KI-Preisrückgang: Wie man davon profitiert, Herausforderungen und wichtige Überlegungen

Die KI hat in den letzten Jahren die Aufmerksamkeit von Organisationen weltweit auf sich gezogen, da sie in der Lage ist, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren und die Entscheidungskapazitäten zu verbessern. Früher war die KI nur großen Konzernen und Universitäten vorbehalten, um akademische Forschung oder teure, eigene Werkzeuge zu betreiben. Doch in den letzten Jahren erleben Unternehmen einen deutlichen Rückgang der KI-Preise.

Der KI-Preisrückgang bezieht sich auf eine Verringerung der Kosten für Hardware, Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit der KI. Der Haupttreiber dieses Rückgangs ist die sinkende Kosten für Rechenressourcen. Zum Beispiel betrug die Kosten für Rechenleistung in den 1950er Jahren 200.000 $ pro Monat, was in den letzten Jahren aufgrund von modernen Fortschritten wie der Cloud-Computing-Technologie deutlich gesunken ist.

Daher können Unternehmensleiter den sinkenden KI-Preisen effektiv nutzen, um wertvolle Produkte zu entwickeln. Allerdings stellt die KI-Domäne einige große Herausforderungen dar, die die Unternehmensleiter sorgfältig berücksichtigen sollten, bevor sie in die KI investieren. Lassen Sie uns diese Idee im Detail untersuchen.

Die großen Herausforderungen bei der Investition in die KI

Unternehmensleiter stehen vor zwei großen Herausforderungen, wenn sie ihre KI-Initiativen umsetzen, nämlich die Beschaffung relevanter Datensätze und die Begrenzung der KI-Kosten auf ihr Budget. Lassen Sie uns sie einzeln betrachten.

1. Datenqualität

Die KI benötigt hochwertige Daten. Viele davon. Aber es ist nicht leicht, hochwertige Daten zu sammeln, da mehr als 80% der Daten in Unternehmen unstrukturiert sind.

Der erste Schritt im KI-Lebenszyklus besteht darin, Rohdatenquellen zu identifizieren und zu sammeln, sie in das erforderliche hochwertige Format umzuwandeln, Analysen durchzuführen und robuste Modelle zu erstellen.

Daher ist es für Unternehmensleiter notwendig, eine umfassende Datenstrategie zu haben, die diese Daten nutzen kann, um die KI in ihr Unternehmen zu integrieren. Wenn relevante Daten nicht verfügbar sind, ist es nicht ratsam, in ein KI-Unternehmen zu investieren.

2. Rechenintensiv

Die Rechenkapazität, die zur Ausführung der KI erforderlich ist, kann für kleine Organisationen eine Einstiegsbarriere darstellen. Die KI benötigt erhebliche Rechenleistung, je nach Komplexität der Modelle, was zu hohen Kosten führt. Zum Beispiel soll es etwa 3 Millionen $ pro Monat kosten, um OpenAI ChatGPT auszuführen.

Daher sind spezielle und teure Hardware wie Grafikprozessoren (GPUs) und Tensor-Prozessoren (TPUs) erforderlich, um die KI-Operationen zu optimieren.

Auf der Software-Seite arbeiten Forscher daran, die KI-Modellgröße und den Speicherbedarf zu reduzieren, was die Trainingszeit erheblich verkürzen und letztendlich die Rechenkosten sparen wird.

Die Nutzbarmachung des KI-Preisrückgangs

In den letzten Jahren hat die KI-Domäne in allen Dimensionen, d. h. Software, Hardware, Forschung und Investitionen, enorm an Boden gewonnen. Als Ergebnis haben KI-Unternehmensleiter viele KI-bezogene Herausforderungen überwunden und minimiert.

Beschleunigte Entwicklung von KI-Anwendungen

Heute bieten die meisten KI-Tools kostenlose Varianten an. Ihre bezahlten Abonnementsmodelle sind auch vernünftig. Unternehmen und Einzelpersonen nutzen diese Anwendungen, um die Effizienz zu steigern, die Entscheidungsfindung zu verbessern, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren und die Kundenerfahrung zu verbessern.

Beispielsweise können generative KI-Tools wie Bard, ChatGPT oder GPT-4 Benutzern helfen, neue Ideen zu generieren und verschiedene Arten von Inhalten wie Produkzusammenfassungen, Marketingtexte, Blog-Beiträge usw. zu erstellen. Über 300 Anwendungen sind auf dem GPT-3-API aufgebaut.

Es gibt auch viele Beispiele in anderen Bereichen. Zum Beispiel werden Transfer-Learning-Techniken für die medizinische Bildklassifizierung eingesetzt, um die Anwendungsgenauigkeit zu verbessern. Salesforce Einstein ist ein generatives KI-CRM (Customer-Relationship-Management), das Daten analysieren, Kundenverhalten vorhersagen und personalisierte Erfahrungen liefern kann.

Größere Investitionen in die KI

Der Rückgang der KI-Preise hat zu einer massiven Technologieadoption geführt und die KI zu einer lukrativen Investitionsmöglichkeit gemacht. Zum Beispiel betrug der KI-Markt im Jahr 2022 387,5 Milliarden $. Er wird voraussichtlich bis 2029 auf 1395 Milliarden $ ansteigen und damit ein Wachstum von 20,1% pro Jahr verzeichnen.

KI-Produkte werden eingesetzt, um neue Fortschritte in wichtigen Branchen wie Gesundheitswesen, Bildung, Finanzen usw. zu machen. Alle großen Technologie-Unternehmen und Start-ups investieren stark in die KI-Forschung und -Entwicklung.

Wichtige Überlegungen für Unternehmensleiter vor der Nutzbarmachung des KI-Preisrückgangs

Verstehen der Geschäftsziele und Bewertung, wie die KI passt

Bevor man den KI-Preisrückgang nutzt, ist es wichtig, die Geschäftsstrategie und -ziele zu identifizieren. Unrealistische Erwartungen sind einer der Hauptgründe für das Scheitern von KI-Projekten. Laut einer Studie 87% der KI-Initiativen kommen nicht in die Produktion. Daher ist es wichtig, die Datenstrategie zu bewerten und zu prüfen, wie die KI in das Unternehmen integriert werden kann, um die Gesamteffizienz zu verbessern.

Aufbau eines hochwertigen KI-Teams und Ausstattung mit den richtigen Tools

Bevor man in die KI investiert, ist es wichtig, die erforderlichen Hardware- und Software-Ressourcen für das KI-Team zu identifizieren. Das Team mit den richtigen Datensätzen ausstatten, die es nutzen kann, um bessere Produkte zu entwickeln. Dem Team die notwendige Schulung anbieten, um den Erfolg der KI-Initiativen zu gewährleisten. Laut einer Studie sind Fehlen von KI-Experten im Unternehmen und Nichtverfügbarkeit von hochwertigen Daten Hauptgründe für das Scheitern von KI-Unternehmen.

Schätzung der KI-Kosten und Return on Investment (ROI)

Viele KI-Projekte scheitern, weil sie das versprochene Ergebnis oder die Rendite nicht liefern. Im Jahr 2012 erhielt IBM’s KI-Software Watson for Oncology eine Finanzierung in Höhe von 62 Millionen $. Es wurde entwickelt, um Krebspatienten zu diagnostizieren und Behandlungen basierend auf den persönlichen Daten, der medizinischen Vorgeschichte und der medizinischen Literatur vorzuschlagen.

Dieses Projekt wurde wegen seiner Genauigkeit und Zuverlässigkeit kritisiert. Außerdem war es teuer, diese Software in Krankenhäusern einzurichten. Schließlich gab IBM 2021 den Verkauf von Watson for Oncology auf. Daher ist es wichtig, die Kosten für die Beschaffung oder Entwicklung von KI-Technologien zu bewerten, bevor man in sie investiert.

Bewertung der KI-Regulierungen

Unternehmensleiter müssen sicherstellen, dass ihre KI-Initiativen den relevanten Regulierungen entsprechen. Kürzlich sind KI-Regulierungen zu einem Schwerpunkt globaler Aufsichtsbehörden geworden. Diese KI-Regulierungen zielen darauf ab, Bedenken im Zusammenhang mit KI-Datenverzerrung, Erklärbarkeit, Datenschutz und Sicherheit zu adressieren.

Beispielsweise ist die DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) eine solche EU-Regulierung, die 2018 in Kraft trat. Sie regelt die organisatorischen Richtlinien für die Erfassung, Verarbeitung und Nutzung personenbezogener Daten in KI-Systemen.

Außerdem haben im November 2021 alle 193 Mitgliedstaaten der UNESCO gemeinsame Werte und Grundsätze für die KI-Ethik angenommen, um eine risikofreie KI-Entwicklung zu gewährleisten.

Die richtige Zeit, um in die KI zu investieren, ist JETZT!

Die globalen Technologie-Riesen investieren stark in die KI, was uns zeigt, dass die KI eine strahlende Zukunft hat. Beispielsweise hat Microsoft (MSFT ) 10 Milliarden $ in die KI investiert, während Google (GOOGL ) 400 Millionen $ in ihre KI-Unternehmen zu Beginn des Jahres 2023 investiert hat.

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, ist es wichtig, den sinkenden KI-Preisen Rechnung zu tragen. Gleichzeitig ist es wichtig, die Herausforderungen zu bewältigen, die die KI mit sich bringt, um robuste Systeme zu entwickeln.

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