L’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML) stanno cambiando tutto, dai modelli aziendali ai processi interni. Dall’analisi dei dati all’elaborazione del linguaggio naturale, queste tecnologie offrono nuovi modi per migliorare il business.
Questa guida vi aiuterà a orientarvi nel processo di ricerca e assunzione dei migliori consulenti di IA e apprendimento automatico per le vostre esigenze.
Comprendere l’IA e l’apprendimento automatico
AI: il campo più ampio
AI o Intelligenza Artificiale si riferisce allo sviluppo di sistemi informatici in grado di imitare l’intelligenza umana. Comprende compiti come la risoluzione di problemi, l’apprendimento, la pianificazione e altro ancora.
Esempio: Siri, l’assistente personale a controllo vocale di Apple, utilizza l’IA per comprendere e rispondere ai comandi vocali.
Machine learning (ML): Un sottoinsieme dell’IA
L’apprendimento automatico è un metodo di analisi dei dati che automatizza la creazione di modelli analitici. Si basa sull’idea che i sistemi possano imparare dai dati, identificare modelli e prendere decisioni senza l’intervento umano.
Esempio: Netflix utilizza algoritmi di apprendimento automatico per analizzare la cronologia delle visualizzazioni e consigliare spettacoli e film che potrebbero piacere.
Apprendimento approfondito: Parte dell’apprendimento automatico
Il deep learning è un sottocampo dell’apprendimento automatico che utilizza reti neurali con molti strati (reti neurali profonde) per analizzare vari fattori di dati.
Esempio: DeepMind di Google ha utilizzato il deep learning in AlphaGo, un programma che ha sconfitto il campione del mondo nel gioco del Go.
Trovare il consulente giusto per il vostro progetto di IA e machine learning
Per implementare un progetto di IA o machine learning di successo, è necessario innanzitutto comprendere le esigenze e i requisiti specifici della vostra azienda. Questa comprensione vi guiderà nella scelta dei consulenti, dei data scientist e degli strumenti giusti per l’apprendimento automatico. Ecco un approfondimento:
Valutazione degli obiettivi aziendali
Identificazione dei punti dolenti
Prima di immergersi nei tecnicismi dell’IA, è essenziale identificare i punti dolenti della vostra azienda che le soluzioni di IA potrebbero alleviare. Questi possono andare dalle inefficienze nei processi interni alle lacune nel coinvolgimento dei clienti.
Esempio: Se il vostro processo di vendita ha ritardi significativi nell’elaborazione delle richieste dei clienti, i chatbot alimentati dall’IA potrebbero fornire risposte immediate, migliorando la soddisfazione dei clienti.
Capire cosa volete ottenere
Questo include sapere se avete bisogno di data scientist per la preparazione dei dati, di consulenti di machine learning per costruire modelli specifici o di consulenti di IA per implementare le soluzioni di IA nei sistemi esistenti.
Esempio: Se la vostra azienda ha difficoltà nella gestione delle scorte, potreste voler assumere consulenti di IA per implementare modelli di analisi predittiva che prevedano la domanda, ottimizzando i livelli delle scorte.
Dati e strumenti disponibili
Valutare le fonti e la disponibilità dei dati
Conoscere i dati in vostro possesso, la loro qualità e il loro formato è fondamentale. Queste informazioni aiutano a capire cosa è possibile fare con il panorama di dati esistente e quali ulteriori raccolte o preparazioni potrebbero essere necessarie.
Esempio: Se si vuole utilizzare l’apprendimento automatico per prevedere i guasti alle apparecchiature in un impianto di produzione, è necessario valutare i dati disponibili da sensori e altri strumenti di monitoraggio. Queste informazioni aiutano a individuare ciò che serve agli esperti di apprendimento automatico o ai data scientist.
Selezione degli strumenti giusti
Gli strumenti e le tecnologie scelti dipendono dalle attività specifiche da svolgere. Potrebbero essere piattaforme di sviluppo software per la creazione di modelli di intelligenza artificiale, strumenti di preparazione dei dati per la pulizia e la strutturazione dei dati o algoritmi specifici per svolgere compiti particolari.
Esempio: Se il vostro progetto prevede l’elaborazione del linguaggio naturale, strumenti come TensorFlow o NLTK potrebbero essere necessari per la costruzione e l’addestramento di modelli in grado di comprendere il linguaggio umano.
Come trovare consulenti di intelligenza artificiale e ML
Ricerca di aziende
Cercate società di consulenza specializzate in servizi di consulenza di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Controllate i loro progetti passati, le capacità di ricerca e sviluppo e i feedback dei clienti.
Pro:
- Esperienza: Le Società di consulenza specializzate in AI e machine learning hanno solitamente una profonda conoscenza del settore.
- Esperienza: È possibile trovare casi di studio dettagliati e progetti passati che si allineano con le vostre esigenze.
- Approccio strutturato: I servizi di consulenza sono spesso dotati di processi ben definiti per la gestione dei progetti.
Cons:
- Costi: Le società specializzate potrebbero avere costi più elevati.
- Disponibilità: L’elevata domanda potrebbe rendere difficile la programmazione.
Networking
Parlate con altre aziende e clienti che hanno lavorato con consulenti di apprendimento automatico. Il networking fornisce informazioni sulle competenze, il valore e l’esperienza dei potenziali consulenti di IA.
Pro:
- Raccomandazioni personali: I referral da fonti fidate possono aumentare l’affidabilità della scelta.
- Insider insights: Ottenere informazioni sulle esperienze lavorative, sulla collaborazione e sui risultati del mondo reale.
Cons:
- Richiede tempo: costruire e sfruttare una rete può richiedere tempo.
- Opzioni limitate: potreste sentire parlare solo di consulenti all’interno della vostra rete immediata, limitando le vostre scelte.
Utilizzo di piattaforme
Le piattaforme che forniscono accesso a ingegneri di machine learning e data scientist possono semplificare il processo. Queste piattaforme offrono un’ampia varietà di esperti di apprendimento automatico, data scientist e consulenti di IA.
Pro:
- Accesso ampio: Le piattaforme forniscono l’accesso a un’ampia varietà di esperti in diversi settori dell’IA, come la computer vision, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’analisi predittiva.
- Facilità d’uso: processi di ricerca e assunzione semplificati, spesso con strumenti che aiutano a gestire l’intero ciclo di vita del progetto.
Cons:
- Variazione della qualità: la qualità dei consulenti può variare notevolmente sulle piattaforme generali.
Usare Onsiter: Una menzione speciale
Il VMS di Onsiter, con il suo ampio accesso a oltre 20.000 fornitori preferenziali in tutta Europa, si distingue come una solida piattaforma per la ricerca di consulenti di AI e machine learning.
Pro:
- Gestione dei fornitori: Gestione dei fornitori end-to-end gratuita.
- Conformità al GDPR: Selezione dei consulenti in modo unificato e conforme al GDPR, garantendo gli standard.
- Automazione: Automatizzare processi come la negoziazione dei prezzi, i contratti digitali e la fatturazione.
- Tracciabilità dei costi: Strumenti che aiutano a controllare i costi della forza lavoro temporanea.
- Qualità: Accesso a consulenti specializzati ed esperti.
Cons:
- Specificità della piattaforma: la piattaforma Onsiter VMS è gratuita e di facile utilizzo, ma se siete alle prime armi, potreste aver bisogno di un po’ di tempo per prendere confidenza. Tuttavia, Onsiter VMS è progettato per essere facile da capire, quindi sarete operativi in pochissimo tempo.
Come valutate i candidati per i vostri progetti di AI e machine learning?
Competenze e conoscenze
Quando si valutano consulenti di IA e consulenti di machine learning, non basta cercare un data scientist. È necessario esaminare aree specifiche di competenza.
Ecco cosa cercare:
- Analisi predittiva: Hanno esperienza nella previsione di risultati futuri sulla base di dati storici?
- Analisi dei dati e scienza dei dati: Hanno lavorato all’estrazione di intuizioni da dati complessi?
- Computer vision: Sono in grado di costruire sistemi che interpretano e prendono decisioni basate su dati visivi?
- Sistemi di raccomandazione e sistemi di raccomandazione: Hanno implementato sistemi che offrono raccomandazioni personalizzate agli utenti?
- Sviluppo software: Hanno un solido background nello sviluppo di software, compresa la costruzione di modelli di AI e machine learning?
- Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): Se il progetto richiede la comprensione e l’elaborazione del linguaggio umano, hanno lavorato con successo con l’NLP?
Esempio: Se state lavorando a un progetto di vendita al dettaglio, trovare un consulente di apprendimento automatico con esperienza nei sistemi di raccomandazione sarebbe essenziale per fornire suggerimenti di acquisto personalizzati ai clienti.
Esperienza di progetto
L’esperienza in progetti simili è fondamentale per il successo. Ecco cosa chiedere e cercare:
- Precedenti progetti di AI: Hanno lavorato alla creazione di una soluzione di AI o a progetti correlati all’AI che si allineano con i vostri obiettivi aziendali?
- Progetti ML: In quali progetti di apprendimento automatico sono stati coinvolti? Cercate la rilevanza e la complessità.
- Implementazione dei processi aziendali: Possono dimostrare come hanno integrato l’IA nei processi aziendali per migliorare l’efficienza o risolvere i punti dolenti?
Esempio: Per un progetto sanitario, un consulente con esperienza nell’utilizzo dell’apprendimento automatico per rilevare le anomalie sanitarie sarebbe di grande valore.
Considerazione dei costi
Il budget è un aspetto critico, e dovreste considerare quanto segue:
- Allineamento del budget: I servizi offerti rientrano nel vostro budget? Confrontate le tariffe con la media del mercato per una valutazione equa.
- Valore a lungo termine: Considerate non solo il costo immediato, ma anche il valore a lungo termine che apportano alla vostra trasformazione aziendale.
- Automazione nella negoziazione dei prezzi: Le piattaforme che automatizzano la negoziazione dei prezzi (come Onsiter VMS) possono far risparmiare tempo e aiutare a controllare i costi, assicurandovi il miglior valore.
Esempio: L’utilizzo di piattaforme che facilitano i contratti e la fatturazione digitale può snellire il processo di assunzione e aiutare a gestire le spese in modo efficace.
Conclusione
Il processo di ricerca e assunzione di un consulente AI di alto livello è sfaccettato e richiede un’attenta considerazione di vari aspetti. Dalla comprensione delle complessità dell’IA, dell’apprendimento automatico e dell’apprendimento profondo alla definizione degli obiettivi aziendali e dei dati disponibili, ogni fase gioca un ruolo fondamentale.
L’utilizzo di piattaforme specializzate come Onsiter VMS e l’impiego di strumenti per automatizzare e gestire i costi possono snellire il processo di assunzione. Tuttavia, la chiave del successo risiede nell’allineamento delle competenze tecnologiche con le esigenze aziendali e gli obiettivi di trasformazione.
