AIの隠れたコストはモデルではなく、実行方法にあります

AIのコストは、開発するものから生まれるのではなく、常に考え続けなければならない頻度から生まれるものです。このホワイトペーパーでは、ほとんどのAIイニシアティブがROIの実現に苦労している理由、そして本当の制約がモデル機能ではなく、AIの構造、実行、拡張の方法にある理由を明らかにします。

AIが本番環境に移行すると、コストは複合的になり、出力は変化し、システムの制御は難しくなります。ほとんどのソリューションは実験目的で開発され、運用はされていません。そのため、組織は事前に定義すべき作業に対して継続的に費用を支払う必要がありました。

AIが事業を運営するには、効率的かつ予測可能で、大規模に運営されるように設計する必要があります。

本レポートでは、企業リーダーが目指すべき以下の指針を示しています。

• 繰り返される実行時の推論と不要なコンピューティングを削減して「トークン税」を廃止
• プロセスにAIを重ねるのではなく、固定化することでコスト増を防ぐ
• 構造化ワークフローと統制された意思決定により、AIを実行システムに変える
• 毎回作業を再計算するのではなく、一度作業を設計することで上流に作業をシフト
• アクティビティではなく、パフォーマンスを実際のビジネス成果に結びつけることで、AIに説明責任を持たせる