A inteligência artificial e o aprendizado de máquina têm estado na moda na última década, mas nos últimos dois anos, o entusiasmo em torno da IA cresceu a níveis inimagináveis.
Embora a inteligência artificial seja capaz de realizar uma ampla variedade de tarefas, como reconhecer e rastrear objetos em fotos e vídeos, gerar texto semelhante ao humano, extrair informações e extrapolar a partir de grandes quantidades de dados e muito mais, não é a pílula mágica para todos. doença. Os sistemas de IA, embora difundidos, podem ainda não ser a solução perfeita para resolver um determinado problema.
Uma das principais razões por trás das empresas rejeitarem a IA é o custo. Os sistemas artificiais podem parecer onipresentes, induzindo assim a sensação de serem fáceis e acessíveis de criar, mas isso está longe de ser verdade.
Mesmo o aplicativo mais simples do sistema, alimentado por IA, requer um investimento significativo de tempo e dinheiro, e nem sempre é óbvio o quanto os sistemas artificiais realmente são um compromisso.
Neste artigo, pretendo ajudar as empresas a avaliar o custo do desenvolvimento da IA com mais precisão, bem como avaliar se a IA realmente economizará dinheiro no longo prazo.
Um dos principais equívocos sobre IA é que, devido à sua popularidade, ela é acessível e facilmente alcançável. Softwares de inteligência artificial, apesar de serem amplamente utilizados em diversas operações comerciais, são complexos de desenvolver e demandam muito tempo e, consequentemente, dinheiro.
É crucial calcular antecipadamente o custo do desenvolvimento de IA com a maior precisão possível para evitar perda de tempo procurando uma equipe de desenvolvimento de IA e decepção quando o custo total do projeto não cabe no seu orçamento.
O cálculo do projeto de desenvolvimento não é a etapa principal no processo de avaliação do custo do desenvolvimento da IA. Na minha opinião, calcular quanto dinheiro é necessário para concluir uma tarefa que você deseja automatizar agora, usando trabalho manual, é muito mais importante.
Superficialmente, pode parecer que automatizar uma determinada tarefa é a abordagem mais sensata, quando, na realidade, implementar um sistema de IA para substituir o trabalho humano é, na maioria das vezes, muito caro e não tão eficaz em comparação com o trabalho humano.
Antes de procurar desenvolvedores de IA, você deve compreender seus processos de negócios e ter uma visão clara de quanto custa concluir uma tarefa que deseja automatizar com IA.
Por exemplo, um sistema complexo de vigilância por IA que conta quantos clientes visitam uma loja por dia pode parecer uma boa ideia: o processo de contagem é automático e a IA pode não apenas contar as pessoas na loja, mas também rastrear suas compras ou comportamento geral. Caindo no hype da IA, o proprietário de uma empresa pode considerar desenvolver tal sistema para obter insights sobre suas operações comerciais.
No entanto, o custo de desenvolvimento de uma IA de processamento de vídeo em tempo real para detecção de objetos provavelmente será muito mais caro, especialmente se sua empresa for menor, do que contratar um funcionário adicional que realizará as mesmas tarefas por muito menos dinheiro.
Por outro lado, certas tarefas podem exigir muito mais trabalho humano. Por exemplo, uma empresa que trabalha com muita papelada pode ter mais de 50 funcionários classificando centenas de documentos em papel diariamente, procurando informações relevantes e inserindo-as manualmente nos sistemas.
O custo da mão de obra para mais de 50 funcionários, no longo prazo, é consideravelmente maior do que o custo de desenvolvimento de um sistema OCR alimentado por IA para processamento automático de documentos. Mesmo com o custo inicial do desenvolvimento do sistema, a solução de IA continua a ser a opção mais sensata para os negócios em termos financeiros.
Esta etapa pode parecer óbvia, mas muitos proprietários de empresas parecem ignorá-la totalmente, caindo no hype da IA. A IA continua sendo uma tecnologia complexa, cujo desenvolvimento é bastante caro e requer muitos dados, muitos testes e muito tempo. Embora a IA seja superior aos humanos na conclusão de determinadas tarefas e possa parecer a escolha ideal para um determinado cenário de negócios, pode não fazer sentido economicamente, mesmo no longo prazo.
Calcular o custo da mão de obra que uma determinada tarefa exige é o primeiro passo no desenvolvimento de qualquer projeto de IA para uma empresa.
Alguns sistemas de IA são menores e menos complexos do que outros, e entender onde seu projeto está nesse espectro é a melhor maneira de obter uma estimativa precisa dos custos do projeto. Aqui estão algumas perguntas que você deve fazer a si mesmo para entender o tamanho do projeto em questão:
Defina um objetivo preciso do sistema de IA, seja procurar uma informação específica em um documento, detectar incêndios florestais ou reconhecimento facial para um processo de integração. É melhor definir o objetivo com a maior precisão possível, por exemplo, “uma IA para detectar se um documento foi assinado e por quem” em vez de “uma IA para processar documentos automaticamente”.
O reconhecimento e classificação de objetos, OCR, processamento de linguagem natural e análise de dados são todos diferentes no tipo de modelos de IA usados e na complexidade deles. Definir que tipo de modelo de IA seu projeto requer ajudará a estimar a complexidade total do projeto e, portanto, seu custo.
Um conjunto de dados é a base de qualquer projeto de IA. Um conjunto de dados é usado para treinar e testar modelos de aprendizado de máquina e costuma ser uma das partes mais demoradas e desafiadoras de um projeto.
Os conjuntos de dados não são pequenas coleções de imagens: para obter resultados precisos, você precisa incluir centenas, talvez milhares de imagens, vídeos, gravações de áudio, documentos digitalizados, etc. documentos ou vídeos de câmeras de vigilância e, caso contrário, estime o tempo que levaria para coletar os dados necessários.
Um cálculo preciso do custo de qualquer projeto de IA só pode ser feito por uma empresa profissional de desenvolvimento de IA que avaliará seu projeto e suas necessidades de negócios, testará e escolherá modelos de ML para obter a melhor precisão e fornecerá um detalhamento dos diferentes estágios de desenvolvimento.
Existem certas diretrizes quando se trata de custos de projetos de IA. Veja quanto tempo um projeto requer dependendo de sua complexidade:
A taxa horária de qualquer projeto é a principal métrica quando se trata de calcular quanto dinheiro o projeto exigirá. Multiplicando esse número pela quantidade de horas que um projeto leva, você pode obter uma avaliação do custo do projeto.
A taxa de desenvolvedores de IA varia muito com base na região, na qualificação do desenvolvedor e em sua experiência. Certifique-se de pesquisar as taxas de projetos de IA em sua área (ou na área onde você planeja terceirizar o desenvolvimento) para obter uma avaliação de custos mais precisa para seu projeto.
A título de exemplo, calcularei o custo aproximado do projeto de IA com base em uma taxa média de desenvolvedor de IA. De acordo com Salary.com, a taxa horária média de um desenvolvedor de IA é de cerca de US$ 50.
Vejamos os horários que listei anteriormente para diferentes projetos de IA. Por exemplo, um projeto de IA muito pequeno com um modelo simples de detecção de padrões e previsão de eventos leva pelo menos 100 horas. Multiplicando esse número pela taxa média do desenvolvedor, obtemos US$ 5.000 – o custo aproximado desse tipo de projeto.
Realizar este cálculo muito simples com o restante das estimativas horárias que listei anteriormente resulta nos seguintes números:
Um projeto de IA muito pequeno com um modelo simples de detecção de padrões e previsão de eventos
custa pelo menos US$ 5.000,
Um pequeno projeto de IA com um modelo de detecção de objetos começa em US$ 100.000,
Um grande projeto de IA com múltiplos começa em US$ 200.000.
Existem estimativas aproximadas, mas podem ser um começo na avaliação do custo do seu projeto de IA. Tenha em mente que a taxa horária dos desenvolvedores de IA depende da região e do município e pode variar, afetando significativamente o custo total de desenvolvimento. Custos adicionais, como a taxa horária de um gerente de projeto, servidores, etc. também somam o custo total do projeto.
Embora os custos adicionais não sejam a parte principal do investimento total, é importante tê-los em mente ao avaliar se um sistema de IA vale a pena para o seu negócio.
Muitos softwares personalizados são executados na nuvem, o que significa que você precisa pagar uma taxa mensal ou anual para alugar servidores. Estes custos são geralmente pequenos o suficiente para não terem um grande impacto no custo global do desenvolvimento, mas os sistemas de IA são diferentes neste aspecto. Os sistemas de IA exigem servidores com GPUs poderosas para funcionar com eficiência, e esses tendem a ser mais caros, aumentando assim o custo de manutenção mensal do sistema.
Se você deseja desenvolver um sistema de IA complexo ou um sistema de IA que será usado por dezenas de funcionários, você precisa contar com o suporte técnico para orientar os usuários através do sistema e corrigir quaisquer bugs ou defeitos que um sistema possa enfrentar.
Outro custo importante a considerar é o custo do desenvolvimento adicional. Durante a operação do sistema, você poderá desenvolver a necessidade de funcionalidades adicionais. Por exemplo, pode ser necessário começar a processar novos tipos de documentos ou detectar mais objetos em um vídeo. Essas adições podem ser caras, portanto, você precisa mantê-las em mente ao calcular o orçamento total do projeto.
Depois de estimar aproximadamente o custo do sistema de IA em questão, compare-o com o dinheiro que você gasta agora para concluir a mesma tarefa. Você pode se surpreender, mas na maioria das vezes o preço do trabalho humano é muito mais barato do que o preço de um sistema de IA personalizado.
Mesmo com todo o entusiasmo em torno da IA, é importante manter a cabeça fria e livre de exageros ao pensar no desenvolvimento de uma IA. Por mais tentador que seja, implementar IA nem sempre é uma ideia sensata devido à economia.