05.02.2026  Экспертиза, Искусственный интеллект, Менеджмент

При планировании своих инициатив в области искусственного интеллекта не забывайте о затратах, которые значительно превышают первоначальные затраты на создание или покупку любой реализации ИИ, пишет на портале InformationWeek Ричард Мендис, директор по маркетингу и стратегии Bytemethod.ai. Покупка ИИ во многом похожа на покупку спортивного автомобиля. Стоимость самого автомобиля — это только начало, а реальные расходы — страховка, топливо, техническое обслуживание, специальные запчасти — начинают расти еще до того, как вы выезжаете со стоянки. Многие организации рассматривают предварительные затраты на разработку или подписку как основную стоимость ИИ. Но то, что вы платите за разработку модели и создание исходного решения, — это только начало. Затраты на инфраструктуру, инференс и управление изменениями, необходимые для успешного внедрения, могут обеспечить или подорвать рентабельность инвестиций. Понимание этих факторов на ранней стадии может защитить ваши финансовые показатели от непредвиденных затрат и отделить успешные программы ИИ от неудачных. Затраты начинаются с подготовки данных Не стоит недооценивать финансовые и временные затраты, необходимые для подготовки данных для ИИ: она может быть такой же дорогостоящей, как и разработка самого ИИ. Согласно опросу Salesforce, в котором приняли участие 150 CIO, они тратят в среднем 20% своих ИИ-бюджетов на инфраструктуру данных и управление ими и только 5% на сам ИИ. Прежде чем запустить модель ИИ, организации должны собрать ... читать далее.