L’intelligenza artificiale ha attirato l’attenzione delle organizzazioni di tutto il mondo grazie alla sua capacità di automatizzare le attività ripetitive e migliorare le capacità decisionali. In precedenza, l’intelligenza artificiale era disponibile solo per le grandi aziende e le università per condurre ricerche accademiche o costruire strumenti proprietari ad alto costo. Ma negli ultimi anni, le aziende stanno registrando un calo significativo dei prezzi dell’IA.
Il calo dei prezzi dell’IA si riferisce a una riduzione del costo di hardware, software e servizi correlati all’IA. Il motore principale di questo declino è un costo decrescente delle risorse computazionali. Ad esempio, negli anni’50, il costo della potenza di calcolo era di $200.000/mese, che è diminuito notevolmente negli ultimi anni a causa di progressi moderni come il cloud computing.
Di conseguenza, i leader aziendali possono sfruttare efficacemente il calo dei costi dell’IA per creare prodotti di valore. Tuttavia, il dominio dell’IA presenta alcune sfide importanti che i leader aziendali dovrebbero considerare attentamente prima di investire nell’IA. Esploriamo questa idea in dettaglio di seguito.
Grandi sfide affrontate durante l’investimento nell’IA
I leader aziendali affrontano principalmente due sfide principali durante l’esecuzione delle loro iniziative di intelligenza artificiale, ovvero mettere le mani su set di dati pertinenti e mantenere le spese computazionali dell’IA entro il loro budget. Diamo un’occhiata a uno per uno.
1. Qualità dei dati
L’AI ha bisogno di dati di alta qualità. Un sacco. Ma non è facile raccogliere dati di alto valore poiché più di L’80% dei dati nelle aziende non è strutturato.
Il passaggio principale nel ciclo di vita dell’IA è identificare e raccogliere fonti di dati grezzi, trasformarle nell’alto richiesto-formato di qualità, eseguire analisi e creare modelli solidi.
Pertanto, per i leader aziendali, è necessario disporre di una strategia dati completa che possa sfruttare questi dati per integrare l’IA nella loro attività. Se non sono disponibili dati pertinenti, investire in un’impresa di intelligenza artificiale non è una buona idea.
2. Computazionalmente costoso
La capacità computazionale richiesta per eseguire l’IA può rappresentare una barriera all’ingresso per le piccole organizzazioni. L’intelligenza artificiale necessita di calcoli significativi a seconda della complessità dei modelli che comporta costi elevati. Ad esempio, secondo quanto riferito, costa circa $ 3 milioni al mese affinché OpenAI esegua ChatGPT.
Quindi, per soddisfare le esigenze computazionali, hardware specializzato e costoso come unità di elaborazione grafica (GPU) e unità di elaborazione tensoriale (TPU) sono necessarie per ottimizzare le operazioni di intelligenza artificiale.
Sul fronte software, i ricercatori stanno lavorando per ridurre le dimensioni del modello di intelligenza artificiale e l’impronta di memoria , che ridurrà in modo significativo il tempo di formazione e alla fine farà risparmiare sui costi di calcolo.
Sfruttando il calo dei prezzi dell’IA
Negli ultimi anni, il dominio dell’IA è progredito immensamente in tutte le dimensioni, ad esempio il software , hardware, ricerca e investimenti. Di conseguenza, i leader aziendali dell’IA hanno superato e ridotto al minimo molte sfide relative all’IA.
Sviluppo accelerato di applicazioni di intelligenza artificiale
Oggi, la maggior parte degli strumenti di intelligenza artificiale offre varianti gratuite. Anche i loro modelli di abbonamento a pagamento sono ragionevoli. Le aziende e i privati utilizzano queste applicazioni per aumentare l’efficienza, migliorare il processo decisionale, automatizzare le attività ripetitive e migliorare l’esperienza del cliente.
Ad esempio, strumenti di intelligenza artificiale generativa come Bard, ChatGPT o GPT-4 possono assistere gli utenti nella generazione di nuove idee e nella scrittura di vari tipi di contenuti, come riepiloghi di prodotti, copie di marketing, post di blog, ecc. Oltre 300 applicazioni sono basati sull’API GPT-3.
Ci sono vari esempi anche in altri domini. Ad esempio, le tecniche di Transfer Learning vengono utilizzate per la classificazione delle immagini mediche per migliorare la precisione dell’applicazione. Salesforce Einstein è un AI CRM (Customer Relationship Management) generativo in grado di analizzare i dati, prevedere il comportamento dei clienti, e offrire esperienze personalizzate.
Maggiori investimenti nell’IA
Il calo dei prezzi dell’IA ha portato all’adozione di massa della tecnologia, rendendo l’IA un’opportunità di investimento redditizia. Ad esempio, nel 2022, La dimensione del mercato dell’AI è stata valutata a 387,5 miliardi di dollari. Si prevede che raggiungerà l’incredibile cifra di 1395 miliardi di dollari nel 2029, con una crescita a un CAGR del 20,1%.
I prodotti AI vengono utilizzati per fare nuovi progressi nei principali settori, come l’assistenza sanitaria, l’istruzione, la finanza, ecc. i grandi giganti della tecnologia e le startup stanno investendo molto nella ricerca e nello sviluppo dell’IA.
Considerazioni chiave per i leader aziendali prima di capitalizzare il calo dei prezzi dell’IA
Comprendi gli obiettivi aziendali e valuta come l’IA si adatta
Prima di capitalizzare il calo dei prezzi dell’IA, è essenziale identificare la strategia e gli obiettivi aziendali. Le aspettative irrealistiche sono una delle cause principali del fallimento dei progetti di intelligenza artificiale. Il rapporto suggerisce che 87% delle iniziative di intelligenza artificiale non arriva alla produzione. Pertanto, la valutazione della strategia dei dati e il modo in cui l’AI può essere integrata nel business per migliorare l’efficienza complessiva sono aspetti importanti da considerare prima di investire nell’AI.
Costruisci un team AI di alta qualità e dotalo degli strumenti giusti
Prima di investire nell’intelligenza artificiale, è fondamentale identificare le risorse hardware e software necessarie per il tuo team di intelligenza artificiale. Fornisci loro i set di dati giusti che possono sfruttare per creare prodotti migliori. Fornisci loro la formazione necessaria per garantire il successo delle tue iniziative di intelligenza artificiale. La ricerca suggerisce che la mancanza di esperienza nell’IA nei dipendenti e la mancata disponibilità di dati di alta qualità sono le ragioni principali del fallimento di Iniziative di intelligenza artificiale.
Stima del costo e del ritorno sull’investimento (ROI) dell’IA
Molti progetti di intelligenza artificiale falliscono perché non sono in grado di fornire i risultati o i rendimenti promessi. Nel 2012, il software di intelligenza artificiale di IBM Watson for Oncology ha ricevuto finanziamenti per un valore di 62 milioni di dollari. È stato progettato per diagnosticare e suggerire trattamenti per i malati di cancro sulla base dei dati personali, della storia medica e della letteratura medica del paziente.
Questo progetto è stato criticato per la sua accuratezza e affidabilità. Inoltre, era costoso installare questo software negli ospedali. Alla fine, nel 2021 IBM abbandonò le sue vendite per Watson for Oncology. Pertanto, è essenziale valutare il costo dell’acquisizione o della creazione di tecnologie di intelligenza artificiale prima di investire in esse.
Valutazione delle normative sull’IA
I leader aziendali devono garantire che le loro iniziative di intelligenza artificiale siano conformi alle normative pertinenti. Di recente, le normative sull’IA sono diventate il fulcro dei watchdog globali. Questi regolamenti sull’IA mirano ad affrontare le preoccupazioni relative alla distorsione dei dati dell’IA e alla spiegabilità. privacy e sicurezza dei dati.
Ad esempio, il GDPR (regolamento generale sulla protezione dei dati) è uno di questi regolamenti dell’UE in vigore nel 2018. Regola le politiche organizzative sulla raccolta dei dati personali, la loro elaborazione e utilizzo nei sistemi di intelligenza artificiale.
Inoltre, nel novembre 2021, tutti i 193 paesi membri in L’UNESCO ha deciso di adottare valori e principi comuni dell’etica dell’IA per garantire uno sviluppo dell’IA privo di rischi.
Il momento giusto Investire nell’IA è ADESSO!
I giganti della tecnologia globale stanno investendo molto nell’IA, il che ci dice che l’IA ha un futuro brillante. Ad esempio, Microsoft ha investito 10 miliardi di dollari nell’intelligenza artificiale mentre Google ha investito $ 400 milioni nelle loro iniziative di intelligenza artificiale all’inizio del 2023.
Affinché le aziende rimangano competitive, è importante capitalizzare il calo dei prezzi dell’IA. Allo stesso tempo, è importante che affrontino e superino le sfide poste dall’IA per creare sistemi solidi.