Omvälta den AI Revolutionen
För bara ett och ett halvt år sedan var OpenAI i stort sett okänt, men idag har deras ChatGPT blivit ett eftertraktat affärsverktyg globalt sett. Företagsledare förtrollas av löftet om förbättrad produktivitet och kostnadsbesparingar som erbjuds av generativ artificiell intelligens (AI)-modeller, men det finns en ökande oro för potentiella beroenden av några få stora AI-leverantörer – en situation som kan vara svår att undkomma.
Företagskundernas lockrop
OpenAI har snabbt fängslat stora företagskunder, med jättar som PricewaterhouseCoopers och Morgan Stanley – en tidig användare av en OpenAI-baserad intern chatbot – på sin klientlista. Mellan januari och de efterföljande månaderna sköt antalet företagskunder hos OpenAI i höjden från 260 till 600 000, även om det konkreta antalet enskilda företag som använder deras tjänster förblir hemligt. Med tungviktare som Alphabet och Anthropic tätt i hälarna ökar konkurrensen inom AI-området.
Förutse den värdestegring
Det finns genuin nyfikenhet över hur mycket värde företag får från dessa AI-verktyg, och varför prissättningsmodellerna endast återspeglar en bråkdel av detta upplevda värde. Samtalen bland företag och investerare rör sig mot när OpenAI kan höja sina avgifter och hur företag kan reagera på sådana förändringar.
Leverantörslåsning: Den bekanta fällan
Rädslan för att vara bunden till en nyckelleverantör är inte ny, och speglar utvecklingen inom molntjänster där företag efter en explosiv tillväxtperiod stötte på ökade kostnader och mötte svårigheter när de försökte mångfaldiga sina leverantörer på grund av kontraktsmässiga och tekniska komplexiteter.
Ekonomi i AI-tillämpning
Investerare och användare intygar tillsammans om den ekonomiska framgång AI har medfört, med påståenden om produktivitetsvinster och kostnadsbesparingar som överträffar de årliga avgifterna som betalas till leverantörer som OpenAI tiodubbel vinst. Dessa låga avgifter är en typisk spelstrategi i Silicon Valley, där man belönar snabb marknadserövring. För OpenAI och andra som Googles Gemini betyder mer användning också snabbare framsteg i AI-förmågor, med den extra fördelen att skapa efterfrågan på deras molntjänster – en fördelaktig paketlösning.
Den förestående prisökningen
Konsensus föreslår att när generativa AI-modeller blir integrerade i affärsverksamheten kommer priserna oundvikligen att stiga. Den hängande frågan är hur dyra dessa verktyg kommer att bli och vilka åtgärder, om några, användarna kan vidta som svar. Kommer övergången från en AI-modell till en ny leverantör innebära fler utmaningar än att byta molntjänster eller smartphonesystem?
Förstå det komplexa i att byta AI-leverantör
Att byta AI-leverantörer kan vara mer intrikat och utmanande än att övergå mellan molntjänster eller smartphonesystem. AI-modeller, speciellt de som fokuserar på generativ AI som OpenAIs ChatGPT, kräver stora mängder data för att träna och bli effektiva. Ett företag som överväger att byta leverantör måste inte bara ta hänsyn till de tekniska aspekterna vid övergången, utan även faktorer som datamigration, kompatibilitet, omträning av AI för specifika uppgifter och potentiell störning av affärsprocesser.
Nyckelfrågor och Utmaningar
De nyckelfrågor att överväga vid bytet av AI-leverantör inkluderar:
1. Vilka tekniska och kontraktsmässiga utmaningar finns vid övergången till en ny AI-leverantör?
2. Kommer den nya AI-leverantören kräva omfattande omträning för att prestera på samma nivå som den föregående?
3. Hur påverkar övergången dataskydd och säkerhet?
4. Vilken potential för nedtid eller tjänstavbrott finns under övergången, och vilken inverkan har det på affärsverksamheten?
5. Finns det interoperabilitetsproblem med befintliga tekniker som används av företaget?
6. Kommer bytet att leda till betydande kostnadsökningar på kort eller lång sikt?
Kontroverser och Utmaningar
Det finns flera kontroverser och utmaningar inbyggda i området:
– Dataöverförbarhet: Det kan finnas betydande utmaningar med att överföra proprietär data från ett AI-system till ett annat på grund av skillnader i format eller underliggande strukturer.
– Immaterialrätt: Oro över äganderätten till modifikationer och förbättringar som görs på en AI-modell.
– Marknadsdominans: Några stora leverantörer som dominerar marknaden kan leda till monopolistiska beteenden och minskade valmöjligheter för konsumenter.
– Beroende och Risk: Överdrivet förlitande på en enskild leverantör ökar den operativa risken om leverantören står inför driftstopp, ändrar sin affärsmodell eller drabbas av juridiska problem.
Fördelar och Nackdelar med att Byta AI-leverantörer
Fördelar:
– Undvikande av leverantörslåsning och monopolistisk prissättning.
– Flexibilitet att välja en leverantör vars AI-lösningar bättre matchar företagets behov.
– Potential för bättre prestanda, funktioner eller service från den nya leverantören.
– Möjlighet att dra nytta av framsteg inom AI från flera källor.
Nackdelar:
– Höga övergångskostnader, både i monetära termer och tid som läggs på övergången.
– Komplexiteten vid migration, inklusive omträning av AI-modeller med nya dataset.
– Ovisshet om kompatibilitet och prestandanivåer hos det nya AI-systemet.
– Risk för datarörelse, integritetsintrång eller immaterialrättsproblem under övergången.
För de som är intresserade av att utforska affärskonsekvenserna av artificiell intelligens ytterligare kan följande ledande organisationer konsulteras för ytterligare insikter:
– OpenAI: www.openai.com
– Alphabet Inc. (Googles moderbolag): www.abc.xyz
– PricewaterhouseCoopers (PwC): www.pwc.com
– Morgan Stanley: www.morganstanley.com
– Anthropic AI: www.anthropic.ai
När man överväger det strategiska utmaningen med att byta AI-leverantörer inom företaget är det avgörande att noggrant utvärdera dessa aspekter för att fatta ett beslut som överensstämmer med företagets långsiktiga mål och operationella krav.
The source of the article is from the blog hashtagsroom.com