Come lo sviluppo sperimentale dell'intelligenza artificiale si qualifica per SR&ED e come stanziare un budget per questo

Lo sviluppo sperimentale dell'intelligenza artificiale è idoneo per SRED

Uno dei settori di innovazione più prolifici tra le aziende canadesi è oggi l'intelligenza artificiale sperimentale, sebbene la maggior parte delle aziende non si sia resa conto che gran parte del proprio lavoro può essere svolto nell'ambito della SR&ED.

Nelle situazioni in cui i team sviluppano nuovi modelli, sperimentano nuovi metodi di elaborazione dati o cercano di superare i limiti tecnici dell'apprendimento automatico, tendono a impegnarsi nel tipo di esplorazione sistematica che il programma è stato progettato per promuovere.

La comprensione di come tali sforzi siano coerenti con le disposizioni di ammissibilità consente alle organizzazioni di recuperare una parte significativa delle spese di sviluppo e di rimanere innovative a livello competitivo.

Contesto SRED

Ricerca scientifica e sviluppo sperimentale

Il programma SRA & ED nasce con l'intento di fornire incentivi alle aziende che abbracciano l'incertezza tecnologica e si impegnano a risolverla attraverso una sperimentazione ben organizzata. Nell'intelligenza artificiale, l'incertezza si verifica nei casi in cui i creatori non sono certi che un modello sia in grado di raggiungere un certo grado di qualità, espandibilità o efficacia con le tecniche attuali. Nel formulare ipotesi progettate dai team, condurre cicli di formazione e apprendere cosa non ha funzionato in modo da poter migliorare un sistema, i team utilizzano lo stesso processo scientifico riconosciuto dal programma.

Che il progetto si chiami o meno IA non è la cosa più importante, ma se va oltre ciò che è considerato una pratica comune nel settore. L'hacking di algoritmi noti per influenzare algoritmi noti e implementare un programma non rientra in genere nella definizione, mentre lo sono i tentativi di sviluppare nuove architetture, ottimizzare nuove pipeline di dati o spingere i limiti del comportamento di un modello. Quando queste attività sono adeguatamente documentate, rientrano pienamente nella definizione di IA. SRED lavoro idoneo e può aiutare a formulare solide affermazioni tecniche.

Criteri tecnici

Per essere considerato uno sviluppo sperimentale dell'IA, deve esistere un problema tecnologico specifico che non possa essere risolto da informazioni facilmente accessibili. Questo può includere modelli di addestramento su dati non standard, la progettazione di sistemi che apprendono in modo diverso o il raggiungimento di livelli di prestazioni attualmente non disponibili con gli strumenti attualmente disponibili. Dovrebbe concentrarsi sulla creazione di nuove conoscenze tecniche e non semplicemente sulla fornitura di un prodotto a un cliente o sul miglioramento dell'esperienza utente.

L'approccio disciplinato dovrebbe essere seguito anche durante il processo di sviluppo. I team devono inoltre essere in grado di dimostrare come hanno progettato gli esperimenti, sperimentato diversi approcci e analizzato i risultati. I log delle sessioni di training dei modelli, la documentazione del controllo di versione e la documentazione tecnica interna contribuiscono tutti a dimostrare che il lavoro è stato un'indagine. Questi manuali convertono l'attività di sviluppo quotidiana in prove concrete di innovazione sperimentale nel framework SR&ED.

Ambito finanziario

Una volta identificata l'idoneità, è il momento di stabilire quali costi sono detraibili. Durante lo sviluppo dell'intelligenza artificiale, gli stipendi di ingegneri, data scientist e responsabili tecnici possono rappresentare la quota più significativa della spesa accettabile. Ogni volta che il tempo impiegato nel modello design, l'esperimento, la preparazione e l'analisi dei dati vengono solitamente conteggiati quando sono direttamente a supporto del lavoro di qualificazione.

Oltre agli stipendi, è possibile richiedere il rimborso di alcune spese generali e materiali. Il processo sperimentale può essere collegato alle risorse di cloud computing utilizzate per la formazione e il test dei modelli, agli strumenti software specializzati e al costo dell'acquisizione dei dati. Quando tali costi vengono debitamente registrati e ricondotti alle attività qualificanti, saranno inclusi in una richiesta di rimborso olistica che spiega la spesa effettiva per l'innovazione.

Pianificazione del budget

Pianificazione del bilancio SRED per la ricerca scientifica e lo sviluppo sperimentale

L'intelligenza artificiale sperimentale che coinvolgerebbe la pianificazione del budget SR&ED richiede un cambiamento nell'approccio alla pianificazione e al monitoraggio dei progetti. Le aziende hanno il vantaggio di accumulare incentivi fiscali nelle loro previsioni finanziarie, anziché considerarli come una nota a margine. I leader sono in grado di stimare la percentuale di progetti che comporteranno sperimentazione idonea, stimare i crediti recuperabili e rivalutare le decisioni di spesa.

Questo metodo consente alle aziende di affrontare un maggior numero di rischi tecnici senza esporsi inutilmente a rischi finanziari. Qualora si preveda che i crediti recuperino parte delle spese di sviluppo, il management può dedicare risorse aggiuntive alla risoluzione delle problematiche più complesse. Questo, nel lungo periodo, renderà l'innovazione e la sostenibilità finanziaria reciprocamente complementari.

Metodi di monitoraggio

Una corretta pianificazione del budget richiede un adeguato monitoraggio di tempi e costi durante l'intero ciclo di vita del progetto. Gli sviluppatori sono tenuti a registrare il tempo dedicato a specifiche attività sperimentali e non a categorie di progetto complessive. Ciò semplifica notevolmente l'identificazione degli sforzi qualificanti e garantisce che le dichiarazioni siano supportate da un'ampia documentazione.

Questo livello di dettaglio dovrebbe essere adeguato anche ai sistemi finanziari. Gli esperimenti che supportano dovrebbero essere correlati al costo del cloud, delle licenze software e delle spese per i dati. Unendo il personale finanziario e tecnico e mantenendo questa struttura, il processo di richiesta di rimborso di fine anno risulta molto più efficace e molto meno stressante.

Risk Management

La difficoltà nel distinguere tra sviluppo regolare e lavoro sperimentale è uno dei maggiori rischi quando si richiede la SR&ED per un progetto di IA. Non tutte le righe di codice scritte in un progetto di IA sono ammissibili e segnalare un carico di lavoro eccessivo può comportare audit e modifiche. Le attività tecniche devono essere esaminate attentamente per assicurarsi che vengano considerati solo i costi rilevanti.

L'altra minaccia è la documentazione inefficace. Una documentazione valida può essere compromessa anche in casi di reale incertezza e sperimentazione. Quando la documentazione è integrata nella quotidianità, i team salvaguardano il valore del loro lavoro e forniscono i dati che giustificherebbero il loro recupero finanziario.

Valore strategico

Sfruttare al meglio la SR&ED significa molto più di una semplice agevolazione fiscale: diventa una vera e propria strategia di crescita. Progetti di intelligenza artificiale che potrebbero essere eccessivamente costosi o rischiosi possono essere avviati poiché una parte dei costi sarà coperta. Questo consente alle aziende di avventurarsi in nuovi mercati, nonché di creare tecnologie proprietarie e di essere un passo avanti rispetto alla concorrenza.

A lungo termine, una strategia di questo tipo crea una cultura della sperimentazione, che è esattamente ciò che si adatta allo sviluppo dell'intelligenza artificiale. I team saranno più aperti a sperimentare idee ambiziose, quando si renderanno conto che è possibile ottenere sia formazione tecnica che guadagni economici. In questo modo, la SR&ED non supporta solo i singoli progetti, ma anche la capacità di innovazione a lungo termine dell'organizzazione.

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