AI の価格下落: 活用方法、課題、重要な考慮事項

AI は、反復的なタスクを自動化し、 意思決定能力を強化する。 以前は、AI は学術研究を実施したり、高コストの独自ツールを構築したりする目的で大企業や大学のみが利用できました。 しかし近年、企業はAIの価格の大幅な下落を経験している。

AIの価格下落とは、AIに関連するハードウェア、ソフトウェア、サービスのコストの低下を指します。 この減少の主な要因は、 コストの削減 計算リソースの。 たとえば、1950 年代の計算能力のコストは $ 200,000 /月、クラウドコンピューティングなどの現代の進歩により、近年大幅に減少しました。

したがって、ビジネス リーダーは、AI コストの低下を効果的に活用して、価値のある製品を構築できます。 ただし、AI ドメインには、ビジネス リーダーが AI に投資する前に慎重に検討する必要があるいくつかの大きな課題があります。 以下でこのアイデアを詳しく見てみましょう。

AI への投資中に直面する大きな課題

ビジネス リーダーは、AI への取り組みを実行する際に、主に XNUMX つの大きな課題に直面しています。それは、関連するデータセットを入手することと、AI の計算コストを予算内に抑えることです。 一つずつ見ていきましょう。

1.データ品質

AIには高品質のデータが必要です。 たくさんあります。 しかし、価値の高いデータを収集するのは簡単ではありません。 視聴者の３８%が 企業内のデータは構造化されていません。

AI ライフサイクルの主なステップは、生のデータ ソースを特定して収集し、必要な高品質の形式に変換し、分析を実行して、堅牢なモデルを構築することです。

したがって、ビジネス リーダーにとっては、このデータを活用して AI をビジネスに統合できる包括的なデータ戦略が必要です。 関連するデータが入手できない場合、AI ベンチャーに投資するのは得策ではありません。

2. 計算コストが高い

AI の実行に必要な計算能力は、小規模な組織にとっては参入障壁となる可能性があります。 AI はモデルの複雑さに応じて大量の計算を必要とするため、コストが高くなります。 たとえば、報道によると、費用は約 3万ドル/月 OpenAI が ChatGPT を実行できるようにします。

したがって、計算上のニーズを満たすために、グラフィック処理ユニット (GPU) およびテンソル処理ユニット (TPU) AI の運用を最適化するには必要です。

ソフトウェアの面では、研究者は AI モデルのサイズとメモリ使用量の削減に取り組んでいます。 トレーニング時間を減らす そして最終的には計算コストを節約します。

AIの価格下落を利用する

近年、AI領域はソフトウェア、ハードウェア、研究、投資などあらゆる面で大きく進歩しています。 その結果、AI ビジネスのリーダーは、AI 関連の多くの課題を克服し、最小限に抑えてきました。

AIアプリケーション開発の加速

現在、ほとんどの AI ツールは無料のバリアントを提供しています。 有料サブスクリプションモデルもリーズナブルです。 企業や個人は、効率の向上、意思決定の改善、反復的なタスクの自動化、顧客エクスペリエンスの向上のためにこれらのアプリケーションを使用しています。

たとえば、次のような生成 AI ツール Bard、ChatGPT、または GPT-4 ユーザーが新しいアイデアを生み出したり、製品の概要、マーケティングコピー、ブログ投稿などのさまざまな種類のコンテンツを作成したりするのを支援できます。 300アプリケーション GPT-3 API 上に構築されています。

他の分野でもさまざまな例があります。 例えば、 転移学習手法 アプリケーションの精度を向上させるために医療画像分類に使用されています。 Salesforceのアインシュタイン は、データを分析し、顧客の行動を予測し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供できる生成型 AI CRM (顧客関係管理) です。

AIへの投資の拡大

AI の価格下落によりテクノロジーの大量導入が進み、AI は有利な投資機会となっています。 たとえば、2022 年には、 AI市場規模 価値は387.5億ドルでした。 1395 年には 2029% の CAGR で成長し、その規模は 20.1 億ドルに達すると予想されています。

AI 製品は、ヘルスケア、教育、金融などの主要産業で新たな進歩をもたらすために使用されています。大手テクノロジー企業や新興企業はすべて、AI の研究開発に多額の投資を行っています。

AI の価格下落を利用する前にビジネス リーダーが考慮すべき重要な事項

ビジネス目標を理解し、AI がどのように適合するかを評価する

AI の価格下落を利用する前に、ビジネス戦略と目標を特定することが重要です。 非現実的な期待は、次のような原因の主な原因の XNUMX つです。 AIプロジェクトの失敗。 報告書によると、 視聴者の３８%が の AI イニシアチブが本番環境に導入されません。 したがって、データ戦略を評価し、AI をビジネスに統合して全体の効率を高める方法を評価することは、AI に投資する前に考慮すべき重要な側面となります。

高品質の AI チームを構築し、適切なツールを装備する

AI に投資する前に、AI チームに必要なハードウェアとソフトウェアのリソースを特定することが重要です。 より良い製品を構築するために活用できる適切なデータセットを提供します。 AI への取り組みを確実に成功させるために、必要なトレーニングを彼らに提供します。 研究によると、両方とも 従業員に AI の専門知識が不足しており、高品質のデータが入手できない AI ベンチャーの失敗の主な理由です。

AI のコストと投資収益率 (ROI) を見積もる

多くの AI プロジェクトは、約束された成果や利益​​を提供できないために失敗します。 2012 年、IBM の AI ソフトウェア Watson for Oncology は相当の資金を受け取りました 62万ドル。 これは、患者の個人データ、病歴、医学文献に基づいてがん患者を診断し、治療法を提案するように設計されています。

このプロジェクトは、その正確さと信頼性が批判されました。 さらに、このソフトウェアを病院に設置するには費用がかかりました。 最終的には、2021 年に IBM 放棄された Watson for Oncology の売上高。 したがって、AI テクノロジーに投資する前に、AI テクノロジーの取得または構築にかかるコストを評価することが不可欠です。

AI規制の評価

ビジネス リーダーは、AI への取り組みが関連規制に準拠していることを確認する必要があります。 最近、AI 規制が世界的な監視機関の焦点となっています。 これらは AI規制 AI データのバイアスや説明可能性に関連する懸念に対処することを目的としています。 データのプライバシーとセキュリティ。

例えば、 GDPR (一般データ保護規則) は、2018 年に発効した EU 規制の XNUMX つです。個人データの収集、その処理、AI システムでの使用に関する組織のポリシーを規制します。

さらに、2021 年 193 月には、加盟 XNUMX か国すべてが ユネスコ リスクのない AI 開発を確保するために、共通の価値観と AI 倫理原則を採用することに合意しました。

AI に投資するのは今です!

世界的なテクノロジー大手は AI に多額の投資を行っており、AI には明るい未来があることがわかります。 たとえば、マイクロソフトは次のように投資しています。 ２０２２年の１７４億４０００万ドル Google が投資している間に AI に 400万ドル 2023 年の初めに AI ベンチャーに参入します。

企業が競争力を維持するには、AI の価格低下を活用することが重要です。 同時に、堅牢なシステムを構築するために AI がもたらす課題に対処し、克服することが重要です。

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