Projetos de IA custam uma fortuna? Decifrando os custos reais

Como os esforços em IA oferecem novas soluções em diversos setores, eles têmtracmuita atenção no campo da inovação tecnológica. Embora o entusiasmo em torno das promessas da IA ​​seja compreensível, é necessário expor os custos reais associados a esses planos ambiciosos. A verdadeira história reside na análise dos custos complexos dos projetos de IA — que vão muito além das restrições orçamentárias tradicionais. Torna-se crucial compreender tanto os custos tangíveis quanto os intangíveis à medida que as empresas lidam com as complexidades da implementação da IA. O panorama financeiro dos programas de IA é impactado por todos os fatores, incluindo a complexidade dos dados e a composição da equipe.

Analisando os custos de projetos de IA

Os modelos de custo padrão claramente não conseguem capturar todo o espectro de despesas quando se analisa mais detalhadamente os custos relacionados a iniciativas de IA. Esse tema recorrente chama a atenção para a complexidade dos custos de IA, bem como para a necessidade de dados como componente vital. Além da tríade convencional de software, hardware e serviços, a complexidade e o volume de dados têm implicações financeiras substanciais. Constata-se que a preparação, o planejamento e a purificação de dados são variáveis ​​de custo importantes, o que destaca a relevância da alocação e do planejamento de recursos.

Simplificando, existem 5 fatores que influenciam o custo da IA

O tipo de software que você deseja desenvolver. Qualquer ferramenta ou programa que imite o intelecto humano, fazendo julgamentos com base nos dados que processa, é considerado inteligência artificial. 

O nível de inteligência que você deseja alcançar. Ao discutir inteligência artificial, as pessoas geralmente pensam nos avatares holográficos de Blade Runner 2049 e nos robôs da Boston Dynamics. Na verdade, a maioria das soluções comerciais de IA se enquadra na categoria de IA restrita, pois são projetadas exclusivamente para executar tarefas específicas.

A quantidade e a qualidade dos dados que você planeja fornecer ao seu sistema. A qualidade da inteligência artificialdent do volume de dados com os quais ela foi treinada; os algoritmos se tornam mais eficientes quanto mais dados processam.

Os modelos de linguagem de grande escala (LLMs, na sigla em inglês), um exemplo de ferramenta de desenvolvimento de aplicações para IA que já foi treinada, simplificam bastante o processo de treinamento. 

O nível desejado de correção algorítmica. O tipo de aplicação que você usa e as restrições que impõe à sua solução de IA afetarão diretamente a precisão de suas previsões. 

O fato de os gerentes de projetos de IA geralmente subestimarem o custo total dos sistemas de IA pode ter um grande impacto no seu projeto. O custo total de um projeto de IA é determinado por diversos fatores. Construir seus próprios modelos de IA em vez de comprá-los é um deles. A localização dos testes e da aplicação do modelo no mundo real também deve ser levada em consideração. Naturalmente, você também precisa considerar todas as facetas da engenharia de dados.

Estratégias para redução de custos

Em meio à empolgação tecnológica, vislumbra-se um pouco de responsabilidade financeira pelas oportunidades de redução de custos que emergem no labirinto das despesas de projetos de IA. Os gastos do projeto podem ser mantidos sob controle utilizando a metodologia "grande ideia, pequeno começo, iteração" como guia. Fica evidente a importância do escopo do projeto quando iterações menores permitem ajustes rápidos de rumo e estratégias de redução de custos.

Utilizar e desenvolver um modelo previamente construído por outra pessoa é um método de controle de escopo. Será o mais econômico e o que permite iterações mais rápidas. Utilize-o se já estiver disponível. Uma das melhores maneiras de começar com um projeto pequeno é essa. Isso explica por que os modelos de base e os Modelos de Aprendizado de Liderança (LLMs) são tão populares atualmente. É econômico, permite iterações rápidas e tem um período de retorno de investimento muito curto. Portanto, utilizar o modelo de outra pessoa é uma excelente escolha se o custo for uma preocupação e você não tiver muitos recursos.

Por que os projetos de IA falham

A maioria dos projetos de IA ​​são chamados de "projetos lunares" — empreendimentos ambiciosos demais, impulsionados por CIOs e cientistas de dados idealistas que querem "alterar drasticamente as operações de décadas da nossa organização". Esses tipos de projetos podem levar uma eternidade para serem concluídos, então faz sentido que, eventualmente, a alta administração de uma empresa pare de investir dinheiro neles na esperança de ver algum valor real.

Uma versão muito simples do sistema exclusivo que você deseja construir pode facilmente custar alguns milhares de dólares, enquanto é difícil estimar o custo de criação e implantação de um programa de inteligência artificial sem analisar os detalhes específicos do seu projeto. Por outro lado, se você estiver considerando utilizar serviços prontos para uso, modelos de aprendizado de máquina pré-treinados ou uma prova de conceito, ainda poderá começar com um orçamento reduzido.