KI-Kosten. Was sind die Kosten für die Implementierung von KI in einem Unternehmen? | KI im Geschäft #93

KI-Kosten. Wovon hängen sie ab?

Die mit der Implementierung von KI verbundenen Kosten sind vielfältig und hängen von verschiedenen Faktoren ab. Um zu verstehen, welche Elemente den größten Einfluss auf den Endpreis haben, haben wir eine Liste der wichtigsten Punkte erstellt:

• Umfang der Implementierung – Organisationen, die mindestens 20 % ihres Gewinns vor Zinsen und Steuern (EBIT) in die KI-Adoption investieren, gelten als Vorreiter in der Nutzung von KI. Laut dem McKinsey Global Survey on AI-Bericht investieren sie oft mehr in diese Technologien. Ein hoher KI-Beitrag zu den Unternehmensgewinnen kann somit die Implementierungskosten erhöhen.
• Zugang zu Spezialisten – Der Bedarf an spezialisierten Positionen, wie Dateningenieuren, Machine-Learning-Spezialisten oder Datenwissenschaftlern, kann die Kosten der KI-Implementierung erheblich beeinflussen. Die Verfügbarkeit und die Kosten dieser Spezialisten auf dem Arbeitsmarkt sind entscheidende Faktoren für die Kosten von KI für ein Unternehmen.
• zulässige Betriebskosten – Die Wahl zwischen maßgeschneiderten KI-Lösungen und Standardsoftware beeinflusst die Kosten. Maßgeschneiderte Lösungen können von 6.000 bis über 300.000 US-Dollar kosten, während Standardsoftware bis zu 40.000 US-Dollar jährlich kosten kann.
• Breite und Tiefe der KI-Adoption – Unternehmen, die KI in mehreren Abteilungen nutzen, können höhere Kosten verursachen als solche, die sich auf einzelne Anwendungen beschränken.
• Zukünftige Investitionspläne – Unternehmen, die planen, in den kommenden Jahren ihre Investitionen in KI zu erhöhen, müssen mit höheren Ausgaben für die Implementierung und Entwicklung dieser Technologie rechnen. Diese Investition wird jedoch wahrscheinlich entscheidend für das Wachstum der Unternehmen sein. Bis zu zwei Drittel der Befragten im McKinsey Global Survey on AI erwarten in den nächsten drei Jahren einen Anstieg der KI-Investitionen.

Diese Liste verdeutlicht, dass KI-Kosten komplex sind und einer individuellen Analyse bedürfen. Ein Unternehmen, das sich für die Implementierung eines Datenanalysetools entscheidet, muss sowohl die Kosten für den Erwerb der Software als auch die Einstellung von Spezialisten berücksichtigen, die in der Lage sind, sie zu betreiben.

Modelltraining der KI-Kosten

Eine der häufigsten Kosten, die mit der Implementierung von künstlicher Intelligenz verbunden sind und Menschen von Investitionen abhalten, sind die Kosten für das Training des KI-Modells. Dies ist ein Prozess, der sowohl Fachwissen als auch finanzielle Ressourcen erfordert. Vor allem jedoch benötigt man, um ein KI-Modell zu trainieren, genügend Daten und muss eine Datenanalyse durchführen.

Wann macht das Training eines Modells also Sinn? Nur wenn ein Unternehmen signifikante Verbesserungen in der Effizienz oder höhere Gewinne durch den Einsatz von KI erwarten kann. Die Kosten für das Training eines Modells sind einer der Aspekte, die sehr schwer zu schätzen sind. Sie hängen von der Komplexität, der Anwendung des Modells und den Anforderungen des Unternehmens ab.

Ein Beispiel könnte die Implementierung eines KI-Systems zur Personalisierung des Angebots eines Online-Shops sein, bei dem ein präzise trainiertes Modell den Umsatz erheblich steigern kann, indem es Produkte an die individuellen Kundenpräferenzen anpasst. In einem solchen Fall sind die Kosten für das Training des Modells eine Investition, die greifbare Vorteile bringt.

Eine weitere KI-Implementierung, die ein Modelltraining erfordert, ist die Optimierung von Logistikprozessen. Ein richtig trainiertes Modell wird die Transportkosten senken, was im Laufe der Zeit zu einer erhöhten Wettbewerbsfähigkeit und verbesserten Lieferzeiten führen wird.

Preismodelle

Ein Abonnement ist eine beliebte Option für Unternehmen, die fortschrittliche Technologien nutzen möchten, ohne erhebliche Vorabinvestitionen tätigen zu müssen. Hier sind einige Beispiel-Abonnementkosten:

• KI-Chatbots – Sie werden am häufigsten zur Automatisierung einiger Aufgaben im Kundenservice eingesetzt; es lohnt sich, Lösungen wie Drift (monatliche Kosten von 400 bis 1500 US-Dollar), TARS (99 bis 499 US-Dollar pro Monat) oder Intercom Fin (von 39 bis 139 US-Dollar pro Monat) zu prüfen.
• KI-Inhaltsanalysesysteme für SEO – Sie können etwa 150 US-Dollar pro Monat kosten, zum Beispiel Contadu (von 79 bis 297 US-Dollar pro Monat).
• KI-Coding-Assistenten – Die Preise des beliebtesten Tools Github Copilot, das auf dem GPT-4-Modell basiert und auch die Grundlage der kostenpflichtigen Version von ChatGPT Plus ist, beginnen bei 10/40 zł pro Monat.
• ChatGPT Plus oder Perplexity – Das kostet etwa 20 US-Dollar pro Monat und Benutzer, eine kostenlose Alternative ist Google Bard oder Microsoft Bing/Copilot.

Bevor sie sich für ein KI-Tool entscheiden, sollten Unternehmer ihre Bedürfnisse und Möglichkeiten sorgfältig analysieren. Beispielsweise könnte ein Beratungsunternehmen ein Abonnement für ein Datenanalysetool wählen, um wertvolle Einblicke für Kunden effizienter zu liefern.

Die KI-Kosten der Nutzung beliebter APIs

Application Programming Interface, oder API KI, sind Werkzeuge, die die Integration von KI-Funktionen mit bestehenden Systemen, Anwendungen und Dienstleistungen ermöglichen. Die Kosten für die Nutzung beliebter APIs werden in der Regel basierend auf der Anzahl der verwendeten Tokens und dem gewählten Modell berechnet.

Die Gebühren für die beliebtesten Modelle in der OpenAI API:

• GPT-4 Turbo kostet 0,01 US-Dollar pro 1K Tokens für Eingaben und 0,03 US-Dollar pro 1K Tokens für Ausgaben,
• GPT-3.5 Turbo – die Kosten des vorherigen Modells, das für die meisten Geschäftsanwendungen ausreichend ist, liegen bei etwa 0,0005 US-Dollar pro 1K Tokens für Eingaben und 0,0015 US-Dollar pro 1K Tokens für Ausgaben.

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

Unternehmen können auch Open-Access-Modelle wie mixtral-8x7b oder llama2-70b nutzen. Die Betriebskosten sind viel niedriger, während APIs unter anderem von folgenden Anbietern bereitgestellt werden:

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

Aber wie nutzt man APIs, um KI in seinem Unternehmen zu implementieren? Ein großartiges Beispiel wäre die Integration einer API zur Generierung von Produktbeschreibungen in einem Online-Shop, was den Prozess der Hinzufügung neuer Artikel beschleunigen und die Qualität der präsentierten Informationen verbessern kann. Oder die Erstellung eines Tools, das automatisch personalisierte Antworten auf Kunden-E-Mails generieren kann.

Ein KI-Team aufbauen oder mit externen KI-Spezialisten zusammenarbeiten?

Wer sollte die Implementierung von künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen übernehmen? Wenn Sie kein Team von Spezialisten oder Enthusiasten – Citizen Developers – haben, stehen Sie vor der Entscheidung, ein internes KI-Team zu unterhalten oder mit externen Spezialisten zusammenzuarbeiten. Diese Entscheidung kann entscheidenden Einfluss auf die Kosten und die Effektivität von KI-Projekten haben.

Ein KI-Team zu unterhalten, bedeutet die Kosten für die Einstellung teurer und erfahrener Spezialisten, einschließlich Programmierern und Datenwissenschaftlern.

Die Zusammenarbeit mit externen KI-Spezialisten kann günstiger sein und Zugang zu spezialisierten Fähigkeiten bieten. Allerdings kann es unsere Lösung später erheblich teurer machen, da jede Änderung die Hinzuziehung von Spezialisten erfordert.

Die Wahl zwischen einem internen Team und externen Spezialisten sollte nicht nur von den Kosten, sondern auch von den strategischen Zielen des Unternehmens geleitet werden. Beispielsweise könnte ein kleines Unternehmen entscheiden, mit externen Spezialisten zusammenzuarbeiten, um KI-Lösungen schnell zu implementieren, ohne ein internes Team aufbauen zu müssen. Und dann einen der weniger spezialisierten Mitarbeiter nutzen, um es später zu unterstützen.

Nicht nur Geld – die ökologischen KI-Kosten

Die ökologischen Kosten von KI sind ein Thema, das in der langfristigen Strategie eines Unternehmens nicht übersehen werden kann. Glücklicherweise sind sich die meisten Unternehmensleiter, die an der McKinsey Global Survey on AI teilgenommen haben, der vielen Risiken bewusst, die mit generativer KI verbunden sind, einschließlich:

• sozialen Risiken,
• humanitären Risiken, und
• Bedrohungen für die nachhaltige Entwicklung, die ökologische Kosten im Zusammenhang mit KI implizieren können.

Organisationen sollten darüber nachdenken, wie sie die ökologischen Risiken im Zusammenhang mit KI bei deren Implementierung managen können. Beispielsweise sollte ein Unternehmen, das KI zur Analyse großer Datensätze einsetzt, die Auswirkungen seiner Aktivitäten auf den Energieverbrauch berücksichtigen und nach Möglichkeiten suchen, diesen zu optimieren.

Zusammenfassung – Wie viel kostet KI in einem Unternehmen?

Zusammenfassend hängen die Kosten von KI in einem Unternehmen von vielen Variablen ab, wie dem Umfang der Implementierung, dem Zugang zu Spezialisten und den Entwicklungsplänen. Unternehmen, die stark in KI investieren, können höhere Kosten verursachen, aber auch größere Vorteile ernten.

Die Entscheidung zur Implementierung von KI sollte einer gründlichen Analyse vorausgehen und auf die individuellen Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten sein. Im Kontext eines dynamisch sich verändernden Marktes kann KI der Schlüssel zur Aufrechterhaltung der Wettbewerbsfähigkeit und des Unternehmenswachstums sein.

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