Poiché gli sforzi legati all’intelligenza artificiale forniscono nuove soluzioni in più settori, hanno attirato molta attenzione nel campo dell’innovazione tecnica. Sebbene l’entusiasmo per la promessa dell’intelligenza artificiale sia comprensibile, è necessario esporre i costi reali associati a questi piani audaci. Abbattendo i complessi costi dei progetti di intelligenza artificiale, che vanno ben oltre i tradizionali vincoli di bilancio, è dove si trova la vera storia. Diventa fondamentale comprendere sia i costi osservabili che quelli immateriali mentre le aziende affrontano le complessità dell’implementazione dell’intelligenza artificiale. Il quadro finanziario dei programmi di intelligenza artificiale è influenzato da ogni fattore, inclusa la complessità dei dati e la composizione del team.
Esplorare i costi dei progetti di intelligenza artificiale
I modelli di costo standard chiaramente non sono in grado di catturare l’intero spettro di oneri quando si esaminano più da vicino i costi relativi alle iniziative di IA. Questo argomento ricorrente attira l’attenzione sulla complessità dei costi dell’intelligenza artificiale e sulla necessità dei dati come componente vitale. Oltre alla tradizionale trinità di software, hardware e servizi, la complessità e il volume dei dati hanno notevoli implicazioni finanziarie. Si scopre che la preparazione, la pianificazione e la purificazione dei dati sono le principali variabili di costo, il che evidenzia quanto siano importanti l’allocazione e la pianificazione delle risorse.
Per semplificare le cose ci sono 5 fattori alla base del costo dell’IA
Il tipo di software che desideri sviluppare. Qualsiasi strumento o programma che imita l’intelletto umano formulando giudizi basati sui dati che elabora viene definito intelligenza artificiale.
Il grado di intelligenza che vuoi raggiungere. Le persone spesso pensano agli avatar olografici di Blade Runner 2049 e ai robot di Boston Dynamics quando parlano di intelligenza artificiale. In realtà, la maggior parte delle soluzioni di intelligenza artificiale commerciale rientrano nella categoria dell’intelligenza artificiale ristretta, poiché sono progettate esclusivamente per svolgere compiti specifici.
La quantità e il calibro dei dati che prevedi di fornire al tuo sistema. La qualità dell’intelligenza artificiale dipende dal volume di dati su cui è stata istruita; gli algoritmi diventano più efficienti quanto più dati elaborano.
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), un esempio di strumento di sviluppo di applicazioni per l’intelligenza artificiale già addestrato, rendono il processo di formazione molto più semplice.
Il livello desiderato di correttezza algoritmica. Il tipo di applicazione che utilizzi e i vincoli che imposti alla tua soluzione di intelligenza artificiale influiranno direttamente sull'accuratezza delle sue previsioni.
Il fatto che i project manager dell’intelligenza artificiale di solito sottostimino il costo totale dei sistemi di intelligenza artificiale potrebbe avere un grande impatto sul tuo progetto. L’intero costo di un progetto di intelligenza artificiale è determinato da una serie di fattori. Costruire i propri modelli di intelligenza artificiale invece di acquistarli è uno di questi. È necessario prendere in considerazione anche il luogo in cui verrà eseguito il test e l'applicazione del modello nel mondo reale. Naturalmente è necessario tenere conto anche di tutti gli aspetti dell’ingegneria dei dati.
Strategie per la riduzione dei costi
Un barlume di responsabilità finanziaria in mezzo all’entusiasmo tecnologico è offerto dalle opportunità di ridurre i costi che emergono nel labirinto delle spese dei progetti di intelligenza artificiale. La spesa del progetto può essere tenuta sotto controllo utilizzando come guida la metodologia “grande idea, piccola partenza, iterazione”. È chiaro quanto sia importante l’ambito del progetto quando iterazioni più piccole consentono rapidi aggiustamenti del percorso e strategie di riduzione dei costi.
L'utilizzo e lo sviluppo di un modello precedentemente costruito da qualcun altro è un metodo di controllo dell'ambito. Sarà il meno costoso e l'iterazione più rapida. Vai avanti e utilizzalo se è già disponibile. Uno dei metodi migliori per iniziare in piccolo è questo modo. Questo spiega perché i modelli di fondazione e i LLM sono così popolari al momento. È poco costoso, si ripete rapidamente e ha un periodo di restituzione possibile molto breve. Utilizzare il modello di qualcun altro è quindi una scelta eccellente se il costo è un fattore importante per te e potresti non avere molti soldi.
Perché i progetti di intelligenza artificiale falliscono
La maggior parte dei progetti di intelligenza artificiale raffazzonati vengono definiti “moonshots”, ovvero iniziative irragionevolmente ambiziose guidate da CIO e data scientist idealisti che vogliono “modificare drasticamente le operazioni decennali della nostra organizzazione”. Questo tipo di progetti possono richiedere un'eternità per essere completati, quindi è logico che alla fine i vertici di un'azienda smettano di investire denaro nella speranza di vederne un valore effettivo.
Una versione molto semplice del sistema unico che speri di costruire potrebbe facilmente costarti qualche migliaio di dollari, mentre è difficile stimare il costo della creazione e dell'implementazione di un programma di intelligenza artificiale senza approfondire le specifiche del tuo progetto. D'altra parte, se stai pensando di utilizzare servizi plug-and-play, modelli ML pre-addestrati o una prova di concetto, puoi comunque iniziare con un budget ridotto.