Het proces van het ontwikkelen van een kunstmatige intelligentie (AI) -systeem is belastend. Zelfs een eenvoudige AI-module vergt maanden training om een uitkomst te voorspellen, te verwerken of aan te bevelen. Het succesvol ontwikkelen van AI-systemen is een uitdaging in termen van arbeid en tijdrovend. Bedrijven die binnen korte tijdspannes werken, kunnen aanzienlijke verliezen lijden als hun opleidingsperiode langer duurt dan hun deadline.
Bovendien zullen bedrijven hun systemen waarschijnlijk ook voeden met slechte gegevens. Zelfs als de deadlines worden gehaald, zal het gebruik van AI-trainingsgegevens van lage kwaliteit ertoe leiden dat de werkelijke kosten van volledige AI-ontwikkeling exorbitant kunnen oplopen. Om vertraagde trainingstijden en onnauwkeurige resultaten te voorkomen, moet een uitgekiende strategie adequaat worden geïmplementeerd.
We gaan in dit bericht een ander aspect behandelen van de kosten die gemoeid zijn met het ontwikkelen van AI. We hebben eerder behandeld Prijzen van AI-trainingsgegevens; vandaag zullen we dieper duiken en andere kosten onderzoeken die betrokken zijn bij AI-trainingsgegevens.
Laten we beginnen.
Hoeveel kost AI-trainingsgegevens?
Laten we, voordat we ingaan op de kosten van AI-trainingsgegevens, de kosten definiëren. We moeten lineaire elementen, zoals tijd en inspanningen die zijn besteed aan het ontwikkelen van AI-systemen en kosten, beschouwen vanuit een transactieperspectief. Geld en tijd zijn essentieel voor alle bedrijven; beide kunnen duur blijken te zijn als de ene de andere niet aanvult.
Tijd besteed aan het sourcen en annoteren van gegevens
Niet alle projecten hebben dezelfde eisen. Ons doel is om uw bedrijf te onderscheiden binnen uw specifieke marktsegment met een uniek aanbod. De uitdagingen bij een AI-gestuurde claim houden rechtstreeks verband met het sourcen en annoteren van gegevens.
Factoren zoals geografie, marktdemografie en concurrentie binnen uw niche belemmeren de beschikbaarheid van relevante datasets. Hoe verfijnder uw niche is, hoe moeilijker het is om contextuele, relevante en recente gegevens te vinden. Bij gebrek aan kwaliteitsgegevens verspillen bedrijven tijd aan het handmatig doorzoeken van gratis bronnen, overheids- en openbare archieven en interne bronnen voor gegevens. De tijd die u besteedt aan het handmatig zoeken naar gegevens is tijdverspilling bij het trainen van uw AI-systeem.
Zodra u erin slaagt uw gegevens te verkrijgen, stelt u de training verder uit door tijd te besteden aan het opschonen en annoteren van de gegevens, zodat uw machine kan begrijpen wat er wordt ingevoerd.
De prijs van het verzamelen en annoteren van gegevens
Overheadkosten zijn vereist bij het inkopen van AI-gegevens en AI-licenties. Kosten omvatten:
- Interne gegevensverzamelaars
- annotators
- Onderhoud van apparatuur
- Technische infrastructuur
- Abonnementen op SaaS-tools
- Ontwikkeling van propriëtaire toepassingen
Hoewel deze kosten een klein deel van de totale kosten van AI-productontwikkeling lijken, wordt uw ROI elke dag dat uw systeem niet presteert sterk beïnvloed.
De kosten van slechte gegevens
Slechte gegevens kunnen het moreel van uw bedrijfsteam, uw concurrentievoordeel en andere tastbare gevolgen kosten die onopgemerkt blijven. We definiëren slechte gegevens als elke dataset die onrein, onbewerkt, irrelevant, verouderd, onnauwkeurig of vol spelfouten is. Slechte gegevens kunnen uw AI-model bederven door vooringenomenheid te introduceren en uw algoritmen te corrumperen met scheve resultaten. Ontoereikende gegevens kunnen ertoe leiden dat uw time-to-market met 2x wordt verlengd, omdat u opnieuw moet beginnen met het verzamelen en annoteren van relevante gegevens voor uw AI-trainingsfase.
Bovendien zult u waarschijnlijk het vertrouwen en het moreel van uw AI-ontwikkelteam naar beneden halen, omdat ze voortdurend worden blootgesteld aan slechte en onnauwkeurige resultaten. Technisch gezien zul je meerdere feedbackloops tegenkomen, waardoor je gedwongen wordt om je model opnieuw te bekijken voor optimalisatie en corrigerende maatregelen.
Beheerskosten
De duurste uitgave bij het trainen van uw AI is managementgerelateerd. Alle kosten met betrekking tot de administratie van uw organisatie of onderneming, materiële en immateriële zaken zijn beheerskosten. Wanneer alle administratiekosten in een tabel staan, realiseert u zich dat er andere, meer eenvoudige manieren zijn om uw AI-trainingsgegevens met minimale inspanning en kosten te verkrijgen.
De oplossing
De kosten die we hierboven hebben geschetst, kunnen eenvoudig worden geëlimineerd door wat we 'betaalde gegevensverzameling en annotatiediensten.'
Of simpelweg uitbesteden.
Wanneer u uitbesteedt, heeft u een gespecialiseerd team in dienst om te werken aan datasourcing, compilatie en annotatie, zodat u zeker weet dat u AI-ready data ontvangt. U bevindt zich in de best mogelijke positie, klaar om onberispelijke gegevens in uw AI-systeem in te voeren.
Huur een AI-gegevensverkoper in vereist alleen dat u betaalt voor de service die wordt geleverd. U hoeft geen tijd te besteden aan het inhuren van een team, overwerken om deadlines te halen, de gevolgen van slechte gegevens te ervaren of om te gaan met een laag teamrespect en morele conflicten. Outsourcing maakt ruimte voor de tijd die je nodig hebt om je te concentreren op het optimaliseren van je product, het werken aan promotiestrategieën, pitchen voor investeerders en andere cruciale taken.
Waarom Shaip?
Bij Shaip hebben we deskundige datawetenschappers en annotators die toegang hebben tot diverse bronnen. Ongeacht uw marktsegment, niche of vereisten, u vindt de kwaliteitsgegevens die u nodig hebt om uw AI-model te trainen. Werken met ons is een lonende ervaring vanwege onze transparante modus operandi; we houden ons ook aan strikte deadlines en richten ons op gezonde samenwerkingspraktijken.
Als u onnodige kosten wilt verminderen en uw AI-systeem tegen kostprijs wilt laten werken, neem dan vandaag nog contact met ons op.
