데이터 수집 및 처리: AI 모델을 훈련시키기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 이 데이터를 수집하고, 정제하고, 분류하는 과정은 상당한 시간과 비용이 소요됩니다. 특히, 특정 분야에 대한 고품질의 데이터를 얻는 것은 매우 어려울 수 있습니다.
모델 개발 및 훈련: 모델을 개발하고 훈련하는 과정도 비용이 크게 발생하는 부분입니다. 이 과정에는 전문적인 기술과 지식이 필요하며, 이를 위해 AI 전문가를 고용해야 할 수 있습니다. 또한, 훈련을 위한 컴퓨팅 리소스도 많이 필요하므로, 이런 비용도 고려해야 합니다.
유지 보수 및 업데이트: AI 모델은 초기 개발 후에도 지속적인 유지 보수와 업데이트가 필요합니다. AI의 성능을 평가하고 최적화하기 위해 다양한 테스트를 거쳐야 합니다. 이 과정은 반복적이고, 때로는 예상치 못한 문제를 해결하는 데 많은 시간이 소요될 수 있습니다.이를 위한 시간과 노력, 그리고 비용을 준비해야 합니다.