AI-prisnedgång: Hur man kan dra nytta av, utmaningar och viktiga överväganden

AI har samlat uppmärksamheten hos organisationer globalt på grund av dess förmåga att automatisera repetitiva uppgifter och förbättra beslutsförmågan. Tidigare var AI endast tillgänglig för stora företag och universitet för att genomföra akademisk forskning eller bygga högkostnadsproprietära verktyg. Men under de senaste åren upplever företag en betydande AI-prisnedgång.

AI-prisnedgång refererar till en minskning av kostnaderna för hårdvara, programvara och tjänster relaterade till AI. Den primära drivkraften bakom denna nedgång är en minskning av kostnaderna för beräkningsresurser. Till exempel var kostnaden för beräkningskraft på 1950-talet 200 000 dollar i månaden, som har minskat betydligt under de senaste åren på grund av moderna framsteg som molnbaserad datoranvändning.

Därför kan affärsledare effektivt dra nytta av den minskande AI-kostnaden för att bygga värdefulla produkter. Men AI-området presenterar några stora utmaningar som affärsledare bör noga överväga innan de investerar i AI. Låt oss utforska denna idé i detalj nedan.

Stora utmaningar som möts medan man investerar i AI

Affärsledare möter främst två stora utmaningar medan de genomför sina AI-initiativ, dvs. att få tag på relevanta datamängder och hålla AI:s beräkningskostnader inom budgeten. Låt oss se på dem en i taget.

1. Datakvalitet

AI behöver högkvalitativ data. Mycket av det. Men det är inte lätt att samla in högvärdesdata eftersom mer än 80% av data i företag är ostrukturerad.

Den primära steget i AI-livet är att identifiera och samla in rådatakällor, omvandla dem till den erforderliga högkvalitativa formatet, utföra analyser och bygga robusta modeller.

Därför är det nödvändigt för affärsledare att ha en omfattande datastrategi som kan utnyttja denna data för att integrera AI i sin verksamhet. Om relevant data inte är tillgängligt är det inte en bra idé att investera i ett AI-äventyr.

2. Beräkningsmässigt dyrt

Den beräkningskapacitet som krävs för att utföra AI kan vara ett inträdesbarriär för små organisationer. AI behöver betydande beräkning beroende på modellens komplexitet, vilket leder till höga kostnader. Till exempel kostar det rapporterat 3 miljoner dollar i månaden för OpenAI att köra ChatGPT.

Därför krävs specialiserad och dyr hårdvara, såsom grafikprocessorenhet (GPUs) och tensorprocessorenhet (TPUs), för att optimera AI-åtgärder.

På programvarusidan arbetar forskare med att minska AI-modellens storlek och minnesavtryck, vilket kommer att minska utbildningstiden och slutligen spara beräkningskostnader.

Kapitalisera på AI-prisnedgång

Under de senaste åren har AI-området utvecklats enormt i alla dimensioner, dvs. programvara, hårdvara, forskning och investering. Som ett resultat har AI-företagsledare övervunnit och minskat många AI-relaterade utmaningar.

Accelererad utveckling av AI-applikationer

Idag erbjuder de flesta AI-verktyg gratisvarianter. Deras betalda prenumerationsmodeller är också rimliga. Företag och individer använder dessa applikationer för att öka effektiviteten, förbättra beslutsfattningen, automatisera repetitiva uppgifter och förbättra kundupplevelsen.

Till exempel kan generativa AI-verktyg som Bard, ChatGPT eller GPT-4 hjälpa användare att generera nya idéer och skriva olika typer av innehåll, såsom produktsammanfattningar, marknads kopior, blogginlägg osv. Över 300 applikationer är byggda på GPT-3 API.

Det finns olika exempel i andra områden också. Till exempel används överföringslärande tekniker för medicinsk bildklassificering för att förbättra applikationsnoggrannheten. Salesforce Einstein är en generativ AI-CRM (kundrelationshantering) som kan analysera data, förutsäga kundbeteende och leverera personliga upplevelser.

Större investering i AI

Den minskande AI-kostnaden har lett till en massiv teknikutveckling, vilket gör AI till en lukrativ investeringsmöjlighet. Till exempel var AI-marknadsstorleken 2022 värd 387,5 miljarder dollar. Den förväntas nå en imponerande 1395 miljarder dollar 2029, med en årlig tillväxttakt på 20,1%.

AI-produkter används för att göra nya framsteg inom stora industrier, som hälsovård, utbildning, finans osv. Alla stora techjättar och startups investerar kraftigt i AI-forskning och utveckling.

Viktiga överväganden för affärsledare innan de kapitaliserar på AI-prisnedgång

Förstå affärsmål och utvärdera hur AI passar in

Innan man kapitaliserar på AI-prisnedgången är det viktigt att identifiera sin affärsstrategi och mål. Orealistiska förväntningar är en av de ledande orsakerna till AI-projektfel. En rapport visar att 87% av AI-initiativen inte når produktionen. Därför är det viktigt att utvärdera sin datastrategi och hur AI kan integreras i verksamheten för att förbättra den övergripande effektiviteten innan man investerar i AI.

Bygg ett högkvalitativt AI-team och utrusta dem med rätt verktyg

Innan man investerar i AI är det viktigt att identifiera de erforderliga hårdvaru- och programvaruresurserna för sitt AI-team. Utrusta dem med rätt datamängder som de kan utnyttja för att bygga bättre produkter. Ge dem nödvändig utbildning för att säkerställa framgången för sina AI-initiativ. Forskning visar att både brist på AI-experter hos anställda och otillgänglighet av högkvalitativ data är stora orsaker till AI-venturs misslyckande.

Uppskatta AI-kostnad och avkastning på investering (ROI)

Många AI-projekt misslyckas eftersom de inte kan leverera det utlovade resultatet eller avkastningen. 2012 fick IBM:s AI-programvara Watson för onkologi finansiering värd 62 miljoner dollar. Det var utformat för att diagnostisera och föreslå behandlingar för cancerpatienter baserat på patientens personliga data, medicinska historia och medicinsk litteratur.

Detta projekt kritiserades för dess noggrannhet och tillförlitlighet. Dessutom var det dyrt att installera denna programvara på sjukhus. Slutligen övergav IBM försäljningen av Watson för onkologi 2021. Därför är det viktigt att utvärdera kostnaden för att förvärva eller bygga AI-teknik innan man investerar i dem.

Utvärdera AI-regler

Affärsledare måste säkerställa att deras AI-initiativ följer relevanta regler. Nyligen har AI-regler blivit fokus för globala tillsynsmyndigheter. Dessa AI-regler syftar till att hantera problemen relaterade till AI-datafördomar, förklarbarhet, dataskydd och säkerhet.

Till exempel är GDPR (allmänna dataskyddsförordningen) en sådan EU-förordning som trädde i kraft 2018. Den reglerar företagspolicyer för insamling av personuppgifter, dess bearbetning och användning i AI-system.

Dessutom enades alla 193 medlemsländer i UNESCO i november 2021 om att anta gemensamma värderingar och principer för AI-etik för att säkerställa riskfri AI-utveckling.

Rätt tid att investera i AI är NU!

Globala techjättar investerar kraftigt i AI, vilket visar att AI har en ljus framtid. Till exempel har Microsoft investerat 10 miljarder dollar i AI, medan Google har investerat 400 miljoner dollar i sina AI-äventyr i början av 2023.

För företag att hålla sig konkurrenskraftiga är det viktigt att kapitalisera på AI:s minskande priser. Samtidigt är det viktigt för dem att hantera och övervinna de utmaningar som AI presenterar för att bygga robusta system.

För mer intressant AI-relaterat innehåll, besök Unite.AI.