Miten löytää ja palkata parhaat tekoäly- ja koneoppimiskonsultit?

Tekoäly (AI) ja koneoppiminen (ML) muuttavat kaikkea liiketoimintamalleista sisäisiin prosesseihin. Data-analytiikasta luonnollisen kielen käsittelyyn nämä teknologiat tarjoavat uusia tapoja tehostaa liiketoimintaa eteenpäin.

Tämä opas auttaa sinua suunnistamaan prosessissa, jossa etsit ja palkkaat tarpeisiisi parhaiten sopivat tekoälyn ja koneoppimisen konsultit.

Tekoälyn ja koneoppimisen ymmärtäminen

AI: Laajempi aihepiiri

AI eli tekoäly viittaa sellaisten tietokonejärjestelmien kehittämiseen, jotka pystyvät jäljittelemään ihmisen älykkyyttä. Siihen kuuluvat muun muassa sellaiset tehtävät kuin ongelmanratkaisu, oppiminen ja suunnittelu.

Esimerkki: Siri, Applen ääniohjattu henkilökohtainen assistentti, käyttää tekoälyä ymmärtääkseen äänikomentoja ja vastatakseen niihin.

Koneoppiminen (ML): Tekoälyn alaryhmä

Koneoppiminen on data-analyysimenetelmä, joka automatisoi analyyttisten mallien rakentamisen. Se perustuu ajatukseen, että järjestelmät voivat oppia datasta, tunnistaa malleja ja tehdä päätöksiä ilman ihmisen puuttumista.

Esimerkki: Netflix käyttää koneoppimisalgoritmeja analysoidakseen katseluhistoriaasi ja suositellakseen sinulle mahdollisesti mieleisiä sarjoja ja elokuvia.

Syväoppiminen: Osa koneoppimista

Syväoppiminen on koneoppimisen osa-alue, joka käyttää monikerroksisia neuroverkkoja (syvät neuroverkot) analysoimaan erilaisia datan tekijöitä.

Esimerkki: Googlen DeepMind hyödynsi syväoppimista AlphaGo-ohjelmassa, joka voitti maailmanmestarin Go-pelissä.

Oikean konsultin löytäminen tekoäly- ja koneoppimishankkeeseesi

Toteuttaaksesi menestyksekkään tekoäly- tai koneoppimishankkeen sinun on ensin ymmärrettävä liiketoimintasi erityistarpeet ja -vaatimukset. Tämä ymmärrys ohjaa sinua valitsemaan oikeat koneoppimisen konsultit, datatieteilijät ja työkalut. Tässä on tarkempi katsaus:

liiketoiminnan tavoitteiden arviointi

Kipupisteiden tunnistaminen

Voit ennen tekoälyn teknisiin yksityiskohtiin sukeltamista tunnistaa liiketoimintasi kipupisteet, joita tekoälyratkaisut voisivat lievittää. Nämä voivat vaihdella sisäisten prosessien tehottomuudesta asiakassuhteen puutteisiin.

Esimerkki: Jos myyntiprosessissasi on huomattavia viiveitä asiakaskyselyjen käsittelyssä, tekoälyllä toimivat chatbotit voisivat tarjota välittömiä vastauksia, mikä parantaisi asiakastyytyväisyyttä.

Ymmärrys siitä, mitä haluat saavuttaa

Tällöin on muun muassa tiedettävä, tarvitsetko datatieteilijöitä datan valmisteluun, koneoppimiskonsultteja erityismallien rakentamiseen vai tekoälykonsultteja tekoälyratkaisujen käyttöönottoon olemassa oleviin järjestelmiin.

Esimerkki: Jos yrityksesi kamppailee varastonhallinnan kanssa, saatat haluta palkata tekoälykonsultteja toteuttamaan ennakoivan analytiikan malleja, jotka ennustavat kysyntää ja optimoivat varastotasoja.

Käytettävissä oleva data ja työkalut

Datalähteiden ja saatavuuden arviointi

Tietäminen siitä, mitä dataa sinulla on käytettävissäsi, sen laadusta ja formaatista, on ratkaisevan tärkeää. Nämä tiedot auttavat sinua ymmärtämään, mikä on mahdollista nykyisellä tietomaisemallasi ja mitä lisätietojen keräämistä tai valmistelua saatetaan tarvita.

Esimerkki: Jos haluat käyttää koneoppimista tuotantolaitoksen laitevikojen ennustamiseen, sinun on arvioitava antureista ja muista seurantatyökaluista saatavilla olevat tiedot. Nämä tiedot auttavat sinua määrittämään, mitä tarvitset koneoppimisen asiantuntijoilta tai datatieteilijöiltä.

Oikeiden työkalujen valitseminen

Valitsemasi työkalut ja teknologiat riippuvat erityistehtävistä, jotka sinun on suoritettava. Tällaisia voivat olla esimerkiksi tekoälymallien rakentamiseen tarkoitetut ohjelmistokehitysalustat, datan valmistelutyökalut datan puhdistamiseen ja jäsentämiseen tai tietyt algoritmit tiettyjen tehtävien suorittamiseen.

Esimerkki: Jos projektisi sisältää luonnollisen kielen käsittelyä, TensorFlow’n tai NLTK:n kaltaiset työkalut saattavat olla tarpeen ihmiskielen ymmärtävien mallien rakentamiseen ja kouluttamiseen.

Miten löydät tekoäly- ja ML-konsultteja

Tutkimusyritykset

Katsele konsulttiyrityksiä, jotka ovat erikoistuneet tekoälyn konsultointipalveluihin ja koneoppimisen konsultointiin. Tarkista niiden aiemmat projektit, tutkimus- ja kehitysvalmiudet sekä asiakaspalautteet.

Pros:

• Asiantuntemus: Tekoälyyn ja koneoppimiseen erikoistuneilla konsulttiyrityksillä on yleensä syvällinen tietämys alasta.
• Kokemus: Löydät yksityiskohtaisia tapaustutkimuksia ja aiempia projekteja, jotka vastaavat tarpeitasi.
• Rakenteellinen lähestymistapa: Konsultointipalveluihin sisältyy usein tarkkaan määritellyt prosessit projektinhallintaa varten.

Miinukset:

• Kustannukset: Erikoistuneilla yrityksillä saattaa olla korkeammat kustannukset.
• Saatavuus: Suuri kysyntä saattaa tehdä aikatauluttamisesta haastavaa.

Verkostoituminen

Keskustele muiden yritysten ja asiakkaiden kanssa, jotka ovat työskennelleet koneenoppimisen konsulttien kanssa. Verkostoitumalla saat tietoa mahdollisten tekoälykonsulttien taidoista, arvosta ja kokemuksesta.

Plussat:

• Henkilökohtaiset suositukset: Luotettavien lähteiden suositukset voivat lisätä valinnan luotettavuutta.
• Sisäpiirin näkemyksiä: Saat tietoa työkokemuksista, yhteistyöstä ja käytännön tuloksista.

Miinukset:

• Aikaavievää: Verkoston rakentaminen ja hyödyntäminen voi viedä aikaa.
• Vaihtoehtojen rajoittaminen: Saatat kuulla vain lähiverkostossasi olevista konsulteista, mikä rajoittaa valintojasi.

Alustojen käyttäminen

Alustat, jotka tarjoavat pääsyn koneoppimisinsinööreihin ja datatieteilijöihin, voivat yksinkertaistaa prosessia. Nämä alustat tarjoavat laajan valikoiman koneoppimisen asiantuntijoita, datatieteilijöitä ja tekoälykonsultteja.

Pros:

• Laaja saatavuus: Alustat tarjoavat pääsyn monenlaisiin asiantuntijoihin tekoälyn eri osa-alueilta, kuten tietokonenäköön, luonnollisen kielen käsittelyyn ja ennakoivaan analytiikkaan.
• Käytön helppous: Yksinkertaistetut haku- ja palkkaamisprosessit, usein työkalut, jotka auttavat sinua hallitsemaan koko projektin elinkaarta.

Hyötyjä:

• Laadun vaihtelu: Konsulttien laatu voi vaihdella suuresti yleisillä alustoilla.

Ositerin käyttäminen: Erityismaininta

Onsiter VMS, jolla on laaja pääsy yli 20 000 ensisijaiseen myyjään eri puolilla Eurooppaa, erottuu edukseen vankkana alustana tekoäly- ja koneoppimiskonsulttien löytämiseen.

Pros:

• Toimittajien hallinta: Loppuun asti ulottuva toimittajahallinta ilmaiseksi.
• GDPR-yhteensopivuus: Valitse konsultit yhtenäisellä ja GDPR:n mukaisella tavalla, mikä takaa standardit.
• Automaatio: Automatisoi prosessit, kuten hintaneuvottelut, digitaaliset sopimukset ja laskutus.
• Kustannusten seuranta: Työkalut, jotka auttavat tilapäistyövoiman kustannusten hallinnassa.
• Laatu: Pääsy erikoistuneisiin ja kokeneisiin konsultteihin.

Miinukset:

• Alustakohtaisuus: Onsiter VMS -alusta on ilmainen ja käyttäjäystävällinen, mutta jos olet uusi käyttäjä, saatat tarvita hieman aikaa perehtyä asioihin. Onsiter VMS on kuitenkin suunniteltu helposti ymmärrettäväksi, joten pääset käyttämään sitä hetkessä.



Miten arvioit ehdokkaita tekoäly- ja koneoppimisprojektiisi?

Kyvyt ja osaaminen

Kun arvioit AI-konsultteja ja koneoppimiskonsultteja, kyse on muustakin kuin pelkän datatieteilijän hakemisesta. Sinun on tarkasteltava tiettyjä osaamisalueita.

Tässä on mitä etsiä:

• Predictive analytics: Onko heillä kokemusta tulevien tulosten ennustamisesta historiatietojen perusteella?
• Data-analytiikka ja datatiede: Ovatko he työskennelleet oivallusten poimimisen parissa monimutkaisesta datasta?
• Tietokonenäkö: Pystyvätkö he rakentamaan järjestelmiä, jotka tulkitsevat ja tekevät päätöksiä visuaalisen datan perusteella?
• Suositusjärjestelmät ja suosittelujärjestelmät: Ovatko he toteuttaneet järjestelmiä, jotka tarjoavat käyttäjille henkilökohtaisia suosituksia?
• Ohjelmistokehitys: Onko heillä vankka tausta ohjelmistokehityksessä, mukaan lukien tekoälyn ja koneoppimisen mallien rakentaminen?
• Luonnollisen kielen käsittely (NLP): Jos projektisi edellyttää ihmiskielen ymmärtämistä ja käsittelyä, ovatko he työskennelleet menestyksekkäästi NLP:n parissa?

Esimerkki: Jos työskentelet vähittäiskauppaprojektin parissa, olisi tärkeää löytää koneoppimiskonsultti, jolla on kokemusta suosittelujärjestelmistä, jotta asiakkaille voidaan tarjota yksilöllisiä ostosehdotuksia.

Projektikokemus

Kokemus samankaltaisista projekteista on ratkaisevaa onnistumisen kannalta. Seuraavassa on, mitä kannattaa kysyä ja etsiä:

• Aiemmat tekoälyprojektit: Ovatko he työskennelleet tekoälyratkaisun luomisen parissa tai tekoälyyn liittyvien projektien parissa, jotka ovat linjassa liiketoimintasi tavoitteiden kanssa?
• ML-projektit: Millaisissa koneoppimisprojekteissa he ovat olleet mukana? Etsi asiaankuuluvuutta ja monimutkaisuutta.
• Liiketoimintaprosessien toteutus: Voivatko he osoittaa, miten he ovat integroineet tekoälyn liiketoimintaprosesseihin tehostaakseen tehokkuutta tai ratkaistakseen kipupisteitä?

Esimerkki: Terveydenhuoltohankkeessa konsultti, jolla on kokemusta koneoppimisen käytöstä terveyspoikkeamien havaitsemisessa, olisi erittäin arvokas.

Kustannusten huomioon ottaminen

Budjetointi on kriittinen näkökohta, ja sinun tulisi ottaa huomioon seuraavat seikat:

• Budjetin mukauttaminen: Ovatko heidän palvelunsa budjetissasi? Vertaa heidän hintojaan markkinoiden keskiarvoon oikeudenmukaisen arvion saamiseksi.
• Pitkän aikavälin arvo: Huomioi välittömien kustannusten lisäksi myös heidän tuottamaansa pitkän aikavälin arvoa liiketoimintasi muutokseen.
• Automaatio hintaneuvotteluissa: Hintaneuvotteluja automatisoivat alustat (kuten Onsiter VMS) voivat säästää aikaa ja auttaa hallitsemaan kustannuksia, mikä takaa parhaan mahdollisen vastineen saamisen.

Esimerkki: Digitaalisia sopimuksia ja laskutusta helpottavien alustojen hyödyntäminen voi virtaviivaistaa palkkaamisprosessia ja auttaa hallitsemaan kuluja tehokkaasti.

Johtopäätös

Huippuluokan tekoälykonsultin löytäminen ja palkkaaminen on monitahoinen prosessi, joka edellyttää eri näkökohtien huolellista harkintaa. Tekoälyn, koneoppimisen ja syväoppimisen koukeroiden ymmärtämisestä liiketoimintatavoitteiden ja käytettävissä olevien tietojen määrittelyyn asti jokaisella vaiheella on keskeinen rooli.

Osallistumalla erikoistuneisiin alustoihin, kuten Onsiter VMS:ään, ja hyödyntämällä työkaluja kustannusten automatisoimiseksi ja hallitsemiseksi voidaan sujuvoittaa palkkausprosessia. Menestyksen avain on kuitenkin teknologisen asiantuntemuksen sovittaminen yhteen ainutlaatuisten liiketoimintatarpeiden ja muutostavoitteiden kanssa.