Compreender o custo dos projectos de IA

O que constitui custo em projectos de IA

No panorama digital em rápida evolução, a inteligência artificial surgiu como uma força transformadora, remodelando os sectores e redefinindo a forma como as empresas funcionam. Desde a automatização de tarefas de rotina até à geração de conhecimentos a partir de grandes quantidades de dados, a IA oferece uma grande variedade de oportunidades para as empresas aumentarem a eficiência, melhorarem a tomada de decisões e criarem novo valor. No entanto, o caminho para a adoção da IA não está isento de desafios, sendo um dos mais significativos a compreensão e gestão dos custos associados.

O custo dos projectos de IA é um conceito multifacetado que vai para além da mera despesa financeira em tecnologia ou serviços. Engloba um vasto espetro de despesas diretas e indirectas, investimentos em tempo e recursos e potenciais compromissos que podem ter impacto nas operações e nos objectivos estratégicos de uma empresa.

Os principais elementos de custo de um projeto de IA incluem:

• Aquisição de talentos e formação: Profissionais qualificados, como cientistas de dados e especialistas em IA, são cruciais para a execução bem-sucedida de projectos de IA. Os custos de contratação, formação e retenção destes profissionais podem ser substanciais.
• Aquisição e preparação de dados: Os sistemas de IA dependem de dados para aprender e tomar decisões. O processo de aquisição, limpeza e preparação destes dados para utilização pode ser um fator de custo significativo.
• Infra-estruturas: Os projectos de IA requerem frequentemente recursos computacionais robustos e hardware ou software específicos. Alguns projectos também requerem hardware especializado, como GPUs, para serem melhor escalados. O custo de aquisição, manutenção e atualização desta infraestrutura deve ser tido em conta no custo global do projeto.
• Desenvolvimento e implementação: Inclui as despesas associadas à conceção e desenvolvimento de modelos de IA, bem como a sua integração nos sistemas existentes.
• Manutenção e actualizações: Os sistemas de IA necessitam de manutenção e actualizações regulares para se manterem eficazes. Estes custos contínuos podem acumular-se ao longo da vida útil do projeto.
• Conformidade regulamentar e mitigação de riscos: Dependendo do sector e da natureza da aplicação de IA, pode haver custos relacionados com a conformidade regulamentar, a privacidade dos dados e a segurança. Além disso, as empresas devem ter em conta os potenciais riscos e os custos de os mitigar.

Compreender estes elementos de custo é o primeiro passo para um planeamento financeiro eficaz dos projectos de IA. No entanto, é igualmente importante reconhecer que o custo da adoção da IA não é apenas uma despesa; é um investimento. O valor derivado da IA - quer sob a forma de maior eficiência, melhor tomada de decisões ou novos produtos e serviços inovadores - pode ultrapassar largamente os custos iniciais e contínuos.

Por conseguinte, ao considerar o custo dos projectos de IA, os decisores empresariais devem adotar uma perspetiva holística do custo total de propriedade (TCO) que equilibre as implicações financeiras com os benefícios estratégicos. Isto implica não só uma compreensão aprofundada dos elementos de custo, mas também uma avaliação do potencial retorno do investimento, o alinhamento com os objectivos empresariais e a capacidade de crescimento e inovação futuros.

No final, o objetivo de compreender o custo dos projectos de IA não é apenas minimizar as despesas e manter-se competitivo. Ao tomar decisões informadas sobre onde e como investir em IA, as empresas podem garantir que não estão apenas a gastar sabiamente, mas também a posicionar-se para o sucesso no futuro impulsionado pela IA.

Abordagens típicas dos projectos de IA

Enquanto decisor empresarial, quando embarca na viagem da adoção da IA, é-lhe apresentada uma variedade de escolhas. Cada escolha representa uma abordagem diferente à implementação da IA, e cada uma tem o seu próprio conjunto de custos, benefícios e considerações. Compreender estas opções é crucial para tomar uma decisão informada que se alinhe com as necessidades, objectivos e recursos da sua empresa. Aqui estão as principais opções que tem:

A abordagem de criação de equipas

Esta abordagem envolve a criação de uma equipa interna de especialistas em IA, tais como cientistas de dados, engenheiros de aprendizagem automática e engenheiros de dados, para desenvolver e implementar soluções de IA. Esta abordagem oferece um elevado grau de controlo e personalização, permitindo-lhe adaptar as soluções de IA às suas necessidades específicas. No entanto, também requer um investimento significativo na aquisição, formação e retenção de talentos.

1. Elementos de custo: A criação de uma equipa interna envolve custos como a contratação e retenção de profissionais qualificados, o investimento em hardware e software necessários e a formação e desenvolvimento contínuos. Também pode haver custos associados à criação de um ambiente de trabalho adequado para a equipa, incluindo espaço e equipamento de escritório.

1. Tempo de valorização: O tempo para obter valor pode ser mais longo com esta abordagem, uma vez que envolve o recrutamento do talento certo, a criação da infraestrutura necessária e o desenvolvimento da solução de IA a partir do zero. E encontrar o talento com os conhecimentos especializados necessários para o seu negócio e para criar as soluções para os seus casos de utilização é ainda mais difícil. No entanto, assim que a equipa estiver constituída e o desenvolvimento inicial estiver concluído, o tempo de valorização dos projectos subsequentes pode ser mais curto.
2. Desafios a antecipar: Os desafios podem incluir encontrar e reter o talento certo, gerir a equipa de forma eficaz, manter-se atualizado com as mais recentes tecnologias e técnicas de IA e integrar as soluções de IA nos sistemas e processos existentes.

Aabordagem do fornecedor de serviços em nuvem

Muitos fornecedores de serviços de computação em nuvem oferecem serviços de IA que podem ser utilizados numa base de pagamento conforme o uso. Estes serviços podem variar entre modelos de IA pré-treinados e plataformas de aprendizagem automática que permitem treinar os seus próprios modelos. Esta abordagem oferece escalabilidade e flexibilidade, mas também exige taxas de subscrição contínuas e pode levar ao bloqueio do fornecedor.

1. Elementos de custo: Os principais custos com esta abordagem são as taxas de subscrição dos serviços em nuvem, que normalmente se baseiam na utilização. Também pode haver custos de armazenamento e transferência de dados, bem como de qualquer hardware ou software necessário. É importante notar que o custo da abordagem do fornecedor de serviços de computação em nuvem é sempre adicional ao custo de criar a sua própria equipa.

Para efeitos desta estimativa, assumiremos o seguinte:

• O modelo de IA será treinado uma vez por semana e as previsões serão efectuadas uma vez por dia.
• O modelo será treinado numa máquina com 2 vCPUs e 8 GiB de RAM.
• Os dados serão armazenados no serviço de armazenamento do fornecedor da nuvem.
• O tamanho total dos dados é de 10 GB.

O custo dos serviços de computação em nuvem acresce sempre ao custo do pessoal.

1. Tempo para valorizar: O tempo para obter valor pode ser relativamente curto com essa abordagem, pois o provedor de nuvem normalmente oferece serviços de IA pré-construídos que podem ser usados imediatamente. No entanto, a personalização e a integração com os sistemas existentes podem aumentar o tempo de valorização.
2. Desafios a prever: Os desafios podem incluir a dependência do fornecedor, preocupações com a segurança e privacidade dos dados, potenciais limitações dos serviços de IA pré-construídos, limitações na integração de sistemas existentes e gestão de custos à medida que a utilização aumenta.

A abordagem do fornecedor de serviços de IA

Os fornecedores de serviços de IA são empresas especializadas no desenvolvimento e implementação de soluções de IA para outras empresas. Esta abordagem permite-lhe tirar partido da experiência de especialistas sem ter de criar a sua própria equipa. No entanto, também pode levar a um menor controlo sobre as suas soluções de IA e a potenciais desafios de comunicação e coordenação.

1. Elementos de custo: Os principais custos desta abordagem são os honorários dos serviços de IA, que podem basear-se numa variedade de factores, como a complexidade do projeto, o nível de personalização necessário e a duração do compromisso.

Os custos podem variar muito em função da localização geográfica dos fornecedores, das tabelas de preços dos recursos utilizados, da complexidade dos requisitos e dos registos de alterações.

1. Tempo para o valor: O tempo para a obtenção de valor pode variar muito com esta abordagem, dependendo das especificidades do projeto e das capacidades do prestador de serviços. No entanto, uma vez que o prestador de serviços traz conhecimentos e experiência, o tempo de valorização pode muitas vezes ser mais curto do que com a abordagem de criação de equipas.
2. Desafios a prever: Os desafios podem incluir a comunicação e a coordenação com o prestador de serviços, um menor controlo sobre as soluções de IA e potenciais dificuldades na integração das soluções nos sistemas e processos existentes.

A abordagem da plataforma de IA

As plataformas de IA são soluções abrangentes que fornecem uma gama de ferramentas e serviços para desenvolver, treinar, implementar e gerir modelos de IA. Estas plataformas podem oferecer um equilíbrio entre controlo e conveniência, permitindo-lhe personalizar as suas soluções de IA e, ao mesmo tempo, beneficiar de ferramentas e serviços incorporados. No entanto, também podem exigir um investimento e conhecimentos técnicos significativos.

1. Elementos de custo: Os principais custos com esta abordagem são as taxas para a plataforma de IA, que podem incluir custos iniciais para licenças ou subscrições, bem como custos contínuos para actualizações e suporte. Também pode haver custos de formação do pessoal para utilizar a plataforma de forma eficaz.

O custo tende a ser estável e proporcional à escala de utilização.

1. Tempo de valorização: O tempo de valorização pode ser relativamente curto com esta abordagem, uma vez que a plataforma fornece uma gama de ferramentas e serviços incorporados que podem acelerar o desenvolvimento e a implementação de soluções de IA. No entanto, a personalização e a integração podem aumentar o tempo de valorização.
2. Desafios a prever: Os desafios podem incluir a aprendizagem da utilização efectiva da plataforma, as potenciais limitações das capacidades da plataforma e a gestão dos custos à medida que a utilização da plataforma aumenta.

Cada uma destas opções representa um equilíbrio diferente entre custo, controlo, personalização e conveniência. A escolha certa para a sua empresa dependerá de uma variedade de factores, incluindo o seu orçamento, as suas capacidades técnicas, as suas necessidades específicas e os seus objectivos estratégicos. Ao compreender estas opções e ao considerá-las no contexto das suas próprias circunstâncias, pode tomar uma decisão informada que irá preparar a sua empresa para o sucesso no seu percurso de adoção da IA.

Soluções de custo crítico

No percurso de adoção da IA, os decisores deparam-se frequentemente com várias soluções de compromisso. Compreender estes compromissos é crucial para tomar decisões informadas que se alinhem com os objectivos estratégicos e os recursos da empresa. Eis algumas das soluções de compromisso mais comuns:

1. Custos iniciais vs. custos contínuos: Os custos iniciais, como o investimento em hardware ou as taxas de configuração inicial, são despesas únicas que ocorrem no início do projeto. Os custos contínuos, como as taxas de subscrição ou os custos de manutenção, são despesas recorrentes que se mantêm ao longo da vida útil do projeto. Uma solução com custos iniciais elevados mas custos contínuos baixos pode ser mais económica a longo prazo, mas requer um investimento inicial maior.
2. Desenvolvimento personalizado vs. soluções prontas a utilizar: O desenvolvimento personalizado oferece um elevado grau de personalização e controlo, permitindo-lhe adaptar a solução de IA às suas necessidades específicas. No entanto, envolve frequentemente custos mais elevados e tempos de implementação mais longos. As soluções prontas a utilizar são normalmente mais rápidas de implementar e menos dispendiosas, mas podem não oferecer o mesmo nível de personalização ou controlo.
3. Soluções no local vs. soluções baseadas na nuvem: As soluções no local oferecem mais controlo sobre os dados e os processos, mas envolvem frequentemente custos iniciais mais elevados de hardware e configuração. As soluções baseadas na nuvem têm normalmente custos iniciais mais baixos e oferecem uma maior escalabilidade, mas implicam taxas de subscrição contínuas e potenciais preocupações com a segurança e a privacidade dos dados.
4. Pagamento conforme o uso vs. preço fixo: O preço por utilização permite-lhe pagar apenas pelo que utiliza, oferecendo flexibilidade e escalabilidade. No entanto, pode levar a custos imprevisíveis se a sua utilização aumentar significativamente. O preço fixo oferece maior previsibilidade, mas pode acabar por pagar demasiado se não utilizar o serviço em toda a sua extensão.
5. Investir em talento vs. subcontratação: A criação de uma equipa interna oferece mais controlo e potencialmente uma melhor integração com os sistemas e processos existentes, mas envolve custos de contratação, formação e retenção de funcionários qualificados. A subcontratação a uma empresa de serviços de IA pode proporcionar acesso a conhecimentos especializados e reduzir as despesas gerais de gestão, mas pode resultar em menos controlo e potenciais dificuldades de comunicação e coordenação.
6. Custos e benefícios a curto e a longo prazo: Alguns custos, como a configuração e a integração, são maioritariamente de curto prazo, enquanto outros, como a manutenção e as actualizações, são de longo prazo. Da mesma forma, alguns benefícios, como a automatização de processos, podem ser obtidos rapidamente, enquanto outros, como a tomada de decisões com base em dados, podem demorar mais tempo a concretizar-se. Equilibrar estes custos e benefícios a curto e longo prazo é crucial para tomar uma decisão adequada à situação atual e aos planos futuros da sua empresa.

Cada um destes compromissos apresenta um equilíbrio diferente de custos, riscos e benefícios. O equilíbrio certo para a sua empresa dependerá de uma série de factores, incluindo o seu orçamento, as suas capacidades técnicas, as suas necessidades específicas e os seus objectivos estratégicos. Ao compreender estas compensações e ao considerá-las no contexto das suas próprias circunstâncias, pode tomar uma decisão informada que irá preparar a sua empresa para o sucesso no seu percurso de adoção da IA.

Como deve decidir a sua abordagem

A escolha da abordagem correta para a adoção da IA é uma decisão estratégica que pode ter um impacto significativo nas operações, capacidades e crescimento futuro da sua empresa. Aqui está um quadro para o orientar neste processo de tomada de decisão:

1. Utilizar o princípio da proporção: Alinhe a escala e a complexidade do seu projeto de IA com a dimensão, as necessidades e os recursos da sua empresa. Uma empresa de pequena e média dimensão com recursos limitados pode beneficiar mais de uma abordagem de plataforma de IA, uma vez que permite experimentar e ver o valor antes de escalar, enquanto uma grande empresa com recursos substanciais pode optar por criar uma equipa interna ou utilizar uma plataforma de IA.
2. Envolver-se cedo e de forma eficiente: Comece a planear a adoção da IA o mais cedo possível. Isto permite-lhe avaliar minuciosamente as suas necessidades, explorar diferentes opções e tomar uma decisão informada. Envolva-se de forma eficiente, concentrando-se nas opções que melhor se alinham com os objectivos e recursos estratégicos da sua empresa.
3. Descubra o que é necessário para o seu projeto de IA: Compreender os requisitos específicos do seu projeto de IA. Isto inclui o tipo de tecnologia de IA de que necessita (por exemplo, aprendizagem automática, processamento de linguagem natural, visão por computador), os dados que tem disponíveis, as competências e conhecimentos necessários e a integração com os sistemas existentes.
4. Está a preparar-se para as perturbações tecnológicas? Pense na forma como a abordagem escolhida irá resistir a futuros avanços tecnológicos e a alterações no seu ambiente empresarial. Uma boa estratégia de adoção de IA deve ser flexível e adaptável, permitindo-lhe tirar partido das novas tecnologias e técnicas de IA à medida que estas vão surgindo.
5. Faça uma escolha efectiva: Por fim, faça a sua escolha com base numa compreensão abrangente dos custos, benefícios e compensações de cada abordagem. Esta não deve ser uma decisão apressada, mas sim uma decisão estratégica que considere as implicações a curto e a longo prazo para a sua empresa.

Esta estrutura não é uma solução única, mas sim um guia para o ajudar a navegar pelas complexas considerações de custos no seu esforço para a adoção da IA. Ao seguir esta estrutura, pode tomar uma decisão que não só é rentável como também está estrategicamente alinhada com as necessidades, objectivos e recursos da sua empresa.

Porque é que o RapidCanvas é sempre uma escolha inteligente

A RapidCanvas é uma plataforma de AutoAI sem código, concebida para simplificar o processo de criação e implementação de soluções de IA, tornando-a um ponto de partida ideal para as empresas que procuram tirar partido da IA. As capacidades da plataforma, juntamente com a profunda experiência da equipa a trabalhar com uma vasta gama de soluções de IA, fazem do RapidCanvas um parceiro de IA completo.  

Criar uma solução de IA nunca foi tão fácil, e tudo isto com preços simples e transparentes que abrangem todos os seguintes aspectos:

• Custo de desenvolvimento de soluções/modelos, utilizando uma biblioteca de soluções pré-construídas
• Custo da subscrição da plataforma e das licenças para todos os utilizadores
• Custo de manutenção
• Custo dos serviços de apoio

Quer mais motivos para começar a usar o RapidCanvas?

1. Não é necessária codificação: O RapidCanvas permite-lhe criar soluções de IA sem qualquer codificação. Isto significa que mesmo os membros não técnicos da equipa podem contribuir para o processo de desenvolvimento da IA, democratizando a IA na sua organização.
2. Implantação rápida: O RapidCanvas permite-lhe passar da ideia à solução de IA em apenas quatro semanas. Esta rápida implementação pode dar-lhe uma vantagem competitiva, permitindo-lhe começar a tirar partido da IA mais rapidamente.
3. Ambiente colaborativo: O RapidCanvas fornece uma interface unificada que facilita a colaboração entre equipas multifuncionais. Isto pode ajudar a garantir que todas as partes interessadas estão alinhadas e a trabalhar para os mesmos objectivos.
4. Suporte especializado: Com o RapidCanvas, você tem acesso a uma equipe de especialistas de classe mundial que pode ajudá-lo a navegar pelas complexidades do desenvolvimento de IA.
5. Soluções pré-configuradas: O RapidCanvas oferece soluções de IA pré-configuradas para vários casos de uso, que podem ser facilmente personalizadas para atender às suas necessidades específicas.
6. Escalabilidade: O RapidCanvas foi projetado para ser dimensionado com a sua empresa. Quer esteja a processar centenas ou milhões de pontos de dados, o RapidCanvas consegue lidar com isso, garantindo que as suas soluções de IA podem crescer com a sua empresa.
7. Custo-benefício: Com o RapidCanvas, permite que as suas equipas tirem partido das soluções de IA para obter resultados comerciais reais, sem investimentos em novos recursos de ciência de dados e engenharia.