Costi dell’IA. Qual è il costo dell’implementazione dell’IA in un’azienda? | IA nel business #93

Costi dell’IA. Da cosa dipendono?

I costi associati all’implementazione dell’IA sono diversi e dipendono da una varietà di fattori. Per comprendere quali elementi abbiano il maggiore impatto sul prezzo finale, abbiamo preparato un elenco dei più importanti:

• ambito di implementazione – le organizzazioni che allocano almeno il 20% dei loro guadagni prima di interessi e tasse (EBIT) per l’adozione dell’IA sono considerate leader nell’utilizzo dell’IA. Secondo il rapporto della McKinsey Global Survey on AI, spesso investono di più in queste tecnologie. Pertanto, un alto contributo dell’IA ai profitti dell’azienda può aumentare i costi di implementazione.
• accesso a specialisti – la necessità di posizioni specializzate, come ingegneri dei dati, specialisti di machine learning o data scientist, può influenzare significativamente i costi di implementazione dell’IA. La disponibilità e il costo di questi specialisti nel mercato del lavoro sono fattori chiave nel costo dell’IA per un’azienda.
• costi operativi consentiti – la scelta tra soluzioni IA personalizzate e software preconfezionato influisce sui costi. Le soluzioni personalizzate possono costare da 6.000 a oltre 300.000 dollari. Mentre il software preconfezionato ha un prezzo che può arrivare fino a 40.000 dollari all’anno.
• ampiezza e profondità dell’adozione dell’IA – le aziende che utilizzano l’IA in più dipartimenti possono sostenere costi più elevati rispetto a quelle che si limitano a singole applicazioni.
• piani di investimento futuri – le aziende che pianificano di aumentare gli investimenti nell’IA nei prossimi anni devono prevedere spese più elevate per l’implementazione e lo sviluppo di questa tecnologia. Tuttavia, questo investimento sarà probabilmente essenziale per la crescita delle imprese. Ben due terzi dei rispondenti nella McKinsey Global Survey on AI si aspettano un aumento degli investimenti nell’IA nei prossimi tre anni.

Questo elenco evidenzia che i costi dell’IA sono complessi e richiedono un’analisi individuale. Ad esempio, un’azienda che opta per l’implementazione di un sistema di analisi dei dati deve considerare sia i costi di acquisto del software che l’assunzione di specialisti in grado di operarlo.

Costi di addestramento del modello IA

Uno dei costi più comuni associati all’implementazione dell’intelligenza artificiale che scoraggia le persone dall’investire è il costo di addestramento del modello IA. Questo è un processo che richiede sia competenze che risorse finanziarie. Soprattutto, però, per addestrare un modello IA, è necessario raccogliere dati sufficienti e svolgere un’analisi dei dati.

Quindi, quando ha senso addestrare un modello? Solo quando un’azienda può aspettarsi miglioramenti significativi in efficienza o un aumento dei profitti attraverso l’uso dell’IA. Il costo di addestramento di un modello è uno degli aspetti molto difficili da stimare. Dipende dalla sua complessità, dall’applicazione del modello e dai requisiti dell’azienda.

Un esempio può essere l’implementazione di un sistema IA per personalizzare l’offerta di un negozio online, dove un modello addestrato con precisione può aumentare significativamente le vendite abbinando i prodotti alle preferenze individuali dei clienti. In tal caso, i costi di addestramento del modello sono un investimento che porta benefici tangibili.

Un’altra implementazione dell’IA che richiede addestramento del modello è l’ottimizzazione dei processi logistici. Un modello correttamente addestrato ridurrà i costi di trasporto che nel tempo porteranno a una maggiore competitività e a un miglioramento dei tempi di consegna.

Piani tariffari

L’abbonamento è un’opzione popolare per le aziende che cercano di sfruttare tecnologie avanzate senza la necessità di investimenti iniziali significativi. Ecco alcuni esempi di costi di abbonamento:

• Chatbot IA – sono più comunemente utilizzati per automatizzare alcune delle attività di assistenza clienti; vale la pena considerare soluzioni come Drift (costo mensile da 400 a 1500 dollari), TARS (da 99 a 499 dollari al mese) o Intercom Fin (da 39 a 139 dollari al mese).
• Sistemi di analisi dei contenuti IA per SEO – possono costare circa 150 dollari al mese, ad esempio, Contadu (da 79 a 297 dollari al mese),
• Assistenti alla codifica IA – i prezzi dello strumento più popolare Github Copilot, basato sul modello GPT-4, che è anche la base della versione a pagamento di ChatGPT Plus, partono da 10/40 zł al mese,
• ChatGPT Plus o Perplexity – si tratta di un costo di circa 20 dollari al mese per utente, un’alternativa gratuita è Google Bard o Microsoft Bing/Copilot.

Prima di decidere su uno strumento IA, gli imprenditori dovrebbero analizzare attentamente le proprie esigenze e capacità. Ad esempio, una società di consulenza potrebbe optare per un abbonamento a uno strumento di analisi dei dati per fornire informazioni preziose ai clienti in modo più efficiente.

Il costo dell’IA per l’uso di API popolari

Le interfacce di programmazione delle applicazioni, o API IA, sono strumenti che consentono l’integrazione delle funzioni IA con sistemi, applicazioni e servizi esistenti. Il costo dell’uso di API popolari è solitamente calcolato in base al numero di token utilizzati e al modello scelto.

Le tariffe per i modelli più popolari nell’API OpenAI:

• GPT-4 Turbo costa 0,01 dollari per 1K token in input e 0,03 dollari per 1K token in output,
• GPT-3.5 Turbo – il costo del modello precedente, sufficiente per la maggior parte delle applicazioni aziendali, è di circa 0,0005 dollari per 1K token in input e 0,0015 dollari per 1K token in output.

Fonte: Martian (https://leaderboard.withmartian.com/)

Le aziende possono anche utilizzare modelli ad accesso aperto, come mixtral-8x7b o llama2-70b. I costi operativi sono molto più bassi, mentre le API sono fornite, tra gli altri:

• deepinfra (https://deepinfra.com/),
• Abacus (https://abacus.ai/llmapi), e
• Perplexity (https://www.perplexity.ai/).

Ma come utilizzare le API per implementare l’IA nella propria azienda? Un ottimo esempio sarebbe integrare un’API per generare descrizioni di prodotti in un negozio online, il che può accelerare il processo di aggiunta di nuovi articoli e migliorare la qualità delle informazioni presentate. Oppure creare uno strumento che possa generare automaticamente risposte personalizzate alle email dei clienti.

Mantenere un team IA o collaborare con specialisti IA esterni?

Chi dovrebbe occuparsi dell’implementazione dell’intelligenza artificiale nella tua azienda? Se non hai un team di specialisti o appassionati – sviluppatori cittadini, ti trovi di fronte a una decisione tra mantenere un team IA interno e collaborare con specialisti esterni. Questa decisione può avere un impatto decisivo sui costi e sull’efficacia dei progetti IA.

Mantenere un team IA comporta i costi di assunzione di specialisti costosi ed esperti, tra cui programmatori e data scientist.

Collaborare con specialisti IA esterni può essere più economico e fornire accesso a competenze specializzate. Tuttavia, potrebbe rendere la nostra soluzione significativamente più costosa da mantenere in seguito, poiché ogni cambiamento richiederà di chiamare specialisti per ricevere aiuto.

La scelta tra un team interno e specialisti esterni dovrebbe essere guidata non solo dai costi, ma anche dagli obiettivi strategici dell’azienda. Ad esempio, una piccola azienda potrebbe scegliere di lavorare con specialisti esterni per implementare rapidamente soluzioni IA senza dover costruire un team interno. E poi utilizzare uno dei dipendenti meno specializzati per supportarlo in seguito.

Non solo denaro – i costi ambientali dell’IA

I costi ambientali dell’IA sono un problema che non può essere trascurato nella strategia a lungo termine di un’azienda. Fortunatamente, la maggior parte dei leader aziendali che rispondono alla McKinsey Global Survey on AI è consapevole dei molti rischi associati all’IA generativa, tra cui:

• rischi sociali,
• rischi umanitari, e
• minacce allo sviluppo sostenibile, che possono implicare costi ambientali associati all’IA.

Le organizzazioni dovrebbero pensare a modi per gestire i rischi ambientali associati all’IA durante la sua implementazione. Ad esempio, un’azienda che utilizza l’IA per analizzare grandi set di dati dovrebbe considerare l’impatto delle proprie operazioni sul consumo energetico e cercare modi per ottimizzarlo.

Riepilogo – Quanto costa l’IA in un’azienda?

In sintesi, i costi dell’IA in un’azienda dipendono da molte variabili, come l’ambito di implementazione, l’accesso a specialisti e i piani di sviluppo. Le aziende che investono molto nell’IA possono sostenere costi più elevati ma anche ottenere maggiori benefici.

La decisione di implementare l’IA dovrebbe essere preceduta da un’analisi approfondita e adattata alle esigenze individuali dell’impresa. Nel contesto di un mercato in rapida evoluzione, l’IA può essere la chiave per mantenere la competitività e la crescita dell’azienda.

Se ti piace il nostro contenuto, unisciti alla nostra comunità di api operose su Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.