Κρυφό κόστος τεχνητής νοημοσύνης: Πώς οι εταιρείες βελτιστοποιούν τις επενδύσεις τους!

Κρυφό κόστος τεχνητής νοημοσύνης: Πώς οι εταιρείες βελτιστοποιούν τις επενδύσεις τους!

Στη Γερμανία, η συντριπτική πλειοψηφία των εταιρειών αναγνωρίζει τη μεταμορφωτική δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης (AI). Σύμφωνα με πρόσφατη μελέτη που διεξήχθη από Bitkom πραγματοποιήθηκε, το 73 τοις εκατό των εταιρειών αναμένουν να ενισχυθεί η ανταγωνιστικότητά τους μέσω της χρήσης τεχνητής νοημοσύνης. Την ίδια στιγμή, το 64% αναμένει μείωση του κόστους. Αυτό δείχνει την αισιόδοξη προσέγγιση των εταιρειών που βασίζονται στην ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης για την ανάπτυξη νέων επιχειρηματικών μοντέλων. Στην πραγματικότητα, το 68 τοις εκατό των ερωτηθέντων πιστεύει ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει νέες επιχειρηματικές ευκαιρίες.

Ωστόσο, υπάρχει αυξανόμενος σκεπτικισμός σχετικά με το εάν αυτές οι προσδοκίες θα εκπληρωθούν πραγματικά. Μια αναφορά από Τάσεις θεμάτων δείχνει ότι το 97% των εταιρειών σχεδιάζει να επενδύσει περισσότερα στην τεχνητή νοημοσύνη τα επόμενα πέντε χρόνια. Συγκεκριμένα, το 77% των εταιρειών δηλώνει ότι θα επενδύσει στην τεχνητή νοημοσύνη τους επόμενους δώδεκα μήνες. Ωστόσο, αυτές οι φιλοδοξίες συνοδεύονται επίσης από κρυφά κόστη που συχνά δεν είναι άμεσα εμφανή.

Κρυφό κόστος επενδύσεων σε τεχνητή νοημοσύνη

Ο Zachary Hanif, επικεφαλής της τεχνητής νοημοσύνης, ML και δεδομένων της Twilio, υπογραμμίζει ότι το κόστος των επενδύσεων σε τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χωριστεί σε δύο κύριες κατηγορίες: τεχνικά και λειτουργικά κόστη. Τεχνικά, το AI διαφέρει θεμελιωδώς από το παραδοσιακό λογισμικό. Ενώ το κλασικό λογισμικό χρειάζεται μόνο περιστασιακή ενημέρωση, τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης απαιτούν συνεχή φροντίδα και συντήρηση. Πολλές εταιρείες που εφαρμόζουν την τεχνητή νοημοσύνη συχνά δεν έχουν σαφείς στόχους ή μετρήσιμα αποτελέσματα για τα έργα τους, θέτοντας σε κίνδυνο την αποτελεσματικότητα των επενδύσεων.

Μία από τις μεγαλύτερες προκλήσεις είναι ότι η ποιότητα των δεδομένων του μοντέλου πρέπει να ελέγχεται τακτικά για να αποφευχθεί η απώλεια ελέγχου. Ο Hanif τονίζει ότι οι εταιρείες πρέπει να διδαχθούν από τις εμπειρίες των τελευταίων κυμάτων τεχνολογίας για τον καλύτερο έλεγχο του κρυφού κόστους. Τα καθαρά δεδομένα, τα κοινά συστήματα και οι σαφείς δομές διακυβέρνησης είναι ζωτικής σημασίας για την επιτυχία μιας στρατηγικής AI. Οι εταιρείες που λαμβάνουν υπόψη αυτούς τους παράγοντες είναι σε θέση να σταθεροποιήσουν την παραγωγική εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης.

Ο ρόλος της ρύθμισης και περαιτέρω προοπτικές

Η μελέτη της Bitkom εξετάζει επίσης τον αντίκτυπο της τεχνητής νοημοσύνης στην αγορά εργασίας καθώς και τις απόψεις των εταιρειών σχετικά με τη ρύθμιση και την προώθηση της τεχνητής νοημοσύνης. Το Generative AI, μια από τις τελευταίες εξελίξεις σε αυτόν τον τομέα, έχει σημειώσει σημαντική πρόοδο τα τελευταία χρόνια και είναι σε θέση να δημιουργεί κείμενο, εικόνες, ακόμη και κώδικα προγράμματος. Η εφαρμογή αυτών των νέων τεχνολογιών φέρνει μαζί της πολλές ευκαιρίες, αλλά και πρακτικές και νομικές προκλήσεις.

Συνολικά, η προοδευτική ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στις εταιρικές στρατηγικές στη Γερμανία προσφέρει μεγάλες ευκαιρίες και προκλήσεις. Ωστόσο, για να επωφεληθούν πλήρως από τα οφέλη, οι εταιρείες πρέπει να ενεργούν στρατηγικά και να παρακολουθούν το κρυφό κόστος. Αυτός είναι ο μόνος τρόπος με τον οποίο η επένδυση στην τεχνητή νοημοσύνη μπορεί πραγματικά να οδηγήσει στην ενίσχυση της ανταγωνιστικότητας και στη δημιουργία νέων επιχειρηματικών μοντέλων.