компании, которые используют ИИ в нескольких подразделениях, могут понести более высокие затраты, чем те, которые ограничиваются одним приложением.
• планы будущих инвестиций – компании, планирующие увеличить инвестиции в ИИ в ближайшие годы, должны предвидеть более высокие расходы на внедрение и развитие этой технологии. Однако эти инвестиции, вероятно, будут иметь важное значение для роста компаний. Целых две трети респондентов глобального опроса McKinsey по ИИ ожидают увеличения инвестиций в ИИ в течение следующих трех лет.

Этот список подчеркивает, что затраты на ИИ сложны и требуют индивидуального анализа. Например, компания, выбирающая внедрение системы анализа данных, должна учитывать как затраты на приобретение программного обеспечения, так и найм специалистов, способных с ним работать.

Обучение модели затрат на ИИ

Одной из наиболее распространенных затрат, связанных с внедрением искусственного интеллекта, которая удерживает людей от инвестиций, является стоимость обучения модели ИИ. Это процесс, который требует как опыта, так и финансовых ресурсов. Однако прежде всего для обучения модели ИИ вам необходимо собрать достаточно данных и выполнить их анализ.

Так когда же обучение модели имеет смысл? Только тогда компания может ожидать значительного повышения эффективности или увеличения прибыли за счет использования ИИ. Стоимость обучения модели — один из аспектов, который очень сложно оценить. Это зависит от ее сложности, применения модели и требований компании.

Примером может служить внедрение системы искусственного интеллекта для персонализации предложения интернет-магазина, где точно обученная модель может значительно увеличить продажи за счет сопоставления товаров с индивидуальными предпочтениями клиентов. В таком случае затраты на обучение модели — это инвестиция, приносящая ощутимую выгоду.

Еще одна реализация ИИ, требующая обучения модели, — это оптимизация логистических процессов. Правильно обученная модель снизит транспортные расходы, что со временем приведет к повышению конкурентоспособности и сокращению сроков доставки.

Тарифные планы

Подписка — популярный вариант для компаний, желающих использовать передовые технологии без необходимости значительных первоначальных инвестиций. Вот несколько примеров стоимости подписки:

• Чат-боты с искусственным интеллектом – чаще всего используются для автоматизации некоторых задач обслуживания клиентов; стоит присмотреться к таким решениям, как Drift (месячная стоимость от 400 до 1500 долларов), TARS (от 99 до 499 долларов в месяц) или Intercom Fin (от 39 до 139 долларов в месяц).
• Системы анализа контента AI для SEO — они могут стоить около 150 долларов в месяц, например Contadu (от 79 до 297 долларов в месяц),
• Помощники по кодированию с помощью искусственного интеллекта — цены на самый популярный инструмент Github Copilot, основанный на модели GPT-4, который также является основой платной версии ChatGPT Plus, начинаются от 10/40 злотых в месяц,
• ChatGPT Plus или Perplexity — это стоимость около 20 долларов в месяц на пользователя, бесплатная альтернатива — Google Bard или Microsoft Bing/Copilot.

Прежде чем принять решение о выборе инструмента искусственного интеллекта, предприниматели должны тщательно проанализировать свои потребности и возможности. Например, консалтинговая фирма может выбрать подписку на инструмент анализа данных, чтобы более эффективно предоставлять клиентам ценную информацию.

Стоимость ИИ при использовании популярного API

Интерфейс прикладного программирования, или API AI, — это инструменты, которые позволяют интегрировать функции искусственного интеллекта с существующими системами, приложениями и сервисами. Стоимость использования популярных API обычно рассчитывается исходя из количества используемых токенов и выбранной модели.

Комиссии для наиболее популярных моделей в OpenAI API:

• GPT-4 Turbo стоит 0,01 доллара США за 1 тыс. токенов на входе и 0,03 доллара США за 1 тыс. токенов на выходе,
• GPT-3.5 Turbo — стоимость предыдущей модели, достаточная для большинства бизнес-приложений, составляет около $0,0005 за 1 тыс. токенов на ввод и $0,0015 за 1 тыс. токенов на вывод.

Источник: Марсианин (https://leaderboard.withmartian.com/)

Предприятия также могут использовать модели открытого доступа, такие как mixtral-8x7b или llama2-70b. Эксплуатационные расходы намного ниже, а API предоставляются, среди прочего:

• дипинфра (https://deepinfra.com/),
• Счеты (https://abacus.ai/llmapi) и
• Недоумение (https://www.perplexity.ai/).

Но как использовать API для внедрения ИИ в ваш бизнес? Отличным примером может стать интеграция API для формирования описаний товаров в интернет-магазине, что позволяет ускорить процесс добавления новых товаров и улучшить качество представленной информации. Или создать инструмент, который сможет автоматически генерировать персонализированные ответы на электронные письма клиентов.

Содержите команду по искусственному интеллекту или сотрудничаете с внешними специалистами по искусственному интеллекту?

Кто должен заниматься внедрением искусственного интеллекта в вашей компании? Если у вас нет команды специалистов или энтузиастов-гражданских разработчиков, перед вами стоит выбор между сохранением внутренней команды ИИ и сотрудничеством с внешними специалистами. Это решение может оказать решающее влияние на стоимость и эффективность проектов ИИ.

Содержание команды ИИ предполагает затраты на наем дорогих и опытных специалистов, в том числе программистов и специалистов по обработке данных.

Сотрудничество с внешними специалистами по искусственному интеллекту может быть дешевле и предоставить доступ к специализированным навыкам. Однако в дальнейшем обслуживание нашего решения может значительно усложниться, поскольку каждое изменение потребует обращения к специалистам за помощью.

Выбор между внутренней командой и внешними специалистами должен определяться не только стоимостью, но и стратегическими целями компании. Например, небольшая компания может выбрать работу с внешними специалистами для быстрого внедрения решений искусственного интеллекта без необходимости создания внутренней команды. А затем используйте одного из менее специализированных сотрудников для его поддержки позже.

Не только деньги – затраты на экологический ИИ

Экологические издержки ИИ — это проблема, которую нельзя игнорировать в долгосрочной стратегии компании. К счастью, большинство бизнес-лидеров, принявших участие в глобальном опросе McKinsey по вопросам ИИ, осознают множество рисков, связанных с генеративным ИИ, в том числе:

• социальные риски,
• гуманитарные риски и
• угрозы устойчивому развитию, которые могут подразумевать экологические издержки, связанные с ИИ.

Организациям следует подумать о способах управления экологическими рисками, связанными с ИИ, при его внедрении. Например, компания, использующая ИИ для анализа больших наборов данных, должна учитывать влияние своей деятельности на потребление энергии и искать способы его оптимизации.

Таким образом, затраты на ИИ в компании зависят от многих переменных, таких как объем внедрения, доступ к специалистам и планы развития. Компании, которые активно инвестируют в ИИ, могут понести более высокие затраты, но и получить большую выгоду.

Решению о внедрении ИИ должен предшествовать тщательный анализ и учитывать индивидуальные потребности предприятия. В условиях динамично меняющегося рынка ИИ может стать ключом к поддержанию конкурентоспособности и росту компании.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел в Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор JavaScript, тренирующий ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, обучая других эффективному сотрудничеству при кодировании.

Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

1. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
2. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
3. Приложения искусственного интеллекта в бизнесе – обзор
4. Текстовые чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта
5. Бизнес НЛП сегодня и завтра
6. Роль ИИ в принятии бизнес-решений
7. Планирование публикаций в социальных сетях. Как ИИ может помочь?
8. Автоматизированные публикации в социальных сетях
9. Новые сервисы и продукты, работающие с ИИ
10. Каковы слабые стороны моей бизнес-идеи? Мозговой штурм с ChatGPT
11. Использование ChatGPT в бизнесе
12. Синтетические актеры. Топ-3 генератора видео с использованием искусственного интеллекта
13. 3 полезных инструмента графического дизайна с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ в бизнесе
14. 3 замечательных автора ИИ, которых вы должны попробовать сегодня
15. Исследование возможностей искусственного интеллекта в создании музыки
16. Навигация по новым бизнес-возможностям с помощью ChatGPT-4
17. Инструменты искусственного интеллекта для менеджера
18. 6 потрясающих плагинов ChatGTP, которые сделают вашу жизнь проще
19. 3 графика А.И. Генерация интеллектуальных технологий для бизнеса
20. Каково будущее искусственного интеллекта по мнению Глобального института McKinsey?
21. Искусственный интеллект в бизнесе – Введение
22. Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
23. Автоматическая обработка документов
24. Google Translate против DeepL. 5 применений машинного перевода для бизнеса
25. Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
26. Технология виртуального помощника, или как поговорить с ИИ?
27. Что такое бизнес-аналитика?
28. Сможет ли искусственный интеллект заменить бизнес-аналитиков?
29. Как искусственный интеллект может помочь в BPM?
30. Искусственный интеллект и социальные сети – что они говорят о нас?
31. Искусственный интеллект в управлении контентом
32. Творческий ИИ сегодня и завтра
33. Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
34. Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
35. RPA и API в цифровой компании
36. Будущий рынок труда и будущие профессии
37. ИИ в EdTech. 3 примера компаний, которые использовали потенциал искусственного интеллекта
38. Искусственный интеллект и окружающая среда. 3 решения искусственного интеллекта, которые помогут вам построить устойчивый бизнес
39. Детекторы контента AI. Стоят ли они того?
40. ChatGPT против Bard против Bing. Какой чат-бот с искусственным интеллектом лидирует в гонке?
41. Является ли искусственный интеллект чат-бота конкурентом поиска Google?
42. Эффективные подсказки ChatGPT для HR и подбора персонала
43. Оперативный инжиниринг. Что делает оперативный инженер?
44. Генератор макетов AI. Топ-4 инструмента
45. ИИ и что еще? Главные технологические тренды для бизнеса в 2024 году
46. ИИ и деловая этика. Почему вам следует инвестировать в этические решения
47. Мета ИИ. Что вам следует знать о функциях Facebook и Instagram, поддерживаемых искусственным интеллектом?
48. Регулирование ИИ. Что нужно знать предпринимателю?
49. 5 новых применений ИИ в бизнесе
50. Продукты и проекты искусственного интеллекта – чем они отличаются от других?
51. Автоматизация процессов с помощью искусственного интеллекта. Когда начать?
52. Как сопоставить решение ИИ с бизнес-проблемой?
53. ИИ как эксперт в вашей команде
54. Команда ИИ против разделения ролей
55. Как выбрать сферу карьеры в AI?
56. Всегда ли стоит добавлять искусственный интеллект в процесс разработки продукта?
57. ИИ в HR: как автоматизация подбора персонала влияет на HR и развитие команды
58. 6 самых интересных инструментов ИИ в 2023 году
59. 6 крупнейших бизнес-провалов, вызванных искусственным интеллектом
60. Каков анализ зрелости ИИ компании?
61. ИИ для персонализации B2B
62. Варианты использования ChatGPT. 18 примеров того, как улучшить свой бизнес с помощью ChatGPT в 2024 году
63. Микрообучение. Быстрый способ получить новые навыки
64. Самые интересные внедрения ИИ в компаниях в 2024 году
65. Чем занимаются специалисты по искусственному интеллекту?
66. Какие проблемы ставит проект ИИ?
67. 8 лучших инструментов искусственного интеллекта для бизнеса в 2024 году
68. ИИ в CRM. Что меняет ИИ в инструментах CRM?
69. Закон ЕС об искусственном интеллекте. Как Европа регулирует использование искусственного интеллекта
70. Сора. Как реалистичные видеоролики от OpenAI изменят бизнес?
71. 7 лучших конструкторов веб-сайтов с использованием искусственного интеллекта
72. Инструменты без кода и инновации в области искусственного интеллекта
73. Насколько использование ИИ повышает продуктивность вашей команды?
74. Как использовать ChatGTP для исследования рынка?
75. Как расширить охват вашей маркетинговой кампании с использованием ИИ?
76. «Мы все разработчики». Как гражданские разработчики могут помочь вашей компании?
77. ИИ в транспорте и логистике
78. Какие болевые точки бизнеса может исправить ИИ?
79. Искусственный интеллект в СМИ
80. ИИ в банковском деле и финансах. Страйп, Монзо и Граб
81. ИИ в туристической индустрии
82. Как ИИ способствует рождению новых технологий
83. Революция искусственного интеллекта в социальных сетях
84. ИИ в электронной коммерции. Обзор мировых лидеров
85. 4 лучших инструмента для создания изображений с помощью искусственного интеллекта
86. Топ-5 инструментов искусственного интеллекта для анализа данных
87. Стратегия искусственного интеллекта в вашей компании – как ее построить?
88. Лучшие курсы по искусственному интеллекту – 6 замечательных рекомендаций
89. Оптимизация прослушивания в социальных сетях с помощью инструментов искусственного интеллекта
90. IoT+AI, или как снизить затраты на электроэнергию в компании
91. ИИ в логистике. 5 лучших инструментов
92. GPT Store — обзор самых интересных GPT для бизнеса
93. LLM, GPT, RAG... Что означают аббревиатуры AI?
94. Роботы с искусственным интеллектом – будущее или настоящее бизнеса?
95. Какова стоимость внедрения ИИ в компании?