هل تُرهق مشاريع الذكاء الاصطناعي الميزانية؟ تحليل النفقات الحقيقية

نظراً لما توفره جهود الذكاء الاصطناعي من حلول جديدة في مختلف القطاعات، فقدtracباهتمام كبير في مجال الابتكار التقني. ورغم أن الحماس المحيط بإمكانيات الذكاء الاصطناعي مفهوم، إلا أنه من الضروري الكشف عن التكاليف الحقيقية المرتبطة بهذه الخطط الطموحة. يكمن جوهر الأمر في تحليل التكاليف المعقدة لمشاريع الذكاء الاصطناعي، والتي تتجاوز بكثير القيود المالية التقليدية. يصبح من الضروري فهم التكاليف الظاهرة وغير الظاهرة على حد سواء، بينما تعمل الشركات على تجاوز تعقيدات تطبيق الذكاء الاصطناعي. تتأثر الصورة المالية لبرامج الذكاء الاصطناعي بكل عامل، بما في ذلك تعقيد البيانات وتكوين الفريق.

استكشاف تكاليف مشاريع الذكاء الاصطناعي

من الواضح أن نماذج التكلفة القياسية لا تستطيع استيعاب كامل نطاق التكاليف عند التدقيق في تكاليف مبادرات الذكاء الاصطناعي. هذا الموضوع المتكرر يُسلّط الضوء على تعقيد تكاليف الذكاء الاصطناعي، فضلاً عن ضرورة البيانات كعنصر أساسي. فبالإضافة إلى العناصر الثلاثة التقليدية: البرمجيات، والأجهزة، والخدمات، فإن حجم البيانات الهائل وتعقيدها له آثار مالية كبيرة. ويتضح أن الإعداد والتخطيط وتنقية البيانات من أهم متغيرات التكلفة، مما يُبرز أهمية تخصيص الموارد والتخطيط لها.

لتبسيط الأمور، هناك 5 عوامل وراء تكلفة الذكاء الاصطناعي

نوع البرمجيات التي ترغب في تطويرها. أي أداة أو برنامج يحاكي الذكاء البشري من خلال إصدار الأحكام بناءً على البيانات التي يعالجها يُشار إليه بالذكاء الاصطناعي. 

مستوى الذكاء الذي ترغب في الوصول إليه. غالبًا ما يتبادر إلى الذهن عند الحديث عن الذكاء الاصطناعي صور الشخصيات المجسمة في فيلم Blade Runner 2049 وروبوتات Boston Dynamics. في الواقع، تندرج غالبية حلول الذكاء الاصطناعي التجارية ضمن فئة الذكاء الاصطناعي المحدود، لأنها مصممة خصيصًا لأداء مهام محددة.

dent جودة الذكاء الاصطناعي على كمية البيانات التي يتم تدريبه عليها؛ فكلما زادت البيانات التي يعالجها، زادت كفاءة الخوارزميات.

تُعد نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وهي مثال على أداة تطوير التطبيقات للذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها بالفعل، تجعل عملية التدريب أبسط بكثير. 

المستوى المطلوب من دقة الخوارزمية. سيؤثر نوع التطبيق الذي تستخدمه والقيود التي تفرضها على حلول الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر على مدى دقة توقعاتها. 

قد يؤثر استهانة مديري مشاريع الذكاء الاصطناعي بالتكلفة الإجمالية لأنظمة الذكاء الاصطناعي تأثيرًا كبيرًا على مشروعك. تتحدد التكلفة الإجمالية لمشروع الذكاء الاصطناعي بعدة عوامل، منها بناء نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بدلًا من شرائها. كما يجب مراعاة موقع اختبار النموذج وتطبيقه في الواقع العملي. وبالطبع، لا بد من مراعاة جميع جوانب هندسة البيانات.

استراتيجيات لخفض التكاليف

وسط الحماس التكنولوجي، تبرز بصيص أمل في المساءلة المالية من خلال فرص خفض التكاليف التي تظهر في متاهة نفقات مشاريع الذكاء الاصطناعي. ويمكن ضبط نفقات المشروع باستخدام منهجية "الفكرة الكبيرة، البداية الصغيرة، التكرار" كدليل إرشادي. ويتضح جلياً مدى أهمية نطاق المشروع عندما تسمح التكرارات الصغيرة بإجراء تعديلات سريعة على المسار واستراتيجيات لخفض التكاليف.

يُعدّ استخدام وتطوير نموذج سبق إنشاؤه من قِبل شخص آخر إحدى طرق التحكم في نطاق المشروع. ستكون هذه الطريقة الأقل تكلفة والأسرع في التطوير. لذا، لا تتردد في استخدامها إن كانت متاحة. تُعتبر هذه الطريقة من أفضل الطرق للبدء بمشاريع صغيرة. وهذا ما يفسر شيوع نماذج الأساس ونماذج التعلم الخطي في الوقت الحالي. فهي غير مكلفة، وسريعة التطوير، وذات فترة استرداد قصيرة جدًا. لذلك، يُعدّ استخدام نموذج جاهز خيارًا ممتازًا إذا كانت التكلفة عاملًا مهمًا بالنسبة لك، وقد لا تملك ميزانية كبيرة.

لماذا تفشل مشاريع الذكاء الاصطناعي؟

غالبية مشاريع الذكاء الاصطناعي باسم "المشاريع الطموحة للغاية" - وهي مشاريع طموحة بشكل غير معقول يقودها مديرو تقنية المعلومات وعلماء البيانات المثاليون الذين يرغبون في "تغيير عمليات مؤسستنا التي استمرت لعقود بشكل جذري". قد تستغرق هذه المشاريع وقتًا طويلاً جدًا لإنجازها، لذلك من المنطقي أن تتوقف الإدارة العليا للشركة في نهاية المطاف عن ضخ الأموال فيها على أمل رؤية أي قيمة حقيقية.

قد يكلفك تصميم نسخة مبسطة من النظام الفريد الذي ترغب في إنشائه بضعة آلاف من الدولارات، بينما يصعب تقدير تكلفة إنشاء برنامج ذكاء اصطناعي ونشره دون الخوض في تفاصيل مشروعك. من ناحية أخرى، إذا كنت تفكر في استخدام خدمات جاهزة للاستخدام، أو نماذج تعلم آلي مُدرَّبة مسبقًا، أو نموذج أولي، فلا يزال بإمكانك البدء بميزانية أقل.