A IA tem atraído a atenção de organizações em todo o mundo devido à sua capacidade de automatizar tarefas repetitivas e aprimorar os recursos de tomada de decisão. Anteriormente, a IA estava disponível apenas para grandes corporações e universidades para conduzir pesquisas acadêmicas ou construir ferramentas proprietárias de alto custo. Mas, nos últimos anos, as empresas estão experimentando uma queda significativa no preço da IA.
A queda no preço da IA refere-se a uma redução no custo de hardware, software e serviços relacionados à IA. O principal fator desse declínio é a diminuição do custo dos recursos computacionais. Por exemplo, na década de 1950, o custo do poder computacional era US$ 200.000/mês, que caiu significativamente nos últimos anos devido à avanços modernos como computação em nuvem.
Portanto, os líderes empresariais podem efetivamente capitalizar os custos de IA em declínio para criar produtos valiosos. No entanto, o domínio da IA apresenta alguns desafios importantes que os líderes empresariais devem considerar cuidadosamente antes de investir em IA. Vamos explorar essa ideia em detalhes abaixo.
Principais desafios enfrentados ao investir em IA
Os líderes de negócios enfrentam principalmente dois grandes desafios ao executar suas iniciativas de IA, ou seja, colocar as mãos em conjuntos de dados relevantes e manter as despesas computacionais de IA dentro de seu orçamento. Vamos analisá-los um por um.
1. Qualidade de dados
A IA precisa de dados de alta qualidade. Muitos disso. Mas não é fácil coletar dados de alto valor, pois mais de 80% dos dados nas empresas não são estruturados.
A etapa principal no ciclo de vida da IA é identificar e coletar fontes de dados brutos, transformá-los nos altos requisitos necessários-qualidade, executar análises e construir modelos robustos.
Portanto, para os líderes de negócios, é necessário ter uma estratégia de dados abrangente que possa aproveitar esses dados para integrar a IA em seus negócios. Se dados relevantes não estiverem disponíveis, investir em um empreendimento de IA não é uma boa ideia.
2. Computacionalmente caro
A capacidade computacional necessária para executar IA pode ser uma barreira de entrada para pequenas organizações. A IA precisa de computação significativa, dependendo da complexidade dos modelos, o que leva a altos custos. Por exemplo, supostamente custa cerca de $ 3 milhões/mês para OpenAI executar ChatGPT.
Portanto, para atender às necessidades computacionais, hardware especializado e caro, como Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) e Unidades de Processamento Tensor (TPUs) são necessários para otimizar as operações de IA.
Na frente do software, os pesquisadores estão trabalhando para reduzir o tamanho do modelo de IA e o consumo de memória , o que diminuirá significativamente o tempo de treinamento e, eventualmente, economizará custos computacionais.
Capitalizando a queda de preço da IA
Nos últimos anos, o domínio da IA progrediu imensamente em todas as dimensões, ou seja, software , hardware, pesquisa e investimento. Como resultado, os líderes de negócios de IA superaram e minimizaram muitos desafios relacionados à IA.
Desenvolvimento acelerado de aplicativos de IA
Atualmente, a maioria das ferramentas de IA oferece variantes gratuitas. Seus modelos de assinatura paga também são razoáveis. Empresas e indivíduos estão usando esses aplicativos para aumentar a eficiência, melhorar a tomada de decisões, automatizar tarefas repetitivas e aprimorar a experiência do cliente.
Por exemplo, ferramentas de IA generativas como Bard, ChatGPT ou GPT-4 podem ajudar os usuários na geração de novas ideias e na redação de vários tipos de conteúdo, como resumos de produtos, cópias de marketing, postagens de blog etc. Mais de 300 aplicativos são construídos sobre a API GPT-3.
Também existem vários exemplos em outros domínios. Por exemplo, técnicas de Transfer Learning estão sendo usadas para classificação de imagens médicas para melhorar a precisão do aplicativo. Salesforce Einstein é um IA CRM (gerenciamento de relacionamento com o cliente) generativo que pode analisar dados, prever o comportamento do cliente, e oferecer experiências personalizadas.
Maior investimento em IA
A queda nos preços da IA levou à adoção de tecnologia em massa, tornando a IA uma lucrativa oportunidade de investimento. Por exemplo, em 2022, o tamanho do mercado de IA foi avaliado em US$ 387,5 bilhões. Espera-se que atinja US$ 1.395 bilhões em 2029, crescendo a um CAGR de 20,1%.
Os produtos de IA estão sendo usados para fazer novos avanços nas principais indústrias, como saúde, educação, finanças, etc. os grandes gigantes da tecnologia e as startups estão investindo pesadamente em pesquisa e desenvolvimento de IA.
Principais considerações para líderes de negócios antes de aproveitar a queda de preço da IA
Entenda as metas de negócios e avalie como a IA se encaixa
Antes de capitalizar a queda de preço da IA, é essencial identificar sua estratégia e objetivos de negócios. Expectativas irrealistas são uma das principais causas de falha de projeto de IA. O relatório sugere que 87% de iniciativas de IA não chegam à produção. Portanto, avaliar sua estratégia de dados e como a IA pode ser integrada aos negócios para melhorar a eficiência geral são aspectos importantes a serem considerados antes de investir em IA.
Construa uma equipe de IA de alta qualidade e equipe-a com as ferramentas certas
Antes de investir em IA, é vital identificar os recursos de hardware e software necessários para sua equipe de IA. Equipe-os com os conjuntos de dados certos que eles podem aproveitar para criar produtos melhores. Forneça a eles o treinamento necessário para garantir o sucesso de suas iniciativas de IA. A pesquisa sugere que tanto a falta de experiência em IA nos funcionários quanto a indisponibilidade de dados de alta qualidade são os principais motivos para o fracasso de Empreendimentos de IA.
Estime o custo e o retorno sobre o investimento (ROI) da IA
Muitos projetos de IA falham porque não conseguem entregar o resultado ou retornos prometidos. Em 2012, o software de IA Watson for Oncology da IBM recebeu financiamento no valor de US$ 62 milhões. Ele foi projetado para diagnosticar e sugerir tratamentos para pacientes com câncer com base nos dados pessoais do paciente, histórico médico e literatura médica.
Este projeto foi criticado por sua precisão e confiabilidade. Além disso, era caro instalar esse software em hospitais. Por fim, em 2021, a IBM abandonou suas vendas para o Watson for Oncology. Portanto, é essencial avaliar o custo de aquisição ou construção de tecnologias de IA antes de investir nelas.
Avalie os regulamentos de IA
Os líderes empresariais devem garantir que suas iniciativas de IA estejam em conformidade com os regulamentos relevantes. Recentemente, os regulamentos de IA tornaram-se o foco de vigilantes globais. Esses regulamentos de IA visam abordar as preocupações relacionadas ao viés de dados de IA, explicabilidade. privacidade e segurança de dados.
Por exemplo, GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados) é um desses regulamentos da UE que veio entrou em vigor em 2018. Regula políticas organizacionais sobre coleta de dados pessoais, seu processamento e uso em sistemas de IA.
Além disso, em novembro de 2021, todos os 193 países membros em UNESCO concordou em adotar valores e princípios comuns de ética de IA para garantir o desenvolvimento de IA livre de riscos.
A hora certa Investir em IA é AGORA!
Os gigantes da tecnologia global estão investindo pesadamente em IA, o que nos diz que a IA tem um futuro brilhante. Por exemplo, a Microsoft investiu US$ 10 bilhões em IA enquanto o Google investiu $ 400 milhões em seus empreendimentos de IA no início de 2023.
Para que as empresas se mantenham competitivas, é importante capitalizar os preços em declínio da IA. Ao mesmo tempo, é importante que eles enfrentem e superem os desafios que a IA apresenta para construir sistemas robustos.