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

AI har fått uppmärksamhet från organisationer över hela världen på grund av dess förmåga att automatisera repetitiva uppgifter och förbättra beslutsfattandet. Tidigare var AI endast tillgängligt för stora företag och universitet för att genomföra akademisk forskning eller bygga dyra proprietära verktyg. Men under de senaste åren har företagen upplevt en betydande minskning av AI-priser.

AI-prisnedgång avser 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 per månad, vilket har minskat betydligt under de senaste åren tack vare moderna framsteg som molnbaserad datoranvändning.

Därför kan affärsledare effektivt dra nytta av minskande AI-kostnader för att bygga värdefulla produkter. Men AI-området presenterar några stora utmaningar som affärsledarna bör noga överväga innan de investerar i AI. Låt oss undersöka denna idé närmare.

Stora utmaningar som möts medan man investerar i AI

Affärsledare möter främst två stora utmaningar när de genomför sina AI-initiativ, dvs. att få tillgång till relevanta datamängder och hålla AI:s beräkningskostnader inom budgeten. Låt oss undersöka dem en efter en.

1. Datakvalitet

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

Det 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 för affärsledare nödvändigt 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 kräver betydande beräkning beroende på modellens komplexitet, vilket leder till höga kostnader. Till exempel ska det enligt uppgift kosta 3 miljoner dollar per månad för OpenAI att köra ChatGPT.

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

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

Tillvarata AI-prisnedgången

Under de senaste åren har AI-området utvecklats avsevärt i alla dimensioner, dvs. programvara, hårdvara, forskning och investeringar. 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 beslutsfattandet, 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, marknadskopior, blogginlägg osv. Över 300 applikationer är byggda ovanpå GPT-3 API.

Det finns många exempel inom andra områden också. Till exempel används överföringsinlärningstekniker 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

AI-prisnedgången har lett till en massiv teknikutveckling, vilket gör AI till en lukrativ investeringsmöjlighet. Till exempel var AI-marknadens storlek 387,5 miljarder dollar 2022. 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 branscher, som hälsovård, utbildning, finans osv. Alla stora teknikjättar och startups investerar kraftigt i AI-forskning och utveckling.

Viktiga överväganden för företagsledare innan de tillvaratar AI-prisnedgången

Förstå affärsmål och utvärdera hur AI passar in

Innan man tillvaratar AI-prisnedgången är det viktigt att identifiera sin affärsstrategi och mål. Orealistiska förväntningar är en av de ledande orsakerna till AI-projektfel. Enligt rapporten 87% av AI-initiativen når inte produktion. 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 nödvändiga hårdvaru- och programvaruresurserna för sitt AI-team. Utrusta dem med rätt datamängder som de kan utnyttja för att bygga bättre produkter. Ge dem den nödvändiga utbildningen för att säkerställa framgången för sina AI-initiativ. Forskning visar att både brist på AI-expertis hos anställda och otillgänglighet av högkvalitativa data är stora orsaker till att AI-äventyren misslyckas.

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 for Oncology finansiering på 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. Till slut övergav IBM försäljningen av Watson for Oncology 2021. Därför är det viktigt att utvärdera kostnaden för att förvärva eller bygga AI-teknologier innan man investerar i dem.

Utvärdera AI-regler

Företagsledare 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 organisatoriska policys för insamling av personuppgifter, 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 teknikjättar investerar kraftigt i AI, vilket visar att AI har en ljus framtid. Till exempel har Microsoft (MSFT ) investerat 10 miljarder dollar i AI, medan Google (GOOGL ) har investerat 400 miljoner dollar i sina AI-äventyr i början av 2023.

För att företag ska kunna konkurrera är det viktigt att tillvarata 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.