I progetti di intelligenza artificiale costano una fortuna? Decifrare le vere spese

Poiché gli sforzi nell'ambito dell'intelligenza artificiale forniscono nuove soluzioni in diversi settori, hannotracmolta attenzione nell'ambito dell'innovazione tecnologica. Sebbene l'entusiasmo per le promesse dell'intelligenza artificiale sia comprensibile, è necessario esporre i costi reali associati a questi piani audaci. Analizzando i complessi costi dei progetti di intelligenza artificiale, che vanno ben oltre i tradizionali vincoli di bilancio, si scopre la verità. Diventa fondamentale comprendere sia i costi osservabili che quelli intangibili man mano che le aziende affrontano le complessità dell'implementazione dell'intelligenza artificiale. Il quadro finanziario dei programmi di intelligenza artificiale è influenzato da ogni fattore, tra cui la complessità dei dati e la composizione del team.

Esplorazione dei costi dei progetti di intelligenza artificiale

I modelli di costo standard non sono chiaramente in grado di catturare l'intero spettro di costi, se si esaminano più da vicino i costi relativi alle iniziative di intelligenza artificiale. Questo argomento ricorrente richiama l'attenzione sulla complessità dei costi dell'intelligenza artificiale e sulla necessità dei dati come componente essenziale. Oltre alla tradizionale triade software, hardware e servizi, la complessità e il volume dei dati hanno implicazioni finanziarie sostanziali. È emerso che preparazione, pianificazione e purificazione dei dati sono variabili di costo importanti, il che evidenzia l'importanza dell'allocazione e della pianificazione delle risorse.

Per semplificare, ci sono 5 fattori alla base del costo dell'IA

Il tipo di software che si desidera sviluppare. Qualsiasi strumento o programma che imita l'intelletto umano formulando giudizi basati sui dati che elabora è definito intelligenza artificiale. 

Il livello di intelligenza che si desidera raggiungere. Quando si parla di intelligenza artificiale, spesso si pensa agli avatar olografici di Blade Runner 2049 e ai robot di Boston Dynamics. In realtà, la maggior parte delle soluzioni di intelligenza artificiale commerciali rientra nella categoria dell'intelligenza artificiale ristretta, in quanto progettate esclusivamente per svolgere compiti specifici.

La quantità e il calibro dei dati che intendi fornire al tuo sistema. La qualità dell'intelligenza artificialedent dal volume di dati su cui è stata elaborata; gli algoritmi diventano più efficienti quanto più dati elaborano.

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), un esempio di strumento di sviluppo di applicazioni per l'intelligenza artificiale già addestrato, semplificano notevolmente il processo di addestramento. 

Il livello desiderato di correttezza algoritmica. Il tipo di applicazione utilizzata e i vincoli imposti alla soluzione di intelligenza artificiale influiranno direttamente sull'accuratezza delle previsioni. 

Il fatto che i project manager di intelligenza artificiale tendono a sottostimare il costo totale dei sistemi di intelligenza artificiale potrebbe avere un impatto significativo sul progetto. Il costo complessivo di un progetto di intelligenza artificiale è determinato da diversi fattori. Uno di questi è la scelta di costruire autonomamente i propri modelli di intelligenza artificiale anziché acquistarli. È inoltre necessario tenere conto del luogo in cui il modello verrà testato e applicato nel mondo reale. Naturalmente, è necessario considerare anche ogni aspetto dell'ingegneria dei dati.

Strategie per la riduzione dei costi

Un barlume di responsabilità finanziaria in mezzo all'entusiasmo tecnologico è offerto dalle opportunità di riduzione dei costi che emergono nel labirinto delle spese dei progetti di intelligenza artificiale. La spesa per progetto può essere tenuta sotto controllo utilizzando come guida la metodologia "grande idea, piccolo inizio, iterazione". È chiaro quanto sia importante la portata del progetto quando iterazioni più piccole consentono rapidi aggiustamenti di rotta e strategie di riduzione dei costi.

Utilizzare e sviluppare un modello precedentemente costruito da qualcun altro è un metodo per controllare l'ambito. Sarà il meno costoso e il più rapido da iterare. Utilizzatelo pure se è già disponibile. Uno dei metodi migliori per iniziare in piccolo è questo. Questo spiega perché i modelli di fondazione e gli LLM sono così popolari al momento. Sono poco costosi, si iterano rapidamente e hanno un tempo di ritorno molto breve. Utilizzare il modello di qualcun altro è quindi un'ottima scelta se il costo è un fattore importante per voi e potreste non avere molti soldi.

Perché i progetti di intelligenza artificiale falliscono

La maggior parte dei progetti di intelligenza artificiale vengono definiti "moonshot", ovvero imprese irragionevolmente ambiziose guidate da CIO e data scientist idealisti che desiderano "cambiare radicalmente le procedure operative consolidate da decenni della nostra organizzazione". Questi progetti possono richiedere un tempo infinito per essere completati, quindi è comprensibile che, prima o poi, i vertici aziendali smettano di investirvi denaro nella speranza di vederne un reale beneficio.

Una versione molto semplice del sistema unico che speri di costruire potrebbe facilmente costarti qualche migliaio di dollari, mentre è difficile stimare il costo di creazione e implementazione di un programma di intelligenza artificiale senza approfondire le specifiche del tuo progetto. D'altra parte, se stai valutando l'utilizzo di servizi plug-and-play, modelli di apprendimento automatico pre-addestrati o una proof of concept, puoi comunque iniziare con un budget ridotto.