Скрытые расходы и риски ИИ-разработки: как не выйти за рамки бюджета

Не так давно на нашем канале VC вышел очень подробный лонгрид про оценку стоимости ИИ разработки инхаус и на аутсорсе. Изначально, в этом материале была еще глава про риски и вероятные дополнительные расходы, но лучше поговорим про это отдельно.

Ранее мы выделили три ключевых этапа внедрения ИИ в бизнес: идея, стадия MVP и непосредственная интеграция решений на базе искусственного интеллекта в процессы и описали основные статьи расходов по каждому этапу. Но даже при тщательном подборе специалистов, детальной проработке идей и продуманности стека программных решений — избежать непредвиденных расходов и ошибок полностью невозможно. Мы собрали наиболее встречающиеся в нашей практике “подводные камни” , которые могут существенно повлиять на общие расходы:

Консалтинг и аудит. Прежде чем запускать проект в работу, проведите анализ текущего состояния инфраструктуры, данных и бизнес-процессов. Посчитайте сколько обойдется вам найм внешних консультантов или затраты на внутренних специалистов.
Исследование и подбор ИИ модели. Выбор подходящей нейросети требует или предварительных исследований или опыта. Выбирая путь инхаус вы сильно рискуете потерять тут значительную часть времени и дополнительных ресурсов.
Сложность подбора ключевых специалистов. Правильный выбор квалификации ML-архитектора является важной составляющей всей цепочки внедрения ИИ. Именно он будет выбирать наиболее эффективную и подходящую ML-модель и архитектуру системы. И тут, в свою очередь, у аутсорс команды потенциально, более широкий круг проектов, насмотренность и квалификация ML-архитектора

Сбор данных. В зависимости от проекта и готовности data по нему, возможны дополнительные затраты на корректный сбор данных. Например, вам могут потребоваться сторонние источники данных, дорогостоящие API или более мощные серверы.
Очистка и подготовка данных. Часто данные в их сыром виде требуют дополнительный обработки. Этот процесс может быть долгим и ресурсоемким, а иногда и достаточно дорогим.

Дополнительные управленческие ресурсы. Помимо Product Manager, может потребоваться участие аналитиков по качеству и бизнес-аналитиков для уточнения требований и взаимодействия с другими отделами.
Регулярные митинги и ревью. Это тоже занимает время специалистов и менеджмента, а где время — там и деньги. Закладывайте заранее часы и ресурсы, которые могут потребоваться под планирование и реализацию ваших идеи.

Качество данных и тестирование модели. Сделать первый MVP — зачастую это только начало пути. Необходимо закладывать время и ресурсы на тестирование нескольких моделей и их настройку. Этот процесс включает в себя валидацию данных, A/B тестирование, нагрузочное тестирование и тестирование на безопасность. Целиком и полностью тут выигрывает ИИ-агентство, которое всегда имеет в запасе и кадры, и ресурсы для качественного тестирования.
Юридическая и комплаенс-проверка. В зависимости от отрасли могут потребоваться дополнительные затраты на проверку моделей и процессов на соответствие законодательным требованиям (например, 152 ФЗ "О персональных данных" и др.). Это особенно актуально, если речь идет про данные клиентов или третьих лиц.

Постоянные обновления и итерации

Мониторинг и поддержка. После развертывания ИИ-модели необходимо четко отслеживать ее работу, собирать фидбек и вносить корректировки. Это гарантированно потребует дополнительных мощностей и отдельного ПО.
Ресурсы на обновление. Модели ИИ устаревают и требуют регулярных обновлений для повышения эффективности и сохранения продуктом рыночных качеств.

Разработка API. Подключение моделей ИИ к вашим системам и базам данных может потребовать дополнительной разработки API и тестирования полученной интеграции. Тут тоже остаются и время и деньги.
Обучение персонала. Мы не устанем повторять, как важно обучить команду, которая будет взаимодействовать с ИИ-разработкой, чтобы они могли эффективно использовать предоставленные инструменты и решения.

Коммуникации с клиентами и партнерами. Если проект связан с внешними пользователями, могут потребоваться дополнительные расходы на адаптацию интерфейсов, обучение пользователей и маркетинг.
Сбор обратной связи. Отлично, если этот процесс уже налажен, но в противном случае это также требует подключения дополнительных аналитических инструментов и сбор обратной связи.

Неудачные прототипы. Не каждый эксперимент может привести к успешному решению. Некоторые прототипы или подходы могут оказаться непригодными, что может увеличить время и затраты на проект.
Технические проблемы и баги. Исправление ошибок и устранение технических проблем также требует дополнительных ресурсов и может увеличить общую стоимость.
И, конечно, кадры, которые уходят и приходят. Эта та боль, от которой не защищен ни один проект.

Кадровые риски также играют существенную роль. Потеря сотрудника, особенно лида команды, становится серьезной проблемой, ведь на его поиск, внедрение и обучение уйдут минимум три месяца. В таких случаях команда неизбежно дезориентируется, что снижает эффективность и замедляет процесс. Кадровые риски часто становятся болезненной темой в найме, поэтому их необходимо всегда учитывать при планировании ресурсов и бюджета проекта.

Отправьте заявку на звонок со специалистами FlexiTech.ai и уберегите свой проект от рисков и дополнительных трат. Мы можем помочь с верной формулировкой идеи или внедрить ИИ-решение под ключ.

При оценке проекта в области искусственного интеллекта важно учитывать не только разработку моделей и зарплаты команды, но и множество сопутствующих затрат. Сюда входят расходы на сбор данных, интеграцию, тестирование, мониторинг, обучение, юридические проверки и возможные риски. Такой подход позволяет получить более точную оценку бюджета и избежать недооценки расходов, которые часто выявляются в процессе работы.