Как разработать AI-продукт без миллионов в кармане?

Привет всем! Решил написать статью на эту тему, потому что часто слышу: "Разработка ИИ? Да это же дорого, не подходит для нашего бюджета!". В какой-то степени это правда, ведь технологии сложные и требуют ресурсов. Но есть нюанс. Если подходить к процессу грамотно, AI становится доступным даже для компаний с ограниченным бюджетом.

В этой статье мы разберем:

Многие компании делают ошибку, начиная с поиска сложных технологий, вместо того чтобы определить, какую конкретную проблему нужно решить.
Пример:

Фокусируясь на одной задаче, вы не только снизите затраты, но и быстрее увидите результат.

Многие компании часто не понимают, зачем им конкретно нужна нейросеть, и пытаются охватить всё сразу: "Хочу, чтобы она говорила как человек, переписывалась с клиентами, анализировала документы и ещё пару десятков функций". Естественно, стоимость такого проекта взлетает до небес. Именно поэтому важно чётко определить задачу, которую вы хотите решить с помощью нейросети, и сосредоточиться на одной цели.

На первый взгляд может показаться: "А зачем нам самим заморачиваться с датасетом? Пусть подрядчик этим занимается". Но правда в том, что сбор и подготовка данных обычно занимает около 60% времени разработки. И если вы предоставите нам готовый, качественно подготовленный датасет, это существенно упростит процесс, а значит, и заметно снизит стоимость.

Например, вы хотите, чтобы нейросеть анализировала ваши документы? Отлично! Тогда перед заказом соберите максимум ваших документов, которые уже есть. Отсортируйте их по категориям, папкам или другим логичным признакам. Убедитесь, что данные структурированы и релевантны задаче. Поверьте, это реально сократит затраты в разы.

Мы, конечно, не самые большие фанаты готовых решений, потому что их сложно адаптировать под специфические задачи бизнеса. Однако иногда это может быть отличным вариантом для сокращения затрат. Например, использование ChatGPT для общения с клиентами. Да, это потребует большого количества "костылей", вроде настройки промтов и обхода ограничений, но такой подход всё равно обойдётся значительно дешевле, чем обучать нейросеть с нуля.

Обучение с нуля, конечно, даёт больше гибкости: нейросеть будет идеально понимать ваши задачи, работать именно с вашим продуктом и выполнять действия с максимальной точностью. Однако это вариант для тех, кто готов вложиться серьёзнее, так как затраты на полный цикл разработки ощутимо выше, чем интеграция готовых решений вроде ChatGPT.

Резюмируя: если бюджет ограничен, выбирайте готовые решения; если нужен максимальный результат — вкладывайтесь в обучение нейросети с нуля.

Не стоит сразу создавать сложную систему с массой функций. Начните с минимального жизнеспособного продукта (MVP), который решает одну конкретную задачу. Например, вместо полной автоматизации клиентской поддержки, начните с чат-бота для ответов на самые частые вопросы. Это даст вам возможность протестировать идею и сократить расходы на ранних этапах.

Не пытайтесь внедрить сразу весь функционал. Запустите базовую версию, протестируйте её, а затем постепенно добавляйте новые возможности. Такой подход позволяет гибко управлять бюджетом и уменьшать риски.

Если вы хотите заранее понять, во сколько вам обойдётся разработка нейросети, у нас есть удобный онлайн-калькулятор стоимости. С его помощью вы сможете за пару минут получить примерную оценку затрат, исходя из ваших требований.

Просто выберите нужные параметры:

Калькулятор сразу покажет ориентировочную стоимость разработки, чтобы вы могли заранее оценить свои возможности. Это простой способ избежать лишних трат и лучше понимать, на что рассчитывать.

Попробуйте прямо сейчас EasyByte калькулятор стоимости.

Так же у нас действует скидка на разработку нейросети до 31 января