- Iniciativas de IA vêm com preços elevados, além apenas de software, hardware e serviços, com os dados se tornando um componente-chave na precificação.
- Os custos de projetos de IA podem ser reduzidos começando em pequena escala, iterando frequentemente e testando modelos pré-existentes.
- Embora desenvolver um modelo de IA personalizado possa ter um custo inicial mais alto, a avaliação de custos é necessária para uma compreensão profunda da estrutura da equipe, gestão de dados e monitoramento contínuo.
Como os esforços de IA oferecem novas soluções em múltiplos setores, eles atraíram muita atenção no reino da inovação técnica. Embora a empolgação em torno da promessa da IA seja compreensível, é necessário expor os custos reais associados a esses planos audaciosos. Desmembrar os custos complexos dos projetos de IA — que vão muito além das restrições orçamentárias tradicionais — é onde a história real é encontrada. Torna-se crucial compreender tanto os custos observáveis quanto os intangíveis enquanto as empresas navegam pelas complexidades da implementação da IA. O panorama financeiro dos programas de IA é impactado por cada fator, incluindo a complexidade dos dados e a composição da equipe.
Explorando os custos dos projetos de IA
Os modelos de custo padrão claramente não são capazes de capturar todo o espectro de encargos quando se observa mais de perto os custos relacionados às iniciativas de IA. Este assunto recorrente chama a atenção para a complexidade dos custos da IA, bem como para a necessidade de dados como um componente vital. Além da trindade convencional de software, hardware e serviços, a própria complexidade e o volume de dados têm implicações financeiras substanciais. Descobre-se que a preparação, o planejamento e a purificação de dados são variáveis de custo principais, o que destaca a importância da alocação de recursos e do planejamento.
Para simplificar as coisas, existem 5 fatores por trás do custo da IA
O tipo de software que você deseja desenvolver. Qualquer ferramenta ou programa que imite a inteligência humana, tomando decisões com base nos dados que processa, é referido como inteligência artificial.
O grau de inteligência que você deseja alcançar. As pessoas frequentemente pensam nos avatares holográficos de Blade Runner 2049 e nos robôs da Boston Dynamics ao discutir inteligência artificial. Na verdade, a maioria das soluções comerciais de IA se enquadra na categoria de IA estreita, pois são projetadas exclusivamente para realizar tarefas específicas.
A quantidade e a qualidade dos dados que você planeja fornecer ao seu sistema. A qualidade da inteligência artificial depende do volume de dados em que foi treinada; os algoritmos ficam mais proficientes quanto mais dados processam.
Modelos de linguagem grande (LLMs), um exemplo de ferramenta de desenvolvimento de aplicativos para IA que já foi treinada, tornam o processo de treinamento muito mais simples.
O nível desejado de correção algorítmica. O tipo de aplicativo 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 uma série de fatores. Construir seus próprios modelos de IA em vez de comprá-los é um deles. A localização do teste e da aplicação do modelo no mundo real também deve ser considerada. Naturalmente, você também precisa considerar todos os aspectos da engenharia de dados.
Estratégias para redução de custos
Um vislumbre de responsabilidade financeira no meio da empolgação tecnológica é oferecido pelas oportunidades de redução de custos que surgem no labirinto dos custos de projetos de IA. Os gastos do projeto podem ser mantidos sob controle usando a metodologia "grande ideia, pequeno início, iteração" como guia. Fica claro quão importante é o escopo do projeto quando iterações menores permitem ajustes rápidos de curso e estratégias de redução de custos.
Usar e desenvolver um modelo que já foi construído por outra pessoa é um método de controle de escopo. Será o menos caro e iterará mais rapidamente. Vá em frente e utilize-o se já estiver disponível. Essa é uma das melhores maneiras de começar pequeno. Isso explica por que os modelos fundamentais e os LLMs são tão populares no momento. É barato, itera rapidamente e tem um período de retorno possível muito curto. Utilizar o modelo de outra pessoa é, portanto, uma excelente escolha se o custo for uma consideração para você e você não tiver muito dinheiro.
Por que os projetos de IA falham
A maioria dos projetos de IA mal-sucedidos é referida como "moonshots" — empreendimentos irracionalmente ambiciosos impulsionados por CIOs e cientistas de dados idealistas que querem "alterar drasticamente as operações de décadas da nossa organização". Esse tipo de projeto pode levar uma eternidade para ser concluído, por isso faz sentido que, eventualmente, a alta direção de uma corporação pare de investir dinheiro nele na esperança de ver algum valor real.
Uma versão muito simples do sistema exclusivo que você espera construir pode facilmente custar alguns milhares de dólares, enquanto é difícil estimar o custo de criar e implantar um programa de inteligência artificial sem entrar nos detalhes do seu projeto. Por outro lado, se você estiver considerando usar serviços plug-and-play, modelos de ML pré-treinados ou um proof of concept, ainda pode começar com um orçamento reduzido.
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Aamir Sheikh
Aamir é um jornalista de tecnologia com quase seis anos de experiência nos setores de criptomoedas e tecnologia. Formou-se na MAJ University com um MBA em Finanças e Marketing. Atualmente trabalha na Cryptopolitan, onde relata os últimos desenvolvimentos nos mercados de criptomoedas e previsões de preços.
