AI-prisfald: Hvordan man kan udnytte det, udfordringer og nøgleovervejelser

AI har samlet opmærksomhed fra organisationer verden over på grund af sin evne til at automatisere gentagne opgaver og forbedre beslutningstagning. Tidligere var AI kun tilgængelig for store virksomheder og universiteter til at udføre akademisk forskning eller opbygge dyre proprietære værktøjer. Men i de seneste år oplever virksomheder en betydelig AI-prisfald.

AI-prisfald refererer til en reduktion i omkostningerne til hardware, software og tjenester relateret til AI. Den primære driver af dette fald er en falende omkostning til beregningsressourcer. For eksempel kostede beregningskraften i 1950’erne $200.000 om måneden, hvilket er faldet betydeligt i de seneste år på grund af moderne fremskridt som cloud computing.

Derfor kan erhvervsledere effektivt udnytte det faldende AI-pris til at opbygge værdifulde produkter. Men AI-domen præsenterer nogle store udfordringer, som erhvervslederne skal nøje overveje, før de investerer i AI. Lad os udforske denne idé nærmere nedenfor.

De vigtigste udfordringer, man står over for, når man investerer i AI

Erhvervsledere står over for to store udfordringer, når de udfører deres AI-initiativer, nemlig at få fat i relevante datasæt og holde AI’s beregningsomkostninger inden for deres budget. Lad os se på dem en efter en.

1. Datakvalitet

AI har brug for højkvalitetsdata. Meget af det. Men det er ikke let at indsamle højværdigt data, da mere end 80% af data i virksomheder er ustruktureret.

Den primære skridt i AI-livscyklussen er at identificere og indsamle rå datakilder, omdanne dem til den nødvendige højkvalitetsformat, udføre analyser og opbygge robuste modeller.

Derfor er det nødvendigt for erhvervsledere at have en omfattende datastrategi, der kan udnytte denne data til at integrere AI i deres forretning. Hvis relevant data ikke er tilgængeligt, er det ikke en god idé at investere i en AI-venture.

2. Beregningsmæssigt dyrt

Den beregningskapacitet, der kræves for at udføre AI, kan være en indgangsbarriere for små organisationer. AI har brug for betydelig beregning afhængigt af modelkompleksiteten, hvilket fører til høje omkostninger. For eksempel koster det ifølge rapporter $3 million om måneden for OpenAI at køre ChatGPT.

Derfor er det nødvendigt at opfylde de beregningsmæssige behov med specialiseret og dyrt hardware som Grafikprocessorer (GPUs) og Tensorprocessorer (TPUs) for at optimere AI-operationer.

På software-fronten arbejder forskere på at reducere AI-modellens størrelse og hukommelsesaftryk, hvilket vil betydeligt reducere træningstiden og til sidst spare beregningsomkostninger.

At udnytte AI-prisfaldet

I de seneste år er AI-domen fremragende i alle dimensioner, dvs. software, hardware, forskning og investering. Som resultat heraf har AI-forretningsledere overvundet og minimiseret mange AI-relaterede udfordringer.

Accelereret udvikling af AI-applikationer

I dag tilbyder de fleste AI-værktøjer gratis varianter. Deres betalte abonnementsmodeller er også rimelige. Virksomheder og enkeltpersoner bruger disse applikationer til at øge effektiviteten, forbedre beslutningstagning, automatisere gentagne opgaver og forbedre kundeoplevelsen.

For eksempel kan generative AI-værktøjer som Bard, ChatGPT eller GPT-4 hjælpe brugerne med at generere nye idéer og skrive forskellige typer indhold, såsom produktsammenfattelser, marketing-tekster, blogindlæg osv. Over 300 applikationer er bygget oven på GPT-3 API.

Der er forskellige eksempler i andre domæner også. For eksempel bruges Transfer Learning-teknikker til medicinsk billedklassifikation for at forbedre applikationsnøjagtighed. Salesforce Einstein er en generativ AI-CRM (Customer Relationship Management), der kan analysere data, forudsige kundeadfærd og levere personlige oplevelser.

Større investering i AI

AI-prisfaldet har ført til en massiv teknologisk adoption, hvilket gør AI til en lukrativ investeringsmulighed. For eksempel var AI-markedets størrelse i 2022 vurderet til $387,5 milliarder. Det forventes at nå en kolossal $1395 milliarder i 2029, med en årlig vækstrate på 20,1%.

AI-produkter bruges til at skabe nye fremskridt i store industrier som sundhedsvesen, uddannelse, finans osv. Alle store teknologivirksomheder og startups investerer massivt i AI-forskning og udvikling.

Nøgleovervejelser for erhvervsledere, før de udnytter AI-prisfaldet

Forstå forretningsmål og vurder, hvordan AI passer ind

Før man udnytter AI-prisfaldet, er det essentiel at identificere sin forretningsstrategi og mål. Urealistiske forventninger er en af de førende årsager til AI-projektfailure. Ifølge rapporten 87% af AI-initiativer når ikke til produktion. Derfor er det vigtigt at vurderer sin datastrategi og hvordan AI kan integreres i forretningen for at forbedre den samlede effektivitet, før man investerer i AI.

Byg en højkvalitets AI-hold og udstyr dem med de rette værktøjer

Før man investerer i AI, er det afgørende at identificere de nødvendige hardware- og softwareressourcer for sit AI-hold. Udstyr dem med de rette datasæt, som de kan udnytte til at opbygge bedre produkter. Giv dem den nødvendige træning for at sikre succesen af deres AI-initiativer. Ifølge rapporten er både manglende AI-ekspertise hos medarbejdere og utilgængelighed af højkvalitetsdata store årsager til, at AI-ventures fejler.

Vurder AI-omkostninger og afkast på investering (ROI)

Mange AI-projekter fejler, fordi de ikke kan levere det lovede resultat eller afkast. I 2012 modtog IBM’s AI-software Watson for Oncology finansiering på $62 million. Det var designet til at diagnostisere og foreslå behandlinger for kræftpatienter baseret på patientens personlige data, medicinske historie og medicinsk litteratur.

Dette projekt blev kritiseret for sin nøjagtighed og pålidelighed. Desuden var det dyrt at opsætte dette software i hospitaler. Til sidst opgav IBM salget af Watson for Oncology i 2021. Derfor er det essentiel at vurderer omkostningerne ved at erhverve eller opbygge AI-teknologier, før man investerer i dem.

Vurder AI-reguleringer

Erhvervsledere skal sikre, at deres AI-initiativer overholder relevante reguleringer. Nyligt er AI-reguleringer blevet fokus for globale vagthunde. Disse AI-reguleringer sigter mod at adresse bekymringer relateret til AI-dataforvrængning, forklaringsgrad, dataprotektion og sikkerhed.

For eksempel er GDPR (General Data Protection Regulation) en sådan EU-regulering, der trådte i kraft i 2018. Den regulerer virksomhedspolitikker omkring persondataindsamling, behandling og brug i AI-systemer.

Desuden enedes alle 193 medlemslande i UNESCO i november 2021 om at antage fælles værdier og principper for AI-etik for at sikre risikofri AI-udvikling.

Det rette tidspunkt at investere i AI er NU!

Globale teknologigiganter investerer massivt i AI, hvilket viser, at AI har en lys fremtid. For eksempel har Microsoft (MSFT ) investeret $10 milliarder i AI, mens Google (GOOGL ) har investeret 400 millioner i deres AI-ventures i starten af 2023.

For at virksomheder kan blive konkurrencedygtige, er det vigtigt at udnytte AI’s faldende priser. Samtidig er det vigtigt for dem at adresse og overvinde de udfordringer, som AI præsenterer for at opbygge robuste systemer.

For mere interessant AI-relateret indhold, besøg unite.ai.