Inteligencia artificial (AI) y aprendizaje automático (ML) lo están cambiando todo, desde los modelos de negocio hasta los procesos internos. Desde el análisis de datos al procesamiento del lenguaje natural, estas tecnologías ofrecen nuevas formas de potenciar el negocio hacia adelante.
Esta guía le ayudará a navegar por el proceso de búsqueda y contratación de los mejores consultores de IA y aprendizaje automático para sus necesidades.
Entender la IA y el aprendizaje automático
AI: El campo más amplio
AI o Inteligencia Artificial se refiere al desarrollo de sistemas informáticos que pueden imitar la inteligencia humana. Incluye tareas como la resolución de problemas, el aprendizaje, la planificación, etc.
Ejemplo: Siri, el asistente personal de Apple controlado por voz, utiliza la IA para entender y responder a comandos de voz.
Aprendizaje automático (ML): Un subconjunto de la IA
El aprendizaje automático es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Se basa en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones sin intervención humana.
Ejemplo: Netflix utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar tu historial de visionado y recomendarte series y películas que podrían gustarte.
Aprendizaje profundo: Parte del aprendizaje automático
Aprendizaje automático es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con muchas capas (redes neuronales profundas) para analizar diversos factores de los datos.
Ejemplo: DeepMind de Google utilizó el aprendizaje profundo en AlphaGo, un programa que derrotó al campeón del mundo en el juego de Go.
Encontrar al consultor adecuado para su proyecto de IA y aprendizaje automático
Para implementar un proyecto de IA o aprendizaje automático exitoso, primero debe comprender las necesidades y los requisitos específicos de su empresa. Esta comprensión le guiará en la selección de los consultores, científicos de datos y herramientas de aprendizaje automático adecuados. He aquí un análisis más detallado:
Evaluación de los objetivos empresariales
Identificación de los puntos débiles
Antes de sumergirse en los aspectos técnicos de la IA, es esencial identificar los puntos débiles de su empresa que las soluciones de IA podrían aliviar. Estos pueden ir desde ineficiencias en los procesos internos hasta lagunas en el compromiso con el cliente.
Ejemplo: Si su proceso de ventas tiene retrasos significativos en el procesamiento de las consultas de los clientes, los chatbots impulsados por IA podrían proporcionar respuestas inmediatas, mejorando la satisfacción del cliente.
Entender lo que quiere lograr
Esto incluye saber si necesita científicos de datos para la preparación de datos, consultores de aprendizaje automático para construir modelos específicos o consultores de IA para implementar soluciones de IA en los sistemas existentes.
Ejemplo: Si su empresa tiene problemas con la gestión de inventarios, es posible que desee contratar consultores de IA para implementar modelos de análisis predictivo que pronostiquen la demanda, optimizando los niveles de existencias.
Datos y herramientas disponibles
Evaluar las fuentes de datos y la disponibilidad
Saber qué datos tiene, su calidad y su formato es crucial. Esta información le ayuda a comprender qué es posible con su panorama de datos existente y qué recopilación o preparación de datos adicionales podría ser necesaria.
Ejemplo: Si desea utilizar el aprendizaje automático para predecir fallos en los equipos de una planta de fabricación, tendría que evaluar los datos disponibles de sensores y otras herramientas de supervisión. Esta información le ayudará a determinar qué necesita de los expertos en aprendizaje automático o de los científicos de datos.
Selección de las herramientas adecuadas
Las herramientas y tecnologías que elija dependerán de las tareas específicas que necesite realizar. Esto podría incluir plataformas de desarrollo de software para construir modelos de IA, herramientas de preparación de datos para limpiar y estructurar datos, o algoritmos específicos para lograr tareas particulares.
Ejemplo: Si su proyecto implica el procesamiento del lenguaje natural, herramientas como TensorFlow o NLTK podrían ser necesarias para construir y entrenar modelos que entiendan el lenguaje humano.
Cómo encontrar consultores de IA y ML
Empresas de investigación
Investiga empresas de consultoría especializadas en servicios de consultoría de inteligencia artificial y consultoría de aprendizaje automático. Comprueba sus proyectos anteriores, sus capacidades de investigación y desarrollo y los comentarios de sus clientes.
Pros:
- Experiencia: Las empresas de consultoría especializadas en IA y aprendizaje automático suelen tener un profundo conocimiento del campo.
- Experiencia: Puede encontrar estudios de casos detallados y proyectos anteriores que se alinean con sus necesidades.
- Enfoque estructurado: Los servicios de consultoría suelen venir con procesos bien definidos para la gestión de proyectos.
Contras:
- Coste: Las empresas especializadas pueden tener costes más elevados.
- Disponibilidad: La alta demanda puede dificultar la programación.
Redes
Hable con otras empresas y clientes que hayan trabajado con consultores de aprendizaje automático. La creación de redes proporciona información sobre las habilidades, el valor y la experiencia de los posibles consultores de IA.
Pros:
- Recomendaciones personales: Las referencias de fuentes de confianza pueden aumentar la fiabilidad de la elección.
- Insider insights: Obtenga información sobre experiencias de trabajo, colaboración y resultados en el mundo real.
Contrarios:
- Lleva tiempo: Crear y aprovechar una red de contactos puede llevar tiempo.
- Opciones limitadas: es posible que sólo oiga hablar de consultores dentro de su red inmediata, lo que limita sus opciones.
Utilización de plataformas
Las plataformas que proporcionan acceso a ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos pueden simplificar el proceso. Estas plataformas ofrecen una amplia variedad de expertos en aprendizaje automático, científicos de datos y consultores de IA.
Pros:
- Acceso amplio: Las plataformas proporcionan acceso a una amplia variedad de expertos en diferentes dominios de la IA, como la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis predictivo.
- Facilidad de uso: Procesos de búsqueda y contratación simplificados, a menudo con herramientas que ayudan a gestionar todo el ciclo de vida del proyecto.
Contra:
- Variación de la calidad: La calidad de los consultores puede variar mucho en las plataformas generales.
Uso de Onsiter: Una mención especial
El VMS de Onsiter, con su amplio acceso a más de 20.000 proveedores preferentes en toda Europa, destaca como una plataforma sólida para encontrar consultores de IA y aprendizaje automático.
Pros:
- Gestión de Proveedores: Gestión de proveedores de extremo a extremo de forma gratuita.
- Cumplimiento con GDPR: Selecciona consultores de forma unificada y conforme con GDPR, asegurando estándares.
- Automatización: Automatice procesos como las negociaciones de precios, los contratos digitales y la facturación.
- Seguimiento de costes: Herramientas que ayudan a controlar los costes de la mano de obra temporal.
- Calidad: Acceso a consultores especializados y con experiencia.
Contras:
- Especificidad de la plataforma: La plataforma Onsiter VMS es gratuita y fácil de usar, pero si eres nuevo en ella, puede que necesites un poco de tiempo para hacerte con ella. Sin embargo, el VMS de Onsiter está diseñado para ser fácil de entender, por lo que estará listo y funcionando en poco tiempo.
¿Cómo evalúas a los candidatos para tu proyecto de IA y aprendizaje automático?
Habilidades y conocimientos
Al evaluar consultores de IA y consultores de aprendizaje automático, no basta con buscar un científico de datos. Usted necesita mirar en áreas específicas de experiencia.
Aquí está lo que debe buscar:
- Análisis predictivo: ¿Tienen experiencia en la predicción de resultados futuros basados en datos históricos?
- Análisis de datos y ciencia de datos: ¿Han trabajado en la extracción de información a partir de datos complejos?
- Visión por ordenador: ¿Pueden construir sistemas que interpreten y tomen decisiones basadas en datos visuales?
- Sistemas de recomendación y sistemas recomendadores: ¿Han implementado sistemas que ofrezcan recomendaciones personalizadas a los usuarios?
- Desarrollo de software: ¿Tienen una sólida experiencia en el desarrollo de software, incluida la creación de modelos de IA y aprendizaje automático?
- Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Si su proyecto requiere comprender y procesar el lenguaje humano, ¿han trabajado con éxito con PLN?
Ejemplo: Si está trabajando en un proyecto de comercio minorista, encontrar un consultor de aprendizaje automático con experiencia en sistemas de recomendación sería esencial para proporcionar sugerencias de compra personalizadas a los clientes.
Experiencia en proyectos
La experiencia en proyectos similares es crucial para el éxito. Esto es lo que debes preguntar y buscar:
- Proyectos de IA anteriores: ¿Han trabajado en la creación de una solución de IA o en proyectos relacionados con la IA que se alineen con tus objetivos empresariales?
- Proyectos de aprendizaje automático: ¿En qué proyectos de aprendizaje automático han participado? Busque relevancia y complejidad.
- Implementación de procesos de negocio: ¿Pueden demostrar cómo han integrado la IA en los procesos de negocio para mejorar la eficiencia o resolver puntos de dolor?
Ejemplo: Para un proyecto sanitario, un consultor con experiencia en el uso del aprendizaje automático para detectar anomalías sanitarias sería muy valioso.
Consideración de costes
El presupuesto es un aspecto crítico, y debe tener en cuenta lo siguiente:
- Alineación presupuestaria: ¿Se ajustan sus servicios a tu presupuesto? Compare sus tarifas con la media del mercado para una evaluación justa.
- Valor a largo plazo: Considere no sólo el coste inmediato, sino el valor a largo plazo que aportan a la transformación de su negocio.
- Automatización en la negociación de precios: Las plataformas que automatizan las negociaciones de precios (como el VMS de Onsiter) pueden ahorrar tiempo y ayudar a controlar los costes, garantizando que obtiene el mejor valor.
Ejemplo: Utilizar plataformas que faciliten los contratos y la facturación digitales puede agilizar el proceso de contratación y ayudarle a gestionar los gastos de forma eficaz.
Conclusión
El proceso de búsqueda y contratación de un consultor de IA de primer nivel es polifacético y requiere considerar detenidamente varios aspectos. Desde la comprensión de las complejidades de la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo hasta la definición de los objetivos empresariales y los datos disponibles, cada paso desempeña un papel fundamental.
Aprovechar plataformas especializadas como Onsiter VMS y utilizar herramientas para automatizar y gestionar los costes puede agilizar el proceso de contratación. Sin embargo, la clave del éxito radica en la alineación de la experiencia tecnológica con las necesidades únicas de su negocio y sus objetivos de transformación.
Empleo.
