Un vecchio adagio dice che le cose che paghi subito sono quelle che paghi di meno.

Per chi ha cavalcato la rivoluzione del cloud, anni di migrazione di app dal pc dentro l’ufficio a un cloud provider hanno generato stress, licenziamenti, e altri breakdown.

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Luglio 8, 2024

Tech Interview con Claude

Codemotion

Intelligenza artificiale

Sarebbe interessante un giorno capire se si è speso di più nel migrare le app sul cloud o per riportare le app sui computer dello scantinato.

Non scorderò mai l’azienda che dopo un anno impiegato per migrare un app parecchio  complessa sul cloud, alla visualizzazione della seconda bolletta del provider, pensò bene di invertire il processo, considerando che, anche se avessero dovuto mandare uno stagista a riavviare fisicamente la macchina a Strasburgo tutti i giorni, gli sarebbe comunque costato di meno.

Al momento in cui scrivo i servizi sono molto migliorati ed anche il listino è meno complicato da leggere, prima serviva una laurea in fisica e un master in economia, e i drammi dei bei vecchi tempi sono meno all’ordine del giorno, anche se, ogni volta che lancio un operazione su big query, mi viene in mente il povero stagista di Google il cui errore è costato 10 milioni di dollari in un quarto d’ora.

Come dicevo sul cloud ci siamo più o meno assestati, ma, intanto siamo andati avanti ed ecco che è calata dall’alto la rivoluzione a cui tutti, consapevolmente o meno, stiamo partecipando.

Ma “la rivoluzione non è un pranzo di gala” come scriveva gente che di rivoluzioni se ne intendeva. Qualcuno paga sempre il conto che è anche molto salato.

Ma quanto costa un progetto di AI?

Be’ dipende dal progetto (nienti parolacce per cortesia)

Dalla preferenza per una soluzione personalizzata o pre-costruita fino al tipo di AI necessario, come un assistente virtuale o un sistema di analisi, decine di “whatif” influenzano l’investimento.

AI ma che cosa ci faccio?

Come al solito generalizziamo, la nuova soluzione che sta nascendo proprio in questo momento nella testa di un 14enne che ha marinato la scuola non è pervenuta in tempo per questo articolo, quindi prendetela come una retrospettiva.

Attualmente le aziende possono scegliere tra diverse soluzioni software AI, tra cui:

Chatbot  

Queste soluzioni offrono una vasta gamma di funzionalità e possibilità di personalizzazione per soddisfare diverse esigenze aziendali, dalla gestione dei clienti al supporto tecnico.

Alcuni nomi come Dialogflow di Google, Microsoft Azure Bot Service o Amazon Lex sono le piattaforme con cui si possono sviluppare chatbot legati all’AI in tempi velocissimi.
Sicuramente meno rapidi di chi si è inventato i nomi di questi servizi, ma sappiamo bene che gli uomini del marketing ormai chiedono all’ai qualsiasi cosa e poi scappano a farsi l’aperitivo.

 E’ possibile utilizzare i chatbot su un sito web, così come su alcune piattaforme di social media. Con un chatbot personalizzato o pre-costruito, l’azienda può offrire consigli sui prodotti, aggiornamenti sugli ordini e effettuare un acquisto. L’omino barbuto che compare sul sito di ecommerce di hp per esempio è notevolmente migliorato da quando lo hanno dotato di Ai, prima era bello solo fargli domande a cui non sapeva assolutamente nulla.

Shopify fa creare dei chatbot in modalità plugin così che in 4 semplici passaggi hai il sito per la vendita e il chatbot belli pronti, ma essendo dei plugin e non sapendo bene su che piattaforma atterri, occorre fare una bella analisi dei contratti per capire più o meno quanto ti costa.

Amazon che è la regina di tutti gli e-commerce usa il chatbot anche per la sua parte di cloud, rende possibile monitorare e interagire con le risorse aws utilizzando client di terze parti quali slack, teams e compagnia bella. Il caso d’uso più sponsorizzato è, manco a dirlo, la visibilità in tempo reale dei costi anomali, una bella pipeline sarebbe far partire un pacco con un capestro ogni volta che le vostre risosre consumano inspiegabilmente il 200% rispetto al giorno prima, e questo sempre in orari notturni.

 Per chiudere il cerchio in teoria è possibile integrare il chatbot con Alexa, ma se ne parlate con le persone di AWS fanno la stessa faccia di quando chiedi a qualcuno come sta il suo simpatico cagnolino e ti rispondono che è morto…

Sistemi di analisi

 I data analyst possono tirare un sospiro di sollievo, per quanto le soluzioni di analisi dei dati siano diventate sempre più automatizzate e sempre più affidabili la responsabilità di prendere decisioni sarà sempre in capo ad umano, specialmente da quando i manager hanno scoperto che coprire di insulti un computer non da la stessa soddisfazione che bullizzare un bipede.

Quindi per analizzare i dati storici e comportamentali dei clienti e sviluppare modelli predittivi che prevedano le azioni future come la probabilità di acquisto, l’abbandono o la risposta a una campagna di marketing, analizzare dati provenienti da diverse fonti, come inventari, vendite, condizioni meteorologiche e trend di mercato, per ottimizzare la gestione della supply chain, sviluppare modelli di machine learning per analizzare le transazioni in tempo reale e rilevare attività sospette o fraudolente e altre meravigliose attività legate a spaventosi volumi di dati che produciamo ogni giorno, possiamo sempre più fidarci di sistemi come Sagemaker, Synapse o Discovery (anche per questa sezione vale il discorso sul marketing fatto prima)

Al contrario del primo caso d’uso però questi sono pervasivi e orizzontali, mentre sbagliare su una scheda prodotto produce danni minimi e sberleffi , un’analisi predittiva sbagliata o una mancata rilevazione di una truffa genera danni seri ad un azienda, quindi l’umano rimane nei paraggi nel caso l’AI abbia le allucinazioni.

Assistenti virtuali

In generale, un assistente virtuale AI è un potente strumento che può semplificare molte attività quotidiane, migliorare l’efficienza operativa delle aziende, offrire supporto personalizzato e potenziare l’interazione con i clienti.

Ma fin qui potrebbe essere confuso con un chatbot che però sono generalmente più semplici e progettati per gestire conversazioni specifiche e compiti limitati. Spesso funzionano tramite script predefiniti e risposte pre-programmate.
Come abbiamo visto un chatbot può rispondere a domande frequenti su un prodotto o fornire aggiornamenti sugli ordini.

Gli assistenti virtuali invece sono più sofisticati e utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale avanzati come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’apprendimento automatico. Sono in grado di comprendere e interpretare meglio le richieste complesse, apprendere dai dati e fornire risposte più personalizzate e contestuali. Ad esempio, un assistente virtuale può aiutare a gestire attività quotidiane, come inviare email, fissare appuntamenti o cercare informazioni specifiche.

Un output quindi che si manifesta in modi molteplici e diversissimi tra loro mentre lo strumento stesso apprende e si adatta.

  Anche qui gli assistenti virtuali più noti includono Cortana, Siri e Google Assistant. Tuttavia, alcune aziende potrebbero richiedere un assistente virtuale personalizzato che utilizzi i dati aziendali per rispondere a domande o richieste di clienti o dipendenti.

Facciamo un preventivo per diversi progetti AI

In italia farsi fare dei preventivi per realizzare prodotti del genere si rischia l’esaurimento nervoso, ma con un pò di pazienza e tanto network si può provare a tirare qualche somma:

Il costo per realizzare un chatbot con intelligenza artificiale (AI) può variare notevolmente in base a diversi fattori, tra cui ovviamente  il livello di complessità del chatbot, le funzionalità desiderate, la tecnologia utilizzata, e se si opta per una soluzione pre-costruita o personalizzata. 

Chatbot Pre-Costruito

Costo: Tra 500 e 10.000 euro.

I chatbot pre-costruiti utilizzano piattaforme già esistenti come Chatfuel, ManyChat, Drift, HubSpot, o TARS. Queste piattaforme offrono piani tariffari mensili basati su caratteristiche e volume di utenti. Il costo può variare da pochi euro al mese (per soluzioni base) fino a qualche migliaio di euro all’anno per piani aziendali con funzionalità avanzate. E’ un ottimo starter kit per le piccole imprese o aziende che necessitano di un chatbot con funzionalità limitate o specifiche e preferiscono evitare costi di sviluppo personalizzato. Così possono fare sperimentazione e capire se questo tipo di soluzione può adattarsi alle loro esigenze.

Chatbot Personalizzato Base

Costo: Tra 6.000 e 15.000 euro.

Un chatbot personalizzato base viene sviluppato su misura per soddisfare le esigenze specifiche di un’azienda. Include funzioni standard come risposte automatiche, assistenza clienti, integrazione con un sito web o una piattaforma di messaggistica, e riconoscimento del linguaggio naturale di base (NLP). Le aziende di medie dimensioni che richiedono una personalizzazione maggiore rispetto a quanto offerto dalle piattaforme pre-costruite, ma con funzionalità relativamente semplici evitano costi esagerati e riescono anche a farsi dare quel poco di assistenza per rendere le loro soluzioni veramente performanti. 

Chatbot AI Avanzato Personalizzato

Costo: Tra 15.000 e 50.000+ euro.

Questo tipo di chatbot offre funzionalità avanzate, come l’integrazione con sistemi aziendali complessi (CRM, ERP), funzioni di analisi e reporting avanzati, apprendimento automatico (Machine Learning), gestione di dati sensibili e conformità a regolamenti specifici (come il GDPR). Richiede uno sviluppo su misura da parte di una società specializzata in AI o di un team interno di sviluppatori e data scientist. Chiaramente sono appannaggio di grandi aziende o organizzazioni con esigenze complesse, come banche, compagnie assicurative, o società di telecomunicazioni, che richiedono un livello elevato di personalizzazione, sicurezza, e funzionalità di apprendimento automatico.

Spesso bisogna tenere in considerazione anche costi “iceberg”, che sembrano affrontabili all’inizio ma che nascondono il grosso sotto la superficie.

Integrazioni e connettività: Integrazione con altre piattaforme aziendali (CRM, ERP, sistemi di pagamento, ecc.) può aumentare i costi. Le integrazioni possono costare tra 2.000 e 10.000 euro aggiuntivi, a seconda della complessità. Se la soluzione va a buon fine prepariamoci per i costi di Manutenzione e Aggiornamento: I chatbot richiedono aggiornamenti periodici, monitoraggio e manutenzione per garantire che rimangano efficaci. Questi costi possono variare tra 1.000 e 5.000 euro all’anno.

Incidono anche i costi di Hosting e Infrastruttura che spesso sono indivisibili sulla singola soluzione poiché entrano nei domini di soluzioni preesistenti: Se il chatbot è ospitato su cloud, ci saranno costi di infrastruttura basati sull’utilizzo (ad esempio, Amazon Web Services, Microsoft Azure o Google Cloud Platform). Questi costi possono variare da 50 a 1.000 euro al mese, a seconda del traffico e dell’utilizzo delle risorse.

Se non si opta per soluzioni  open source, poi, ci sono le licenze Software e API: l’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale e di NLP, come Dialogflow di Google o Microsoft LUIS, che possono avere costi di licenza variabili basati sul volume di richieste API, tipicamente da 0,002 a 0,06 euro per richiesta, in base alla piattaforma e all’utilizzo.Ma qui mi devo fermare per onestà intellettuale, se ad oggi avessi delle certezze sui costi del cloud molto probabilmente mi avrebbero dedicato un tempio a Delfi.

Soluzione Pre-Costruita di Analisi AI

• Costo: Da 1.000 a 10.000 euro all’anno.
  Al momento si possono utilizzare piattaforme di analisi pre-costruite come Google BigQuery, IBM Watson Analytics, Microsoft Power BI con funzionalità AI integrate o Amazon QuickSight. Queste soluzioni offrono strumenti di analisi dati, machine learning di base, e visualizzazioni di dati e di conseguenza i costi dipendono dall’utilizzo, dal volume di dati e dal numero di utenti.Ottimo per piccole e medie imprese che cercano soluzioni rapide, flessibili e non vogliono investire in una soluzione completamente personalizzata né creare know how interno per un’attività che può essere considerata una commodity.

Sistema di Analisi AI Personalizzato Base

• Costo: Da 20.000 a 50.000 euro.
  Un sistema di analisi AI personalizzato che include funzionalità come analisi dei dati storici, rapporti personalizzati, e alcuni elementi di machine learning per identificare pattern e trend può includere una base di dati strutturati e semplici modelli predittivi.La soluzione è ideale per aziende di medie dimensioni che desiderano un maggiore controllo e personalizzazione rispetto alle soluzioni pre-costruite, ma con una gamma limitata di funzionalità avanzate.

Sistema di Analisi AI Avanzato Personalizzato

• Costo: Da 50.000 a 200.000 tendente a infinito.
  Un sistema di analisi AI completamente personalizzato con funzionalità avanzate come l’analisi predittiva, l’apprendimento automatico (supervisionato e non supervisionato), l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l’integrazione con big data, e strumenti di visualizzazione avanzati quasi sicuramente richiede un team di esperti in AI, data scientist, ingegneri software, eimpiega diversi mesi di sviluppo.Un approccio del genere è appannaggio di grandi aziende e organizzazioni che hanno esigenze molto specifiche, trattano enormi quantità di dati, o richiedono integrazioni complesse e funzionalità altamente personalizzate.

Qui i costi sono tutt’altro che sommersi, diciamo che rispetto ai chatbot quello che fa più paura è il costo dell’infrastruttura che deve necessariamente utilizzare risorse cloud. Non vorrei ripetermi ma se sui chatbot è bene fare attenzione, qui non avete alternative se non quelle di pianificare attentamente, monitorare costantemente e pregare fervidamente.

Per ultimo il software dei sogni : un bell’assistente virtuale magari con le fattezze e la voce della vostra attrice preferita, mi raccomando pagate sempre i diritti, la recente controversia tra Scarlett Johansson e OpenAi è già diventato un caso di studio. Il costo per realizzare un assistente virtuale con intelligenza artificiale (AI) può variare ampiamente in base a diversi fattori, tra cui il livello di complessità dell’assistente, le funzionalità richieste, l’integrazione con altre piattaforme.

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Assistente Virtuale Pre-Costruito

• Costo: Da 500 a 10.000 euro all’anno.
  Anche qui possiamo utilizzare una piattaforma pre-costruita come Google Dialogflow, Amazon Lex, Microsoft Bot Framework, o IBM Watson Assistant per creare un assistente virtuale di base. Queste piattaforme offrono strumenti per la creazione di assistenti virtuali con funzioni predefinite e possono essere utilizzate su base pay-per-use o con un abbonamento mensile.Sebbene le pmi difficilmente navighino in mari così ampi , molte startup innovative stanno invertendo la tendenza ma con penuria di mezzi a disposizione. Quando desiderano implementare un assistente virtuale di base con funzionalità limitate e senza necessità di sviluppo complesso o personalizzazione elevata, l’iscrizione a queste piattaforme è un ottima soluzione per testare e magari pivottare soluzioni all’avanguardia.

Assistente Virtuale Personalizzato Base

• Costo: Da 20.000 a 50.000 euro.

Se si ha un progetto molto più articolato occorre customizzare massicciamente la soluzione. Un assistente virtuale personalizzato di base può includere funzionalità come la gestione delle FAQ, risposte pre-programmate, riconoscimento vocale di base e capacità di interagire con piattaforme di messaggistica o un sito web. Questo richiede un certo livello di personalizzazione, tralasciando, fortunatamente, le funzionalità avanzate di apprendimento automatico. Sono soluzioni ideali per aziende che necessitano di una maggiore personalizzazione rispetto alle soluzioni pre-costruite, ma con esigenze ancora relativamente semplici.

Assistente Virtuale AI Avanzato Personalizzato

• Costo: Da 50.000 a 200.000 e oltre.

Un assistente virtuale completamente personalizzato con funzionalità avanzate come il riconoscimento e la sintesi vocale avanzati, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere richieste complesse, l’apprendimento automatico (Machine Learning) per migliorare continuamente le risposte, l’integrazione con sistemi aziendali complessi (CRM, ERP), e la gestione di dati sensibili è appannaggio di progetti ambiziosi e dalla redditività garantita sul breve medio termine.Anche le grandi aziende o organizzazioni con esigenze complesse, come banche, compagnie assicurative, assistenza sanitaria o aziende tecnologiche, che richiedono un assistente virtuale con un elevato livello di personalizzazione, sicurezza e funzionalità di apprendimento continuo, devono fare i conti con esborsi che possono influenzarne il bilancio.Quindi sono progetti che possono essere intrapresi al netto di uno studio molto più dettagliato sia della tecnologia sia dell’attrattività del mercato.  

Per quanto si cerchi di evitare la parola “dipende” chiaramente le decisioni devono essere prese conoscendo molto bene sia la propria struttura, sia le capacità dell’AI che stanno cambiando con una velocità spaventosa.

Al netto della tecnologia e dell’infrastruttura che si vorrà mettere in campo la  decisione che più di tutte porta costi intelligibili è sviluppare il tutto in outsourcing rispetto a un Team Interno

Se si decide di sviluppare internamente, bisogna considerare i costi del personale, come sviluppatori, data scientist, e project manager. Gli stipendi per questi ruoli possono variare da 30.000 a 80.000 euro(giuro  li ho visti coi miei occhi) all’anno per persona.

Mentre l’’outsourcing a una società specializzata può essere più costoso per progetti di breve durata, ma può ridurre i costi di gestione a lungo termine, evitando di assumere e formare un team interno.

L’intelligenza artificiale vale il prezzo?

L’intelligenza artificiale offre un valore immenso, e ogni azienda dovrebbe cercare di approfittarne. Con l’AI, si possono accelerare i processi, ottenere valore nascosti dai dati aziendali e offrire ai clienti un’esperienza migliore. Tutti questi plus possono aiutare ad aumentare le vendite e migliorare i ricavi.  

Il costo dell’intelligenza artificiale, tuttavia, può far esitare alcune aziende.  

Chiaramente non si deve necessariamente sviluppare una soluzione personalizzata. Scegliere tra opzioni pre-costruite che offrono potenza e approfondimenti notevoli è un ottima strategia specialmente per i chatbot che sono uno degli esempi più comuni di AI che le aziende possono utilizzare senza incorrere in spese folli.  Anche quando l’AI sembra avere un prezzo elevato, a seconda delle dimensioni, degli obiettivi e dei requisiti dell’ azienda, offre enormi vantaggi.

Senza dimenticare che spesso chi si butta per primo su queste nuove tecnologie riesce a godere di vantaggi competitivi che, anche sul lungo periodo, riescono a incrementare la redditività delle aziende in maniera scalare.Infine il conto va fatto anche adottando un altra prospettiva : conviene spendere molto e cavalcare l’onda o risparmiare per rimanerne fuori, rischiando di uscire anche dal mercato?