I costi dell’intelligenza artificiale. Quanto costa implementare l’AI in un’azienda? | L'intelligenza artificiale nell'azienda n. 93

I costi dell’intelligenza artificiale. Da cosa dipendono?

I costi associati all’implementazione dell’IA sono diversi e dipendono da una varietà di fattori. Per capire quali elementi incidono maggiormente sul prezzo finale, abbiamo preparato un elenco di quelli più importanti:

• ambito di implementazione : le organizzazioni che assegnano almeno il 20% dei propri utili al netto di interessi e tasse (EBIT) all’adozione dell’IA sono considerate leader nell’utilizzo dell’IA. Secondo il rapporto McKinsey Global Survey on AI, spesso investono di più in queste tecnologie. Pertanto, un elevato contributo dell’intelligenza artificiale ai profitti dell’azienda può aumentare i costi di implementazione.
• accesso a specialisti : la necessità di posizioni specializzate, come ingegneri dei dati, specialisti di machine learning o data scientist, può avere un impatto significativo sui costi di implementazione dell’IA. La disponibilità e il costo di questi specialisti nel mercato del lavoro sono fattori chiave nel costo dell’intelligenza artificiale per un’azienda.
• costi operativi consentiti : la scelta tra soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate e software standard incide sui costi. Le soluzioni personalizzate possono costare da $ 6.000 a oltre $ 300.000. Mentre il software standard ha un prezzo fino a $ 40.000 all'anno.
• l’ampiezza e la profondità dell’adozione dell’intelligenza artificiale : le aziende che utilizzano l’intelligenza artificiale in più dipartimenti possono sostenere costi più elevati rispetto a quelle che si limitano a singole applicazioni.
• piani di investimento futuri : le aziende che intendono aumentare gli investimenti nell’intelligenza artificiale nei prossimi anni devono anticipare spese più elevate per l’implementazione e lo sviluppo di questa tecnologia. Tuttavia, questi investimenti saranno probabilmente essenziali per la crescita delle imprese. Ben due terzi degli intervistati del McKinsey Global Survey on AI prevedono un aumento degli investimenti nell’AI nei prossimi tre anni.

Questo elenco evidenzia che i costi dell’intelligenza artificiale sono complessi e richiedono un’analisi individuale. Ad esempio, un'azienda che opta per l'implementazione di un sistema di analisi dei dati deve considerare sia i costi di acquisto del software sia l'assunzione di specialisti in grado di gestirlo.

Formazione del modello dei costi dell'IA

Uno dei costi più comuni associati all’implementazione dell’intelligenza artificiale che dissuade le persone dall’investire è il costo della formazione del modello di intelligenza artificiale. Questo è un processo che richiede sia competenze che risorse finanziarie. Soprattutto, però, per addestrare un modello AI è necessario raccogliere dati sufficienti ed eseguire analisi dei dati.

Allora quando ha senso addestrare un modello? Solo quando un’azienda può aspettarsi miglioramenti significativi in ​​termini di efficienza o aumento dei profitti attraverso l’uso dell’intelligenza artificiale. Il costo di addestramento di un modello è uno degli aspetti molto difficili da stimare. Dipende dalla sua complessità, dall'applicazione del modello e dalle esigenze dell'azienda.

Un esempio può essere l’implementazione di un sistema di intelligenza artificiale per personalizzare l’offerta di un negozio online, dove un modello addestrato con precisione può aumentare significativamente le vendite abbinando i prodotti alle preferenze dei singoli clienti. In tal caso, i costi di formazione del modello rappresentano un investimento che porta benefici tangibili.

Un’altra implementazione dell’intelligenza artificiale che richiede la formazione dei modelli è l’ottimizzazione dei processi logistici. Un modello adeguatamente formato ridurrà i costi di trasporto che, nel tempo, porteranno ad una maggiore competitività e a tempi di consegna migliori.

Piani tariffari

L'abbonamento è un'opzione popolare per le aziende che desiderano sfruttare tecnologie avanzate senza la necessità di investimenti iniziali significativi. Ecco alcuni esempi di costi di abbonamento:

• Chatbot AI : sono più comunemente utilizzati per automatizzare alcune attività del servizio clienti; vale la pena esaminare soluzioni come Drift (costo mensile da $ 400 a $ 1500), TARS (da $ 99 a $ 499 al mese) o Intercom Fin (da $ 39 a $ 139 al mese).
• Sistemi di analisi dei contenuti AI per la SEO : possono costare circa $ 150 al mese, ad esempio Contadu (da $ 79 a $ 297 al mese),
• Assistenti di codifica AI – i prezzi dello strumento più popolare Github Copilot, basato sul modello GPT-4, che è anche il fondamento della versione a pagamento di ChatGPT Plus, partono da $ 10/40 zl al mese,
• ChatGPT Plus o Perplexity : costa circa 20$ al mese per utente, un'alternativa gratuita è Google Bard o Microsoft Bing/Copilot.

Prima di decidere su uno strumento di intelligenza artificiale, gli imprenditori dovrebbero analizzare attentamente le proprie esigenze e capacità. Ad esempio, una società di consulenza potrebbe optare per un abbonamento a uno strumento di analisi dei dati per fornire informazioni preziose ai clienti in modo più efficiente.

Il costo dell'intelligenza artificiale derivante dall'utilizzo dell'API popolare

L'Application Programming Interface, o API AI, sono strumenti che consentono l'integrazione delle funzioni AI con sistemi, applicazioni e servizi esistenti. Il costo dell'utilizzo delle API più diffuse viene solitamente calcolato in base al numero di token utilizzati e al modello scelto.

Le tariffe per i modelli più popolari nell'API OpenAI:

• GPT-4 Turbo costa $ 0,01 per 1.000 token in input e $ 0,03 per 1.000 token in output,
• GPT-3.5 Turbo: il costo del modello precedente, sufficiente per la maggior parte delle applicazioni aziendali, è di circa 0,0005 $ per 1.000 token in input e 0,0015 $ per 1.000 token in output.

Fonte: Martian (https://leaderboard.withmartian.com/)

Le aziende possono anche utilizzare modelli ad accesso aperto, come mixtral-8x7b o llama2-70b. I costi operativi sono molto più bassi, mentre le API sono fornite, tra gli altri:

• deepinfra (https://deepinfra.com/),
• Abacus (https://abacus.ai/llmapi) e
• Perplessità (https://www.perplexity.ai/).

Ma come utilizzare le API per implementare l'intelligenza artificiale nella tua azienda? Un ottimo esempio potrebbe essere l'integrazione di un'API per generare descrizioni di prodotto in un negozio online, che può accelerare il processo di aggiunta di nuovi articoli e migliorare la qualità delle informazioni presentate. Oppure creando uno strumento in grado di generare automaticamente risposte personalizzate alle e-mail dei clienti.

Mantenere un team AI o collaborare con specialisti AI esterni?

Chi dovrebbe occuparsi dell’implementazione dell’intelligenza artificiale nella tua azienda? Se non disponi di un team di specialisti o appassionati – sviluppatori cittadini, ti trovi di fronte alla decisione tra mantenere un team interno di intelligenza artificiale o collaborare con specialisti esterni. Questa decisione può avere un impatto decisivo sui costi e sull’efficacia dei progetti di intelligenza artificiale.

Mantenere un team di intelligenza artificiale comporta i costi di assunzione di specialisti costosi ed esperti, inclusi programmatori e data scientist.

Collaborare con specialisti esterni di intelligenza artificiale può essere più economico e fornire accesso a competenze specializzate. Tuttavia, la manutenzione della nostra soluzione in un secondo momento potrebbe rendere molto più costosa, poiché ogni modifica richiederà l'intervento di specialisti per l'aiuto.

La scelta tra un team interno e specialisti esterni dovrebbe essere guidata non solo dai costi ma anche dagli obiettivi strategici dell'azienda. Ad esempio, una piccola azienda può scegliere di collaborare con specialisti esterni per implementare rapidamente soluzioni di intelligenza artificiale senza dover creare un team interno. E poi utilizzare uno dei dipendenti meno specializzati per supportarlo in seguito.

Non solo denaro: l’intelligenza artificiale ambientale costa

I costi ambientali dell’intelligenza artificiale sono una questione che non può essere trascurata nella strategia a lungo termine di un’azienda. Fortunatamente, la maggior parte dei leader aziendali che hanno risposto al McKinsey Global Survey sull’intelligenza artificiale sono consapevoli dei numerosi rischi associati all’intelligenza artificiale generativa, tra cui:

• rischi sociali,
• rischi umanitari e
• minacce allo sviluppo sostenibile, che potrebbero comportare costi ambientali associati all’intelligenza artificiale.

Le organizzazioni dovrebbero pensare a come gestire i rischi ambientali associati all’intelligenza artificiale durante la sua implementazione. Ad esempio, un’azienda che utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare set di dati di grandi dimensioni dovrebbe considerare l’impatto delle sue operazioni sul consumo energetico e cercare modi per ottimizzarlo.

In sintesi, i costi dell’intelligenza artificiale in un’azienda dipendono da molte variabili, come l’ambito di implementazione, l’accesso agli specialisti e i piani di sviluppo. Le aziende che investono massicciamente nell’intelligenza artificiale possono sostenere costi più elevati ma anche ottenere maggiori benefici.

La decisione di implementare l’IA dovrebbe essere preceduta da un’analisi approfondita e adattata alle esigenze individuali dell’impresa. Nel contesto di un mercato in continua evoluzione, l’intelligenza artificiale può rappresentare la chiave per mantenere la competitività e la crescita aziendale.

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Autore: Robert Whitney

Esperto e istruttore di JavaScript che istruisce i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

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