Künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) verändern alles, von Geschäftsmodellen bis zu internen Prozessen. Von der Datenanalyse bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache bieten diese Technologien neue Möglichkeiten, das Geschäft voranzubringen.
Dieser Leitfaden hilft Ihnen, die besten Berater für KI und maschinelles Lernen für Ihre Bedürfnisse zu finden und einzustellen.
KI und maschinelles Lernen verstehen
KI: Das weite Feld
KI oder künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Entwicklung von Computersystemen, die die menschliche Intelligenz nachahmen können. Sie umfasst Aufgaben wie Problemlösung, Lernen, Planung und mehr.
Beispiel: Siri, der sprachgesteuerte persönliche Assistent von Apple, nutzt KI, um Sprachbefehle zu verstehen und darauf zu reagieren.
Maschinelles Lernen (ML): Ein Teilbereich der KI
Maschinelles Lernen ist eine Methode der Datenanalyse, die die Erstellung von Analysemodellen automatisiert. Es basiert auf der Idee, dass Systeme aus Daten lernen, Muster erkennen und Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen treffen können.
Beispiel: Netflix verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens, um Ihre Sehgewohnheiten zu analysieren und Ihnen Sendungen und Filme zu empfehlen, die Ihnen gefallen könnten.
Deep Learning: Teil des maschinellen Lernens
Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das neuronale Netze mit vielen Schichten (Deep Neural Networks) verwendet, um verschiedene Faktoren von Daten zu analysieren.
Beispiel: Googles DeepMind nutzte Deep Learning in AlphaGo, einem Programm, das den Weltmeister im Go-Spiel besiegte.
Den richtigen Berater für Ihr KI- und maschinelles Lernprojekt finden
Um ein erfolgreiches KI- oder maschinelles Lernprojekt zu implementieren, müssen Sie zunächst die spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen Ihres Unternehmens verstehen. Dieses Verständnis wird Ihnen bei der Auswahl der richtigen Berater, Datenwissenschaftler und Tools für maschinelles Lernen helfen. Hier ein genauerer Blick:
Bestimmen der Geschäftsziele
Schmerzpunkte identifizieren
Bevor Sie sich in die technischen Details der KI vertiefen, ist es wichtig, die Schmerzpunkte in Ihrem Unternehmen zu identifizieren, die durch KI-Lösungen beseitigt werden könnten. Diese können von Ineffizienzen in internen Prozessen bis hin zu Lücken in der Kundenbindung reichen.
Beispiel: Wenn Ihr Vertriebsprozess erhebliche Verzögerungen bei der Bearbeitung von Kundenanfragen aufweist, könnten KI-gestützte Chatbots sofortige Antworten liefern und so die Kundenzufriedenheit erhöhen.
Verstehen, was Sie erreichen wollen
Dazu gehört auch, dass Sie wissen, ob Sie Datenwissenschaftler für die Datenaufbereitung, Berater für maschinelles Lernen zur Erstellung spezifischer Modelle oder KI-Berater zur Implementierung von KI-Lösungen in bestehende Systeme benötigen.
Beispiel: Wenn Ihr Unternehmen Probleme mit der Bestandsverwaltung hat, möchten Sie vielleicht KI-Berater beauftragen, um Modelle für die vorausschauende Analyse zu implementieren, die die Nachfrage vorhersagen und die Lagerbestände optimieren.
Verfügbare Daten und Tools
Datenquellen und -verfügbarkeit prüfen
Es ist wichtig zu wissen, welche Daten Sie haben, welche Qualität und welches Format sie haben. Diese Informationen helfen Ihnen zu verstehen, was mit Ihrer vorhandenen Datenlandschaft möglich ist und welche zusätzlichen Datenerhebungen oder -aufbereitungen erforderlich sein könnten.
Beispiel: Wenn Sie maschinelles Lernen zur Vorhersage von Anlagenausfällen in einer Produktionsanlage einsetzen möchten, müssen Sie die verfügbaren Daten von Sensoren und anderen Überwachungsgeräten bewerten. Anhand dieser Informationen können Sie herausfinden, was Sie von Experten für maschinelles Lernen oder von Datenwissenschaftlern benötigen.
Auswahl der richtigen Werkzeuge
Die Werkzeuge und Technologien, die Sie auswählen, hängen von den spezifischen Aufgaben ab, die Sie zu bewältigen haben. Dazu können Softwareentwicklungsplattformen für die Erstellung von KI-Modellen, Datenaufbereitungstools für die Bereinigung und Strukturierung von Daten oder spezifische Algorithmen für bestimmte Aufgaben gehören.
Beispiel: Wenn Ihr Projekt die Verarbeitung natürlicher Sprache umfasst, könnten Tools wie TensorFlow oder NLTK für die Erstellung und das Training von Modellen erforderlich sein, die menschliche Sprache verstehen.
Wie Sie KI- und ML-Berater finden
Forschungsunternehmen
Suchen Sie nach Beratungsunternehmen, die sich auf Beratungsdienste für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen spezialisiert haben. Prüfen Sie ihre bisherigen Projekte, ihre Forschungs- und Entwicklungskapazitäten und das Feedback ihrer Kunden.
Pros:
- Expertise: Beratungsunternehmen, die sich auf KI und maschinelles Lernen spezialisiert haben, verfügen in der Regel über fundierte Kenntnisse in diesem Bereich.
- Erfahrung: Sie können detaillierte Fallstudien und frühere Projekte finden, die Ihren Anforderungen entsprechen.
- Strukturierter Ansatz: Beratungsdienstleistungen werden oft mit klar definierten Prozessen für das Projektmanagement angeboten.
Nachteile:
- Kosten: Spezialisierte Firmen können mit höheren Kosten verbunden sein.
- Verfügbarkeit: Die hohe Nachfrage kann die Terminplanung schwierig machen.
Netzwerke
Sprechen Sie mit anderen Unternehmen und Kunden, die mit Beratern für maschinelles Lernen zusammengearbeitet haben. Netzwerke bieten Einblicke in die Fähigkeiten, den Wert und die Erfahrung potenzieller KI-Berater.
Pros:
- Persönliche Empfehlungen: Empfehlungen aus vertrauenswürdigen Quellen können die Zuverlässigkeit der Auswahl erhöhen.
- Insider-Einblicke: Gewinnen Sie Einblicke in Arbeitserfahrungen, Zusammenarbeit und Ergebnisse aus der Praxis.
Nachteile:
- Zeitaufwendig: Der Aufbau und die Nutzung eines Netzwerks kann Zeit in Anspruch nehmen.
- Eingeschränkte Möglichkeiten: Möglicherweise hören Sie nur von Beratern aus Ihrem unmittelbaren Netzwerk, was Ihre Auswahl einschränkt.
Nutzung von Plattformen
Plattformen, die Zugang zu Ingenieuren für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftlern bieten, können den Prozess vereinfachen. Diese Plattformen bieten eine große Auswahl an Experten für maschinelles Lernen, Datenwissenschaftlern und KI-Beratern.
Profis:
- Breiter Zugang: Plattformen bieten Zugang zu einer Vielzahl von Experten aus verschiedenen Bereichen der KI, wie z.B. Computer Vision, Natural Language Processing und Predictive Analytics.
- Benutzerfreundlichkeit: Vereinfachte Such- und Einstellungsprozesse, oft mit Tools, die Ihnen helfen, den gesamten Projektlebenszyklus zu verwalten.
Nachteile:
- Qualitätsschwankungen: Die Qualität der Berater kann auf allgemeinen Plattformen stark variieren.
Nutzung von Onsiter: Eine besondere Erwähnung
Das Onsiter VMS mit seinem umfassenden Zugang zu über 20.000 bevorzugten Lieferanten in ganz Europa zeichnet sich als robuste Plattform für die Suche nach KI- und Machine-Learning-Beratern aus.
Pros:
- Lieferantenmanagement: Kostenloses End-to-End-Lieferantenmanagement.
- GDPR-Konformität: Wählen Sie Berater auf einheitliche und GDPR-konforme Weise aus und stellen Sie Standards sicher.
- Automatisierung: Automatisieren Sie Prozesse wie Preisverhandlungen, digitale Verträge und Rechnungsstellung.
- Kostenverfolgung: Tools, die bei der Kostenkontrolle von Zeitarbeitskräften helfen.
- Qualität: Zugang zu spezialisierten und erfahrenen Beratern.
Nachteile:
- Plattformspezifität: Die Onsiter VMS-Plattform ist kostenlos und benutzerfreundlich, aber wenn Sie neu sind, brauchen Sie vielleicht ein wenig Zeit, um sich zurechtzufinden. Das Onsiter VMS ist jedoch so konzipiert, dass es leicht zu verstehen ist, so dass Sie in kürzester Zeit loslegen können.
Wie bewerten Sie Kandidaten für Ihr KI- und maschinelles Lernprojekt?
Fähigkeiten und Kenntnisse
Bei der Bewertung von KI-Beratern und Beratern für maschinelles Lernen geht es um mehr als nur die Suche nach einem Datenwissenschaftler. Sie müssen auf bestimmte Fachgebiete achten.
Hier ist, worauf Sie achten sollten:
- Prädiktive Analytik: Haben sie Erfahrung mit der Vorhersage zukünftiger Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten?
- Datenanalyse und Datenwissenschaft: Haben sie an der Gewinnung von Erkenntnissen aus komplexen Daten gearbeitet?
- Computer Vision: Können sie Systeme entwickeln, die visuelle Daten interpretieren und Entscheidungen treffen?
- Empfehlungssysteme und Recommender Systems: Haben sie Systeme implementiert, die den Benutzern personalisierte Empfehlungen bieten?
- Softwareentwicklung: Haben sie einen soliden Hintergrund in der Softwareentwicklung, einschließlich der Erstellung von KI- und maschinellen Lernmodellen?
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Wenn Ihr Projekt das Verstehen und Verarbeiten menschlicher Sprache erfordert, haben sie erfolgreich mit NLP gearbeitet?
Beispiel: Wenn Sie an einem Einzelhandelsprojekt arbeiten, wäre es wichtig, einen Berater für maschinelles Lernen zu finden, der Erfahrung mit Empfehlungssystemen hat, um den Kunden personalisierte Einkaufsvorschläge zu machen.
Projekterfahrung
Erfahrung mit ähnlichen Projekten ist entscheidend für den Erfolg. Worauf Sie achten sollten:
- Vorherige KI-Projekte: Haben sie an der Entwicklung einer KI-Lösung oder an KI-bezogenen Projekten gearbeitet, die mit Ihren Geschäftszielen übereinstimmen?
- ML-Projekte: An welchen Projekten zum maschinellen Lernen waren sie beteiligt? Achten Sie auf Relevanz und Komplexität.
- Geschäftsprozessimplementierung: Können sie zeigen, wie sie KI in Geschäftsprozesse integriert haben, um die Effizienz zu steigern oder Probleme zu lösen?
Beispiel: Für ein Gesundheitsprojekt wäre ein Berater mit Erfahrung im Einsatz von maschinellem Lernen zur Erkennung von Gesundheitsanomalien sehr wertvoll.
Kostenüberlegungen
Die Budgetierung ist ein kritischer Aspekt, und Sie sollten Folgendes berücksichtigen:
- Budgetanpassung: Liegen die Dienstleistungen im Rahmen Ihres Budgets? Vergleichen Sie die Preise mit dem Marktdurchschnitt, um eine faire Einschätzung zu erhalten.
- Langfristiger Wert: Betrachten Sie nicht nur die unmittelbaren Kosten, sondern auch den langfristigen Wert, den der Anbieter für die Umgestaltung Ihres Unternehmens bringt.
- Automatisierung der Preisverhandlungen: Plattformen, die Preisverhandlungen automatisieren (wie das Onsiter VMS), können Zeit sparen und helfen, die Kosten zu kontrollieren, um sicherzustellen, dass Sie den besten Wert erhalten.
Beispiel: Der Einsatz von Plattformen, die digitale Verträge und Rechnungen ermöglichen, kann den Einstellungsprozess rationalisieren und Ihnen helfen, Ihre Ausgaben effektiv zu verwalten.
Fazit
Der Prozess der Suche und Einstellung eines Top-KI-Beraters ist vielschichtig und erfordert eine sorgfältige Prüfung verschiedener Aspekte. Vom Verständnis der Feinheiten von KI, maschinellem Lernen und Deep Learning bis hin zur Definition von Geschäftszielen und verfügbaren Daten spielt jeder Schritt eine entscheidende Rolle.
Der Einsatz von spezialisierten Plattformen wie Onsiter VMS und die Nutzung von Tools zur Automatisierung und Kostenverwaltung können den Einstellungsprozess rationalisieren. Der Schlüssel zum Erfolg liegt jedoch in der Abstimmung des technologischen Know-hows mit Ihren individuellen Geschäftsanforderungen und Transformationszielen.
>
