đã trở thành xu hướng thịnh hành trong thập kỷ qua, nhưng trong một hoặc hai năm qua, sự cường điệu xung quanh AI đã tăng đến mức không thể tưởng tượng được. Trí tuệ nhân tạo và học máy Mặc dù trí tuệ nhân tạo có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau, như nhận dạng và theo dõi các đối tượng trong ảnh và video, tạo văn bản giống con người, trích xuất thông tin và ngoại suy từ lượng lớn dữ liệu, v.v., nhưng nó không phải là liều thuốc kỳ diệu cho mọi người. bệnh tật. Các hệ thống AI, mặc dù được phổ biến rộng rãi nhưng vẫn có thể không phù hợp hoàn hảo để giải quyết một vấn đề nhất định. Một trong những lý do chính khiến các công ty từ chối AI là chi phí. Các hệ thống nhân tạo có thể dường như có mặt ở khắp mọi nơi, do đó tạo ra cảm giác rằng chúng dễ tạo ra và giá cả phải chăng, nhưng điều này khác xa sự thật. Ngay cả ứng dụng hỗ trợ AI đơn giản nhất của hệ thống cũng cần đầu tư thời gian và tiền bạc đáng kể và không phải lúc nào cũng rõ ràng mức độ cam kết thực sự của hệ thống nhân tạo. Trong bài viết này, tôi mong muốn giúp các doanh nghiệp đánh giá chi phí phát triển AI chính xác hơn cũng như đánh giá liệu AI có thực sự tiết kiệm tiền về lâu dài hay không. Chi phí phát triển AI Một trong những quan niệm sai lầm chính về AI là do tính phổ biến của nó nên nó có giá cả phải chăng và dễ dàng đạt được. Phần mềm trí tuệ nhân tạo, mặc dù được sử dụng rộng rãi trong nhiều hoạt động kinh doanh, nhưng việc phát triển rất phức tạp và tốn nhiều thời gian cũng như tiền bạc. Điều quan trọng là phải tính toán trước chi phí phát triển AI càng chính xác càng tốt để tránh lãng phí thời gian tìm kiếm nhóm phát triển AI và thất vọng khi tổng chi phí dự án không phù hợp với ngân sách của bạn. Tính toán dự án phát triển không phải là bước chính trong quá trình đánh giá chi phí phát triển AI. Theo tôi, việc tính toán số tiền cần thiết để hoàn thành một nhiệm vụ mà bạn đang muốn tự động hóa bây giờ, sử dụng lao động thủ công, quan trọng hơn nhiều. Nhìn bề ngoài, có vẻ như tự động hóa một nhiệm vụ nhất định là cách tiếp cận hợp lý nhất, trong khi trên thực tế, việc triển khai hệ thống AI để thay thế sức lao động của con người thường không quá tốn kém và không hiệu quả bằng lao động của con người. Tính chi phí hiện tại Trước khi tìm kiếm nhà phát triển AI, bạn phải hiểu quy trình kinh doanh của mình và có cái nhìn rõ ràng về chi phí để hoàn thành nhiệm vụ mà bạn đang muốn tự động hóa bằng AI. Ví dụ: một hệ thống giám sát AI phức tạp đếm số lượng khách hàng ghé thăm cửa hàng trong một ngày có vẻ như là một ý tưởng hay: quá trình đếm diễn ra tự động và AI không chỉ có thể đếm số người trong cửa hàng mà còn theo dõi họ. mua hàng hoặc hành vi chung. Bị thu hút bởi sự cường điệu của AI, chủ doanh nghiệp có thể cân nhắc việc phát triển một hệ thống như vậy để hiểu rõ hơn về hoạt động kinh doanh của họ. Tuy nhiên, chi phí phát triển AI xử lý video theo thời gian thực để phát hiện đối tượng có thể sẽ đắt hơn nhiều, đặc biệt nếu doanh nghiệp của bạn có quy mô nhỏ hơn so với việc thuê thêm một nhân viên sẽ hoàn thành các nhiệm vụ tương tự với số tiền ít hơn nhiều. Mặt khác, một số nhiệm vụ nhất định có thể đòi hỏi nhiều lao động của con người hơn. Ví dụ: một công ty làm việc với nhiều thủ tục giấy tờ có thể thấy mình có hơn 50 nhân viên phân loại hàng trăm tài liệu giấy hàng ngày, tìm kiếm thông tin liên quan và đưa thông tin đó vào hệ thống theo cách thủ công. Về lâu dài, chi phí lao động của hơn 50 nhân viên cao hơn đáng kể so với chi phí phát triển hệ thống OCR do AI cung cấp để xử lý tài liệu tự động. Ngay cả với chi phí phát triển hệ thống trả trước, giải pháp AI vẫn là lựa chọn hợp lý hơn cho doanh nghiệp về mặt tài chính. Bước này có vẻ hiển nhiên, nhưng nhiều chủ doanh nghiệp dường như bỏ qua nó hoàn toàn và tin vào sự cường điệu của AI. AI vẫn là một công nghệ phức tạp, khá tốn kém để phát triển và đòi hỏi nhiều dữ liệu, nhiều thử nghiệm và nhiều thời gian. Mặc dù AI vượt trội hơn con người trong việc hoàn thành một số nhiệm vụ nhất định và có vẻ như là lựa chọn lý tưởng cho một tình huống kinh doanh nhất định, nhưng nó có thể không có ý nghĩa về mặt kinh tế ngay cả về lâu dài. Tính toán chi phí lao động mà một nhiệm vụ nhất định yêu cầu là bước đầu tiên trong việc phát triển bất kỳ dự án AI nào cho doanh nghiệp. Ước tính phạm vi dự án Một số hệ thống AI nhỏ hơn và ít phức tạp hơn các hệ thống khác và việc hiểu dự án của bạn nằm ở đâu trên phạm vi này là cách tốt nhất để ước tính chi phí dự án chính xác. Dưới đây là một số câu hỏi bạn có thể tự hỏi mình để hiểu quy mô của dự án hiện tại: Xác định mục tiêu dự án Xác định mục tiêu chính xác của hệ thống AI, cho dù đó là tìm kiếm một phần thông tin cụ thể trong tài liệu, phát hiện cháy rừng hay nhận dạng khuôn mặt cho quy trình triển khai. Tốt hơn hết là bạn nên xác định mục tiêu càng chính xác càng tốt, ví dụ: “AI để phát hiện xem tài liệu đã được ký chưa và bởi ai” thay vì “AI để xử lý tài liệu một cách tự động”. Xác định loại AI Nhận dạng và phân loại đối tượng, OCR, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dữ liệu đều khác nhau về loại mô hình AI được sử dụng và mức độ phức tạp của chúng. Việc xác định loại mô hình AI mà dự án của bạn yêu cầu sẽ giúp ước tính tổng độ phức tạp của dự án và do đó, chi phí của nó. Đánh giá tập dữ liệu Tập dữ liệu là nền tảng của bất kỳ dự án AI nào. Tập dữ liệu được sử dụng để đào tạo và thử nghiệm các mô hình học máy và thường là một trong những phần tốn nhiều thời gian và thử thách nhất của dự án. Bộ dữ liệu không phải là bộ sưu tập hình ảnh nhỏ: để có kết quả chính xác, bạn cần bao gồm hàng trăm, thậm chí hàng nghìn hình ảnh, video, bản ghi âm, tài liệu được quét, v.v. Ước tính xem bạn đã có bộ dữ liệu hay chưa, ví dụ: kho lưu trữ giấy được quét tài liệu hoặc video từ camera giám sát, nếu không, hãy ước tính thời gian cần thiết để thu thập dữ liệu cần thiết. Tính toán chi phí dự án Việc tính toán chi phí chính xác của bất kỳ dự án AI nào chỉ có thể được thực hiện bởi một công ty phát triển AI chuyên nghiệp. Công ty này sẽ đánh giá dự án và nhu cầu kinh doanh của bạn, kiểm tra và chọn mô hình ML để có độ chính xác tốt nhất và cung cấp cho bạn thông tin chi tiết về các giai đoạn phát triển khác nhau. Có những hướng dẫn nhất định khi nói đến chi phí dự án AI. Đây là lượng thời gian mà một dự án cần tùy thuộc vào độ phức tạp của nó: Một dự án AI nhỏ với chức năng rất hạn chế và AI dự đoán, ví dụ: một mô hình xác định các mẫu trong các sự kiện trong quá khứ và đưa ra dự đoán về các sự kiện trong tương lai, phải mất , ít nhất 100 giờ để phát triển Một dự án AI nhỏ, bao gồm nhận dạng và phân loại đối tượng, , bắt đầu từ 2000 đến 2500 giờ Các dự án AI lớn hơn có thể dễ dàng . kéo dài trong nhiều năm Tỷ lệ theo giờ của bất kỳ dự án nào là thước đo chính khi tính toán số tiền mà dự án sẽ yêu cầu. Bằng cách nhân con số này với số giờ mà một dự án thực hiện, bạn có thể đánh giá được chi phí của dự án. Tỷ lệ nhà phát triển AI rất khác nhau tùy theo khu vực, trình độ chuyên môn của nhà phát triển và kinh nghiệm của họ. Đảm bảo nghiên cứu tỷ lệ các dự án AI trong khu vực của bạn (hoặc trong khu vực mà bạn dự định thuê ngoài phát triển) để có được đánh giá chi phí chính xác hơn cho dự án của mình. Để làm ví dụ, tôi sẽ tính toán chi phí dự án AI gần đúng dựa trên tỷ lệ trung bình của nhà phát triển AI. Theo Mức lương.com, mức lương trung bình mỗi giờ của một nhà phát triển AI là khoảng 50 USD. Hãy xem số giờ tôi đã liệt kê trước đó cho các dự án AI khác nhau. Ví dụ: một dự án AI rất nhỏ với mô hình dự đoán sự kiện và phát hiện mẫu đơn giản sẽ mất ít nhất 100 giờ. Nhân con số này với tỷ lệ trung bình của nhà phát triển, chúng tôi nhận được 5000 USD - chi phí gần đúng của loại dự án này. Thực hiện phép tính rất đơn giản này với phần ước tính hàng giờ còn lại mà tôi đã liệt kê các kết quả trước đó bằng các số sau: Một dự án AI rất nhỏ với mô hình dự đoán sự kiện và phát hiện mẫu đơn giản chi phí ít nhất là $5000, Một dự án AI nhỏ với mô hình phát hiện đối tượng có giá khởi điểm là 100.000 USD, Một dự án AI lớn với nhiều dự án có giá khởi điểm là 200.000 USD. Có những ước tính sơ bộ, nhưng chúng có thể là bước khởi đầu để đánh giá chi phí cho dự án AI của bạn. Hãy nhớ rằng tỷ lệ hàng giờ của các nhà phát triển AI tùy thuộc vào khu vực và quận và có thể khác nhau, ảnh hưởng đáng kể đến tổng chi phí phát triển. Các chi phí bổ sung, như mức lương theo giờ của người quản lý dự án, máy chủ, v.v. cũng cộng vào tổng chi phí dự án. Đánh giá chi phí bổ sung Mặc dù chi phí bổ sung không phải là phần chính trong tổng mức đầu tư nhưng chúng rất quan trọng cần lưu ý khi đánh giá liệu hệ thống AI có xứng đáng với doanh nghiệp của bạn hay không. Rất nhiều phần mềm tùy chỉnh chạy trên đám mây, nghĩa là bạn cần phải trả phí hàng tháng hoặc hàng năm cho việc thuê máy chủ. Những chi phí này thường đủ nhỏ để không ảnh hưởng lớn đến chi phí phát triển chung, nhưng các hệ thống AI lại khác về mặt này. Hệ thống AI yêu cầu máy chủ có GPU mạnh để chạy hiệu quả và những máy chủ này có xu hướng đắt hơn, do đó làm tăng chi phí bảo trì hệ thống hàng tháng. Nếu bạn đang muốn phát triển một hệ thống AI phức tạp hoặc một hệ thống AI sẽ được hàng chục nhân viên sử dụng, bạn cần tính đến bộ phận hỗ trợ kỹ thuật để hướng dẫn người dùng sử dụng hệ thống và khắc phục mọi lỗi hoặc trục trặc mà hệ thống có thể gặp phải. Một chi phí quan trọng khác cần xem xét là chi phí phát triển bổ sung. Trong quá trình vận hành hệ thống, bạn có thể phát triển nhu cầu về chức năng bổ sung. Ví dụ: bạn có thể cần bắt đầu xử lý các loại tài liệu mới hoặc phát hiện nhiều đối tượng hơn trên video. Những bổ sung này có thể tốn kém, vì vậy bạn cần ghi nhớ chúng khi tính toán tổng ngân sách dự án. Chi phí của AI so với lao động của con người Sau khi bạn ước tính sơ bộ chi phí của hệ thống AI được đề cập, hãy so sánh nó với số tiền bạn hiện đang chi để hoàn thành nhiệm vụ tương tự. Bạn có thể ngạc nhiên, nhưng thường thì giá nhân công của con người rẻ hơn nhiều so với giá của một hệ thống AI tùy chỉnh. Ngay cả với tất cả những lời cường điệu xung quanh AI, điều quan trọng là bạn phải giữ cho đầu óc tỉnh táo và không cường điệu khi xem xét việc phát triển AI. Thật hấp dẫn nhưng việc triển khai AI không phải lúc nào cũng là một ý tưởng hợp lý do vấn đề kinh tế.
