Hvor mye koster det å bygge AI-løsninger i 2025 [Den ultimate guiden]

I disse dager kan ikke temaet AI la noen være likegyldig, og er det #1 moteordet i verden. Interessen er virkelig berettiget, ettersom AI, og nå GenAI, revolusjonerer hele bransjer, prosesser og mange ting vi ikke engang er klar over.

Mens verdens øyne er festet på AI-evner, bruker allerede hundrevis av selskaper det til sin fordel. Og her er et rimelig spørsmål: Hva koster det å hoppe på denne trenden? Hva er kostnaden for AI-utvikling

I denne artikkelen skal vi prøve å bryte det ned for deg.

Hvordan brukes AI i bedrifter?

Først og fremst. AI i bedrifter brukes til å effektivisere driften, forbedre beslutningstaking og drive innovasjon. Fra automatisert kundestøtte til større operasjonell effektivitet – AI passer til ulike forretningsbehov og er fullstendig bransjeuavhengig.

Ifølge de nyeste Forbes Advisor-rapportene, mer enn60 % av bedriftseiere tror AI vil øke produktiviteten. Med produktivitet mener vi hele spekteret av oppgaver og operasjonelle aktiviteter som til slutt fører til høyere fortjeneste og lavere utgifter.

Her er de vanligste områdene bedrifter bruker AI og GenAI:

1) IT-drift (informasjonsteknologi) og programvareutvikling – effektiviser databehandling og vedlikehold av IT-infrastruktur ved å automatisere oppgaver som ytelsesovervåking, arbeidsbelastningsplanlegging, programvaretesting og datasikkerhetskopiering.

2) Kundeservice – gir umiddelbar, personlig støtte gjennom chatboter og virtuelle assistenter, automatiserer billettsystemer, utfører sentimentanalyse og integrerer flerkanalsstøtte.

3) Menneskelige ressurser – automatiserer og akselererer oppgaver som involverer innsamling, analyse eller behandling av informasjon, som å administrere og analysere ansattregistre, lønn, rekruttering, administrasjon av goder og onboarding av ansatte

4) Salg og markedsføring – CRM-automatisering og -optimalisering, e-postmarkedsføring, sosiale medier og annonseringsprogramvare. Generativ AI kan lage alle slags kreativt og nyttig innhold, som manus, innlegg i sosiale medier, blogginnlegg og designelementer.

5) Regnskap – Mange regnskapsprogrammer bruker nå AI til å lage kontantstrømprognoser eller kategorisere transaksjoner, med bruksområder for skatt, lønn og finansiell prognostisering.

Listen er nesten uendelig, og vi kunne fortsatt. Dette er imidlertid tydelige eksempler på hvordan AI transformerer organisasjoner fra A til Å.

Typer av AI-løsninger for bedrifter

Det finnes 2 grunnleggende tilnærminger til å implementere AI i organisasjoner: ferdiglagde AI-løsninger og tilpasset AI-programvare. Dette valget påvirker direkte kostnaden for AI-utvikling.

Tilpasset AI-programvare er skreddersydd spesifikt for å møte de unike kravene til et bestemt selskap. Derimot er ferdiglagd eller out-of-the-box (OOTB) AI-programvare en forhåndsbygd løsning levert av leverandører ellerAI-utviklingsselskapet som dekker behovene til ulike bedrifter. Så, hva er de grunnleggende forskjellene mellom disse 2 tilnærmingene, og hvilken er bedre å velge?

Når det gjelder kostnad, tilbyr ferdiglagd AI-programvare en rask og rimelig måte å få verdifull innsikt drevet av kunstig intelligens uten de høyere kostnadene forbundet med tilpasset AI. Ferdiglagd AI-programvare er imidlertid ofte lite fleksibel og møter kanskje ikke alle forretningsbehov og utfordringer.

Fordeler og bruksområder for ferdiglagd AI-programvare

• Kostnadseffektiv – vanligvis rimeligere enn tilpassede løsninger, noe som reduserer de innledende investeringskostnadene.
• Rask distribusjon – ferdiglagd og enkel å implementere, slik at bedrifter kan begynne å bruke den raskt.
• Støtte og dokumentasjon – kommer med omfattende støtte og dokumentasjon fra leverandøren.
• Bredt spekter av bruksområder – allsidig og anvendelig for ulike bransjer og bruksområder.

Eksempler på ferdige AI-verktøy inkluderer ChatGPT, Claude, Chatfuel, Botsify, Jasper, Notion AI, Reclaim AI og flere. Bemerkelsesverdige AI-verktøy innen markedsføring og salg inkluderer Jasper, WriteSonic, Grammarly, Canva Pro og Albert.ai.

For produktivitet innen informasjonsteknologi er verktøy som GitHub Copilot, TabNine og Otter.ai utbredt.

Abonnementskostnadene deresvarierer fra $10 per måned til $500, $2000 og mer.

Fordeler og bruksområder for den tilpassede AI-programvaren

• Skreddersydde løsninger – designet spesielt for å møte de unike behovene og kravene til en bedrift, og sikrer en perfekt tilpasning til eksisterende prosesser og arbeidsflyter.
• Konkurransefortrinn – gir en unik løsning som kan skille en bedrift fra sine konkurrenter, og tilbyr spesialiserte funksjoner og muligheter.
• Skalerbarhet – Tilpasset programvare kan skaleres etter hvert som bedriften vokser eller nye behov oppstår, og legger til viktige funksjoner ved behov.
• Perfekt integrasjon med eksisterende systemer – tilpasset programvare integreres med tilgjengelige teknologier, og gir et enhetlig og effektivt driftsmiljø.
• Sikkerhet – tilbyr forbedrede sikkerhetsfunksjoner tilpasset bedriftens spesifikke behov, spesielt kritisk innen helsevesen eller finansdrift.
• Brukeropplevelse – intern programvare designet med sluttbrukeren din (kunder eller ansatte) i tankene, og tilbyr et mer vanlig grensesnitt som kan øke adopsjon og produktivitet.

Tilpassede AI-tjenester kan implementeres på ulike måter:

• AI-rådgivning;
• Utvikling av AI-løsninger (inkl. aktivering av funksjoner);
• API-integrasjon.

Som du allerede har forstått, bygges disse løsningene etter dine standarder, og derfor vil dengjennomsnittlige kostnaden for AI-utvikling variere sterkt.

Infrastruktur for AI-løsninger

For å gi deg en bedre forståelse av kostnaden for utvikling av AI-apper for tilpassede løsninger, vil vi avdekke delene av en typisk AI-løsningsinfrastruktur for din AI-modell (rammeverket AI vil bruke til å behandle og tolke dine data for å få innsikt).

Her er komponentene du bør vurdere:

Maskinvaredel

Jo mer kompleks og sofistikert AI-modell du utvikler, desto flere ressurser trenger du for datatrening og AI-utrullinger.

AI proof of concept, små eller mellomstore prosjekter kjøres vanligvis i skyen, ettersom du kan skalere som du vil og legge til ekstra kapasitet. I dette tilfellet vilkostnaden for AI-utvikling avhenge av pris- og faktureringsmodellene du valgte i Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure, IBM Cloud eller en annen skyleverandør.

For storskala AI-prosjekter som krever intensiv prosessering, foretrekkes lokal infrastruktur:

• GPU-er (Graphics Processing Units) håndterer kravene til parallell prosessering i maskinlæringsalgoritmer.
• HPC-systemer (High-Performance Computing) er bygget for å håndtere kompliserte beregningsoppgaver raskt.
• TPU-er (Tensor Processing Units) er spesifikt utformet for maskinlæringsoppgaver med nevrale nettverk.
• Nevrale nettverksprosessorer er skreddersydd for å optimalisere driften av kunstige nevrale nettverk.

Solid maskinvare krever betydelige investeringer på forhånd og til vedlikehold. For nykommere til AI eller de som er usikre på å utvide datasenteret sitt, er det tilrådelig å starte med skyinfrastruktur.

Programvaredel

• Maskinlæringsrammeverk – Verktøy som TensorFlow, PyTorch, scikit-learn og Keras gir utviklere ferdigbygde biblioteker og funksjoner for å lage og trene AI-modeller.
• Databehandlingsbiblioteker – Biblioteker som Pandas, NumPy og SciPy er avgjørende for å håndtere og behandle store datasett, en grunnleggende del av trening og inferens av AI-modeller. Disse verktøyene muliggjør effektiv datamanipulering og -analyse.
• Skalerbare lagringsløsninger – skylagring, datasjøer og distribuerte filsystemer sikrer at store datamengder er tilgjengelige og håndterbare, og støtter skalerbarheten og ytelsen til AI-applikasjoner.
• API-er – bruk modeller med åpen tilgang for å integrere AI-funksjoner i eksisterende systemer.

Å ta hensyn til disse komponentene gjør det enklere å estimere tid og kostnad for AI-utvikling.

Kostnadsoversikt: Faktorer som påvirker kostnaden for utvikling av AI-apper

Til slutt, delen som er grunnen til at vi alle er her. Vi forstår at det tar så lang tid, men det er viktig å se en tydeligsammensetning av alt.

AI-modeller: Prissammenligning (APIer)

https://artificialanalysis.ai/models

Jo mer kompleks en AI-modell er, desto høyere er treningskostnadene og de totale kostnadene for utvikling av AI-app.

Hvert prosjekt krever et unikt sett med ferdigheter og ekspertise, og tilsvarende, tid og kostnad for utvikling av AI. Avhengig av kompleksiteten kan ulike spesialister være involvert – dataforskere analyserer og forbereder dataene, ML-ingeniører bygger og forbedrer modellene, og domeneeksperter sørger for at AI-ens resultater er relevante og nøyaktige.

Det grove anslaget for kostnaden for AI-utvikling starter fra $5000 og kan nå hundretusener. Den eksakte kostnaden avhenger av prosjektets kompleksitet og spesialistene som er involvert, som dataforskere, ML-ingeniører og domeneeksperter. Vil du få et presist anslag for ditt tilfelle – sjekk våre tidligere beregninger eller ta kontakt med Crunch-IS- ekspertene for kvalifisert råd.

Eksempler på AI-prosjekter – Crunch-IS

Ved å avsløre gjennomsnittlig kostnad for AI-utvikling, ønsker vi også å demonstrere den ubestridelige verdien av AI for bedrifter. Teamet vårt er stolt av å dele disse 2 eksemplene på AI-utviklingsprosjekter:

Screening av kliniske studier med AI

Prosjektets idé var å effektivisere og fremskynde pasientutvelgelse for studier, samtidig som man sikret presis matching av kandidater med studiekriteriene.

Vi tok i bruk avanserte NLP-algoritmer for å behandle omfattende ustrukturerte medisinske journaler, og hente ut avgjørende informasjon som pasientdemografi, sykehistorie og kvalifikasjonskriterier. Deretter utviklet vi en robust prediktiv modell ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer for sanntidsprediksjoner av pasientkvalifisering.

For å bryte ned datasiloer og muliggjøre sømløs integrasjon på tvers av ulike helsesystemer, etablerte vi semantisk interoperabilitet.

AI-drevet logistikkstyring

Kunden kontaktet oss for å støtte og forbedre sin eksisterende plattform for all logistikk- og transportvirksomhet. Bortsett fra web- og mobilappene, jobbet teamet vårt også med automatisk generering av optimale ruter med hensyn til lastekapasiteter, flere tidsvinduer, kryssdokking og andre indikatorer.

Vi utviklet en fleksibel ML-algoritme som dynamisk skaper de mest effektive transportplanene ved å ta hensyn til over 30 faktorer, inkludert vekt, volumkapasiteter og tidsvinduer.

Konklusjon

Vi håper denne veiledningen om kostnadene ved AI-utvikling gir klarhet i de reelle AI-utviklingskostnadene, kryss fingrene! I alle andre tilfeller, ikke nøl med å be om profesjonell rådgivning for noen av dine AI-ideer. Verdien som oppnås fra AI-implementering vil definitivt lønne seg.