Custos de IA. Qual é o custo de implementar IA em uma empresa? | IA nos negócios #93

Custos de IA. Do que dependem?

Os custos associados à implementação de IA são diversos e dependem de uma variedade de fatores. Para entender quais elementos têm o maior impacto no preço final, preparamos uma lista dos mais importantes:

• escopo de implementação – organizações que alocam pelo menos 20% de seus ganhos antes de deduzir juros e impostos (EBIT) para a adoção de IA são consideradas líderes na utilização de IA. De acordo com o relatório da Pesquisa Global da McKinsey sobre IA, elas costumam investir mais nessas tecnologias. Assim, uma alta contribuição da IA para os lucros da empresa pode aumentar os custos de implementação.
• acesso a especialistas – a necessidade de posições especializadas, como engenheiros de dados, especialistas em aprendizado de máquina ou cientistas de dados, pode impactar significativamente os custos de implementação de IA. A disponibilidade e o custo desses especialistas no mercado de trabalho são fatores-chave no custo da IA para uma empresa.
• custos operacionais permitidos – a escolha entre soluções de IA personalizadas e software pronto para uso afeta os custos. Soluções personalizadas podem custar de $6.000 a mais de $300.000. Enquanto o software pronto para uso tem um custo de até $40.000 anualmente.
• abrangência e profundidade da adoção de IA – empresas que utilizam IA em vários departamentos podem incorrer em custos mais altos do que aquelas que se limitam a aplicações únicas.
• planos de investimento futuros – empresas que planejam aumentar os investimentos em IA nos próximos anos devem antecipar maiores despesas para a implementação e desenvolvimento dessa tecnologia. No entanto, esse investimento provavelmente será essencial para o crescimento das empresas. Até dois terços dos entrevistados na Pesquisa Global da McKinsey sobre IA esperam um aumento nos investimentos em IA nos próximos três anos.

Esta lista destaca que os custos de IA são complexos e requerem análise individual. Por exemplo, uma empresa que opta pela implementação de um sistema de análise de dados deve considerar tanto os custos de aquisição do software quanto a contratação de especialistas capazes de operá-lo.

Custos de treinamento de modelo de IA

Um dos custos mais comuns associados à implementação de inteligência artificial que desestimula as pessoas a investir é o custo de treinamento do modelo de IA. Este é um processo que requer tanto expertise quanto recursos financeiros. Acima de tudo, no entanto, para treinar um modelo de IA, é necessário coletar dados suficientes e realizar análise de dados.

Então, quando o treinamento de um modelo faz sentido? Somente quando uma empresa pode esperar melhorias significativas em eficiência ou aumento de lucros por meio do uso de IA. O custo de treinamento de um modelo é um dos aspectos que é muito difícil de estimar. Depende de sua complexidade, da aplicação do modelo e dos requisitos da empresa.

Um exemplo pode ser a implementação de um sistema de IA para personalizar a oferta de uma loja online, onde um modelo precisamente treinado pode aumentar significativamente as vendas ao combinar produtos com as preferências individuais dos clientes. Nesse caso, os custos de treinamento do modelo são um investimento que traz benefícios tangíveis.

Outra implementação de IA que requer treinamento de modelo é a otimização de processos logísticos. Um modelo devidamente treinado reduzirá os custos de transporte, o que, ao longo do tempo, levará a uma maior competitividade e melhoria no tempo de entrega.

Planos de preços

A assinatura é uma opção popular para empresas que buscam aproveitar tecnologias avançadas sem a necessidade de investimentos iniciais significativos. Aqui estão alguns exemplos de custos de assinatura:

• chatbots de IA – eles são mais comumente usados para automatizar algumas tarefas de atendimento ao cliente; vale a pena considerar soluções como Drift (custo mensal de $400 a $1500), TARS ($99 a $499 por mês) ou Intercom Fin (de $39 a $139 por mês).
• sistemas de análise de conteúdo de IA para SEO – podem custar cerca de $150 por mês, por exemplo, Contadu (de $79 a $297 por mês),
• assistentes de codificação de IA – os preços da ferramenta mais popular, Github Copilot, baseada no modelo GPT-4, que também é a base da versão paga do ChatGPT Plus, começam em $10/40 zł por mês,
• ChatGPT Plus ou Perplexity – isso custa cerca de $20 por mês por usuário, uma alternativa gratuita é o Google Bard ou Microsoft Bing/Copilot.

Antes de decidir sobre uma ferramenta de IA, os empreendedores devem analisar cuidadosamente suas necessidades e capacidades. Por exemplo, uma empresa de consultoria pode optar por uma assinatura de uma ferramenta de análise de dados para fornecer insights valiosos aos clientes de forma mais eficiente.

O custo de IA ao usar APIs populares

Interface de Programação de Aplicações, ou API de IA, são ferramentas que permitem a integração de funções de IA com sistemas, aplicativos e serviços existentes. O custo de uso de APIs populares é geralmente calculado com base no número de tokens utilizados e no modelo escolhido.

As taxas para os modelos mais populares na API da OpenAI:

• GPT-4 Turbo custando $0,01 por 1K tokens para entrada e $0,03 por 1K tokens para saída,
• GPT-3.5 Turbo – o custo do modelo anterior, suficiente para a maioria das aplicações empresariais, é de cerca de $0,0005 por 1K tokens para entrada e $0,0015 por 1K tokens para saída.

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

As empresas também podem usar modelos de acesso aberto, como mixtral-8x7b ou llama2-70b. Os custos operacionais são muito mais baixos, enquanto as APIs são fornecidas, entre outros:

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

Mas como usar APIs para implementar IA em seu negócio? Um ótimo exemplo seria integrar uma API para gerar descrições de produtos em uma loja online, o que pode acelerar o processo de adição de novos itens e melhorar a qualidade das informações apresentadas. Ou criar uma ferramenta que possa gerar automaticamente respostas personalizadas para e-mails de clientes.

Manter uma equipe de IA ou colaborar com especialistas externos em IA?

Quem deve lidar com a implementação de inteligência artificial em sua empresa? Se você não tem uma equipe de especialistas ou entusiastas – desenvolvedores cidadãos, você se depara com uma decisão entre manter uma equipe interna de IA e colaborar com especialistas externos. Essa decisão pode ter um impacto decisivo nos custos e na eficácia dos projetos de IA.

Manter uma equipe de IA envolve os custos de contratação de especialistas caros e experientes, incluindo programadores e cientistas de dados.

Colaborar com especialistas externos em IA pode ser mais barato e fornecer acesso a habilidades especializadas. No entanto, isso pode tornar nossa solução significativamente mais cara de manter posteriormente, já que cada mudança exigirá a convocação de especialistas para ajudar.

A escolha entre uma equipe interna e especialistas externos deve ser guiada não apenas pelo custo, mas também pelos objetivos estratégicos da empresa. Por exemplo, uma pequena empresa pode optar por trabalhar com especialistas externos para implementar rapidamente soluções de IA sem precisar construir uma equipe interna. E depois usar um dos funcionários menos especializados para apoiá-la posteriormente.

Não apenas dinheiro – os custos ambientais da IA

Os custos ambientais da IA são uma questão que não pode ser ignorada na estratégia de longo prazo de uma empresa. Felizmente, a maioria dos líderes empresariais que responderam à Pesquisa Global da McKinsey sobre IA está ciente dos muitos riscos associados à IA generativa, incluindo:

• riscos sociais,
• riscos humanitários, e
• ameaças ao desenvolvimento sustentável, que podem implicar custos ambientais associados à IA.

As organizações devem pensar em maneiras de gerenciar os riscos ambientais associados à IA ao implementá-la. Por exemplo, uma empresa que usa IA para analisar grandes conjuntos de dados deve considerar o impacto de suas operações no consumo de energia e buscar maneiras de otimizá-lo.

Resumo – Quanto custa a IA em uma empresa?

Em resumo, os custos da IA em uma empresa dependem de muitas variáveis, como o escopo da implementação, acesso a especialistas e planos de desenvolvimento. Empresas que investem fortemente em IA podem incorrer em custos mais altos, mas também colher benefícios maiores.

A decisão de implementar IA deve ser precedida por uma análise minuciosa e adaptada às necessidades individuais da empresa. No contexto de um mercado em rápida mudança, a IA pode ser a chave para manter a competitividade e o crescimento da empresa.

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