AI maliyetleri. Bir şirkette yapay zekayı uygulamanın maliyeti nedir? | İş dünyasında yapay zeka #93

AI maliyetleri. Neye bağlılar?

Yapay zekanın uygulanmasıyla ilgili maliyetler çeşitlidir ve çeşitli faktörlere bağlıdır. Hangi unsurların nihai fiyat üzerinde en büyük etkiye sahip olduğunu anlamak için en önemlilerinden oluşan bir liste hazırladık:

• uygulama kapsamı – faiz ve vergiler (EBIT) düşmeden önce kazançlarının en az %20'sini yapay zekanın benimsenmesine ayıran kuruluşlar, yapay zeka kullanımında lider olarak kabul edilir. McKinsey Küresel Yapay Zeka Araştırması raporuna göre, genellikle bu teknolojilere daha fazla yatırım yapıyorlar. Bu nedenle, şirketin kârına yüksek düzeyde yapay zeka katkısı, uygulama maliyetlerini artırabilir.
• uzmanlara erişim – veri mühendisleri, makine öğrenimi uzmanları veya veri bilimcileri gibi uzmanlaşmış pozisyonlara duyulan ihtiyaç, yapay zeka uygulamasının maliyetlerini önemli ölçüde etkileyebilir. Bu uzmanların iş piyasasında bulunabilirliği ve maliyeti, bir şirket için yapay zeka maliyetinin temel faktörleridir.
• izin verilen işletme maliyetleri – özel yapay zeka çözümleri ile kullanıma hazır yazılımlar arasındaki seçim maliyetleri etkiler. Özel çözümlerin maliyeti 6.000 ABD Dolarından 300.000 ABD Dolarına kadar çıkabilir. Kullanıma hazır yazılımların yıllık fiyatı 40.000 dolara kadar çıkıyor.
• Yapay zekanın benimsenmesinin kapsamı ve derinliği : Yapay zekayı birden fazla departmanda kullanan şirketler, kendilerini tek uygulamalarla sınırlayan şirketlere göre daha yüksek maliyetlere maruz kalabilir.
• geleceğe yönelik yatırım planları – önümüzdeki yıllarda yapay zeka yatırımlarını artırmayı planlayan şirketlerin, bu teknolojinin uygulanması ve geliştirilmesi için daha yüksek harcamalar öngörmesi gerekiyor. Ancak bu yatırım muhtemelen firmaların büyümesi için gerekli olacaktır. McKinsey Küresel Yapay Zeka Araştırması'na katılanların üçte ikisi önümüzdeki üç yıl içinde yapay zeka yatırımlarında artış bekliyor.

Bu liste, yapay zeka maliyetlerinin karmaşık olduğunu ve bireysel analiz gerektirdiğini vurgulamaktadır. Örneğin, bir veri analiz sisteminin uygulanmasını tercih eden bir şirket, hem yazılımı satın alma hem de onu çalıştırabilecek uzmanları işe alma maliyetlerini göz önünde bulundurmalıdır.

Yapay zeka maliyetlerinin model eğitimi

İnsanları yatırım yapmaktan caydıran yapay zekanın uygulanmasıyla ilgili en yaygın maliyetlerden biri, yapay zeka modelinin eğitiminin maliyetidir. Bu hem uzmanlık hem de maddi kaynak gerektiren bir süreçtir. Ancak her şeyden önce bir yapay zeka modelini eğitmek için yeterli veri toplamanız ve veri analizi yapmanız gerekir.

Peki bir modeli eğitmek ne zaman anlamlı olur? Ancak bir şirket, yapay zeka kullanımı yoluyla verimlilikte önemli gelişmeler veya kâr artışı bekleyebildiğinde. Bir modelin eğitiminin maliyeti, tahmin edilmesi çok zor olan yönlerden biridir. Bu, karmaşıklığına, modelin uygulamasına ve şirketin gereksinimlerine bağlıdır.

Bir çevrimiçi mağazanın teklifini kişiselleştirmek için bir yapay zeka sisteminin uygulanması buna bir örnek olabilir; burada tam olarak eğitilmiş bir model, ürünleri bireysel müşteri tercihleriyle eşleştirerek satışları önemli ölçüde artırabilir. Böyle bir durumda modelin eğitiminin maliyeti, somut faydalar sağlayan bir yatırımdır.

Model eğitimi gerektiren bir diğer yapay zeka uygulaması ise lojistik süreçlerin optimizasyonudur. Düzgün eğitilmiş bir model, nakliye maliyetlerini azaltacak ve bu da zamanla rekabet gücünün artmasına ve teslimat süresinin iyileşmesine yol açacaktır.

Fiyatlandırma planları

Abonelik, önemli ön yatırımlara ihtiyaç duymadan ileri teknolojilerden yararlanmak isteyen işletmeler için popüler bir seçenektir. Aşağıda bazı örnek abonelik maliyetleri verilmiştir:

• Yapay zeka sohbet robotları – en yaygın olarak bazı müşteri hizmetleri görevlerinin otomatikleştirilmesi için kullanılırlar; Drift (aylık maliyet 400 ila 1500 ABD Doları), TARS (aylık 99 ila 499 ABD Doları) veya Intercom Fin (aylık 39 ila 139 ABD Doları) gibi çözümlere bakmaya değer.
• SEO için yapay zeka içerik analiz sistemleri – ayda yaklaşık 150 dolara mal olabilirler, örneğin Contadu (ayda 79 dolardan 297 dolara kadar),
• AI kodlama yardımcıları - ChatGPT Plus'ın ücretli sürümünün de temeli olan GPT-4 modelini temel alan en popüler araç Github Copilot'un fiyatları aylık 10/40 zl'den başlıyor,
• ChatGPT Plus veya Perplexity – bu, kullanıcı başına aylık yaklaşık 20 ABD doları tutarında bir maliyettir; ücretsiz bir alternatif ise Google Bard veya Microsoft Bing/Copilot'tur.

Bir yapay zeka aracına karar vermeden önce girişimcilerin ihtiyaçlarını ve yeteneklerini dikkatli bir şekilde analiz etmeleri gerekir. Örneğin bir danışmanlık firması, müşterilerine değerli içgörüleri daha verimli bir şekilde sunmak için bir veri analiz aracına abone olmayı tercih edebilir.

Popüler API kullanmanın yapay zeka maliyeti

Uygulama Programlama Arayüzü veya API AI, AI işlevlerinin mevcut sistemler, uygulamalar ve hizmetlerle entegrasyonunu sağlayan araçlardır. Popüler API'leri kullanmanın maliyeti genellikle kullanılan token sayısına ve seçilen modele göre hesaplanır.

OpenAI API'sindeki en popüler modellerin ücretleri:

• GPT-4 Turbo'nun maliyeti giriş için 1K token başına 0,01 ABD Doları ve çıkış için 1K token başına 0,03 ABD Dolarıdır,
• GPT-3.5 Turbo – çoğu iş uygulaması için yeterli olan önceki modelin maliyeti, giriş için 1K token başına yaklaşık 0,0005 ABD Doları ve çıkış için 1K token başına 0,0015 ABD Dolarıdır.

Kaynak: Marslı (https://leaderboard.withmartian.com/)

İşletmeler ayrıca mixtral-8x7b veya llama2-70b gibi açık erişim modellerini de kullanabilir. İşletim maliyetleri çok daha düşük olup API'ler diğerlerinin yanı sıra aşağıdakiler tarafından sağlanır:

• deepinfra (https://deepinfra.com/),
• Abaküs (https://abacus.ai/llmapi) ve
• Şaşkınlık (https://www.perplexity.ai/).

Peki yapay zekayı işinize uygulamak için API'leri nasıl kullanabilirsiniz? Bunun harika bir örneği, çevrimiçi bir mağazada ürün açıklamaları oluşturmak için bir API'nin entegre edilmesi olabilir; bu, yeni öğelerin eklenmesi sürecini hızlandırabilir ve sunulan bilgilerin kalitesini artırabilir. Veya müşteri e-postalarına otomatik olarak kişiselleştirilmiş yanıtlar oluşturabilecek bir araç oluşturmak.

Bir yapay zeka ekibine sahip olmak mı yoksa harici yapay zeka uzmanlarıyla mı işbirliği yapmak istiyorsunuz?

Şirketinizde yapay zekanın uygulanmasını kim üstlenmeli? Uzmanlardan veya meraklılardan (vatandaş geliştiricilerden) oluşan bir ekibiniz yoksa, dahili bir yapay zeka ekibi tutmak ile harici uzmanlarla işbirliği yapmak arasında bir karar vermekle karşı karşıya kalırsınız. Bu kararın yapay zeka projelerinin maliyetleri ve etkinliği üzerinde belirleyici bir etkisi olabilir.

Bir yapay zeka ekibinin bakımı, programcılar ve veri bilimcileri de dahil olmak üzere pahalı ve deneyimli uzmanların işe alınmasının maliyetini içerir.

Dışarıdan yapay zeka uzmanlarıyla işbirliği yapmak daha ucuz olabilir ve özel becerilere erişim sağlayabilir. Ancak her değişiklik yardım için uzmanların çağrılmasını gerektireceğinden çözümümüzün daha sonra bakımı önemli ölçüde daha pahalı hale gelebilir.

Dahili bir ekip ile harici uzmanlar arasındaki seçim yalnızca maliyete göre değil aynı zamanda şirketin stratejik hedeflerine göre yapılmalıdır. Örneğin küçük bir şirket, dahili bir ekip oluşturmaya gerek kalmadan yapay zeka çözümlerini hızlı bir şekilde uygulamak için harici uzmanlarla çalışmayı seçebilir. Ve daha sonra desteklemek için daha az uzman çalışanlardan birini kullanın.

Sadece para değil, çevresel yapay zeka maliyetleri de

Yapay zekanın çevresel maliyetleri, bir şirketin uzun vadeli stratejisinde göz ardı edilemeyecek bir konudur. Neyse ki, McKinsey Küresel Yapay Zeka Araştırması'na yanıt veren çoğu iş lideri, üretken yapay zekayla ilişkili birçok riskin farkındadır; bunlar arasında şunlar yer alır:

• sosyal riskler,
• insani riskler ve
• Sürdürülebilir kalkınmaya yönelik tehditler, yapay zekayla ilişkili çevresel maliyetler anlamına gelebilir.

Kuruluşlar, yapay zekayı uygularken yapay zekayla ilişkili çevresel riskleri yönetmenin yollarını düşünmelidir. Örneğin, büyük veri kümelerini analiz etmek için yapay zekayı kullanan bir şirket, operasyonlarının enerji tüketimi üzerindeki etkisini dikkate almalı ve bunu optimize etmenin yollarını aramalıdır.

Özetle, bir şirketteki yapay zekanın maliyetleri, uygulama kapsamı, uzmanlara erişim ve geliştirme planları gibi birçok değişkene bağlıdır. Yapay zekaya yoğun yatırım yapan şirketler daha yüksek maliyetlere maruz kalabilir ancak aynı zamanda daha büyük faydalar da elde edebilir.

Yapay zekayı uygulama kararından önce kapsamlı bir analiz yapılmalı ve işletmenin bireysel ihtiyaçlarına göre uyarlanmalıdır. Dinamik olarak değişen bir pazar bağlamında yapay zeka, rekabet gücünü ve şirket büyümesini sürdürmenin anahtarı olabilir.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'taki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazarı: Robert Whitney

BT departmanlarına koçluk yapan JavaScript uzmanı ve eğitmeni. Ana hedefi, başkalarına kodlama sırasında etkili bir şekilde işbirliği yapmayı öğreterek ekip üretkenliğini üst düzeye çıkarmaktır.

Tüm gönderileri görüntüle

İş dünyasında yapay zeka:

1. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 1)
2. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 2)
3. İşletmelerdeki yapay zeka uygulamaları - genel bakış
4. Yapay zeka destekli metin sohbet robotları
5. İş NLP'sinin bugünü ve geleceği
6. Yapay zekanın iş karar vermedeki rolü
7. Sosyal medya paylaşımlarının planlanması. Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?
8. Otomatik sosyal medya gönderileri
9. Yapay zeka ile çalışan yeni hizmetler ve ürünler
10. İş fikrimin zayıf yönleri nelerdir? ChatGPT ile beyin fırtınası oturumu
11. ChatGPT'yi iş hayatında kullanma
12. Sentetik aktörler. En iyi 3 yapay zeka video oluşturucu
13. 3 kullanışlı AI grafik tasarım aracı. İş dünyasında üretken yapay zeka
14. Bugün denemeniz gereken 3 harika AI yazarı
15. Müzik yaratmada yapay zekanın gücünü keşfetmek
16. ChatGPT-4 ile yeni iş fırsatlarına yön vermek
17. Yönetici için yapay zeka araçları
18. Hayatınızı kolaylaştıracak 6 harika ChatGTP eklentisi
19. 3 grafik akışlı yapay zeka. Generatywna sztuczna akıllı telefon ve iş dünyası
20. McKinsey Global Institute'e göre yapay zekanın geleceği ne olacak?
21. İş dünyasında yapay zeka - Giriş
22. NLP nedir veya iş dünyasında doğal dil işleme
23. Otomatik belge işleme
24. Google Çeviri vs DeepL. İşletmeler için makine çevirisinin 5 uygulaması
25. Voicebot'ların işleyişi ve iş uygulamaları
26. Sanal asistan teknolojisi veya yapay zeka ile nasıl konuşulur?
27. İş Zekası Nedir?
28. Yapay zeka iş analistlerinin yerini alacak mı?
29. Yapay zeka BPM'ye nasıl yardımcı olabilir?
30. Yapay zeka ve sosyal medya – hakkımızda ne söylüyorlar?
31. İçerik yönetiminde yapay zeka
32. Bugünün ve yarının yaratıcı yapay zekası
33. Çok modlu yapay zeka ve iş dünyasındaki uygulamaları
34. Yeni etkileşimler. Yapay zeka, cihazları çalıştırma şeklimizi nasıl değiştiriyor?
35. Dijital bir şirkette RPA ve API'ler
36. Gelecekteki iş piyasası ve gelecek meslekler
37. Eğitim Teknolojisinde Yapay Zeka. Yapay zeka potansiyelini kullanan şirketlere 3 örnek
38. Yapay zeka ve çevre. Sürdürülebilir bir iş kurmanıza yardımcı olacak 3 yapay zeka çözümü
39. Yapay zeka içerik dedektörleri. Buna değerler mi?
40. ChatGPT, Bard ve Bing'e karşı. Hangi yapay zeka sohbet robotu yarışa liderlik ediyor?
41. Chatbot AI, Google aramanın rakibi mi?
42. İK ve İşe Alım için Etkili ChatGPT İstemleri
43. Hızlı mühendislik. Hızlı bir mühendis ne yapar?
44. AI Mockup oluşturucu. En iyi 4 araç
45. AI ve başka ne var? 2024'te iş dünyasına yönelik en önemli teknoloji trendleri
46. Yapay zeka ve iş etiği. Neden etik çözümlere yatırım yapmalısınız?
47. Meta yapay zeka. Facebook ve Instagram'ın yapay zeka destekli özellikleri hakkında bilmeniz gerekenler nelerdir?
48. AI düzenlemesi. Bir girişimci olarak bilmeniz gerekenler nelerdir?
49. Yapay zekanın iş dünyasında 5 yeni kullanımı
50. Yapay zeka ürünleri ve projeleri – diğerlerinden nasıl farklılar?
51. Yapay zeka destekli süreç otomasyonu. Nereden başlamalı?
52. Bir yapay zeka çözümünü bir iş sorunuyla nasıl eşleştirirsiniz?
53. Ekibinizin uzmanı olarak yapay zeka
54. Yapay zeka ekibi ve rol paylaşımı
55. Yapay zekada kariyer alanı nasıl seçilir?
56. Ürün geliştirme sürecine yapay zekayı eklemek her zaman değer mi?
57. İK'da yapay zeka: İşe alım otomasyonu İK ve ekip gelişimini nasıl etkiler?
58. 2023'ün en ilginç 6 yapay zeka aracı
59. Yapay zekanın yol açtığı en büyük 6 iş kazası
60. Şirketin yapay zeka olgunluk analizi nedir?
61. B2B kişiselleştirme için yapay zeka
62. ChatGPT kullanım durumları. 2024'te ChatGPT ile işinizi nasıl geliştirebileceğinize dair 18 örnek
63. Mikro öğrenme. Yeni beceriler edinmenin hızlı bir yolu
64. 2024'te şirketlerdeki en ilginç yapay zeka uygulamaları
65. Yapay zeka uzmanları ne yapar?
66. Yapay zeka projesi ne gibi zorluklar getiriyor?
67. 2024'te işletmeler için en iyi 8 yapay zeka aracı
68. CRM'de yapay zeka. Yapay zeka CRM araçlarında neyi değiştiriyor?
69. UE AI Yasası. Avrupa yapay zeka kullanımını nasıl düzenliyor?
70. Sora. OpenAI'nin gerçekçi videoları işi nasıl değiştirecek?
71. En iyi 7 yapay zeka web sitesi oluşturucusu
72. Kodsuz araçlar ve yapay zeka yenilikleri
73. Yapay zekayı kullanmak ekibinizin üretkenliğini ne kadar artırır?
74. Pazar araştırması için ChatGTP nasıl kullanılır?
75. Yapay zeka pazarlama kampanyanızın kapsamını nasıl genişletebilirsiniz?
76. "Hepimiz geliştiriciyiz". Vatandaş geliştiriciler şirketinize nasıl yardımcı olabilir?
77. Taşımacılık ve lojistikte yapay zeka
78. Yapay zeka hangi iş sıkıntılı noktalarını düzeltebilir?
79. Medyada yapay zeka
80. Bankacılık ve finansta yapay zeka. Stripe, Monzo ve Grab
81. Seyahat endüstrisinde yapay zeka
82. Yapay zeka yeni teknolojilerin doğuşunu nasıl destekliyor?
83. Yapay zekanın sosyal medyada devrimi
84. E-ticarette yapay zeka. Küresel liderlere genel bakış
85. En iyi 4 yapay zeka görseli oluşturma aracı
86. Veri analizi için en iyi 5 yapay zeka aracı
87. Şirketinizdeki yapay zeka stratejisi - nasıl oluşturulur?
88. En iyi AI kursları – 6 harika öneri
89. Yapay zeka araçlarıyla sosyal medya dinlemeyi optimize etme
90. IoT + AI veya bir şirketteki enerji maliyetlerinin nasıl azaltılacağı
91. Lojistikte yapay zeka. 5 en iyi araç
92. GPT Mağazası – iş dünyasına yönelik en ilginç GPT'lere genel bakış
93. LLM, GPT, RAG... AI kısaltmaları ne anlama geliyor?
94. Yapay zeka robotları – iş dünyasının geleceği mi yoksa bugünü mü?
95. Bir şirkette yapay zekayı uygulamanın maliyeti nedir?