AI-kosten. Wat zijn de kosten van het implementeren van AI in een bedrijf? | AI in business #93

AI-kosten. Waar zijn ze afhankelijk van?

De kosten die gepaard gaan met de implementatie van AI zijn divers en afhankelijk van verschillende factoren. Om te begrijpen welke elementen de grootste impact hebben op de uiteindelijke prijs, hebben we een lijst samengesteld van de belangrijkste:

  • implementatieomvang – organisaties die minstens 20% van hun winst vóór rente en belastingen (EBIT) aan AI-adoptie besteden, worden beschouwd als leiders in het gebruik van AI. Volgens het McKinsey Global Survey on AI-rapport investeren zij vaak meer in deze technologieën. Een hoge AI-bijdrage aan de winst van het bedrijf kan dus de implementatiekosten verhogen.
  • toegang tot specialisten – de behoefte aan gespecialiseerde functies, zoals data-engineers, machine learning-specialisten of data scientists, kan de kosten van AI-implementatie aanzienlijk beïnvloeden. De beschikbaarheid en kosten van deze specialisten op de arbeidsmarkt zijn belangrijke factoren in de kosten van AI voor een bedrijf.
  • toegestane operationele kosten – de keuze tussen op maat gemaakte AI-oplossingen en kant-en-klare software beïnvloedt de kosten. Op maat gemaakte oplossingen kunnen variëren van $6.000 tot meer dan $300.000. Terwijl kant-en-klare software tot $40.000 per jaar kan kosten.
  • de breedte en diepte van AI-adoptie – bedrijven die AI in meerdere afdelingen gebruiken, kunnen hogere kosten maken dan bedrijven die zich beperken tot enkele toepassingen.
  • toekomstige investeringsplannen – bedrijven die van plan zijn om de komende jaren meer in AI te investeren, moeten rekening houden met hogere uitgaven voor de implementatie en ontwikkeling van deze technologie. Deze investering zal echter waarschijnlijk essentieel zijn voor de groei van bedrijven. Tot wel twee derde van de respondenten in de McKinsey Global Survey on AI verwacht een toename van AI-investeringen in de komende drie jaar.

Deze lijst benadrukt dat AI-kosten complex zijn en een individuele analyse vereisen. Een bedrijf dat kiest voor de implementatie van een data-analyse systeem moet zowel de kosten van de software-aankoop als het inhuren van specialisten die het kunnen bedienen in overweging nemen.

Modeltraining van AI-kosten

Een van de meest voorkomende kosten die gepaard gaan met de implementatie van kunstmatige intelligentie en mensen afschrikt om te investeren, is de kostprijs van het trainen van het AI-model. Dit is een proces dat zowel expertise als financiële middelen vereist. Bovenal is het echter nodig om voldoende gegevens te verzamelen en data-analyse uit te voeren om een AI-model te trainen.

Wanneer is het trainen van een model zinvol? Alleen wanneer een bedrijf significante verbeteringen in efficiëntie of verhoogde winst kan verwachten door het gebruik van AI. De kosten van het trainen van een model zijn een van de aspecten die zeer moeilijk te schatten zijn. Het hangt af van de complexiteit, de toepassing van het model en de vereisten van het bedrijf.

Een voorbeeld kan de implementatie van een AI-systeem zijn voor het personaliseren van het aanbod van een online winkel, waar een nauwkeurig getraind model de verkoop aanzienlijk kan verhogen door producten af te stemmen op individuele klantvoorkeuren. In zo’n geval zijn de kosten van het trainen van het model een investering die tastbare voordelen oplevert.

Een andere AI-implementatie die modeltraining vereist, is de optimalisatie van logistieke processen. Een goed getraind model zal de transportkosten verlagen, wat op termijn zal leiden tot een verhoogde concurrentiekracht en verbeterde levertijden.

Prijsplannen

Abonnement is een populaire optie voor bedrijven die geavanceerde technologieën willen benutten zonder de noodzaak van aanzienlijke initiële investeringen. Hier zijn enkele voorbeeldkosten voor abonnementen:

  • AI-chatbots – ze worden het meest gebruikt voor het automatiseren van enkele klantenservicetaken; het is de moeite waard om oplossingen zoals Drift (maandelijkse kosten van $400 tot $1500), TARS ($99 tot $499 per maand) of Intercom Fin (van $39 tot $139 per maand) te bekijken.
  • AI-inhoudanalyse systemen voor SEO – ze kunnen ongeveer $150 per maand kosten, bijvoorbeeld Contadu (van $79 tot $297 per maand),
  • AI-coderingsassistenten – de prijzen van het meest populaire hulpmiddel Github Copilot, gebaseerd op het GPT-4-model, dat ook de basis vormt van de betaalde versie van ChatGPT Plus, beginnen bij $10/40 zł per maand,
  • ChatGPT Plus of Perplexity – dat is een kostprijs van ongeveer $20 per maand per gebruiker, een gratis alternatief is Google Bard of Microsoft Bing/Copilot.

Voordat ze besluiten over een AI-tool, moeten ondernemers hun behoeften en mogelijkheden zorgvuldig analyseren. Een adviesbureau kan bijvoorbeeld kiezen voor een abonnement op een data-analysetool om waardevolle inzichten efficiënter aan klanten te leveren.

De AI-kosten van het gebruik van populaire API’s

Application Programming Interface, of API AI, zijn tools die de integratie van AI-functies met bestaande systemen, applicaties en diensten mogelijk maken. De kosten van het gebruik van populaire API’s worden meestal berekend op basis van het aantal gebruikte tokens en het gekozen model.

De kosten voor de meest populaire modellen in de OpenAI API:

  • GPT-4 Turbo kost $0,01 per 1K tokens voor invoer en $0,03 per 1K tokens voor uitvoer,
  • GPT-3.5 Turbo – de kosten van het vorige model, voldoende voor de meeste zakelijke toepassingen, zijn ongeveer $0,0005 per 1K tokens voor invoer en $0,0015 per 1K tokens voor uitvoer.

Bron: Martian (https://leaderboard.withmartian.com/)

Bedrijven kunnen ook gebruikmaken van open access-modellen, zoals mixtral-8x7b of llama2-70b. De operationele kosten zijn veel lager, terwijl API’s worden aangeboden door onder anderen:

  • deepinfra (https://deepinfra.com/),
  • Abacus (https://abacus.ai/llmapi), en
  • Perplexity (https://www.perplexity.ai/).

Maar hoe gebruik je API’s om AI in je bedrijf te implementeren? Een geweldig voorbeeld zou de integratie van een API zijn om productbeschrijvingen in een online winkel te genereren, wat het proces van het toevoegen van nieuwe items kan versnellen en de kwaliteit van de gepresenteerde informatie kan verbeteren. Of het creëren van een tool die automatisch gepersonaliseerde antwoorden op klant-e-mails kan genereren.

Een AI-team onderhouden of samenwerken met externe AI-specialisten?

Wie moet de implementatie van kunstmatige intelligentie in uw bedrijf afhandelen? Als je geen team van specialisten of enthousiastelingen – burgerontwikkelaars – hebt, sta je voor de keuze tussen het onderhouden van een intern AI-team en samenwerken met externe specialisten. Deze beslissing kan een beslissende impact hebben op de kosten en effectiviteit van AI-projecten.

Het onderhouden van een AI-team brengt de kosten met zich mee van het inhuren van dure en ervaren specialisten, waaronder programmeurs en data scientists.

Samenwerken met externe AI-specialisten kan goedkoper zijn en toegang bieden tot gespecialiseerde vaardigheden. Het kan echter onze oplossing later aanzienlijk duurder maken om te onderhouden, aangezien elke wijziging het inschakelen van specialisten vereist.

De keuze tussen een intern team en externe specialisten moet niet alleen door kosten worden gedreven, maar ook door de strategische doelen van het bedrijf. Een klein bedrijf kan bijvoorbeeld kiezen om met externe specialisten samen te werken om AI-oplossingen snel te implementeren zonder een intern team te hoeven opbouwen. En vervolgens een van de minder gespecialiseerde medewerkers gebruiken om het later te ondersteunen.

Niet alleen geld – de milieukosten van AI

De milieukosten van AI zijn een kwestie die niet over het hoofd mag worden gezien in de langetermijnstrategie van een bedrijf. Gelukkig zijn de meeste bedrijfsleiders die reageren op de McKinsey Global Survey on AI zich bewust van de vele risico’s die gepaard gaan met generatieve AI, waaronder:

  • sociale risico’s,
  • humanitaire risico’s, en
  • bedreigingen voor duurzame ontwikkeling, die milieukosten met zich mee kunnen brengen die verband houden met AI.

Organisaties moeten nadenken over manieren om de milieurisico’s die gepaard gaan met AI te beheersen bij de implementatie ervan. Een bedrijf dat AI gebruikt om grote datasets te analyseren, moet bijvoorbeeld de impact van zijn activiteiten op het energieverbruik overwegen en naar manieren zoeken om dit te optimaliseren.

Samenvatting – Hoeveel kost AI in een bedrijf?

Samenvattend zijn de kosten van AI in een bedrijf afhankelijk van veel variabelen, zoals de omvang van de implementatie, toegang tot specialisten en ontwikkelingsplannen. Bedrijven die zwaar investeren in AI kunnen hogere kosten maken, maar ook grotere voordelen behalen.

De beslissing om AI te implementeren moet voorafgaan aan een grondige analyse en moet zijn afgestemd op de individuele behoeften van de onderneming. In de context van een dynamisch veranderende markt kan AI de sleutel zijn tot het behouden van concurrentievermogen en de groei van het bedrijf.

Als je onze inhoud leuk vindt, sluit je dan aan bij onze drukke bijengemeenschap op Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Robert Whitney

JavaScript-expert en instructeur die IT-afdelingen coacht. Zijn belangrijkste doel is om de productiviteit van het team te verhogen door anderen te leren hoe ze effectief kunnen samenwerken tijdens het coderen.

View all posts →

Robert Whitney

JavaScript-expert en instructeur die IT-afdelingen coacht. Zijn belangrijkste doel is om de productiviteit van het team te verhogen door anderen te leren hoe ze effectief kunnen samenwerken tijdens het coderen.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

De rol van AI in contentmoderatie | AI in business #129

Bedrijven worstelen met het beheren van een enorme hoeveelheid content die online wordt gepubliceerd, van…

2 days ago

Sentimentanalyse met AI. Hoe helpt het om verandering in bedrijven te stimuleren? | AI in business #128

In het tijdperk van digitale transformatie hebben bedrijven toegang tot een ongekende hoeveelheid gegevens over…

2 days ago

Beste AI-transcriptietools. Hoe lange opnames om te zetten in beknopte samenvattingen? | AI in business #127

Wist je dat je de essentie van een meerdaagse opname van een vergadering of gesprek…

2 days ago

AI-video generatie. Nieuwe horizonten in videoinhoudproductie voor bedrijven | AI in business #126

Stel je een wereld voor waarin jouw bedrijf boeiende, gepersonaliseerde video's kan maken voor elke…

2 days ago

LLMOps, of hoe taalmodellen effectief te beheren in een organisatie | AI in business #125

Om het potentieel van Large Language Models (LLM's) volledig te benutten, moeten bedrijven een effectieve…

2 days ago

Automatisering of augmentatie? Twee benaderingen van AI in een bedrijf | AI in het bedrijfsleven #124

In 2018 was Unilever al begonnen aan een bewuste reis om automatisering en augmentatie in…

2 days ago