Nel regno in rapida evoluzione dei servizi cloud di intelligenza artificiale (AI), dove tecnologie avanzate come ChatGPT e Bard competono per il primato, gestire i costi aumentando al tempo stesso la produttività è diventata una sfida fondamentale per i responsabili IT. Mentre le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale invadono il mercato, le organizzazioni devono destreggiarsi tra strutture tariffarie complesse.
Spese crescenti per la formazione dei modelli di intelligenza artificiale e promessa di aumenti di produttività rispetto al potenziale onere delle sfide tecniche. In questo articolo esploriamo le sfumature dei servizi cloud AI e le loro complessità di prezzo e offriamo approfondimenti su come i manager IT possono ottimizzare le spese sfruttando al tempo stesso il potenziale dell'AI.
L’impennata dei servizi cloud basati sull’intelligenza artificiale
Con l'introduzione di ChatGPT di OpenAI e Bard di Google, dotati delle rispettive API, il panorama dei servizi cloud AI ha conosciuto una notevole espansione. Queste innovazioni hanno innescato una rapida crescita delle soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, soddisfacendo un ampio spettro di esigenze degli utenti. Tuttavia, la proliferazione di numerosi servizi di intelligenza artificiale ha aumentato i modelli di prezzo, creando un ecosistema multiforme che pone sfide ai professionisti IT.
Prezzi differenziati: un modello riconoscibile con complessità
La tariffazione scaglionata per i servizi cloud è un concetto ben consolidato, essendo stato un modello di prezzo fondamentale sin dalla nascita di Internet. Gli utenti sono abituati a scegliere tra i livelli gratuito, medio e premium in base all'utilizzo e alle esigenze. Tuttavia, il settore dei servizi cloud basati sull’intelligenza artificiale introduce una dimensione unica.
Mentre alcuni strumenti basati sull’intelligenza artificiale aderiscono ai tradizionali prezzi a consumo e a scaglioni, altri mostrano sostanziali disparità di prezzo tra i livelli. Ad esempio, un servizio offre un livello di $ 19 al mese, seguito da $ 149 al mese e persino livelli di preventivo personalizzati. Queste variazioni di prezzo sottolineano i costi sostanziali associati alla formazione del modello AI.
I costi crescenti dell’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale
Il rapido aumento dei costi di formazione dei modelli di intelligenza artificiale aggiunge complessità alle strutture dei prezzi. I modelli linguistici di grandi dimensioni richiedono dati di formazione estesi, portando a spese in aumento esponenziale. Secondo il rapporto 2023 State of AI in 14 Charts dell’Institute for Human-Centered AI dell’Università di Stanford, il costo di formazione per GPT-2 nel 2019 è stato di 50.000 dollari, mentre, nel 2022, i costi di formazione per PaLM sono saliti alle stelle fino all’incredibile cifra di 8 dollari. milioni. Questo sostanziale aumento dei costi supera di gran lunga la crescita dei parametri di formazione.
Impatto sulle aziende tecnologiche affermate
Anche gli attori più importanti del settore tecnologico non sono immuni dall’impatto della rivoluzione dei prezzi dell’IA. Salesforce, uno dei principali attori nel settore del software, ha recentemente annunciato un aggiustamento dei prezzi del 9% su tutta la sua offerta di prodotti. Sebbene l’economia del mercato abbia avuto un ruolo, l’integrazione delle funzionalità dell’intelligenza artificiale nei loro strumenti è stato un fattore determinante. Questa tendenza riflette il più ampio spostamento del settore verso l’adattamento delle strutture dei prezzi per far fronte ai crescenti costi associati all’intelligenza artificiale.
La sfida dell’“intelligenza artificiale futura”
Una sfida notevole per gli utenti è il fenomeno dell'intelligenza artificiale futura. Alcuni servizi richiedono agli utenti di investire in capacità di intelligenza artificiale che non sono immediatamente accessibili. Ciò lascia gli utenti in una situazione in cui essenzialmente pagano per la promessa di future funzionalità di intelligenza artificiale piuttosto che per avere accesso immediato. Questo modello può portare all’insoddisfazione degli utenti che si aspettano benefici immediati dal proprio investimento.
Produttività e sfide tecniche
Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale hanno il potenziale per migliorare la produttività semplificando le attività e accelerando i processi. Tuttavia, questa efficienza può comportare un costo a causa delle sfide tecniche. Le sfide tecniche sorgono quando le organizzazioni danno priorità al lancio di una versione base di un prodotto rispetto a una completa.
Sebbene questa decisione possa far risparmiare sui costi di sviluppo immediati, può comportare spese future quando si rende necessario incorporare funzionalità aggiuntive. I responsabili IT devono valutare attentamente se i guadagni di produttività derivanti dalle soluzioni basate sull’intelligenza artificiale giustificano i potenziali costi a lungo termine.
Mitigare i costi e massimizzare i benefici
I responsabili IT possono implementare diverse strategie per mitigare i costi associati all'adozione e all'utilizzo degli strumenti di intelligenza artificiale.
Verifiche sull'utilizzo: condurre verifiche sull'utilizzo all'interno dei dipartimenti può rivelare il volume degli abbonamenti e identificare le aree in cui potrebbero verificarsi spese eccessive. I responsabili IT devono garantire che gli abbonamenti siano in linea con le esigenze effettive.
Monitoraggio degli sviluppi dell'intelligenza artificiale: tenere d'occhio i nuovi sviluppi nei modelli linguistici di grandi dimensioni open source come Meta's Llama 2 è fondamentale. Questi sviluppi potrebbero consentire ai team di creare le proprie soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, il che può incidere sui costi dei dati di formazione.
L’era dell’intelligenza artificiale nei servizi cloud è destinata a durare, offrendo una miriade di soluzioni per soddisfare le diverse esigenze aziendali. Tuttavia, poiché le organizzazioni abbracciano le tecnologie di intelligenza artificiale, è essenziale bilanciare produttività ed efficienza in termini di costi. Il panorama dinamico dei prezzi, l’aumento dei costi di formazione e le potenziali sfide tecniche richiedono un’attenta considerazione.
I responsabili IT svolgeranno un ruolo fondamentale nell’ottimizzazione dell’utilizzo dei servizi cloud AI, garantendo che la promessa dell’AI venga sfruttata in modo efficace senza compromettere i profitti.