Declino del Prezzo dell’Intelligenza Artificiale: Come Capitalizzare, Sfide e Considerazioni Chiave

L’intelligenza artificiale ha attirato l’attenzione delle organizzazioni in tutto il mondo grazie alla sua capacità di automatizzare compiti ripetitivi e migliorare le capacità decisionali. In passato, l’intelligenza artificiale era disponibile solo per grandi aziende e università per condurre ricerche accademiche o costruire strumenti proprietari ad alto costo. Tuttavia, negli ultimi anni, le aziende stanno sperimentando un significativo declino del prezzo dell’intelligenza artificiale.

Il declino del prezzo dell’intelligenza artificiale si riferisce a una riduzione del costo di hardware, software e servizi relativi all’intelligenza artificiale. Il principale motore di questo declino è il calo del costo delle risorse computazionali. Ad esempio, negli anni ’50, il costo della potenza computazionale era di $200.000 al mese, che è sceso notevolmente negli ultimi anni grazie a progressi come il cloud computing.

Pertanto, i leader aziendali possono capitalizzare efficacemente il declino del prezzo dell’intelligenza artificiale per costruire prodotti preziosi. Tuttavia, il dominio dell’intelligenza artificiale presenta alcune sfide importanti che i leader aziendali dovrebbero considerare attentamente prima di investire nell’intelligenza artificiale. Esaminiamo questo concetto in dettaglio di seguito.

Sfide Principali Affrontate Durante l’Investimento in Intelligenza Artificiale

I leader aziendali affrontano principalmente due sfide importanti durante l’esecuzione delle loro iniziative di intelligenza artificiale, ovvero ottenere dati rilevanti e mantenere le spese computazionali dell’intelligenza artificiale entro il loro budget. Esaminiamole una per una.

1. Qualità dei Dati

L’intelligenza artificiale richiede dati di alta qualità. Molti. Ma non è facile raccogliere dati di alto valore poiché più dell’80% dei dati nelle aziende è non strutturato.

Il passo principale nel ciclo di vita dell’intelligenza artificiale è identificare e raccogliere fonti di dati grezze, trasformarle nel formato di alta qualità richiesto, eseguire analisi e costruire modelli robusti.

Pertanto, per i leader aziendali, è necessario avere una strategia dati completa che possa sfruttare questi dati per integrare l’intelligenza artificiale nel loro business. Se i dati rilevanti non sono disponibili, allora investire in un’impresa di intelligenza artificiale non è una buona idea.

2. Costoso dal Punto di Vista Computazionale

La capacità computazionale richiesta per eseguire l’intelligenza artificiale può essere una barriera all’ingresso per le piccole organizzazioni. L’intelligenza artificiale richiede una quantità significativa di calcoli a seconda della complessità dei modelli, il che porta a costi elevati. Ad esempio, si ritiene che costi circa 3 milioni di dollari al mese per OpenAI per eseguire ChatGPT.

Pertanto, per soddisfare le esigenze computazionali, sono necessari hardware specializzati e costosi come le unità di elaborazione grafica (GPU) e le unità di elaborazione tensoriale (TPU) per ottimizzare le operazioni di intelligenza artificiale.

Sul fronte software, i ricercatori stanno lavorando per ridurre le dimensioni dei modelli di intelligenza artificiale e l’impronta di memoria, il che ridurrà notevolmente il tempo di formazione e alla fine risparmierà costi computazionali.

Capitalizzare sul Declino del Prezzo dell’Intelligenza Artificiale

Negli ultimi anni, il dominio dell’intelligenza artificiale ha fatto enormi progressi in tutte le dimensioni, ovvero software, hardware, ricerca e investimenti. Di conseguenza, i leader aziendali dell’intelligenza artificiale hanno superato e ridotto molte sfide legate all’intelligenza artificiale.

Sviluppo Accelerato di Applicazioni di Intelligenza Artificiale

Oggi, la maggior parte degli strumenti di intelligenza artificiale offre varianti gratuite. I loro modelli di abbonamento a pagamento sono anche ragionevoli. Le aziende e gli individui utilizzano queste applicazioni per aumentare l’efficienza, migliorare la capacità di decisione, automatizzare compiti ripetitivi e migliorare l’esperienza del cliente.

Ad esempio, gli strumenti di intelligenza artificiale generativa come Bard, ChatGPT o GPT-4 possono aiutare gli utenti a generare nuove idee e scrivere vari tipi di contenuti, come riassunti di prodotti, copie di marketing, post di blog, ecc. Oltre 300 applicazioni sono state costruite sulla base dell’API GPT-3.

Ci sono vari esempi in altri domini. Ad esempio, le tecniche di apprendimento trasferito vengono utilizzate per la classificazione di immagini mediche per migliorare l’accuratezza dell’applicazione. Salesforce Einstein è un’intelligenza artificiale generativa CRM (Customer Relationship Management) che può analizzare i dati, prevedere il comportamento del cliente e offrire esperienze personalizzate.

Maggiori Investimenti in Intelligenza Artificiale

Il declino del prezzo dell’intelligenza artificiale ha portato a un’adozione tecnologica di massa, rendendo l’intelligenza artificiale un’opportunità di investimento lucrativa. Ad esempio, nel 2022, le dimensioni del mercato dell’intelligenza artificiale sono state valutate a 387,5 miliardi di dollari. Si prevede che raggiungerà un valore di 1395 miliardi di dollari nel 2029, con una crescita del 20,1%.

I prodotti di intelligenza artificiale vengono utilizzati per realizzare nuove conquiste in settori importanti come sanità, istruzione, finanza, ecc. Tutte le grandi aziende tecnologiche e le startup stanno investendo molto nella ricerca e sviluppo dell’intelligenza artificiale.

Considerazioni Chiave per i Leader Aziendali Prima di Capitalizzare sul Declino del Prezzo dell’Intelligenza Artificiale

Comprendere gli Obiettivi Aziendali e Valutare Come l’Intelligenza Artificiale Si Inserisce

Prima di capitalizzare sul declino del prezzo dell’intelligenza artificiale, è essenziale identificare la strategia aziendale e gli obiettivi. Le aspettative irrealistiche sono una delle principali cause del fallimento dei progetti di intelligenza artificiale. Si stima che l’87% delle iniziative di intelligenza artificiale non raggiunge la produzione. Pertanto, valutare la strategia dati e come l’intelligenza artificiale possa essere integrata nel business per migliorare l’efficienza complessiva sono aspetti importanti da considerare prima di investire nell’intelligenza artificiale.

Costruire un Team di Intelligenza Artificiale di Alta Qualità e Dotarlo degli Strumenti Giusti

Prima di investire nell’intelligenza artificiale, è vitale identificare le risorse hardware e software necessarie per il team di intelligenza artificiale. Dotarli dei set di dati necessari che possono sfruttare per costruire prodotti migliori. Fornire loro la formazione necessaria per garantire il successo delle iniziative di intelligenza artificiale. La ricerca suggerisce che sia la mancanza di competenze in intelligenza artificiale nei dipendenti che la non disponibilità di dati di alta qualità sono motivi importanti per il fallimento delle imprese di intelligenza artificiale.

Stimare il Costo dell’Intelligenza Artificiale e il Ritorno sull’Investimento (ROI)

Molti progetti di intelligenza artificiale falliscono perché non riescono a consegnare il risultato promesso o i ritorni. Nel 2012, il software di intelligenza artificiale di IBM Watson per l’oncologia ha ricevuto un finanziamento di $62 milioni. Era progettato per diagnosticare e suggerire trattamenti per i pazienti con cancro in base ai dati personali, alla storia medica e alla letteratura medica.

Questo progetto è stato criticato per la sua accuratezza e affidabilità. Inoltre, era costoso installare questo software negli ospedali. Alla fine, nel 2021 IBM abbandonò le sue vendite per Watson per l’oncologia. Pertanto, è essenziale valutare il costo di acquisizione o costruzione di tecnologie di intelligenza artificiale prima di investire.

Valutare le Regolamentazioni sull’Intelligenza Artificiale

I leader aziendali devono assicurarsi che le loro iniziative di intelligenza artificiale siano conformi alle norme pertinenti. Di recente, le regolamentazioni sull’intelligenza artificiale sono diventate l’obiettivo dei guardiani globali. Queste regolamentazioni sull’intelligenza artificiale mirano a rispondere alle preoccupazioni relative alla parzialità dei dati di intelligenza artificiale, alla spiegabilità, alla protezione dei dati e alla sicurezza.

Ad esempio, il GDPR (Regolamento generale sulla protezione dei dati) è una regolamentazione dell’UE che è entrata in vigore nel 2018. Regola le politiche aziendali sulla raccolta dei dati personali, l’elaborazione e l’utilizzo nei sistemi di intelligenza artificiale.

Inoltre, nel novembre 2021, tutti i 193 paesi membri dell’UNESCO hanno concordato sull’adozione di valori e principi comuni di etica dell’intelligenza artificiale per garantire lo sviluppo dell’intelligenza artificiale senza rischi.

Il Momento Giusto per Investire nell’Intelligenza Artificiale È ORA!

I giganti della tecnologia globale stanno investendo molto nell’intelligenza artificiale, il che ci dice che l’intelligenza artificiale ha un futuro luminoso. Ad esempio, Microsoft (MSFT ) ha investito $10 miliardi nell’intelligenza artificiale, mentre Google (GOOGL ) ha investito $400 milioni nelle sue iniziative di intelligenza artificiale all’inizio del 2023.

Per le aziende rimanere competitive, è importante capitalizzare sul declino del prezzo dell’intelligenza artificiale. Allo stesso tempo, è importante per loro affrontare e superare le sfide che l’intelligenza artificiale presenta per costruire sistemi robusti.

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