Het potentieel voor bedrijfstransformatie is enorm als het gaat om de toepassing van generatieve AI, maar met zeer hoge implementatiekosten die voor veel organisaties moeilijk te rechtvaardigen zijn. De voordelen van AI zijn overduidelijk, maar de financiële en operationele hindernissen die gepaard gaan met het implementeren en onderhouden van dergelijke technologieën kunnen zeer overweldigend zijn. In dit artikel gaan we dieper in op de werkelijke kosten van generatieve AI, de stille financiële lasten en hoe bedrijven deze uitdagingen het hoofd kunnen bieden voor succes op de lange termijn. We zullen het hebben over investeringen in een vroeg stadium tot de potentiële ROI, en gaan dieper in op de uitdagingen waarmee bedrijven te maken krijgen als ze op weg zijn naar de adoptie van AI en waarde creëren door middel van tastbare resultaten.
De hoge kosten van implementatie
Volgens nieuw onderzoek van analistenbureau Gartner zal tegen het einde van 2025 minstens 30% van de generatieve AI-bedrijven die momenteel worden getest, na proof of concept worden opgegeven. De statistieken werden bekendgemaakt tijdens Gartner’s Data & Analytics Summit in Sydney, Australië. Gartner ontdekte dat vroege gebruikers van generatieve AI worstelen met escalerende kosten. De kosten van implementaties kunnen variëren van $5 miljoen tot $20 miljoen. Bijvoorbeeld, het ontwerpen van een op maat gemaakt generatief AI-model, zoals het finetunen van een Llama-model op industriespecifieke data, zou een bedrijf $5 miljoen tot $6 miljoen vooraf kosten en tot $11.000 aan terugkerende kosten.
De financiële last
- Hoge initiële investering: Het creëren van een nieuw model zou wel 20 miljoen dollar kosten.
- Dure eenvoudige oplossingen: Een schatting van de kosten voor het maken van een basis zoekfunctie voor documenten via RAG zou minstens $750.000 kunnen bedragen.
Dit betekent dat bedrijven het moeilijk vinden om investeringen in generatieve AI te rechtvaardigen vanwege de enorme financiële kosten die ermee gemoeid zijn. Het analistenbureau merkte op dat generatieve AI een hogere tolerantie heeft voor indirecte, toekomstige financiële investeringscriteria in vergelijking met een onmiddellijk rendement op investering (ROI). Executives zijn ongeduldig om rendement te zien op generatieve AI-investeringen na de hype van vorig jaar. Organisaties worstelen echter met het bewijzen en realiseren van waarde.
De onuitgesproken kosten van Generative AI
Bedrijven negeren vaak de verborgen kosten van het inzetten van generatieve AI, ondanks de aanzienlijke initiële financiële hindernissen. Het gaat onder meer om doorlopend onderhoud, de noodzaak van een hoge mate van computerinfrastructuur en de kosten die gepaard gaan met het opleiden en bijscholen van personeel. Hoewel clouddiensten voor AI-modellen schaalbaar zijn, kunnen ze ook gepaard gaan met doorlopende kosten die zich in de loop der tijd opstapelen. Bij het toewijzen van middelen voor generatieve AI-projecten moeten bedrijven met deze zaken rekening houden. Bedrijven die niet in staat zijn om AI-tools soepel te integreren in hun huidige procedures kunnen ook operationele inefficiënties ervaren, waardoor verdere uitgaven voor systeemintegratie en debugging nodig zijn. Deze verborgen kosten kunnen een groot effect hebben op hoe goed AI-implementatie over het algemeen verloopt.
Ongeduldige executives en ongerealiseerde waarde
Het onderzoek van Gartner suggereert ook dat vroege AI-gebruikers uiteenlopende bedrijfsverbeteringen rapporteren. Uit een recent onderzoek van Gartner onder 822 bedrijfsleiders bleek dat slechts 15,8% omzetstijgingen rapporteerde. Daarnaast gaf 15,2% aan kosten te hebben bespaard en 22,6% meldde productiviteitsverbeteringen na de inzet van generatieve AI. Desalniettemin dienen de gegevens als een waardevol referentiepunt voor het beoordelen van de bedrijfswaarde die voortkomt uit generatieve AI business model innovatie. Het is echter belangrijk om de uitdagingen bij het inschatten van die waarde te erkennen. Vaak is de impact niet onmiddellijk duidelijk en kan deze zich pas na verloop van tijd manifesteren.
Meer waarde dan alleen ROI
Gartner suggereert dat bedrijven die overwegen om generatieve AI-technologieën in te zetten, niet alleen de bedrijfswaarde maar ook de totale kosten moeten analyseren. Dit kan zowel de directe ROI als de toekomstige waarde-impact aan het licht brengen, wat helpt om beter geïnformeerde investeringsbeslissingen te nemen. Als de bedrijfsresultaten aan de verwachtingen voldoen of deze overtreffen, biedt dit de mogelijkheid om investeringen uit te breiden door generatieve AI-innovatie en -gebruik op grotere schaal in te zetten. Het kan ook worden geïmplementeerd in andere bedrijfsonderdelen.
- Langetermijnwaarde: Bij AI-gerelateerde investeringen moet naast de toekomstige waarde ook rekening worden gehouden met het directe rendement op de investering.
- Schaalbaarheid: Als de eerste resultaten worden behaald of overtroffen, kunnen bedrijven AI-innovatie opschalen naar een bredere gebruikersbasis.
De ontwikkeling van ROI bij investeringen in AI
De ROI van generatieve AI is niet altijd onmiddellijk. Organisaties moeten opnieuw nadenken over wat ze verwachten van de waarde. Voor de meeste bedrijven worden de kortetermijnkosten van AI terugverdiend door de langetermijnverbeteringen in bedrijfsefficiëntie, innovatie en schaalbaarheid. Bedrijven moeten op een meer holistische manier naar de ROI gaan kijken, door te kijken naar strategische voordelen zoals besluitvorming, personalisatie op schaal en het creëren van nieuwe producten en diensten die anders onmogelijk zouden zijn geweest. Generatieve AI betekent ook het automatiseren van complexe processen in bedrijven, wat na verloop van tijd tot aanzienlijke kostenbesparingen leidt. In de gezondheidszorg kan dit bijvoorbeeld helpen bij het analyseren van medische gegevens en het voorschrijven van mogelijke behandelplannen, waardoor er mogelijk minder fouten worden gemaakt en de patiëntresultaten verbeteren.
Gebrek aan robuuste stemfuncties
Ondertussen is OpenAI begonnen met de uitrol van zijn verbeterde Voice Mode voor ChatGPT, waardoor gebruikers natuurlijker klinkende audioconversaties kunnen voeren met zijn vlaggenschip chatbot. De herziene Voice Mode is momenteel echter alleen beschikbaar voor een klein aantal ChatGPT Plus-gebruikers. Ondanks de geavanceerde mogelijkheden van ChatGPT’s Voice Mode, waren de eerste versies rudimentair. Zelfs nu is de functie vergrendeld achter een betaalmuur. Hoewel er dus vooruitgang is geboekt, blijft toegankelijkheid een probleem.
Uitdagingen in fijnafstemming
De geüpgradede Voice Mode biedt verbeterd reactiebegrip, met de mogelijkheid om instructies beter op te volgen. Het kan bijvoorbeeld reageren met een specifieke stem of toon. De Voice Mode van ChatGPT kan nu veel sneller reacties genereren. Gebruikers kunnen de bot onderbreken tijdens een reactie om wijzigingen aan te vragen. Ondanks deze verbeteringen is de functie uitgesteld tot de herfst om ervoor te zorgen dat hij veilig is voor breder gebruik. Bovendien blokkeren ingebouwde systemen verzoeken voor gewelddadige of auteursrechtelijk beschermde inhoud. Er zijn echter nog steeds beperkingen, zoals geblokkeerde reacties die afwijken van de vier vooraf ingestelde stemmen.
Technische uitdagingen bij de implementatie van AI
De ROI van generatieve AI is niet altijd onmiddellijk. Organisaties moeten opnieuw nadenken over wat ze verwachten van de waarde. Voor de meeste bedrijven worden de kortetermijnkosten van AI terugverdiend door de langetermijnverbeteringen in bedrijfsefficiëntie, innovatie en schaalbaarheid. Bedrijven moeten op een meer holistische manier naar de ROI gaan kijken, door te kijken naar strategische voordelen zoals besluitvorming, personalisatie op schaal en het creëren van nieuwe producten en diensten die anders onmogelijk zouden zijn geweest. Generatieve AI betekent ook het automatiseren van complexe processen in bedrijven, wat na verloop van tijd tot aanzienlijke kostenbesparingen leidt. In de gezondheidszorg kan dit bijvoorbeeld helpen bij het analyseren van medische gegevens en het voorschrijven van mogelijke behandelplannen, waardoor er mogelijk minder fouten worden gemaakt en de patiëntresultaten verbeteren.
Dreigende obstakels en toekomstige richtingen
Uiteindelijk worden bedrijven geconfronteerd met veel uitdagingen bij het inzetten van generatieve AI-technologieën. De hoge financiële kosten en de noodzaak van aanzienlijke toekomstige investeringen zijn ontmoedigend. Bovendien leidt het ongeduld van leidinggevenden om snel rendement te behalen vaak tot het opgeven van projecten. Een goede analyse van projectwaarde en -kosten kan echter betere investeringsbeslissingen opleveren. Hoewel technische ontwikkelingen zoals ChatGPT’s Voice Mode veelbelovend zijn, blijven toegankelijkheid en verdere verfijning van cruciaal belang.
Op weg naar de toekomst: De weg naar brede toepassing van AI
De sleutel tot het overwinnen van financiële en technische uitdagingen in generatieve AI ligt in het ontwikkelen van schaalbare, kosteneffectieve oplossingen die meetbare waarde leveren. Naarmate meer en meer bedrijven zich op dit terrein begeven, zal de concurrentie de kosten drukken en leiden tot betere, efficiëntere, toegankelijke tools. Bovendien zullen bedrijven, naarmate de volwassenheid van generatieve AI toeneemt, beter weten hoe ze het op schaal kunnen inzetten, waardoor de risico’s en onzekerheden van adoptie in een vroeg stadium afnemen.
Hoe bedrijven de moeilijkheden van generatieve AI kunnen overwinnen
Om generatieve AI tot een succes te maken, moeten bedrijven dit benaderen met strategische planning, kosten- en batenanalyses en feedback. Dit is wat er moet gebeuren:
- Klein beginnen: Gebruik proefprogramma’s zodat het bedrijf de waarde van AI kan inschatten voordat er grote investeringen worden gedaan.
- Investeer in talent: De toepassing van AI vereist geschoold personeel om geavanceerde technologieën te begrijpen en te beheren. Bedrijven moeten investeren in trainingsprogramma’s voor werknemers.
- Klantgerichte aanpak: Bij de inzet van AI moeten bedrijven zich richten op de behoeften van de klant en hoe de technologie hun ervaring kan verbeteren.
- Samenwerken met AI-experts: Zakelijke samenwerking met AI-consultants of -experts kan helpen bij het navigeren door de complexiteit van de implementatie, het vermijden van veelvoorkomende valkuilen en het maximaliseren van het ware potentieel van AI.
Conclusie
Generatieve AI heeft veel potentieel, maar het overwinnen van de inherente uitdagingen is cruciaal. Geavanceerde functies, zoals die van Open AI, benadrukken de genuanceerde complexiteit op dit gebied. Daarom moeten bedrijven berekende investeringen doen en zorgen voor een nauwkeurige implementatie van AI-innovaties. Door deze problemen aan te pakken, kunnen bedrijven het volledige potentieel en de toekomstige waarde van generatieve AI-technologieën benutten.
FAQs
V1: Wat zijn de oorzaken van de hoge implementatiekosten van generatieve AI-projecten? Omdat ze een grote initiële investering vereisen voor het maken van modellen, het verzamelen van gegevens, training en infrastructuur, zijn generatieve AI-initiatieven duur. Omdat er gespecialiseerde hardware en continu onderhoud nodig is, kunnen de kosten nog verder oplopen. Om de modellen te verbeteren en te optimaliseren, moeten bedrijven ook investeren in talent, wat de initiële en lopende kosten verhoogt. V2: Hoe lang duurt het meestal voordat generatieve AI-technologie zichzelf terugverdient? Voor generatieve AI-technologie is het rendement op de investering niet onmiddellijk. Het kan jaren duren voordat de voordelen op lange termijn, zoals verhoogde productiviteit, creativiteit en schaalbaarheid, zich volledig manifesteren, ondanks de aanzienlijke kosten op korte termijn. Bedrijven moeten de ROI strategisch benaderen en kijken naar de toekomstige waarde in plaats van alleen naar de winst op korte termijn. V3: Hoe kunnen bedrijven de kosten van generatieve AI rechtvaardigen? Door de strategische waarde op lange termijn te benadrukken, kunnen bedrijven de uitgaven verdedigen. Dit omvat verbeterde consumentenervaringen, nieuwe product- en service-innovaties en mogelijke kostenbesparingen door automatisering. Daarnaast kunnen bedrijven de proef op de som nemen zonder grote financiële verplichtingen aan te gaan door AI gefaseerd te implementeren.
