Spadek cen AI: jak skorzystać, wyzwania i kluczowe rozważania

AI przyciąga uwagę organizacji na całym świecie dzięki swojej zdolności do automatyzacji powtarzalnych zadań i poprawy możliwości decyzyjnych. Wcześniej AI był dostępny tylko dla dużych korporacji i uczelni do prowadzenia badań naukowych lub tworzenia wysokokosztowych narzędzi własnych. Jednak w ostatnich latach firmy doświadczają znacznego spadku cen AI.

Spadek cen AI odnosi się do zmniejszenia kosztów sprzętu, oprogramowania i usług związanych z AI. Głównym powodem tego spadku jest malejący koszt zasobów obliczeniowych. Na przykład w latach 50. koszt mocy obliczeniowej wynosił $200,000/miesiąc, który znacznie spadł w ostatnich latach dzięki nowoczesnym postępom, takim jak chmura obliczeniowa.

Stąd, liderzy biznesu mogą skutecznie wykorzystać malejące ceny AI, aby tworzyć wartościowe produkty. Jednak dziedzina AI przedstawia kilka dużych wyzwań, które liderzy biznesu powinni starannie rozważyć przed inwestowaniem w AI. Zobaczmy to szczegółowo poniżej.

Główne wyzwania związane z inwestowaniem w AI

Liderzy biznesu głównie spotykają dwa duże wyzwania podczas realizacji swoich inicjatyw AI, czyli zdobycie odpowiednich zbiorów danych i utrzymanie kosztów obliczeniowych AI w ramach budżetu. Zobaczmy je po kolei.

1. Jakość danych

AI potrzebuje wysokiej jakości danych. Dużo ich. Ale nie jest łatwo zbierać dane o wysokiej wartości, ponieważ ponad 80% danych w przedsiębiorstwach jest nieustrukturyzowana.

Głównym krokiem w cyklu życia AI jest identyfikacja i zebranie surowych źródeł danych, przekształcenie ich w wymagany format o wysokiej jakości, wykonanie analiz i zbudowanie solidnych modeli.

Stąd, dla liderów biznesu jest niezbędne posiadanie kompleksowej strategii danych, która może wykorzystać te dane do integracji AI z ich biznesem. Jeśli odpowiednie dane nie są dostępne, to inwestowanie w przedsięwzięcie AI nie jest dobrym pomysłem.

2. Wysokie koszty obliczeniowe

Pojemność obliczeniowa wymagana do realizacji AI może być barierą wejścia dla małych organizacji. AI wymaga znacznych obliczeń w zależności od złożoności modeli, co prowadzi do wysokich kosztów. Na przykład, jak podaje się, kosztuje to $3 milionów/miesiąc dla OpenAI, aby uruchomić ChatGPT.

Stąd, aby spełnić wymagania obliczeniowe, wymagane są specjalistyczne i drogie urządzenia, takie jak jednostki przetwarzania graficznego (GPU) i jednostki przetwarzania tensorowego (TPU), aby zoptymalizować operacje AI.

Na froncie oprogramowania, badacze pracują nad zmniejszeniem rozmiaru modelu AI i śladu pamięci, co znacznie zmniejszy czas szkolenia i ostatecznie zaoszczędzi koszty obliczeniowe.

Wykorzystanie spadku cen AI

W ostatnich latach, dziedzina AI znacznie posunęła się do przodu we wszystkich wymiarach, czyli oprogramowaniu, sprzęcie, badaniach i inwestycjach. W wyniku tego, liderzy biznesu AI pokonali i zminimalizowali wiele wyzwań związanych z AI.

Przyspieszony rozwój aplikacji AI

Dziś, większość narzędzi AI oferuje wersje bezpłatne. Ich płatne modele subskrypcyjne są również rozsądne. Firmy i osoby prywatne używają tych aplikacji, aby zwiększyć wydajność, poprawić podejmowanie decyzji, zautomatyzować powtarzalne zadania i poprawić doświadczenie klienta.

Na przykład, narzędzia AI generatywne, takie jak Bard, ChatGPT lub GPT-4, mogą pomóc użytkownikom w generowaniu nowych pomysłów i tworzeniu różnych rodzajów treści, takich jak podsumowania produktów, kopie marketingowe, posty na blogu itp. Ponad 300 aplikacji zostało zbudowanych na podstawie interfejsu API GPT-3.

Istnieją różne przykłady w innych dziedzinach. Na przykład, techniki przenoszenia wiedzy są używane do klasyfikacji obrazów medycznych w celu poprawy dokładności aplikacji. Salesforce Einstein to generatywny AI CRM (Customer Relationship Management), który może analizować dane, przewidywać zachowania klienta i dostarczać spersonalizowane doświadczenia.

Większe inwestycje w AI

Spadek cen AI doprowadził do powszechnego przyjęcia technologii, czyniąc AI lukratywną okazją inwestycyjną. Na przykład, w 2022 roku, rozmiar rynku AI wynosił 387,5 miliarda dolarów. Oczekuje się, że osiągnie 1395 miliardów dolarów w 2029 roku, rosnąc w tempie 20,1% rocznie.

Produkty AI są używane do robienia nowych postępów w głównych gałęziach przemysłu, takich jak opieka zdrowotna, edukacja, finanse itp. Wszystkie duże firmy technologiczne i startupy inwestują dużo w badania i rozwój AI.

Kluczowe rozważania dla liderów biznesu przed wykorzystaniem spadku cen AI

Zrozumienie celów biznesowych i ocena, jak AI się w nie wpisuje

Przed wykorzystaniem spadku cen AI, identyfikacja strategii biznesowej i celów jest niezbędna. Nierzeczywiste oczekiwania są jednym z głównych powodów porażki projektów AI. Raport sugeruje, że 87% inicjatyw AI nie dociera do produkcji. Stąd, ocena strategii danych i tego, jak AI może być zintegrowane z biznesem w celu poprawy ogólnej wydajności, są ważnymi aspektami do rozważenia przed inwestowaniem w AI.

Zbudowanie wysokiej jakości zespołu AI i wyposażenie go w odpowiednie narzędzia

Przed inwestowaniem w AI, jest niezbędne zidentyfikowanie wymaganych zasobów sprzętowych i oprogramowania dla zespołu AI. Wyposażenie ich w odpowiednie zbiory danych, które mogą wykorzystać do budowy lepszych produktów. Zapewnienie im niezbędnych szkoleń, aby zapewnić powodzenie inicjatyw AI. Badania sugerują, że zarówno brak ekspertyzy AI wśród pracowników, jak i brak dostępu do wysokiej jakości danych są głównymi powodami porażki inicjatyw AI.

Oszacowanie kosztów AI i zwrotu z inwestycji (ROI)

Wiele projektów AI kończy się niepowodzeniem, ponieważ nie są w stanie dostarczyć obiecanego efektu lub zwrotu. W 2012 roku, oprogramowanie AI IBM Watson for Oncology otrzymało dofinansowanie w wysokości $62 milionów. Zostało ono zaprojektowane do diagnozowania i sugerowania leczenia choroby nowotworowej na podstawie danych pacjenta, historii medycznej i literatury medycznej.

Ten projekt został skrytykowany za swoją dokładność i niezawodność. Ponadto, było kosztowne, aby ustawić to oprogramowanie w szpitalach. Ostatecznie, w 2021 roku IBM porzuciło swoje sprzedaże Watson for Oncology. Stąd, jest niezbędne, aby ocenić koszt pozyskania lub zbudowania technologii AI przed inwestowaniem w nie.

Ocena regulacji AI

Liderzy biznesu muszą zapewnić, że ich inicjatywy AI są zgodne z odpowiednimi regulacjami. Ostatnio, regulacje AI stały się celem globalnych organów nadzorujących. Te regulacje AI mają na celu rozwiązanie problemów związanych z AI, takich jak uprzedzenia w danych, wyjaśnialność, prywatność danych i bezpieczeństwo.

Na przykład, GDPR (Ogólne Rozporządzenie o Ochronie Danych) to jedno z takich rozporządzeń Unii Europejskiej, które weszło w życie w 2018 roku. Reguluje ono polityki organizacyjne dotyczące zbierania danych osobowych, ich przetwarzania i wykorzystania w systemach AI.

Ponadto, w listopadzie 2021 roku, wszystkie 193 państwa członkowskie w UNESCO zgodziły się na przyjęcie wspólnych wartości i zasad etyki AI, aby zapewnić bezpieczny rozwój AI.

Najlepszy czas, aby zainwestować w AI to TERAZ!

Globalne giganty technologiczne inwestują dużo w AI, co świadczy o tym, że AI ma jasną przyszłość. Na przykład, Microsoft (MSFT ) zainwestował $10 miliardów w AI, podczas gdy Google (GOOGL ) zainwestował 400 milionów dolarów w swoje przedsięwzięcia AI na początku 2023 roku.

Dla firm, aby pozostać konkurencyjnymi, jest niezbędne, aby wykorzystać malejące ceny AI. Jednocześnie, jest niezbędne, aby rozwiązać i pokonać wyzwania, które AI przedstawia, aby zbudować solidne systemy.

Dla bardziej interesującej treści związanej z AI, odwiedź unite.ai.