- KI-Initiativen sind mit hohen Kosten verbunden, die über Software, Hardware und Dienstleistungen hinausgehen, wobei Daten zu einem Schlüsselfaktor der Preisgestaltung werden.
- Die Kosten für KI-Projekte können gesenkt werden, indem man klein beginnt, häufig iteriert und auf bereits existierende Modelle zurückgreift.
- Obwohl die Entwicklung eines benutzerdefinierten KI-Modells zunächst höhere Kosten verursachen kann, ist eine Kostenbewertung notwendig, um Teamstruktur, Datenmanagement und laufende Überwachung tiefgehend zu verstehen.
Da KI-Bemühungen neue Lösungen in mehreren Branchen bieten, haben sie viel Aufmerksamkeit im Bereich der technischen Innovation angezogen. Obwohl die Aufregung um das Versprechen von KI verständlich ist, ist es notwendig, die wahren Kosten, die mit diesen kühnen Plänen verbunden sind, offenzulegen. Die Aufschlüsselung der komplexen Kosten von KI-Projekten – die weit über traditionelle Budgetbeschränkungen hinausgehen – ist, wo die eigentliche Geschichte zu finden ist. Es wird kritisch, sowohl die sichtbaren als auch die immateriellen Kosten zu verstehen, während Unternehmen die Komplexitäten der Implementierung von KI durchlaufen. Das finanzielle Bild von KI-Programmen wird von jedem Faktor beeinflusst, einschließlich der Datenkomplexität und der Teamzusammensetzung.
Erkundung der Kosten von KI-Projekten
Standardkostenmodelle sind offensichtlich nicht in der Lage, das gesamte Spektrum der Gebühren einzufangen, wenn man sich die Kosten, die mit KI-Initiativen verbunden sind, genauer ansieht. Dieses wiederkehrende Thema lenkt die Aufmerksamkeit auf die Komplexität der KI-Kosten sowie auf die Notwendigkeit von Daten als lebenswichtigen Bestandteil. Neben der konventionellen Dreiergruppe aus Software, Hardware und Diensten haben die schiere Komplexität und das Volumen der Daten erhebliche finanzielle Auswirkungen. Es stellt sich heraus, dass Vorbereitung, Planung und Datenbereinigung große Kostenvariablen sind, was hervorhebt, wie wichtig die Ressourcenallokation und Planung sind.
Um die Dinge zu vereinfachen, gibt es 5 Faktoren hinter den KI-Kosten
Die Art der Software, die Sie entwickeln möchten. Jedes Tool oder Programm, das menschliche Intelligenz nachahmt, indem es auf der Grundlage der von ihm verarbeiteten Daten Entscheidungen trifft, wird als künstliche Intelligenz bezeichnet.
Das Maß an Intelligenz, das Sie erreichen möchten. Menschen denken bei der Diskussion über künstliche Intelligenz oft an die holografischen Avatare aus Blade Runner 2049 und die Roboter von Boston Dynamics. Tatsächlich fallen die meisten kommerziellen KI-Lösungen unter die Kategorie der engen KI, da sie ausschließlich dafür entwickelt wurden, bestimmte Aufgaben auszuführen.
Die Menge und Qualität der Daten, die Sie Ihrem System bereitstellen möchten. Die Qualität der künstlichen Intelligenz hängt vom Volumen der Daten ab, auf die sie trainiert wurde; Algorithmen werden kompetenter, je mehr Daten sie verarbeiten.
Große Sprachmodelle (LLMs), ein Beispiel für ein Anwendungsentwicklungstool für KI, das bereits trainiert wurde, machen den Trainingsprozess viel einfacher.
Das gewünschte Maß an algorithmischer Korrektheit. Die Art der Anwendung, die Sie verwenden, und die Einschränkungen, die Sie für Ihre KI-Lösung festlegen, beeinflussen direkt, wie genau ihre Vorhersagen sind.
Die Tatsache, dass KI-Projektmanager die Gesamtkosten von KI-Systemen normalerweise unterschätzen, kann einen großen Einfluss auf Ihr Projekt haben. Die Gesamtkosten eines KI-Projekts werden von einer Reihe von Faktoren bestimmt. Der Aufbau Ihrer eigenen KI-Modelle im Gegensatz zum Kauf ist einer davon. Der Ort der realen Tests und Anwendungen des Modells muss ebenfalls berücksichtigt werden. Natürlich müssen Sie auch jeden Aspekt der Datenengineering berücksichtigen.
Strategien zur Kostensenkung
Ein Schimmer finanzieller Verantwortung inmitten der technologischen Aufregung wird durch die Möglichkeiten zur Kostensenkung geboten, die sich im Labyrinth der KI-Projektkosten ergeben. Die Projektausgaben können unter Kontrolle gehalten werden, indem die Methodik „große Idee, kleiner Start, Iteration“ als Leitfaden verwendet wird. Es ist klar, wie wichtig der Projektumfang ist, wenn kleinere Iterationen schnelle Kurskorrekturen und Kostensenkungsstrategien ermöglichen.
Die Verwendung und Entwicklung eines Modells, das zuvor von jemand anderem erstellt wurde, ist eine Methode der Umfangskontrolle. Es wird am günstigsten sein und sich am schnellsten iterieren. Gehen Sie voran und nutzen Sie es, wenn es bereits verfügbar ist. Eine der besten Methoden, klein zu beginnen, ist diese Art. Dies erklärt, warum Foundation-Modelle und LLMs derzeit so beliebt sind. Es ist kostengünstig, iteriert schnell und hat eine sehr kurze mögliche Renditeperiode. Die Verwendung eines Modells von jemand anderem ist daher eine ausgezeichnete Wahl, wenn die Kosten ein Consideration für Sie sind und Sie möglicherweise nicht viel Geld haben.
Warum KI-Projekte scheitern
Die Mehrheit der gescheiterten KI-Projekte wird als „Moonshots“ bezeichnet – unangemessen ehrgeizige Unternehmungen, die von idealistischen CIOs und Data Scientists angetrieben werden, die die „langjährigen Operationen unserer Organisation drastisch verändern“ wollen. Diese Art von Projekten kann eine Ewigkeit dauern, daher ist es verständlich, dass die C-Suite eines Unternehmens schließlich aufhört, Geld in sie zu investieren, in der Hoffnung, irgendeinen tatsächlichen Wert zu sehen.
Eine sehr einfache Version des einzigartigen Systems, das Sie zu konstruieren hoffen, könnte Sie leicht ein paar tausend Dollar kosten, während es schwierig ist, die Kosten für die Erstellung und Bereitstellung eines KI-Programms zu schätzen, ohne in die Details Ihres Projekts einzutauchen. Andererseits, wenn Sie in Betracht ziehen, Plug-and-Play-Dienste, vortrainierte ML-Modelle oder einen Proof of Concept zu verwenden, können Sie die Dinge immer noch mit einem reduzierten Budget starten.
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Aamir Sheikh
Aamir ist Tech-Journalist mit fast sechs Jahren Erfahrung in der Krypto- und Technologiebranche. Er absolvierte sein Studium an der MAJ University mit einem MBA in Finanzen und Marketing. Heute arbeitet er für Cryptopolitan, wo er über die neuesten Entwicklungen in den Kryptowährungsmärkten und Preisprognosen berichtet.
