AI-prisnedgang: Hvordan man kan utnytte det, utfordringer og nøkkeloverveielser

AI har samlet oppmerksomheten til organisasjoner globalt på grunn av sin evne til å automatisere repetitive oppgaver og forbedre beslutningsevnen. Tidligere var AI bare tilgjengelig for store korporasjoner og universiteter for å utføre akademisk forskning eller bygge høykostede proprietære verktøy. Men i de senere år har selskaper opplevd en betydelig AI-prisnedgang.

AI-prisnedgang refererer til en reduksjon i kostnadene for hårdware, programvare og tjenester relatert til AI. Den primære driveren for denne nedgangen er en nedgang i kostnadene for beregningsressurser. For eksempel, på 1950-tallet var kostnaden for beregningskraft $200 000 per måned, som har sunket betydelig i de senere år på grunn av moderne fremgang som skytberegning.

Derfor kan næringsledere effektivt utnytte den synkende AI-kostnaden for å bygge verdifulle produkter. Men AI-domænet presenterer noen store utfordringer som næringslederne bør nøye vurdere før de investerer i AI. La oss utforske denne ideen i detalj nedenfor.

De viktigste utfordringene ved å investere i AI

Næringsledere møter hovedsakelig to store utfordringer mens de iverksetter sine AI-initiativer, nemlig å få tak i relevante datasamlinger og holde AI-kostnadene innenfor budsjettet. La oss se på dem en etter en.

1. Datakvalitet

AI trenger høykvalitetsdata. Mye av det. Men det er ikke lett å samle inn verdifull data, siden over 80% av dataene i bedriftene er ustukt.

Den primære steget i AI-livssyklusen er å identifisere og samle inn rå datakilder, omgjøre dem til den nødvendige høykvalitetsformatet, utføre analyser og bygge robuste modeller.

Derfor er det nødvendig for næringsledere å ha en omfattende datastrategi som kan utnytte denne dataen til å integrere AI i deres forretning. Hvis relevant data ikke er tilgjengelig, er det ikke en god idé å investere i et AI-prosjekt.

2. Beregningskostnader

Den beregningskapasiteten som kreves for å iverksette AI kan være en inngangsbarriere for små organisasjoner. AI krever betydelig beregning avhengig av kompleksiteten i modellene, noe som fører til høye kostnader. For eksempel, ifølge rapporter, koster det om lag 3 millioner dollar per måned for OpenAI å kjøre ChatGPT.

Derfor er det nødvendig å tilfredsstille de beregningsmessige behovene med spesialisert og dyrt hårdware som grafikkprosessorer (GPUs) og tensorprosessorer (TPUs) for å optimalisere AI-operasjoner.

På programvarefronten arbeider forskerne med å redusere AI-modellstørrelsen og minnehåndavtrykket, noe som vil betydelig redusere treningsiden og til slutt spare beregningskostnader.

Å utnytte AI-prisnedgangen

I de senere år har AI-domænet fremmet enormt i alle dimensjoner, nemlig programvare, hårdware, forskning og investering. Som et resultat har AI-næringsledere overvunnet og minimert mange AI-relaterte utfordringer.

Accelerert utvikling av AI-applikasjoner

I dag tilbyr de fleste AI-verktøy gratisvarianter. Deres betalte abonnementsmodeller er også rimelige. Bedrifter og enkeltpersoner bruker disse applikasjonene til å øke effektiviteten, forbedre beslutningsevnen, automatisere repetitive oppgaver og forbedre kundeopplevelsen.

For eksempel, kan generative AI-verktøy som Bard, ChatGPT eller GPT-4 hjelpe brukerne med å generere nye ideer og skrive forskjellige typer innhold, som produktsammendrag, markedsføringskopier, blogginnlegg osv. Over 300 applikasjoner er bygget på toppen av GPT-3-API-et.

Det finnes flere eksempler i andre domener også. For eksempel, brukes overføringslæringsteknikker for medisinsk bildeklassifisering for å forbedre applikasjonsnøyaktigheten. Salesforce Einstein er en generativ AI-CRM (kundebehandlingssystem) som kan analysere data, forutsi kundeatferd og levere personlige opplevelser.

Større investering i AI

AI-prisnedgangen har ført til en massiv teknologisk tilpasning, noe som gjør AI til en lukrativ investeringsmulighet. For eksempel, i 2022, var AI-markedets størrelse verdsatt til 387,5 milliarder dollar. Det forventes å nå en imponerende 1395 milliarder dollar i 2029, med en årlig vekstrate på 20,1%.

AI-produkter brukes til å gjøre nye fremgang i store industrier, som helse, utdanning, finans osv. Alle store teknologiselskaper og startup-selskaper investerer tungt i AI-forskning og utvikling.

Nøkkeloverveielser for næringsledere før de utnytter AI-prisnedgangen

Forstå bedriftsmål og vurdere hvordan AI passer inn

Før man utnytter AI-prisnedgangen, er det essensielt å identifisere bedriftens strategi og mål. Urealistiske forventninger er en av de ledende årsakene til AI-prosjektfeil. Ifølge rapporten, 87% av AI-initiativene kommer ikke til produksjon. Derfor er det viktig å vurdere datastrategien og hvordan AI kan integreres i bedriften for å forbedre den totale effektiviteten før man investerer i AI.

Bygge et høykvalitets AI-team og utstyre dem med riktige verktøy

Før man investerer i AI, er det viktig å identifisere de nødvendige hårdware- og programvareressursene for AI-teamet. Utstyre dem med de riktige datasamlingene som de kan utnytte for å bygge bedre produkter. Gi dem den nødvendige treningen for å sikre suksessen til AI-initiativene. Ifølge rapporten, er både mangel på AI-ekspertise hos ansatte og ikke-tilgjengelighet av høykvalitetsdata store årsaker til feil i AI-prosjekter.

Estimere AI-kostnad og avkastning på investering (ROI)

Mange AI-prosjekter feiler fordi de ikke kan levere det lovede resultatet eller avkastningen. I 2012 mottok IBM sin AI-programvare Watson for Oncology finansiering verdt 62 millioner dollar. Det var designet for å diagnostisere og foreslå behandlinger for kreftpasienter basert på pasientens personlige data, medisinsk historie og medisinsk litteratur.

Dette prosjektet ble kritisert for sin nøyaktighet og pålitelighet. Dessuten var det dyrt å sette opp denne programvaren på sykehus. Til slutt i 2021 abandonerte IBM salget av Watson for Oncology. Derfor er det essensielt å vurdere kostnaden ved å anskaffe eller bygge AI-teknologier før man investerer i dem.

Vurdere AI-reguleringer

Næringsledere må sikre at deres AI-initiativer overholder relevante reguleringer. Nylig har AI-reguleringer blitt fokusert av globale tilsynsmyndigheter. Disse AI-reguleringene har til hensikt å håndtere bekymringene relatert til AI-dataforvrengning, forklarbarhet, datapersonvern og sikkerhet.

For eksempel, er GDPR (General Data Protection Regulation) en slik EU-regulering som trådte i kraft i 2018. Den regulerer organisatoriske politikker for personlige datainnsamling, behandling og bruk i AI-systemer.

I tillegg enighet alle 193 medlemsland i UNESCO om å adoptere felles verdier og prinsipper for AI-etikk for å sikre risikofri AI-utvikling.

Rett tid å investere i AI er NÅ!

Globale teknologiselskaper investerer tungt i AI, noe som viser at AI har en lys fremtid. For eksempel, har Microsoft (MSFT ) investert 10 milliarder dollar i AI, mens Google (GOOGL ) har investert 400 millioner dollar i sine AI-prosjekter i begynnelsen av 2023.

For bedrifter å forbli konkurransedyktige, er det viktig å utnytte AI-prisnedgangen. Samtidig er det viktig for dem å håndtere og overvinne utfordringene som AI presenterer for å bygge robuste systemer.

For mer interessant AI-relatert innhold, besøk unite.ai.