企业部门准备在明年开始在人工智能上投入大笔资金，但也许最突出的问题尚未得到解答：这会赚钱，还是只是花钱?
事实仍然是，对于人工智能究竟是什么、它如何集成到现有流程中以及它最终可以完成什么，仍然存在很多误解。毫无疑问，大多数潜在用户仍然通过传统软件平台的视角来看待人工智能：加载到数据系统中以执行既定目标的集成程序套件。这不仅是错误的，而且大大低估了有效实施人工智能的真实成本。
这一事实本身AI需要大量的计算，存储和网络资源，更不用说运行所需要的高收入数据科学家，使得它几乎不可能为所有，但最富有的企业从头开始构建AI。AI 的生死取决于它所接触的数据，这意味着 AI 必须始终能够访问大量数据。
现成的人工智能的价格
一个更便宜的替代方案是预先构建的 AI 解决方案，但即使是这些也不能保证积极的投资回报。根据社区门户ThinkML 的说法，即使是简单部署通用的、预先构建的聊天机器人，每年的运行费用也高达 40,000 美元。如果您想定制它们，可能还要花费 15,000 美元。更先进的人工智能解决方案的定制成本可能高达 30 万美元。
对于希望变得更具竞争力的公司来说，这不是一项无法克服的费用，但它是否一定是具有成本效益的费用?为了回答这个问题，我们必须看看人工智能提供的结果。部署聊天机器人后，呼叫中心的成本会降低吗?如果添加到电子商务网站，销售额会增加吗?如果有，大概多少?只有时间会证明一切，但在某些领域，例如预测性维护、软件开发和资源利用，人工智能可以带来可观的投资回报率，前提是它针对正确的问题并以正确的方式实施。
小型组织也可以利用当今可用的许多 AI 即服务产品。但根据神经网络开发商 NNAISENSE 销售和营销执行副总裁 Ralf Haller 的说法，这些不是非常可定制的，并且往往不会提供有价值的结果。正如我们在其他形式的服务产品中看到的那样，一旦服务开始扩展，持续的成本就会很快使运营预算失控——如上所述，人工智能必须大规模部署才能有效。
合规成本
人工智能的另一个潜在成本是未来几年加强监管和合规的可能性。据总部位于华盛顿特区的技术倡导组织数据创新中心称，根据拟议的欧盟法规，欧洲公司在未来五年内的人工智能成本可能会增加约 310 亿欧元(360 亿美元)。虽然有些人可能会质疑这些数字，但毫无疑问，法规即将出台，它们将在一定程度上推高 AI 成本。
尽管如此，无论规模如何，人工智能的重点不就是比人工更便宜吗?不一定，Tech Evaluate 的 John Mortensen 说。短期内，你在人工智能和机器人上的花费可能会超过人工。只有从长远来看，该支出的成本才会贬值以产生净正值。毕竟，AI 不会生病、休假或无法上班(尽管与任何技术一样，我们可以预期它会不时下线)。
即使事实确实如此，也有充分的理由相信人工智能将重复早期自动化形式的相同模式，并通过创造更适合人类才能的新工作来扩大劳动力。所以最后又回到了同样的问题：企业部门会看到这项投资的真正价值吗?
虽然随着更多部署提供更有利的规模经济，技术成本确实会下降，但人工智能在这方面有所不同。它不仅仅是一个需要购买和实施的平台，而且是数字系统运行和管理方式的根本转变。而在过去，组织可以通过涉足新技术，评估结果，然后决定前进是否安全，而人工智能则无法做到这一点。小型试点项目不太可能产生有意义的结果。
这一次，看起来企业必须首先致力于变革，然后依靠内部技能集使其可持续运作。
