Koszt sztucznej inteligencji nie jest już tak niski, jak początkowo obiecywano.

Koszt sztucznej inteligencji rośnie wraz ze skalą, zmuszając firmy do starannego rozważenia kompromisu między automatyzacją a efektywnością finansową.

Wraz z rozwojem technologii sztucznej inteligencji (AI), wiele firm dostrzegło w niej szansę na obniżenie kosztów, zwiększenie produktywności i automatyzację powtarzalnych zadań. Jednak po fazie testów sytuacja finansowa stała się bardziej złożona. AI to nie tylko narzędzie programowe, które można od razu uruchomić i używać; wiąże się z kosztami infrastruktury, danych, bezpieczeństwa i personelu operacyjnego.

W niektórych przypadkach koszty obliczeniowe sztucznej inteligencji (AI) przekroczyły koszty wynagrodzeń pracowników. Bryan Catanzaro, wiceprezes ds. głębokiego uczenia stosowanego w firmie Nvidia, powiedział, że istnieją grupy, w których koszty obliczeniowe są „znacznie wyższe” niż pensje pracowników. Nie oznacza to, że SI zawsze będzie droższa niż ludzie, ale pokazuje, że obietnica „redukowania kosztów przez SI” nie jest już tak prosta, jak na początku.

Ukryte koszty systemów AI

Jednym z najdroższych elementów są koszty obliczeniowe. Nowoczesne modele sztucznej inteligencji wymagają znacznej mocy obliczeniowej, zwłaszcza gdy firmy często wykorzystują je do obsługi klienta, programowania, analizy danych lub wewnętrznego przetwarzania dokumentów. Im większa liczba użytkowników i zadań, tym wyższe koszty operacyjne.

Dla firm koszty sztucznej inteligencji (AI) nie ograniczają się do wynajmu modeli czy opłat za API. Aby zintegrować AI z rzeczywistymi systemami, muszą one oczyścić dane, połączyć się z wewnętrznym oprogramowaniem, ustanowić uprawnienia dostępu, chronić poufne informacje i opracować procesy kontroli wyników. Są to zadania wymagające współpracy zespołów technicznych, ds. cyberbezpieczeństwa, prawnych i operacyjnych.

Im większa skala wdrażania sztucznej inteligencji, tym większe koszty muszą ponieść firmy w zakresie infrastruktury, danych, bezpieczeństwa i personelu nadzorującego.

ZDJĘCIE: STWORZONE PRZEZ SZTUCZNĄ INTELIGENCJĘ

Sztuczna inteligencja nie jest jeszcze na tyle stabilna, aby automatycznie obsługiwać wszystko bez ingerencji człowieka. Technologia ta może nadal udzielać niepoprawnych odpowiedzi, fałszować fakty lub błędnie interpretować kontekst. Dlatego wiele firm musi zatrudniać personel do weryfikacji, korygowania i ostatecznie brania odpowiedzialności. W branżach związanych z obsługą klienta, finansami, opieką zdrowotną , prawem lub danymi wrażliwymi, ten poziom nadzoru jest niemal niezbędny.

Oznacza to, że w wielu przypadkach sztuczna inteligencja nie zastępuje całkowicie pracy, ale generuje nowe koszty. Firmy nadal płacą za tę technologię, jednocześnie potrzebując ludzi do zapewnienia prawidłowego i bezpiecznego działania systemu.

Wyścig infrastrukturalny między dużymi firmami technologicznymi odzwierciedla również ogromne koszty związane ze sztuczną inteligencją. Microsoft ogłosił plany zainwestowania 25 miliardów dolarów australijskich (równowartość 17,9 miliarda dolarów amerykańskich) w Australii do 2029 roku w celu rozszerzenia możliwości w zakresie sztucznej inteligencji, przetwarzania w chmurze, cyberbezpieczeństwa i szkoleń zawodowych. Takie inwestycje dowodzą, że sztuczna inteligencja to nie tylko oprogramowanie, ale także centra danych, procesory, zasilanie i rozległe sieci operacyjne.

Koszt sztucznej inteligencji nie jest wyłącznie kwestią technologiczną.

Wraz ze wzrostem kosztów zmienia się pytanie, jakie zadają sobie firmy. Wcześniej wiele firm odczuwało presję, aby wdrożyć strategię AI, aby uniknąć postrzegania ich jako pozostających w tyle. Teraz uwaga skupia się na bardziej praktycznym pytaniu: jaką wartość generuje AI i ile czasu zajmie zwrot inwestycji?

Firma badawcza Gartner prognozuje, że globalne wydatki na IT osiągną 6,31 biliona dolarów w 2026 roku, co stanowi wzrost o 13,5% w porównaniu z rokiem 2025. Wzrost ten jest napędzany przez infrastrukturę sztucznej inteligencji (AI), przetwarzanie w chmurze i oprogramowanie. Oznacza to, że AI inicjuje nowy cykl wydatków na technologię, a nie tylko zastępuje istniejące.

Sztuczna inteligencja ma prawdziwą wartość tylko wtedy, gdy inwestycja w technologię przekłada się na mierzalną efektywność operacyjną.

ZDJĘCIE: ZRZUT EKRANU Z ROBOTMAGAZINE

Presja na odzyskanie inwestycji staje się zatem coraz bardziej widoczna. Firma konsultingowa Deloitte przewiduje, że inwestycje w sztuczną inteligencję będą nadal rosły, ale zwroty z inwestycji nie zawsze są łatwe do zmierzenia. W przypadku bardziej złożonych projektów firmy potrzebują dłuższego horyzontu czasowego, aby ocenić efektywność, a nie tylko patrzeć na liczbę zautomatyzowanych zadań.

Ta zmiana zmusza firmy do bardziej pragmatycznego podejścia. Zamiast dążyć do powszechnego zastępowania ludzi, wiele firm decyduje się na wykorzystanie sztucznej inteligencji do wspierania konkretnych zadań, takich jak podsumowywanie dokumentów, sugerowanie odpowiedzi klientom, pisanie kodu, kategoryzowanie zapytań czy wykrywanie błędów. Takie podejście zmniejsza ryzyko i ułatwia kontrolę kosztów.

Z czasem sztuczna inteligencja może stawać się tańsza w przypadku poszczególnych zadań, zwłaszcza w miarę jak modele stają się bardziej wydajne, a konkurencja między dostawcami rośnie. Jednak na poziomie przedsiębiorstwa całkowite koszty mogą nadal rosnąć wraz ze wzrostem skali wykorzystania, rosnącymi wymaganiami bezpieczeństwa i rosnącą złożonością procesów operacyjnych.

Dlatego obecna debata nie dotyczy już tego, czy sztuczna inteligencja jest absolutnie droga, czy tania. Liczy się to, do rozwiązania jakich problemów firmy wykorzystują sztuczną inteligencję, na jaką skalę i czy jej skuteczność da się zmierzyć. Obietnica oszczędności staje się przekonująca dopiero wtedy, gdy sztuczna inteligencja wykaże konkretną wartość w praktyce.

Source: https://thanhnien.vn/chi-phi-ai-khong-con-re-nhu-loi-hua-ban-dau-185260427153301634.htm