Chi phí cao và ROI không rõ ràng của các dự án AI: Các SME có thể làm cho AI đáng giá như thế nào

Thách thức: Tại sao AI lại có vẻ đắt đỏ đối với các SME

Đối với các startup và SME, mọi khoản chi đều quan trọng và AI có thể trông giống như một canh bạc tốn kém. Chi phí tăng nhanh chóng:

• Mua hoặc lưu trữ các tập dữ liệu lớn (tài nguyên của Cơ quan Lưu trữ Dữ liệu Úc).
   

• Mua GPU hoặc phần cứng hiệu năng cao để huấn luyện mô hình (NVIDIA cho AI).
   

• Thanh toán cho điện toán đám mây (Máy tính giá AWS).
   

• Giấy phép phần mềm cho các công cụ AI chuyên dụng.
   

• Chi phí nhân lực cho các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư MLOps.

Gần 60% doanh nghiệp nhỏ coi chi phí là rào cản lớn đối với việc áp dụng công nghệ mới như AI (báo cáo TechRadar Pro). Và ngay cả khi bạn đầu tư, ROI vẫn không chắc chắn — có thể mất nhiều tháng để AI cho thấy sự tăng trưởng doanh thu hoặc tiết kiệm chi phí hoạt động, nếu có.

Khi ngân sách eo hẹp, một sáng kiến AI thường phải cạnh tranh với các ưu tiên khẩn cấp khác như tiếp thị, cải tiến sản phẩm hoặc thu hút khách hàng. Nếu không có lợi nhuận rõ ràng, người sáng lập đương nhiên sẽ hỏi: “Việc này có thực sự đáng giá không?”

Giải pháp thông minh hơn: Bắt đầu nhỏ, chứng minh ROI sớm

Thay vì đặt cược lớn, các SME và startup thành công bắt đầu nhỏ và tập trung:

• Chọn một vấn đề cụ thể với ROI có thể đo lường được.

  Ví dụ: Giảm 30% thời gian hỗ trợ khách hàng thủ công bằng chatbot AI như Tidio AI.
   

• Kiểm soát phạm vi để kiểm soát chi phí — các dự án thí điểm rẻ hơn để thực hiện và dễ đánh giá hơn.
   

• Tận dụng dịch vụ đám mây như AWS Free Tier hoặc tín dụng miễn phí Google Cloud AI để thử nghiệm mà không cần đầu tư ban đầu lớn.
   

• Sử dụng các thư viện AI mã nguồn mở (scikit-learn, Pandas, TensorFlow) trước khi chi tiền cho các giải pháp độc quyền.

Ví dụ: Một startup thương mại điện tử ở Melbourne muốn dự đoán các sản phẩm bán chạy nhất. Thay vì mua phần mềm phân tích đắt tiền, họ đã chạy một mô hình thử nghiệm bằng các notebook Google Colab miễn phí và các tập dữ liệu mở. Sau ba tuần, họ đã chứng minh được rằng mô hình có thể giảm tồn kho dư thừa 15%, tiết kiệm đủ để biện minh cho việc mở rộng quy mô giải pháp với các tài nguyên đám mây trả phí.

Ưu và Nhược điểm

Cẩm nang Thực tế cho các Startup & SME Úc

1. Gắn AI với các chỉ số kinh doanh rõ ràng: Xác định thành công theo các thuật ngữ kinh doanh (giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ 5%, tăng khách hàng tiềm năng 20%).
    

2. Theo dõi KPI từ ngày đầu tiên: Nếu bạn đang sử dụng một script Python để tối ưu hóa hàng tồn kho, hãy theo dõi chi phí và tình trạng hết hàng hàng tháng.
    

3. Thất bại nhanh, mở rộng những gì hiệu quả: Nếu KPI trì trệ, hãy xoay vòng hoặc dừng lại; nếu chúng tăng lên, hãy phân bổ thêm ngân sách.
    

4. Tận dụng cộng đồng: Tham gia các buổi gặp mặt AI/ML tại Sydney, Melbourne và Gold Coast để nhận lời khuyên miễn phí và hợp tác.
    

5. Đừng làm quá phức tạp: Đôi khi một bảng tính đơn giản hoặc tự động hóa cơ bản là đủ; hãy dành AI tiên tiến cho các vấn đề có giá trị cao.

Tại sao điều này lại quan trọng

AI có thể là động lực tăng trưởng hoặc là một cái hố tiền. Bằng cách bắt đầu nhỏ, đo lường sớm và tận dụng các công cụ miễn phí/mã nguồn mở, các SME Úc có thể biến AI từ một canh bạc rủi ro cao thành một lợi thế kinh doanh đã được chứng minh.

Nếu bạn muốn có hướng dẫn chuyên nghiệp trong việc thử nghiệm và mở rộng quy mô AI một cách hợp lý, Glinteco có thể giúp đỡ. Chúng tôi chuyên về tích hợp AI tập trung vào ROI — biến ý tưởng thành những chiến thắng hiệu quả về chi phí và có thể đo lường được cho doanh nghiệp của bạn.