Categories: AI i affärerBlogg

AI-kostnader. Vad är kostnaden för att implementera AI i ett företag? | AI i affärer #93

AI-kostnader. Vad beror de på?

Kostnaderna för att implementera AI är mångfacetterade och beror på en rad olika faktorer. För att förstå vilka element som har störst påverkan på det slutliga priset har vi förberett en lista över de viktigaste:

  • implementeringsomfång – organisationer som avsätter minst 20% av sina intäkter före ränte- och skatteavdrag (EBIT) till AI-adoption anses vara ledare inom AI-användning. Enligt McKinsey Global Survey on AI-rapporten investerar de ofta mer i dessa teknologier. Därför kan en hög AI-bidrag till företagets vinster öka implementeringskostnaderna.
  • tillgång till specialister – behovet av specialiserade positioner, såsom dataingenjörer, maskininlärningsspecialister eller datavetare, kan påverka kostnaderna för AI-implementering avsevärt. Tillgången och kostnaden för dessa specialister på arbetsmarknaden är nyckelfaktorer i kostnaden för AI för ett företag.
  • tillåtna driftskostnader – valet mellan skräddarsydda AI-lösningar och färdiga programvaror påverkar kostnaderna. Skräddarsydda lösningar kan kosta från 6 000 dollar till över 300 000 dollar. Medan färdiga programvaror kostar upp till 40 000 dollar årligen.
  • bredden och djupet av AI-adoption – företag som använder AI över flera avdelningar kan få högre kostnader än de som begränsar sig till enskilda applikationer.
  • framtida investeringsplaner – företag som planerar att öka investeringarna i AI under de kommande åren måste förvänta sig högre utgifter för implementering och utveckling av denna teknologi. Men denna investering kommer sannolikt att vara avgörande för företagens tillväxt. Så mycket som två tredjedelar av respondenterna i McKinsey Global Survey on AI förväntar sig en ökning av AI-investeringar under de kommande tre åren.

Denna lista belyser att AI-kostnader är komplexa och kräver individuell analys. Till exempel, ett företag som väljer att implementera ett dataanalysystem måste överväga både kostnaderna för att köpa programvaran och att anställa specialister som kan hantera den.

Modellträning av AI-kostnader

En av de vanligaste kostnaderna förknippade med implementering av artificiell intelligens som avskräcker människor från att investera är kostnaden för att träna AI-modellen. Detta är en process som kräver både expertis och ekonomiska resurser. Framför allt, för att träna en AI-modell, behöver du samla in tillräckligt med data och utföra dataanalys.

Så när är det meningsfullt att träna en modell? Endast när ett företag kan förvänta sig betydande förbättringar i effektivitet eller ökade vinster genom användning av AI. Kostnaden för att träna en modell är en av de aspekter som är mycket svåra att uppskatta. Den beror på dess komplexitet, modellens tillämpning och företagets krav.

Ett exempel kan vara att implementera ett AI-system för att personalisera erbjudandet i en nätbutik, där en noggrant tränad modell kan öka försäljningen avsevärt genom att matcha produkter med individuella kundpreferenser. I ett sådant fall är kostnaderna för att träna modellen en investering som ger påtagliga fördelar.

En annan AI-implementering som kräver modellträning är optimering av logistikprocesser. En korrekt tränad modell kommer att minska transportkostnaderna vilket över tid kommer att leda till ökad konkurrenskraft och förbättrad leveranstid.

Prissättningsplaner

Prenumeration är ett populärt alternativ för företag som vill utnyttja avancerade teknologier utan behov av betydande initiala investeringar. Här är några exempel på prenumerationskostnader:

  • AI-chatbottar – de används oftast för att automatisera vissa kundtjänstuppgifter; det är värt att titta på lösningar som Drift (månadskostnad från 400 till 1500 dollar), TARS (99 till 499 dollar per månad), eller Intercom Fin (från 39 till 139 dollar per månad).
  • AI-innehållsanalysystem för SEO – de kan kosta runt 150 dollar per månad, till exempel Contadu (från 79 till 297 dollar per månad),
  • AI-kodningsassistenter – priserna för det mest populära verktyget Github Copilot, baserat på GPT-4-modellen, som också är grunden för den betalda versionen av ChatGPT Plus, börjar på 10 dollar/40 zł per månad,
  • ChatGPT Plus eller Perplexity – det är en kostnad på runt 20 dollar per månad per användare, ett gratis alternativ är Google Bard eller Microsoft Bing/Copilot.

Innan de beslutar om ett AI-verktyg bör entreprenörer noggrant analysera sina behov och kapabiliteter. Till exempel kan ett konsultföretag välja att prenumerera på ett dataanalysverktyg för att leverera värdefulla insikter till kunder mer effektivt.

AI-kostnaden för att använda populära API:er

Application Programming Interface, eller API AI, är verktyg som möjliggör integration av AI-funktioner med befintliga system, applikationer och tjänster. Kostnaden för att använda populära API:er beräknas vanligtvis baserat på antalet använda tokens och den valda modellen.

Avgifterna för de mest populära modellerna i OpenAI API:

  • GPT-4 Turbo kostar 0,01 dollar per 1K tokens för indata och 0,03 dollar per 1K tokens för utdata,
  • GPT-3.5 Turbo – kostnaden för den tidigare modellen, tillräcklig för de flesta affärsapplikationer, är runt 0,0005 dollar per 1K tokens för indata och 0,0015 dollar per 1K tokens för utdata.

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

Företag kan också använda öppna åtkomstmodeller, såsom mixtral-8x7b eller llama2-70b. Driftskostnaderna är mycket lägre, medan API:er tillhandahålls av bland andra:

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

Men hur använder man API:er för att implementera AI i sitt företag? Ett bra exempel skulle vara att integrera ett API för att generera produktbeskrivningar i en nätbutik, vilket kan påskynda processen att lägga till nya artiklar och förbättra kvaliteten på den presenterade informationen. Eller att skapa ett verktyg som kan automatiskt generera personliga svar på kunders e-post.

Att upprätthålla ett AI-team eller samarbeta med externa AI-specialister?

Vem ska hantera implementeringen av artificiell intelligens i ditt företag? Om du inte har ett team av specialister eller entusiaster – medborgarutvecklare, står du inför ett beslut mellan att upprätthålla ett internt AI-team och att samarbeta med externa specialister. Detta beslut kan ha en avgörande inverkan på kostnaderna och effektiviteten av AI-projekt.

Att upprätthålla ett AI-team innebär kostnader för att anställa dyra och erfarna specialister, inklusive programmerare och datavetare.

Samarbete med externa AI-specialister kan vara billigare och ge tillgång till specialiserade färdigheter. Men det kan göra vår lösning betydligt dyrare att underhålla senare, eftersom varje förändring kommer att kräva att vi kallar in specialister för hjälp.

Valet mellan ett internt team och externa specialister bör drivas av inte bara kostnad utan också av företagets strategiska mål. Till exempel kan ett litet företag välja att arbeta med externa specialister för att snabbt implementera AI-lösningar utan att behöva bygga ett internt team. Och sedan använda en av de mindre specialiserade anställda för att stödja det senare.

Inte bara pengar – de miljömässiga AI-kostnaderna

De miljömässiga kostnaderna för AI är en fråga som inte kan förbises i ett företags långsiktiga strategi. Lyckligtvis är de flesta företagsledare som svarar på McKinsey Global Survey on AI medvetna om de många riskerna förknippade med generativ AI, inklusive:

  • sociala risker,
  • humanitära risker, och
  • hot mot hållbar utveckling, vilket kan innebära miljömässiga kostnader kopplade till AI.

Organisationer bör tänka på sätt att hantera de miljörisker som är förknippade med AI när de implementerar den. Till exempel bör ett företag som använder AI för att analysera stora datamängder överväga påverkan av sina verksamheter på energiförbrukningen och leta efter sätt att optimera den.

Sammanfattning – Hur mycket kostar AI i ett företag?

Sammanfattningsvis beror kostnaderna för AI i ett företag på många variabler, såsom omfattningen av implementeringen, tillgången till specialister och utvecklingsplaner. Företag som investerar mycket i AI kan få högre kostnader men också större fördelar.

Beslutet att implementera AI bör föregås av en grundlig analys och anpassas till företagets individuella behov. I en dynamiskt förändrad marknad kan AI vara nyckeln till att upprätthålla konkurrenskraft och företags tillväxt.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva gemenskap av bin på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Robert Whitney

JavaScript-expert och instruktör som coachar IT-avdelningar. Hans huvudmål är att höja teamets produktivitet genom att lära andra hur man effektivt samarbetar medan man kodar.

View all posts →

Robert Whitney

JavaScript-expert och instruktör som coachar IT-avdelningar. Hans huvudmål är att höja teamets produktivitet genom att lära andra hur man effektivt samarbetar medan man kodar.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

AI:s roll i innehållsmoderering | AI i affärer #129

Företag kämpar med att hantera en stor mängd innehåll som publiceras online, från inlägg på…

4 days ago

Sentimentanalys med AI. Hur hjälper det till att driva förändring i företag? | AI i företag #128

I den digitala transformationens era har företag tillgång till en oöverträffad mängd data om sina…

4 days ago

Bästa AI-transkription verktyg. Hur omvandlar man långa inspelningar till koncisa sammanfattningar? | AI i affärer #127

Visste du att du kan få essensen av en flera timmar lång inspelning från ett…

4 days ago

AI-videogenerering. Nya horisonter inom videoinnehållsproduktion för företag | AI i affärer #126

Föreställ dig en värld där ditt företag kan skapa engagerande, personliga videor för alla tillfällen…

4 days ago

LLMOps, eller hur man effektivt hanterar språkmodeller i en organisation | AI i affärer #125

För att fullt ut utnyttja potentialen hos stora språkmodeller (LLM:er) behöver företag implementera en effektiv…

4 days ago

Automation eller förstärkning? Två tillvägagångssätt för AI i ett företag | AI i affärer #124

År 2018 hade Unilever redan påbörjat en medveten resa för att balansera automatisering och förstärkningsförmågor.…

4 days ago