Hoe experimentele AI-ontwikkeling in aanmerking komt voor SR&ED en hoe u hiervoor budgetteert

Een van de meest productieve innovatiesectoren onder Canadese bedrijven is momenteel experimentele kunstmatige intelligentie, hoewel de meeste bedrijven zich er nog niet van bewust zijn dat een groot deel van hun werk onder de SR&ED-regeling kan vallen.

In situaties waarin teams nieuwe modellen ontwikkelen, experimenteren met nieuwe datamethoden of de technische grenzen van machine learning proberen te verleggen, houden ze zich doorgaans bezig met het soort systematische verkenning dat het programma juist beoogt te bevorderen.

Het inzicht in hoe dergelijke inspanningen stroken met de subsidieregelingen stelt organisaties in staat een aanzienlijk deel van hun ontwikkelingskosten terug te verdienen en innovatief te blijven op een concurrerend niveau.

hoofdstukken

SRED-context

Het SRA & ED-programma is bedoeld om bedrijven te stimuleren die technologische onzekerheid omarmen en zich inspannen om deze onzekerheid op te lossen door middel van goed georganiseerde experimenten. In de kunstmatige intelligentie bestaat er onzekerheid wanneer ontwikkelaars niet zeker weten of een model met de huidige technieken een bepaalde mate van kwaliteit, schaalbaarheid of effectiviteit kan bereiken. Door hypotheses te formuleren die door teams worden opgesteld, trainingscycli uit te voeren en te leren van wat niet werkte om een ​​systeem te verbeteren, gebruiken teams hetzelfde wetenschappelijke proces dat het programma erkent.

Of een project nu AI wordt genoemd of niet, is niet het belangrijkste, maar wel of het verder gaat dan wat als gangbare praktijk in het vakgebied wordt beschouwd. Het hacken van bekende algoritmes om andere algoritmes te beïnvloeden en zo een programma te implementeren, valt doorgaans niet onder AI, in tegenstelling tot pogingen om nieuwe architecturen te ontwikkelen, nieuwe datapijplijnen te optimaliseren of de grenzen van modelgedrag te verleggen. Wanneer deze activiteiten adequaat gedocumenteerd zijn, vallen ze wel degelijk onder AI. SRED komt in aanmerking voor dit werk en kan helpen bij het formuleren van sterke technische argumenten.

Technische criteria

Om als experimentele AI-ontwikkeling te worden beschouwd, moet er een specifiek technologisch probleem bestaan ​​dat niet kan worden opgelost met gemakkelijk toegankelijke informatie. Dit kan bijvoorbeeld het trainen van modellen met niet-standaard data inhouden, het ontwerpen van systemen die op een andere manier leren, of het behalen van prestatieniveaus die momenteel niet beschikbaar zijn met de gangbare tools. De focus moet liggen op het creëren van nieuwe technische kennis en niet louter op het leveren van een product aan een klant of het verbeteren van de gebruikerservaring.

De gedisciplineerde aanpak moet ook tijdens het ontwikkelingsproces worden gevolgd. De teams moeten bovendien kunnen aantonen hoe ze experimenten hebben ontworpen, verschillende benaderingen hebben uitgeprobeerd en hoe ze de bevindingen hebben geanalyseerd. Logboeken van modeltrainingen, versiebeheerdocumentatie en interne technische documentatie dragen allemaal bij aan het bewijs dat het werk een onderzoek betrof. Deze boeken zetten de dagelijkse ontwikkelingsactiviteiten om in realistisch bewijs van experimentele innovatie binnen het SR&ED-raamwerk.

Financiële reikwijdte

Nadat de geschiktheid is vastgesteld, is het tijd om te bepalen welke kosten voor vergoeding in aanmerking komen. Tijdens de ontwikkeling van AI kunnen de salarissen van ingenieurs, datawetenschappers en technische leiders het grootste deel van de vergoede kosten uitmaken. Wanneer de tijd die in het model wordt besteed, wordt gebruikt, is dit van belang. om mooie tassen te ontwerpenExperimenten, gegevensvoorbereiding en -analyse worden doorgaans meegeteld wanneer ze direct bijdragen aan het kwalificerende werk.

Naast de lonen kunnen ook overheadkosten en materiaalkosten worden gedeclareerd. Het experimentele proces kan worden gekoppeld aan cloudcomputingresources die worden gebruikt bij het trainen en testen van modellen, gespecialiseerde softwaretools en de kosten voor dataverzameling. Wanneer dergelijke kosten correct worden geregistreerd en gekoppeld aan de in aanmerking komende activiteiten, worden ze opgenomen in een totaaldeclaratie die de werkelijke kosten van de innovatie verklaart.

Budget planning

Experimentele AI, waarvoor budgettering voor onderzoek, onderzoek en ontwikkeling (SR&ED) nodig is, vereist een andere aanpak voor projectplanning en -monitoring. Bedrijven hebben het voordeel dat ze fiscale stimuleringsmaatregelen in hun financiële prognoses kunnen opnemen, in plaats van ze als een bijzaak te beschouwen. Leiders kunnen het percentage projecten inschatten dat in aanmerking komt voor experimenten, de terugvorderbare belastingvoordelen bepalen en de bestedingsbeslissingen herzien.

Deze methode stelt bedrijven in staat om meer technische risico's te nemen zonder onnodig financieel risico te lopen. Als er kredieten worden verwacht om een ​​deel van de ontwikkelingskosten te dekken, kan het management extra middelen inzetten om de uitdagingen aan te pakken. Dit zal er op de lange termijn voor zorgen dat innovatie en financiële duurzaamheid elkaar versterken.

Volgmethoden

Een goede budgettering vereist een nauwkeurige monitoring van tijd en kosten gedurende de gehele projectlevenscyclus. Van ontwikkelaars wordt verwacht dat ze de tijd registreren die ze besteden aan specifieke experimentele taken, en niet aan algemene projectcategorieën. Dit vereenvoudigt de identificatie van de in aanmerking komende inspanningen aanzienlijk en zorgt ervoor dat beweringen worden onderbouwd met uitgebreide documentatie.

Dit detailniveau moet ook terug te vinden zijn in de financiële systemen. De experimenten die ze ondersteunen, moeten gekoppeld worden aan de kosten van de cloud, softwarelicenties en dataverbruik. Door financiële en technische medewerkers te laten samenwerken en deze structuur te handhaven, verloopt het declaratieproces aan het einde van het jaar veel efficiënter en minder stressvol.

RISICO BEHEER

Het onderscheid maken tussen reguliere ontwikkeling en experimenteel werk is een van de grootste risico's bij het aanvragen van SR&ED-subsidie ​​voor AI-projecten. Niet alle regels code die in een AI-project zijn geschreven, komen in aanmerking, en het rapporteren van te veel werk kan leiden tot controles en correcties. Technische activiteiten moeten zorgvuldig worden beoordeeld om ervoor te zorgen dat alleen relevante kosten in aanmerking worden genomen.

Een andere bedreiging is ineffectieve documentatie. Goede gegevens kunnen zelfs in geval van echte onzekerheid en experimenten verloren gaan. Wanneer documentatie in de dagelijkse werkzaamheden wordt geïntegreerd, beschermen de teams de waarde van hun werk en leveren ze de gegevens die hun financiële herstel kunnen onderbouwen.

Strategische waarde

Goed gebruikmaken van SR&ED maakt het meer dan een belastingvoordeel; het wordt een groeistrategie. Kunstmatige intelligentieprojecten die anders buitengewoon kostbaar of risicovol zouden zijn, kunnen doorgaan omdat een deel van de kosten wordt gedekt. ​​Dit stelt bedrijven in staat om nieuwe markten te betreden, eigen technologie te ontwikkelen en een voorsprong op hun concurrenten te nemen.

Op de lange termijn creëert een dergelijke strategie een cultuur van experimenteren, wat precies past bij de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie. Teams zullen meer openstaan ​​voor het uitproberen van ambitieuze ideeën wanneer ze beseffen dat zowel technische opleiding als financiële voordelen mogelijk zijn. Op die manier ondersteunt onderzoek, ontwikkeling en innovatie (SR&ED) niet alleen individuele projecten, maar ook het innovatievermogen van de organisatie op de lange termijn.

Andere interessante artikelen

• AI LinkedIn-postgenerator
• Voorbeelden van ideeën voor tuinieren op YouTube
• AI-agenten voor tuinbouwbedrijven
• Top AI-kunststijlen
• Voorbeelden van YouTube-video-ideeën voor ongediertebestrijding
• Ideeën voor inhoud voor sociale media in de automobielindustrie
• Voorbeelden van YouTube-video-ideeën voor loodgieters
• AI-agenten voor ongediertebestrijdingsbedrijven
• Voorbeelden van YouTube-video-ideeën voor elektriciens
• Hoe ongediertebestrijdingsbedrijven meer leads kunnen krijgen 
• AI Google Ads voor huishoudelijke diensten
• De beste tools voor het omzetten van tekst naar video voor elke maker.
• Hoe je een fax vanaf je iPhone kunt versturen
• Merkkleding in klantgerichte teams
• Trainingsvideo's van 60 seconden zijn de nieuwe bedrijfsstandaard.