KI-Apps verändern das Leben.
Aber die Entwicklung von KI-Apps kann eine Menge Geld kosten.
Und es gibt keine allgemeingültige Antwort auf die Frage, wie viel eine KI-App kosten wird.
Die beste Antwort ist: „Es kommt darauf an“.
Deshalb werden wir die 6 Schlüsselfaktoren besprechen, die die Kosten für die Entwicklung von KI-Apps beeinflussen und wie Sie diese reduzieren können.
Los geht’s!
Table of Contents
Die Komplexität Ihres KI-Modells ist einer der Hauptfaktoren, die die Entwicklungskosten Ihrer KI-App beeinflussen.
Besonders komplexe KI-Modelle können sogar so viel kosten wie eine ganze App.
Im Durchschnitt liegen die Kosten für maßgeschneiderte KI-Lösungen zwischen 6000 $ und über 500.000 $.
Ein KI-Chatbot für den Kundenservice kostet beispielsweise viel weniger als ein Betrugserkennungsmodell für eine Fintech-App.
Die Komplexität Ihres Modells wirkt sich auch auf andere Kosten aus, wie z. B.:
Nehmen Sie zum Beispiel ChatGPT.
Der CEO von OpenAI, Sam Altman, bestätigte, dass allein die Ausbildung ihres GPT-4-Modells über 100 Millionen Dollar gekostet hat.
Und je komplexer ein KI-Modell ist, desto höher sind die Trainingskosten.
In der nachstehenden Abbildung sehen Sie, wie die Schulungskosten mit zunehmender Komplexität der KI-Modelle jährlich steigen.
Quelle: EpochAI
Natürlich wird das KI-Modell Ihrer Anwendung nicht annähernd so komplex sein wie die aufgeführten Modelle, aber diese Zahlen verdeutlichen, wie teuer komplexe KI-Modelle werden können.
Lassen Sie uns nun einige Möglichkeiten erörtern, wie Sie die Kosten für Ihr KI-Modell senken können.
Zunächst müssen Sie feststellen, ob Sie überhaupt KI benötigen.
Manchmal können einfachere Algorithmen die gleiche Aufgabe zu einem Bruchteil der Kosten erledigen.
Wenn Sie jedoch eine KI-App entwickeln wollen, können Sie durch die Verwendung von vortrainierten Modellen die Kosten erheblich senken.
Und Sie können sie auf Ihre spezifischen Bedürfnisse abstimmen – Sie finden sie auf Websites wie dieser:
Außerdem bieten Cloud-Computing-Anbieter wie AWS ihre eigenen vortrainierten KI-Modelle als Service an.
Um auf das Beispiel unserer Fintech-App zurückzukommen: AWS bietet den Amazon Fraud Detector an – und Sie können sich für einen kostenlosen Test für 2 Monate anmelden.
Und Software-as-a-Service (SaaS)-Lösungen wie Akkio können Ihnen helfen, die Kosten noch weiter zu senken.
Wenn Sie jedoch ein eigenes Modell verwenden möchten, ist es eine gute Idee, mit einem einfachen KI-Modell zu beginnen.
Sobald Sie es zum Laufen gebracht haben und Feedback zu seiner Leistung erhalten, können Sie damit beginnen, komplexere Funktionen hinzuzufügen.
Mit all diesen Tipps können Sie die Entwicklungskosten für Ihre KI-Anwendung erheblich senken.
Trainingsdaten sind die Grundlage für jedes KI-Modell.
Und die Kosten Ihrer KI-Anwendung werden von der Qualität und dem Umfang der Trainingsdaten Ihres Modells beeinflusst.
Hochwertige Daten sind allerdings nicht billig.
Sie müssen in die Bereinigung und Vorverarbeitung der Daten investieren, bevor Sie sie in Ihrem KI-Modell verwenden können.
Aber das ist es auf jeden Fall wert.
Denn Unternehmen, die in saubere, qualitativ hochwertige Daten investieren, können bis zu 70 % mehr Umsatz erzielen als ein durchschnittliches Unternehmen, wie Sie unten sehen können:
Quelle: Neil Patel
Und bei KI-Modellen kann die Datenqualität den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachen.
Selbst das ausgeklügeltste und fortschrittlichste KI-Modell kann seine Aufgabe nicht erfüllen, wenn es auf schlechten Daten trainiert wurde.
Deshalb brauchen Sie Datenwissenschaftler in Ihrem Team, wenn Sie eine KI-App entwickeln.
Allerdings sind sie nicht billig – laut Indeed liegt das durchschnittliche Grundgehalt eines Datenwissenschaftlers in den USA bei 123.775 Dollar pro Jahr.
Es gibt jedoch eine Reihe von Möglichkeiten, die Kosten für die Beschaffung und Verarbeitung von Schulungsdaten zu senken.
Wir werden nun einige von ihnen behandeln.
Eine gute Möglichkeit, die Kosten für Trainingsdaten zu senken, ist die Verwendung öffentlich zugänglicher Datensätze.
Auf Websites wie dieser sind zahlreiche Datensätze verfügbar:
Wenn Sie ein KI-Modell für die Bilderkennung erstellen möchten, finden Sie diese auf dieser Website:
Außerdem ist es eine gute Idee, sich auf die Datenvorverarbeitung zu konzentrieren.
Quelle: Serokell
Ein kleinerer, gut kuratierter Datensatz ist besser als ein großer, unübersichtlicher Datensatz.
Und wenn Sie sich auf die Vorverarbeitung konzentrieren, reduzieren Sie den Bedarf an großen Datenmengen und die Kosten für deren Beschaffung.
Wenn Sie keinen Datenwissenschaftler in Ihrem Team haben und nicht über das Budget verfügen, um einen Vollzeitmitarbeiter einzustellen, können Sie auch mit Freiberuflern zusammenarbeiten.
Auf diese Weise erhalten Sie das benötigte Fachwissen, ohne dass Sie sich Vollzeit engagieren müssen.
Um ein KI-Modell zu trainieren und zu verwalten, benötigen Sie die richtige Hardware und Infrastruktur.
Und das kann die Kosten für Ihre KI-App erheblich erhöhen .
Wenn Sie Ihr Modell vollständig intern mit Ihren eigenen Ressourcen trainieren möchten, benötigen Sie Folgendes:
Hier finden Sie eine genauere Aufschlüsselung der Hardwarekosten:
Quelle: Akkio
Der Aufbau und das Training eines KI-Modells im eigenen Haus erfordert also hohe Vorabinvestitionen in Ihre Hardware und Infrastruktur.
Und das, ohne auf die Menge der Ressourcen einzugehen, die sie verbrauchen.
Gehen wir zurück zu ChatGPT als Beispiel.
Nach durchgesickerten Schätzungen verbrauchte die Ausbildung des GPT-4-Modells so viel Energie wie 1000 durchschnittliche US-Haushalte in 5-6 Jahren.
Und laut The Information kostet der Betrieb von ChatGPT 700.000 Dollar pro Tag.
Auch hier wird das KI-Modell in Ihrer App viel einfacher und weniger kostspielig zu trainieren und zu verwalten sein.
Und wahrscheinlich müssen Sie Ihr KI-Modell auch nicht vollständig intern trainieren und verwalten.
Lassen Sie uns darüber sprechen, warum und wie Sie dadurch Ihre Hardware- und Infrastrukturkosten senken können.
Wir haben bereits erwähnt, dass Sie Ihr Modell wahrscheinlich nicht intern ausbilden werden.
Das kann sehr teuer werden, vor allem wenn es sich um ein komplexeres KI-Modell handelt.
Deshalb sind cloudbasierte KI-Plattformen die kostengünstigste Option.
Einige der besten auf dem Markt sind:
Sie bieten End-to-End-Services, d. h. Sie können ein KI-Modell trainieren und einsetzen, ohne die Plattform zu verlassen.
Benötigen Sie eine KI-App?
Wir haben ein spezielles Team nur für Sie.
Sie werden mit unseren Technologieexperten sprechen.
Mit ihnen verbrauchen Sie weniger Ressourcen für Ihr KI-Modell.
Außerdem müssen Sie nicht so viel in Ihre Hardware und Infrastruktur investieren, erhalten aber dennoch die meisten Vorteile eines benutzerdefinierten KI-Modells.
Und genau deshalb ist es eine gute Idee, sie zu verwenden.
Die Tools und Frameworks, die Sie für die Entwicklung Ihrer KI-Anwendung verwenden, können erheblich zu deren Gesamtkosten beitragen.
Sie helfen Ihnen zwar, die Entwicklung Ihrer App zu beschleunigen, aber Sie müssen auch ihre potenziellen Kosten im Auge behalten.
Was sind also die besten KI-Frameworks, die Sie verwenden können?
Sie sind:
Und obwohl diese 3 Frameworks Open-Source sind, sind sie nicht gerade anfängerfreundlich.
Wenn Sie sie effektiv nutzen wollen, müssen Sie KI-Experten in Ihrem Team haben – und die sind nicht billig.
Wenn Sie gerade erst mit der Entwicklung von KI-Apps beginnen, sind die von uns genannten cloudbasierten KI-Plattformen die bessere Wahl.
Sie bieten eine breite Palette von KI- und maschinellen Lernlösungen an, wie Sie anhand des unten abgebildeten AWS ML-Stacks sehen können.
Quelle: AWS
Der größte Nachteil von Cloud-basierten KI-Plattformen ist, dass sie mit Nutzungskosten verbunden sind, die sich schnell summieren können.
Es gibt jedoch Möglichkeiten, die Kosten für Ihre Entwicklungswerkzeuge und Frameworks zu senken.
Lassen Sie uns einige von ihnen diskutieren.
Eine gute Möglichkeit, Geld für Entwicklungstools und Frameworks zu sparen, ist die Inanspruchnahme kostenloser Testversionen.
Dies ist ein besonders nützlicher Tipp, wenn Sie eine Cloud-basierte Plattform verwenden.
Wenn Ihr KI-Modell relativ einfach ist, können Sie es möglicherweise trainieren und einsetzen, ohne etwas dafür bezahlen zu müssen.
Wenn Sie bereits eine Beziehung zu einer Plattform haben, können Sie diese zu Ihrem Vorteil nutzen.
Wenn AWS beispielsweise Ihr langfristiger Cloud Computing-Anbieter ist, können Sie möglicherweise bessere Bedingungen aushandeln.
Ein weiterer guter Tipp, den Sie in Betracht ziehen sollten, ist die Verwendung von autoML- und no-code AI-Plattformen.
Quelle: Medium
Sie helfen Ihrem Team, das Training und die Bereitstellung von KI-Modellen in Ihrer App zu automatisieren.
Und das Beste daran?
AutoML-Plattformen wie H2O AutoML und AutoKeras sind quelloffen und kostenlos zu verwenden.
Mit ihnen können Sie viel Zeit und Geld sparen.
Und das wird Ihnen helfen, Ihre KI-App schneller auf den Markt zu bringen.
Das Team, das Ihre KI-App entwickelt, ist ein wesentlicher Kostenfaktor bei der KI-App-Entwicklung.
Das liegt daran, dass sie die richtigen Fähigkeiten für den Job haben müssen.
Und dieses Know-how hat seinen Preis.
Nach Schätzungen von Indeed liegt das Durchschnittsgehalt eines Ingenieurs für maschinelles Lernen in den USA bei 161.832 Dollar pro Jahr.
Quelle: ARTiBA
Und wenn Sie fortschrittliche KI-Funktionen in Ihrer App wünschen, brauchen Sie KI- und Machine-Learning-Ingenieure in Ihrem Team.
Aber es gibt einen Mangel an KI-Ingenieuren auf dem Markt, und sie einzustellen, kann ein schwieriger und kostspieliger Prozess sein.
Und das treibt die Entwicklungskosten für Ihre Anwendung in die Höhe.
Lassen Sie uns also einige Möglichkeiten besprechen, wie Sie die Kosten für Ihr AI-App-Entwicklungsteam senken können.
Eine gute Möglichkeit, die Kosten für Ihr KI-App-Entwicklungsteam zu senken, besteht darin, bestehende Teammitglieder weiterzubilden.
Es gibt eine Reihe von KI-Engineering-Kursen auf dem Markt, z. B:
Diese helfen den Mitgliedern Ihres Teams beim Einstieg in die KI-Technik und bei der Beherrschung der Fähigkeiten, die sie für die Entwicklung einer KI-App benötigen.
Eine weitere gute Lösung ist die Einstellung eines eigenen Teams.
Lernen Sie von einem Software-Unternehmensgründer.
Machen Sie Ihr Software-Produkt erfolgreich mit den monatlichen Einblicken von unserem Mitarbeiter Marko Strizic.
Sie müssen jedoch das richtige Unternehmen auswählen, mit dem Sie Ihre KI-App entwickeln wollen.
Das richtige engagierte Team handelt und kümmert sich wie ein internes Team. Der einzige Unterschied besteht darin, dass es von einer externen Agentur oder einem Dienstleister gebildet wird.
Die Beauftragung eines engagierten Teams senkt die Entwicklungskosten Ihrer KI-Anwendung und bietet Ihnen gleichzeitig das erforderliche Fachwissen.
Und genau deshalb ist es eine gute Wahl.
Die Entwicklung Ihrer KI-App endet nicht, wenn Sie Ihr Minimum Viable Product (MVP) auf den Markt bringen.
Tatsächlich ist das erst der Anfang.
Deshalb ist die kontinuierliche Pflege und Aktualisierung Ihres KI-Modells so wichtig.
Ein wichtiger Grund dafür ist, dass Ihr KI-Modell regelmäßig mit neuen Daten neu trainiert werden muss.
Ist dies nicht der Fall, kann das Gerät abdriften und an Genauigkeit verlieren.
Quelle: AIMultiple
Aber die Daten, die Sie benötigen, um ein Modell vollständig neu zu trainieren, können viel Geld kosten – deshalb sollten Sie Ihr Modell kontinuierlich mit kleineren Datensätzen neu trainieren.
Nehmen wir an, Sie haben eine E-Commerce-App mit einem KI-Empfehlungssystem.
Wenn Sie neue Produkte hinzufügen und neue Trends aufkommen, kann das KI-Modell hinterherhinken, wenn es nicht aktualisiert wird.
Aber wenn Sie Ihr Modell ständig aktualisieren, wird es nicht hinterherhinken und Sie werden Ihre Wartungskosten reduzieren.
Außerdem ist KI ein Bereich, der sich rasch weiterentwickelt.
Sie müssen ein Auge auf neue Entwicklungen und mögliche Verbesserungen Ihres KI-Modells haben.
Nur so werden Sie wettbewerbsfähig bleiben können.
Aber all das kann Sie eine Menge Geld kosten.
Lassen Sie uns nun einige Möglichkeiten erörtern, wie Sie diese Kosten senken können.
Eine gute Möglichkeit, die Kosten für die kontinuierliche Wartung zu senken, ist die Investition in Tools zur kontinuierlichen Überwachung.
Es gibt eine Reihe von Tools zur kontinuierlichen Überwachung auf dem Markt, z. B.:
Das mag sich zunächst kontraintuitiv anhören, aber auf lange Sicht werden Sie damit Geld sparen.
Quelle: Arize
Sie warnen Sie nämlich automatisch, wenn Ihr KI-Modell abzudriften beginnt, und Sie können das Problem sofort lösen.
Auf diese Weise geben Sie nur dann Geld für die Wartung aus, wenn Sie es wirklich brauchen.
Außerdem ist es eine gute Idee, ein modulares Design für Ihr KI-Modell zu wählen.
Auf diese Weise können Sie bestimmte Teile aufrüsten, ohne eine komplette Überholung vornehmen zu müssen.
Und das spart Ihnen Zeit und Geld.
KI-Apps sind das nächste große Ding.
Die Kosten für die Entwicklung von KI-Anwendungen können jedoch eine hohe Einstiegshürde darstellen.
Zum Glück können Sie die Kosten mit den hier vorgestellten Tipps erheblich senken.
Wenn Sie mehr erfahren möchten, sehen Sie sich an , wie wir KI-Apps entwickeln, und setzen Sie sich mit uns in Verbindung, um ein Angebot einzuholen.
Mario makes every project run smoothly. A firm believer that people are DECODE’s most vital resource, he naturally grew into his former role as People Operations Manager. Now, his encyclopaedic knowledge of every DECODEr’s role, and his expertise in all things tech, enables him to guide DECODE's technical vision as CTO to make sure we're always ahead of the curve. Part engineer, and seemingly part therapist, Mario is always calm under pressure, which helps to maintain the office’s stress-free vibe. In fact, sitting and thinking is his main hobby. What’s more Zen than that?
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