Yapay zekanın maliyeti artık başlangıçta vaat edildiği kadar ucuz değil.

Yapay zekanın maliyeti ölçeklendikçe artıyor ve bu da işletmeleri otomasyon ile finansal verimlilik arasındaki dengeyi dikkatlice değerlendirmeye zorluyor.

Yapay zekâ (YZ) teknolojisi hızla gelişirken, birçok işletme bunu maliyetleri düşürme, verimliliği artırma ve tekrarlayan görevleri otomatikleştirme fırsatı olarak gördü. Ancak test aşamasından sonra, finansal tablo daha karmaşık hale gelmeye başladı. YZ, sadece açılıp hemen kullanılabilen bir yazılım aracı değil; altyapı, veri, güvenlik ve operasyonel personel için maliyetler gerektiriyor.

Bazı durumlarda, yapay zekâ için hesaplama maliyetleri, çalışanlara ödenen maaşların maliyetini aşmıştır. Nvidia'da uygulamalı derin öğrenme başkan yardımcısı Bryan Catanzaro, hesaplama maliyetlerinin çalışan maaşlarından "çok daha yüksek" olduğu gruplar olduğunu söyledi. Bu, yapay zekânın her zaman insanlardan daha pahalı olacağı anlamına gelmez, ancak "yapay zekânın maliyetleri düşürmesi" vaadinin artık başlangıçtaki kadar basit olmadığını göstermektedir.

Yapay zeka sistemlerinin ardındaki gizli maliyetler

En pahalı bileşenlerden biri de işlem gücü maliyetidir. Modern yapay zeka modelleri, özellikle işletmeler bunları müşteri hizmetleri, programlama, veri analizi veya dahili belge işleme için sık sık kullandığında, önemli miktarda işlem gücü gerektirir. Kullanıcı ve görev sayısı arttıkça işletme maliyetleri de yükselir.

İşletmeler için yapay zekanın maliyeti, model kiralamak veya API ücreti ödemekle sınırlı kalmaz. Yapay zekayı gerçek sistemlere entegre etmek için veri temizleme, dahili yazılımlarla bağlantı kurma, erişim izinleri oluşturma, hassas bilgileri koruma ve çıktı kontrol süreçleri oluşturma gibi işlemler gerçekleştirmeleri gerekir. Bunlar, teknik, siber güvenlik, hukuk ve operasyon ekiplerinin iş birliğini gerektiren görevlerdir.

Yapay zekâ uygulamaları ne kadar geniş ölçekte yaygınlaşırsa, işletmelerin altyapı, veri, güvenlik ve denetim personeli için hesaba katması gereken maliyetler de o kadar artar.

FOTOĞRAF: YAPAY ZEKÂ TARAFINDAN OLUŞTURULMUŞTUR

Yapay zekâ teknolojisi, insan müdahalesi olmadan her şeyi otomatik olarak halledebilecek kadar henüz istikrarlı değil. Bu teknoloji hala yanlış cevaplar verebilir, gerçekleri uydurabilir veya bağlamı yanlış yorumlayabilir. Bu nedenle, birçok işletmenin inceleme, düzeltme ve nihayetinde sorumluluk alma görevini üstlenecek personel bulundurması gerekiyor. Müşteriyle ilgili, finansal, sağlık , hukuk veya veri hassasiyeti gerektiren alanlarda bu denetim katmanı neredeyse vazgeçilmezdir.

Bu, birçok durumda yapay zekanın iş gücünü tamamen ortadan kaldırmadığı, aksine yeni bir maliyet katmanı oluşturduğu anlamına gelir. İşletmeler teknoloji için ödeme yapmaya devam ederken, sistemin doğru ve güvenli bir şekilde çalışmasını sağlamak için de insanlara ihtiyaç duyarlar.

Büyük teknoloji şirketleri arasındaki altyapı yarışı, yapay zekanın ardındaki muazzam maliyetleri de yansıtıyor. Microsoft, yapay zeka yeteneklerini, bulut bilişimini, siber güvenliğini ve beceri eğitimini genişletmek için 2029 yılına kadar Avustralya'ya 25 milyar Avustralya doları (17,9 milyar ABD doları) yatırım yapmayı planladığını açıkladı. Bu tür yatırımlar, yapay zekanın sadece yazılımla ilgili olmadığını, aynı zamanda veri merkezleri, işlemci çipleri, enerji ve büyük ölçekli operasyonel ağlarla da ilgili olduğunu gösteriyor.

Yapay zekanın maliyeti sadece teknolojik bir sorun değil.

Maliyetler arttıkça, işletmelerin sorduğu soru da değişiyor. Eskiden birçok şirket, geride kalmış gibi görünmemek için bir yapay zeka stratejisine sahip olma baskısı hissediyordu. Şimdi ise odak noktası daha pratik bir soruya kayıyor: Yapay zeka ne gibi bir değer yaratıyor ve yatırımın geri kazanılması ne kadar sürecek?

Araştırma şirketi Gartner, küresel BT harcamalarının 2026'da 6,31 trilyon dolara ulaşacağını ve 2025'e göre %13,5'lik bir artış göstereceğini öngörüyor. Bu büyüme, yapay zeka altyapısı, bulut bilişim ve yazılımlar tarafından yönlendiriliyor. Bu durum, yapay zekanın mevcut harcamaların yerini almak yerine, yeni bir teknoloji harcama döngüsünü tetiklediğini gösteriyor.

Yapay zekâ, ancak teknolojiye yapılan yatırım ölçülebilir operasyonel verimliliğe dönüştüğünde gerçek anlamda değerlidir.

FOTOĞRAF: ROBOTMAGAZINE'DEN ALINMIŞ EKRAN GÖRÜNTÜSÜ

Bu nedenle yatırımların geri kazanılması baskısı giderek daha belirgin hale geliyor. Danışmanlık firması Deloitte, yapay zekâ yatırımlarının artmaya devam edeceğini öngörüyor, ancak getirileri ölçmek her zaman kolay olmuyor. Daha karmaşık projeler için, işletmelerin etkinliği değerlendirmek için yalnızca otomatikleştirilen görev sayısına bakmak yerine daha uzun bir zaman dilimine ihtiyaçları var.

Bu değişim, şirketleri daha pragmatik olmaya zorluyor. Yaygın insan ikamesini hedeflemek yerine, birçok işletme yapay zekayı belge özetleme, müşteri yanıtları önerme, kod yazma, talepleri kategorize etme veya hataları tespit etme gibi belirli görevleri desteklemek için kullanmayı tercih ediyor. Bu yaklaşım riski azaltıyor ve maliyet kontrolünü kolaylaştırıyor.

Yapay zekâ, özellikle modeller daha verimli hale geldikçe ve satıcılar arasındaki rekabet arttıkça, bireysel görevler için zamanla daha ucuz hale gelebilir. Ancak kurumsal düzeyde, kullanım arttıkça, güvenlik gereksinimleri yükseldikçe ve operasyonel süreçler daha karmaşık hale geldikçe toplam maliyetler artmaya devam edebilir.

Bu nedenle, mevcut tartışma artık yapay zekanın kesinlikle pahalı mı yoksa ucuz mu olduğu üzerine değil. Önemli olan, işletmelerin yapay zekayı hangi sorunlar için, hangi ölçekte kullandığı ve etkinliğinin ölçülebilir olup olmadığıdır. Maliyet tasarrufu vaadi, ancak yapay zeka gerçek dünya operasyonlarında somut değer gösterdiğinde ikna edici hale gelir.

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