Costul inteligenței artificiale nu mai este atât de mic pe cât se promisese inițial.

Costul inteligenței artificiale crește odată cu scara, obligând companiile să analizeze cu atenție compromisul dintre automatizare și eficiență financiară.

Pe măsură ce tehnologia inteligenței artificiale (IA) a luat avânt, multe companii au văzut-o ca pe o oportunitate de a reduce costurile, de a crește productivitatea și de a automatiza sarcinile repetitive. Însă, după faza de testare, imaginea financiară a început să devină mai complexă. IA nu este doar un instrument software care poate fi activat și utilizat imediat; ea implică costuri pentru infrastructură, date, securitate și personal operațional.

În unele cazuri, costurile de calcul pentru inteligența artificială au depășit costul plății angajaților. Bryan Catanzaro, vicepreședinte pentru învățare profundă aplicată la Nvidia, a declarat că există grupuri în care costurile de calcul sunt „mult mai mari” decât salariile angajaților. Acest lucru nu înseamnă că inteligența artificială va fi întotdeauna mai scumpă decât cea a oamenilor, dar arată că promisiunea „reducerii costurilor prin inteligență artificială” nu mai este la fel de simplă ca la început.

Costurile ascunse din spatele sistemelor de inteligență artificială

Una dintre cele mai scumpe componente este costul de calcul. Modelele moderne de inteligență artificială necesită o putere de procesare semnificativă, mai ales atunci când companiile le utilizează frecvent pentru servicii pentru clienți, programare, analiza datelor sau procesarea internă a documentelor. Cu cât sunt implicați mai mulți utilizatori și sarcini, cu atât sunt mai mari costurile de operare.

Pentru companii, costul inteligenței artificiale nu se oprește la închirierea de modele sau la plata taxelor API. Pentru a integra inteligența artificială în sisteme reale, acestea trebuie să curețe datele, să se conecteze cu software-ul intern, să stabilească permisiuni de acces, să protejeze informațiile sensibile și să construiască procese de control al rezultatelor. Acestea sunt sarcini care necesită colaborarea echipelor tehnice, de securitate cibernetică, juridice și operaționale.

Cu cât implementarea inteligenței artificiale este mai mare, cu atât companiile trebuie să ia în considerare mai multe costuri pentru infrastructură, date, securitate și personal de supraveghere.

FOTO: CREATĂ DE IA

Generarea de inteligență artificială nu este încă suficient de stabilă pentru a gestiona automat totul fără intervenție umană. Această tehnologie poate oferi în continuare răspunsuri incorecte, poate inventa fapte sau poate interpreta greșit contextul. Prin urmare, multe companii trebuie să mențină personal pentru a revizui, corecta și, în cele din urmă, asuma responsabilitatea. În domenii legate de clienți, financiare, medicale , juridice sau sensibile la date, acest nivel de supraveghere este aproape indispensabil.

Aceasta înseamnă că, în multe cazuri, inteligența artificială nu înlocuiește complet forța de muncă, ci creează un nou nivel de costuri. Companiile continuă să plătească pentru tehnologie, deși au nevoie în continuare de oameni pentru a se asigura că sistemul funcționează corect și în siguranță.

Cursa pentru infrastructură dintre marile companii de tehnologie reflectă, de asemenea, costurile enorme din spatele inteligenței artificiale. Microsoft a anunțat planuri de a investi 25 de miliarde de dolari australieni, echivalentul a 17,9 miliarde de dolari americani, în Australia până în 2029 pentru a-și extinde capacitățile de inteligență artificială, cloud computing, securitate cibernetică și formare profesională. Astfel de investiții demonstrează că inteligența artificială nu înseamnă doar software, ci și centre de date, cipuri de procesare, energie și rețele operaționale la scară largă.

Costul inteligenței artificiale nu este doar o problemă tehnologică.

Pe măsură ce costurile cresc, întrebarea pe care și-o pun companiile se schimbă. Anterior, multe companii se simțeau presate să aibă o strategie de inteligență artificială pentru a evita să fie percepute ca fiind în urmă. Acum, accentul se mută către o întrebare mai practică: ce valoare creează inteligența artificială și cât timp va dura până se va recupera investiția?

Firma de cercetare Gartner estimează că cheltuielile globale cu IT vor ajunge la 6,31 trilioane de dolari în 2026, o creștere de 13,5% față de 2025. Creșterea este determinată de infrastructura de inteligență artificială, cloud computing și software. Acest lucru indică faptul că inteligența artificială declanșează un nou ciclu de cheltuieli tehnologice, în loc să înlocuiască pur și simplu cheltuielile existente.

Inteligența artificială este cu adevărat valoroasă doar atunci când investiția în tehnologie se traduce într-o eficiență operațională măsurabilă.

FOTO: CAPTURĂ DE ECRAN DE LA ROBOTMAGAZINE

Prin urmare, presiunea de a recupera investițiile devine din ce în ce mai evidentă. Firma de consultanță Deloitte preconizează că investițiile în inteligența artificială vor continua să crească, dar randamentele nu sunt întotdeauna ușor de măsurat. Pentru proiecte mai complexe, companiile au nevoie de un interval de timp mai lung pentru a evalua eficacitatea, în loc să se uite pur și simplu la numărul de sarcini automatizate.

Această schimbare obligă companiile să fie mai pragmatice. În loc să urmărească înlocuirea umană pe scară largă, multe companii aleg să utilizeze inteligența artificială pentru a susține sarcini specifice, cum ar fi rezumarea documentelor, sugerarea răspunsurilor clienților, scrierea de cod, clasificarea solicitărilor sau detectarea erorilor. Această abordare reduce riscul și facilitează controlul costurilor.

Este posibil ca inteligența artificială să devină totuși mai ieftină în timp pentru sarcini individuale, mai ales pe măsură ce modelele devin mai eficiente și concurența dintre furnizori crește. Însă, la nivel de întreprindere, costurile totale ar putea continua să crească pe măsură ce utilizarea se intensifică, cerințele de securitate cresc, iar procesele operaționale devin mai complexe.

Prin urmare, dezbaterea actuală nu se mai referă la faptul dacă IA este absolut scumpă sau ieftină. Important este pentru ce probleme utilizează companiile IA, la ce scară și dacă eficacitatea poate fi măsurată. Promisiunea economiilor de costuri devine convingătoare doar atunci când IA demonstrează o valoare concretă în operațiunile din lumea reală.

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