Wie hoch sind die Kosten für die Entwicklung einer KI-Anwendung?

Gehalt eines AI-Ingenieurs

Laut Indeed liegt das durchschnittliche Gehalt eines Ingenieurs für maschinelles Lernen in den USA bei 142.859 Dollar pro Jahr. Andere KI-Jobtitel verdienen jedes Jahr mehr als 100.000 $. Algorithmus-Ingenieure verdienen $109.313 und Data Scientists verdienen durchschnittlich $126.927 pro Jahr.

Ein Beispiel aus der Praxis: Das KI-Team von Netflix, das für die Empfehlungsmaschine des Unternehmens verantwortlich ist, kostet das Unternehmen jährlich schätzungsweise 1,5 Milliarden Dollar. Der Aktionärsbericht von Netflix aus dem Jahr 2022 zeigt, dass diese Investition einen Wert von etwa 1 Milliarde Dollar durch eine geringere Abonnentenabwanderung schafft.

Es ist klar, dass die Kosten für die Einstellung von KI-Ingenieuren im Vergleich zu anderen Softwareentwicklern sehr hoch sind. Diese Zahlen zeigen auch einen klaren Trend bei der Nachfrage nach KI-Ingenieuren in der heutigen Zeit. Auch der Standort Ihres Entwicklungsteams wirkt sich auf die Kosten aus. KI-Ingenieure im Silicon Valley erzielen Spitzengehälter, aber Sie können qualifizierte Talente zu niedrigeren Preisen in aufstrebenden Technologiezentren wie Austin, Texas, oder international in Ländern wie Indien oder der Ukraine finden.

Rechenleistung

Die Ausführung eines trainierten KI-Modells ist normalerweise nicht rechenintensiv. Aber es zu trainieren, ist eine ganz andere Geschichte. Um neuronale Netze effektiv zu trainieren, sollte das Unternehmen, das KI entwickelt, Zugang zu einer enormen Rechenleistung haben.

Ein Beispiel aus der Praxis: OpenAI berichtet, dass das Training seines GPT-3-Modells allein 4,6 Millionen Dollar an Rechenleistung gekostet hat. Die meisten KI-Anwendungen für Unternehmen erfordern zwar nicht diese Größenordnung, aber selbst mittelgroße Sprachmodelle können 10.000 bis 50.000 US-Dollar an Rechenressourcen kosten, um richtig trainiert zu werden.

In der Regel wird diese Herausforderung dadurch gelöst, dass die Berechnungen in der Cloud ausgeführt werden, was jedoch wiederum Kosten verursacht. Unternehmen wie Google Cloud, AWS und Microsoft Azure bieten spezialisierte KI-Berechnungsressourcen an, die je nach Bedarf skaliert werden können. Tesla nutzt eine Kombination aus benutzerdefinierter Hardware und AWS-Diensten, um seine KI für autonomes Fahren zu trainieren, wobei die vierteljährlichen Cloud-Computing-Kosten Berichten zufolge bei etwa 30 Millionen US-Dollar liegen.

Die Art der KI, die Sie entwickeln, macht einen großen Unterschied bei den Datenverarbeitungskosten. Einfache Algorithmen für maschinelles Lernen können auf Standardhardware trainiert werden, während für Deep Learning spezielle GPU-Ressourcen erforderlich sind, die deutlich teurer sind.

MVP-Entwicklung

Ein Modell, das eine Aufgabe ausführt, ist eine Sache – aber ein Modell, das diese Aufgabe zum Nutzen eines Unternehmens ausführt, ist eine ganz andere Sache. Bevor eine vollständige KI-Anwendung implementiert wird, müssen Unternehmen ein Minimum Viable Product (MVP) entwickeln.

Ein Beispiel aus der Praxis: Airbnb hat vor der vollständigen Implementierung ein MVP seiner KI zur Preisoptimierung entwickelt. Wie das Unternehmen in seinem Technik-Blog schreibt, konnten auf diese Weise mehrere kritische Probleme identifiziert und behoben werden, die bei einer Entdeckung nach der vollständigen Implementierung geschätzte 2,5 Millionen US-Dollar gekostet hätten. Der MVP kostete etwa 120.000 US-Dollar, sparte aber ein Vielfaches davon.

Ein MVP zeigt, dass all das maschinelle Lernen in der App nicht nur eine Spielerei ist, sondern das Potenzial hat, erhebliche Verbesserungen zu bringen. Auch das ist ein Kostenfaktor im KI-Entwicklungsprozess, aber ein notwendiger.

Die Entwicklung einer KI-App ohne MVP ist ein klarer Weg in die Katastrophe, da während der Entwicklungsphase der App zahlreiche Mängel und Fehler auftreten können. Der MVP hilft dabei, sowohl die technische Machbarkeit als auch die Markttauglichkeit Ihrer KI-Lösung zu validieren, wodurch möglicherweise erhebliche Ressourcen eingespart werden können.

Outsourcing Vs. Interne Entwicklung

Ein typischer KI-Entwicklungsprozess erfordert ein multidisziplinäres Team aus KI/ML-Ingenieuren, Datenwissenschaftlern, Webentwicklern und anderen IT-Experten wie Designern, Projektmanagern usw.

Ein Beispiel aus der Praxis: Spotify lagerte zunächst Teile der Entwicklung seiner Empfehlungsmaschine an spezialisierte KI-Firmen aus, bevor es ein eigenes Team aufbaute. Laut dem Technologie-Blog des Unternehmens konnten durch diesen hybriden Ansatz die anfänglichen Entwicklungskosten um etwa 35 % gesenkt werden, während gleichzeitig die Möglichkeit bestand, schrittweise internes Fachwissen aufzubauen.

Die Gehalts- und Gesamtkosten für die Einstellung interner IT-Talente und deren Schulung können extrem hoch sein. Betrachten Sie die folgenden ungefähren jährlichen Kosten für ein einfaches KI-Entwicklungsteam in den USA:

• KI/ML-Ingenieur: $150.000
• Datenwissenschaftler: $130.000 
• Backend-Entwickler: $120.000
• Frontend-Entwickler: $100.000
• Projektleiter: $110.000

Das Outsourcing Ihrer KI-App-Entwicklung kann eine gewisse Kostenentlastung bringen, da nicht alle Kosten von Ihnen getragen werden müssen. Unternehmen wie Deloitte und Accenture bieten Entwicklungsdienstleistungen zu Preisen an, die oft 30-50 % unter denen eines internen Teams liegen, insbesondere bei Projekten mit definiertem Umfang.

Viele Unternehmen entscheiden sich für ein hybrides Modell, bei dem sie das Kern-KI-Know-how im Haus behalten und die unterstützende Entwicklungsarbeit auslagern.

Skalierbarkeit und Wartung

Das ML-Modell ist nicht wie ein Kühlschrank, der jahrelang unverändert seinen Dienst tut, bis er kaputt geht. Die Lösung sollte entsprechend den Veränderungen in Ihrem Geschäftsmodell und der Umgebung gewartet und aktualisiert werden.

Ein Beispiel aus der Praxis: Pinterest investiert jährlich etwa 2 bis 3 Millionen US-Dollar in die Wartung seiner Empfehlungs-KI, wie aus seinem Bericht über Technologieinvestitionen 2022 hervorgeht. Diese laufenden Investitionen helfen dem Unternehmen, bei der Nutzerbindung einen Vorsprung von 35 % gegenüber Wettbewerbern mit weniger häufig aktualisierten Systemen zu halten.

Ein gutes Beispiel ist die Bilderkennungssoftware. Mit der Zeit nimmt die Qualität der Bilder zu, und die Benutzer erhalten Zugang zu besseren Kameras. Das System sollte mit den größeren Bildern umgehen können oder ein Update erhalten, das die Größe ändert, wenn es nicht veralten soll.

Die Wartungskosten belaufen sich in der Regel auf jährlich 15-25 % der ursprünglichen Entwicklungskosten. Diese Kosten umfassen:

• Umschulung des Modells mit neuen Daten
• Anpassung an verändertes Nutzerverhalten
• Integration mit neuen Systemen
• Optimierung der Leistung
• Sicherheits-Updates

Laut McKinsey erzielen Unternehmen, die mindestens 20 % ihres KI-Budgets für Wartung und Updates bereitstellen, über einen Zeitraum von drei Jahren eine um durchschnittlich 35 % bessere Leistung ihrer KI-Systeme.

Fazit

Der Aufbau einer KI-gestützten Lösung ist weder einfach noch billig. Die Einsparungen und Einnahmen, die sie für Unternehmen mit sich bringt, sind jedoch oft die Investition wert. Wenn Sie langfristig denken, kann sich die Investition in Form von geringeren Ausgaben und höheren Einnahmen auszahlen.

Für Unternehmen ohne vorhandene KI-Infrastruktur und spezialisierte Talente kann die Zusammenarbeit mit einer erfahrenen App-Entwicklungsagentur wie Appleute sowohl die Kosten als auch die Risiken erheblich senken. Durch das Outsourcing der KI-Entwicklung entfallen die Kosten für die Einstellung, Schulung und Einrichtung der Infrastruktur, wodurch Sie im Vergleich zum Aufbau eines internen Teams von Grund auf 40-60 % sparen können.

Bei der Budgetierung für die KI-Entwicklung sollten Sie Folgendes berücksichtigen:

• Die Komplexität und Anzahl der benötigten KI-Funktionen
• Ihre Plattformstrategie (erst fokussieren, dann erweitern)
• Talentkosten und Beschaffungsoptionen
• Anforderungen an die Computerinfrastruktur
• Wie wichtig es ist, mit einem MVP zu beginnen
• Laufende Wartungskosten

Spezialisierte KI-Entwicklungsagenturen wie Appleute verfügen bereits über etablierte Prozesse, erfahrene Teams und eine nachweisliche Erfolgsbilanz bei der Implementierung. Das bedeutet schnellere Entwicklung, weniger kostspielige Fehler und Zugang zu Best Practices ohne steile Lernkurve.

Sie fragen sich, wie Sie eine kostengünstige KI-App-Lösung für Ihr Unternehmen entwickeln können? Appleute ist die richtige Lösung für Sie. Setzen Sie sich noch heute mit uns in Verbindung, um Ihre Anforderungen zu besprechen und zu erfahren, wie unser Fachwissen Ihnen helfen kann, sich in der komplexen Welt der KI-Entwicklung zurechtzufinden und gleichzeitig Ihre Investitionen zu optimieren.