Giá AI Giảm: Cách Tận Hữu, Thử Thách & Xem Xét then chốt

AI đã thu hút sự chú ý của các tổ chức trên toàn cầu nhờ khả năng tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và cải thiện khả năng ra quyết định. Trước đây, AI chỉ có sẵn cho các tập đoàn lớn và các trường đại học để thực hiện nghiên cứu học thuật hoặc xây dựng các công cụ độc quyền có chi phí cao. Nhưng trong những năm gần đây, các công ty đang trải qua một sự giảm giá AI đáng kể.

Giảm giá AI đề cập đến sự giảm chi phí của phần cứng, phần mềm và dịch vụ liên quan đến AI. Nguyên nhân chính của sự giảm này là giảm chi phí tài nguyên tính toán. Ví dụ, vào những năm 1950, chi phí của sức mạnh tính toán là $200.000/tháng, đã giảm đáng kể trong những năm gần đây do các tiến bộ hiện đại như điện toán đám mây.

Do đó, các nhà lãnh đạo kinh doanh có thể tận dụng hiệu quả giảm giá AI để xây dựng các sản phẩm có giá trị. Tuy nhiên, lĩnh vực AI đưa ra một số thử thách lớn mà các nhà lãnh đạo kinh doanh nên xem xét cẩn thận trước khi đầu tư vào AI. Hãy cùng khám phá ý tưởng này chi tiết hơn.

Thử Thách then chốt khi Đầu tư vào AI

Các nhà lãnh đạo kinh doanh chủ yếu đối mặt với hai thử thách lớn khi thực hiện các sáng kiến AI, tức là có được các tập dữ liệu liên quan và giữ chi phí tính toán của AI trong ngân sách của họ. Hãy xem xét chúng một cách chi tiết.

1. Chất lượng Dữ liệu

AI cần dữ liệu chất lượng cao. Rất nhiều. Nhưng không dễ dàng thu thập dữ liệu có giá trị cao vì hơn 80% dữ liệu trong các doanh nghiệp là không cấu trúc.

Bước đầu tiên trong chu kỳ sống của AI là xác định và thu thập các nguồn dữ liệu thô, chuyển đổi chúng thành định dạng chất lượng cao yêu cầu, thực hiện phân tích và xây dựng các mô hình mạnh mẽ.

Do đó, đối với các nhà lãnh đạo kinh doanh, điều cần thiết là phải có một chiến lược dữ liệu toàn diện có thể tận dụng dữ liệu này để tích hợp AI vào kinh doanh của họ. Nếu dữ liệu liên quan không có sẵn, thì đầu tư vào một dự án AI không phải là một ý tưởng hay.

2. Tính toán Tốn kém

Khả năng tính toán cần thiết để thực hiện AI có thể là một rào cản cho các tổ chức nhỏ. AI cần tính toán đáng kể tùy thuộc vào độ phức tạp của các mô hình, dẫn đến chi phí cao. Ví dụ, theo báo cáo, nó có thể tốn 3 triệu đô la/tháng để OpenAI chạy ChatGPT.

Do đó, để đáp ứng nhu cầu tính toán, cần có phần cứng chuyên dụng và tốn kém như Bộ xử lý đồ họa ( GPUs ) và Bộ xử lý Tensor ( TPUs ) để tối ưu hóa hoạt động của AI.

Về mặt phần mềm, các nhà nghiên cứu đang làm việc để giảm kích thước mô hình AI và dấu chân bộ nhớ, điều này sẽ giảm đáng kể thời gian đào tạo và cuối cùng sẽ tiết kiệm chi phí tính toán.

Tận Hữu Giá AI Giảm

Trong những năm gần đây, lĩnh vực AI đã tiến bộ đáng kể trên tất cả các mặt, tức là phần mềm, phần cứng, nghiên cứu và đầu tư. Do đó, các nhà lãnh đạo AI đã vượt qua và giảm thiểu nhiều thử thách liên quan đến AI.

Phát triển Nhanh chóng của Các Ứng dụng AI

Ngày nay, hầu hết các công cụ AI đều cung cấp các phiên bản miễn phí. Các mô hình đăng ký trả phí của chúng cũng hợp lý. Các doanh nghiệp và cá nhân đang sử dụng các ứng dụng này để tăng hiệu quả, cải thiện khả năng ra quyết định, tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Ví dụ, các công cụ AI tạo sinh như Bard, ChatGPT hoặc GPT-4 có thể giúp người dùng tạo ra các ý tưởng mới và viết các loại nội dung khác nhau, chẳng hạn như tóm tắt sản phẩm, bản sao tiếp thị, bài đăng trên blog, v.v. Hơn 300 ứng dụng được xây dựng trên API GPT-3.

Có nhiều ví dụ khác trong các lĩnh vực khác. Ví dụ, Kỹ thuật học chuyển đang được sử dụng để phân loại hình ảnh y tế nhằm cải thiện độ chính xác của ứng dụng. Salesforce Einstein là một CRM AI tạo sinh có thể phân tích dữ liệu, dự đoán hành vi của khách hàng và cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa.

Đầu tư Lớn hơn vào AI

Sự giảm giá của AI đã dẫn đến việc áp dụng công nghệ hàng loạt, khiến AI trở thành một cơ hội đầu tư hấp dẫn. Ví dụ, vào năm 2022, quy mô thị trường AI được định giá là 387,5 tỷ đô la. Dự kiến sẽ đạt 1395 tỷ đô la vào năm 2029, tăng trưởng với tốc độ CAGR là 20,1%.

Các sản phẩm AI đang được sử dụng để tạo ra những tiến bộ mới trong các ngành công nghiệp chính, như y tế, giáo dục, tài chính, v.v. Tất cả các công ty công nghệ lớn và các công ty khởi nghiệp đều đang đầu tư mạnh mẽ vào nghiên cứu và phát triển AI.

Xem Xét then chốt cho Các Nhà lãnh đạo Kinh doanh Trước khi Tận Hữu Giá AI Giảm

Hiểu Các Mục tiêu Kinh doanh và Đánh giá Cách AI Phù hợp

Trước khi tận dụng giá AI giảm, việc xác định chiến lược kinh doanh và mục tiêu của bạn là rất quan trọng. Các kỳ vọng không thực tế là một trong những nguyên nhân hàng đầu của sự thất bại của dự án AI. Báo cáo cho thấy rằng 87% các sáng kiến AI không đạt đến giai đoạn sản xuất. Do đó, đánh giá chiến lược dữ liệu và cách AI có thể được tích hợp vào kinh doanh để cải thiện hiệu quả tổng thể là những khía cạnh quan trọng cần xem xét trước khi đầu tư vào AI.

Xây dựng Đội ngũ AI Chất lượng cao & Trang bị Họ với Các Công cụ Phù hợp

Trước khi đầu tư vào AI, điều quan trọng là phải xác định các tài nguyên phần cứng và phần mềm cần thiết cho đội ngũ AI của bạn. Trang bị cho họ các tập dữ liệu mà họ có thể tận dụng để xây dựng các sản phẩm tốt hơn. Cung cấp cho họ đào tạo cần thiết để đảm bảo thành công của các sáng kiến AI của bạn. Nghiên cứu cho thấy rằng cả thiếu chuyên môn AI trong nhân viên và không có sẵn dữ liệu chất lượng cao là những lý do chính cho sự thất bại của các dự án AI.

Ước tính Chi phí AI & Trở lại trên Đầu tư (ROI)

Nhiều dự án AI thất bại vì chúng không thể cung cấp kết quả hoặc lợi nhuận như mong đợi. Vào năm 2012, phần mềm AI của IBM Watson cho Oncology đã nhận được tài trợ trị giá 62 triệu đô la. Nó được thiết kế để chẩn đoán và đề xuất phương pháp điều trị cho bệnh nhân ung thư dựa trên dữ liệu cá nhân, lịch sử y tế và tài liệu y khoa.

Dự án này đã bị chỉ trích vì độ chính xác và độ tin cậy. Hơn nữa, nó tốn kém để thiết lập phần mềm này trong các bệnh viện. Cuối cùng, vào năm 2021, IBM bỏ việc bán Watson cho Oncology. Do đó, điều quan trọng là phải đánh giá chi phí để có được hoặc xây dựng các công nghệ AI trước khi đầu tư vào chúng.

Đánh giá Quy định AI

Các nhà lãnh đạo kinh doanh phải đảm bảo rằng các sáng kiến AI của họ tuân thủ các quy định liên quan. Gần đây, các quy định AI đã trở thành trọng tâm của các cơ quan giám sát toàn cầu. Những quy định AI này nhằm giải quyết các vấn đề liên quan đến thiên vị dữ liệu AI, giải thích, bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu.

Ví dụ, GDPR (Quy định Bảo vệ Dữ liệu Tổng quát) là một quy định của EU như vậy, đã có hiệu lực vào năm 2018. Nó quy định các chính sách của tổ chức về việc thu thập, xử lý và sử dụng dữ liệu cá nhân trong các hệ thống AI.

Hơn nữa, vào tháng 11 năm 2021, tất cả 193 quốc gia thành viên trong UNESCO đã đồng ý thông qua các giá trị và nguyên tắc chung về đạo đức AI để đảm bảo sự phát triển AI không rủi ro.

Thời điểm Phù hợp để Đầu tư vào AI Là BAY GIỜ!

Các công ty công nghệ hàng đầu toàn cầu đang đầu tư mạnh mẽ vào AI, điều này cho thấy AI có một tương lai tươi sáng. Ví dụ, Microsoft (MSFT ) đã đầu tư 10 tỷ đô la vào AI, trong khi Google (GOOGL ) đã đầu tư 400 triệu đô la vào các dự án AI của họ vào đầu năm 2023.

Để các doanh nghiệp duy trì tính cạnh tranh, điều quan trọng là phải tận dụng giá AI giảm. Đồng thời, cũng quan trọng để họ giải quyết và overcome the challenges that AI presents to build robust systems.

Để có thêm nội dung thú vị về AI, hãy truy cập unite.ai.