AI-prijzendaling: hoe te profiteren, uitdagingen en sleuteloverwegingen

AI heeft de aandacht van organisaties over de hele wereld getrokken vanwege zijn vermogen om repetitieve taken te automatiseren en beslissingsvermogen te verbeteren. Vroeger was AI alleen beschikbaar voor grote bedrijven en universiteiten voor het uitvoeren van academisch onderzoek of het bouwen van high-cost propriëtaire tools. Maar in de afgelopen jaren ervaren bedrijven een significante daling van de AI-prijzen.

AI-prijzendaling verwijst naar een verlaging van de kosten van hardware, software en diensten die verband houden met AI. De belangrijkste drijfveer achter deze daling is een dalende kosten van computationele middelen. Bijvoorbeeld, in de jaren 50 was de kosten van computationele kracht $200.000 per maand, wat aanzienlijk is gedaald in de afgelopen jaren door moderne vooruitgang zoals cloud computing.

Dus, kunnen bedrijfsleiders effectief profiteren van de dalende AI-kosten om waardevolle producten te bouwen. Echter, het AI-domein presenteert enkele grote uitdagingen die bedrijfsleiders zorgvuldig moeten overwegen voordat ze in AI investeren. Laten we dit idee in detail onderzoeken.

Grote uitdagingen bij het investeren in AI

Bedrijfsleiders worden voornamelijk geconfronteerd met twee grote uitdagingen bij het uitvoeren van hun AI-initiatieven, namelijk het verkrijgen van relevante datasets en het binnen hun budget houden van de computationele uitgaven van AI. Laten we ze een voor een bekijken.

1. Gegevenskwaliteit

AI heeft hoge kwaliteit gegevens nodig. Veel ervan. Maar het is niet gemakkelijk om waardevolle gegevens te verzamelen, omdat meer dan 80% van de gegevens in ondernemingen ongestructureerd zijn.

De primaire stap in de AI-levenscyclus is om ruwe gegevensbronnen te identificeren en te verzamelen, ze om te zetten in het vereiste hoge kwaliteit formaat, analytics uit te voeren en robuuste modellen te bouwen.

Dus, voor bedrijfsleiders is het noodzakelijk om een uitgebreide gegevensstrategie te hebben die deze gegevens kan benutten om AI in hun bedrijf te integreren. Als relevante gegevens niet beschikbaar zijn, is het niet een goed idee om in een AI-onderneming te investeren.

2. Computationeel duur

De computationele capaciteit die nodig is om AI uit te voeren, kan een toegangsbarrière zijn voor kleine organisaties. AI heeft significante computationele capaciteit nodig, afhankelijk van de complexiteit van de modellen, wat leidt tot hoge kosten. Bijvoorbeeld, het zou $3 miljoen per maand kosten voor OpenAI om ChatGPT te draaien.

Dus, om de computationele behoeften te vervullen, zijn gespecialiseerde en dure hardware zoals Graphics Processing Units (GPUs) en Tensor Processing Units (TPUs) nodig om AI-bewerkingen te optimaliseren.

Aan de softwarekant werken onderzoekers aan het verkleinen van de AI-modelgrootte en het geheugengebruik, wat de trainingsduur aanzienlijk zal verlagen en uiteindelijk computationele kosten zal besparen.

Profiteren van de AI-prijzendaling

In de afgelopen jaren is het AI-domein enorm vooruitgegaan in alle dimensies, namelijk software, hardware, onderzoek en investeringen. Als gevolg hiervan hebben AI-bedrijfsleiders veel AI-gerelateerde uitdagingen overwonnen en geminimaliseerd.

Versnelde ontwikkeling van AI-toepassingen

Vandaag de dag bieden de meeste AI-hulpmiddelen gratis varianten aan. Hun betaalde abonnementsmodellen zijn ook redelijk. Bedrijven en individuen gebruiken deze toepassingen om efficiëntie te verbeteren, beslissingsvermogen te verbeteren, repetitieve taken te automatiseren en de klantbeleving te verbeteren.

Bijvoorbeeld, generatieve AI-hulpmiddelen zoals Bard, ChatGPT of GPT-4 kunnen gebruikers helpen bij het genereren van nieuwe ideeën en het schrijven van verschillende soorten inhoud, zoals productbeschrijvingen, marketingteksten, blogposts, enz. Meer dan 300 toepassingen zijn gebouwd op basis van de GPT-3 API.

Er zijn verschillende voorbeelden in andere domeinen. Bijvoorbeeld, Transfer Learning-technieken worden gebruikt voor medische beeldclassificatie om de toepassingsnauwkeurigheid te verbeteren. Salesforce Einstein is een generatieve AI-CRM (Customer Relationship Management) die gegevens kan analyseren, klantgedrag kan voorspellen en gepersonaliseerde ervaringen kan bieden.

Grotere investering in AI

De daling van de AI-prijzen heeft geleid tot een massale technologieadoptie, waardoor AI een lucratieve investeringsmogelijkheid is geworden. Bijvoorbeeld, in 2022 was de AI-markt gewaardeerd op $387,5 miljard. Het wordt verwacht dat het een verbijsterende $1395 miljard zal bereiken in 2029, met een groeipercentage van 20,1%.

AI-producten worden gebruikt om nieuwe vooruitgang te boeken in grote industrieën, zoals gezondheidszorg, onderwijs, financiën, enz. Alle grote technologiebedrijven en startups investeren zwaar in AI-onderzoek en -ontwikkeling.

Sleuteloverwegingen voor bedrijfsleiders voordat ze profiteren van de AI-prijzendaling

Bedrijfsdoelen begrijpen en beoordelen hoe AI past

Voordat ze profiteren van de AI-prijzendaling, is het identificeren van de bedrijfsstrategie en -doelen essentieel. Onrealistische verwachtingen zijn een van de belangrijkste oorzaken van AI-projectfalen. Een rapport suggereert dat 87% van de AI-initiatieven niet tot productie komen. Dus, het beoordelen van de gegevensstrategie en hoe AI in het bedrijf kan worden geïntegreerd om de algehele efficiëntie te verbeteren, zijn belangrijke aspecten om te overwegen voordat te investeren in AI.

Een hoogwaardig AI-team bouwen en uitrusten met de juiste tools

Voordat ze investeren in AI, is het essentieel om de benodigde hardware- en softwarebronnen voor het AI-team te identificeren. Uitrusten met de juiste datasets die ze kunnen benutten om betere producten te bouwen. Bieden van noodzakelijke training om de succesvolle uitvoering van de AI-initiatieven te garanderen. Onderzoek suggereert dat zowel het gebrek aan AI-expertise bij werknemers als de niet-beschikbaarheid van hoogwaardige gegevens belangrijke redenen zijn voor het falen van AI-ondernemingen.

AI-kosten en rendement op investering (ROI) schatten

Veel AI-projecten falen omdat ze de beloofde resultaten of rendementen niet kunnen leveren. In 2012 ontving IBM’s AI-software Watson for Oncology financiering ter waarde van $62 miljoen. Het was ontworpen om kankerpatiënten te diagnosticeren en behandelingsplannen voor te stellen op basis van de persoonlijke gegevens, medische geschiedenis en medische literatuur van de patiënt.

Dit project werd bekritiseerd vanwege zijn nauwkeurigheid en betrouwbaarheid. Bovendien was het duur om deze software in ziekenhuizen in te stellen. Uiteindelijk verliet IBM in 2021 de verkoop van Watson for Oncology. Dus, het is essentieel om de kosten van het verwerven of bouwen van AI-technologieën te evalueren voordat te investeren.

AI-regelgeving evalueren

Bedrijfsleiders moeten ervoor zorgen dat hun AI-initiatieven in overeenstemming zijn met de relevante regelgeving. Onlangs zijn AI-regelgevingen het onderwerp van wereldwijde toezichthouders geworden. Deze AI-regelgevingen zijn bedoeld om de zorgen met betrekking tot AI-gegevensvoorkeur, verklaring, gegevensbescherming en -beveiliging aan te pakken.

Bijvoorbeeld, GDPR (Algemene Verordening Gegevensbescherming) is een dergelijke EU-regelgeving die in 2018 in werking is getreden. Het regelt de beleidslijnen van organisaties met betrekking tot de verzameling, verwerking en gebruik van persoonlijke gegevens in AI-systemen.

Bovendien hebben alle 193 lidstaten van UNESCO in november 2021 ingestemd met het aannemen van gemeenschappelijke waarden en principes van AI-ethiek om risicovrije AI-ontwikkeling te garanderen.

Het juiste moment om in AI te investeren is NU!

Globale technologiebedrijven investeren zwaar in AI, wat aangeeft dat AI een heldere toekomst heeft. Bijvoorbeeld, Microsoft (MSFT ) heeft $10 miljard geïnvesteerd in AI, terwijl Google (GOOGL ) $400 miljoen heeft geïnvesteerd in hun AI-ondernemingen aan het begin van 2023.

Om concurrerend te blijven, is het essentieel voor bedrijven om te profiteren van de dalende AI-prijzen. Tegelijkertijd is het essentieel voor hen om de uitdagingen die AI presenteert te overwinnen en te bouwen aan robuuste systemen.

Voor meer interessante AI-gerelateerde inhoud, bezoek unite.ai.