Slik finner og ansetter du de beste konsulentene innen AI og maskinlæring

Kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) endrer alt fra forretningsmodeller til interne prosesser. Med alt fra dataanalyse til naturlig språkbehandling tilbyr disse teknologiene nye måter å forbedre virksomheten på.

Denne guiden hjelper deg med å finne og ansette de beste AI- og maskinlæringskonsulentene for dine behov.

Forstå AI og maskinlæring

AI: Det bredere feltet

AI eller kunstig intelligens refererer til utviklingen av datasystemer som kan etterligne menneskelig intelligens. Det omfatter oppgaver som problemløsning, læring, planlegging med mer.

Eksempel: Siri, Apples stemmestyrte personlige assistent, bruker AI til å forstå og svare på talekommandoer.

Maskinlæring (ML): En undergruppe av AI

Maskinlæring er en metode for dataanalyse som automatiserer analytisk modellbygging. Den er basert på ideen om at systemer kan lære av data, identifisere mønstre og ta beslutninger uten menneskelig inngripen.

Eksempel: Netflix bruker maskinlæringsalgoritmer til å analysere seerhistorikken din og anbefale serier og filmer du kanskje vil like.

Dyp læring: En del av maskinlæring

Deep learning er et underfelt av maskinlæring som bruker nevrale nettverk med mange lag (dype nevrale nettverk) til å analysere ulike faktorer i data.

Eksempel: Googles DeepMind brukte dyp læring i AlphaGo, et program som slo verdensmesteren i spillet Go.

Funn av riktig konsulent for ditt AI- og maskinlæringsprosjekt

For å gjennomføre et vellykket AI- eller maskinlæringsprosjekt må du først forstå virksomhetens spesifikke behov og krav. Denne forståelsen vil hjelpe deg med å velge de rette maskinlæringskonsulentene, dataforskerne og verktøyene. Her er en nærmere beskrivelse:

Vurdering av virksomhetens mål

Identifisering av smertepunkter

Før du dykker ned i de tekniske aspektene ved AI, er det viktig å identifisere smertepunktene i virksomheten din som AI-løsninger kan avhjelpe. Det kan dreie seg om alt fra ineffektivitet i interne prosesser til mangler i kundeengasjementet.

Eksempel: Hvis salgsprosessen din har betydelige forsinkelser i behandlingen av kundehenvendelser, kan AI-drevne chatboter gi umiddelbare svar, noe som øker kundetilfredsheten.

Forstå hva du ønsker å oppnå

Dette innebærer blant annet å vite om du trenger data scientists til å forberede data, maskinlæringskonsulenter til å bygge spesifikke modeller eller AI-konsulenter til å implementere AI-løsninger i eksisterende systemer.

Eksempel: Hvis virksomheten din sliter med lagerstyring, kan det være lurt å ansette AI-konsulenter til å implementere prediktive analysemodeller som forutser etterspørselen og optimaliserer lagernivåene.

Tilgjengelige data og verktøy

Vurdering av datakilder og tilgjengelighet

Det er viktig å vite hvilke data du har, kvaliteten på dem og formatet. Denne informasjonen hjelper deg med å forstå hva som er mulig med det eksisterende datalandskapet, og hva som kan være nødvendig av ytterligere datainnsamling eller klargjøring.

Eksempel: Hvis du ønsker å bruke maskinlæring til å forutsi utstyrsfeil i et produksjonsanlegg, må du vurdere tilgjengelige data fra sensorer og andre overvåkingsverktøy. Denne informasjonen hjelper deg med å finne ut hva du trenger fra maskinlæringseksperter eller dataforskere.

Velg riktige verktøy

Velge verktøy og teknologier avhenger av de spesifikke oppgavene du skal utføre. Dette kan omfatte programvareutviklingsplattformer for bygging av AI-modeller, dataforberedelsesverktøy for rensing og strukturering av data, eller spesifikke algoritmer for å utføre bestemte oppgaver.

Eksempel: Hvis prosjektet ditt omfatter behandling av naturlig språk, kan verktøy som TensorFlow eller NLTK være nødvendige for å bygge og trene opp modeller som forstår menneskelig språk.

Hvordan finne AI- og ML-konsulenter

Researching companies

Se nærmere på konsulentselskaper som spesialiserer seg på konsulenttjenester innen kunstig intelligens og maskinlæring. Sjekk deres tidligere prosjekter, forsknings- og utviklingsmuligheter og tilbakemeldinger fra kunder.

Fordeler:

• Ekspertise: Konsulentselskaper som spesialiserer seg på kunstig intelligens og maskinlæring, har vanligvis inngående kunnskap om feltet.
• Erfaring: Du kan finne detaljerte casestudier og tidligere prosjekter som samsvarer med dine behov.
• Strukturert tilnærming: Konsulenttjenester leveres ofte med veldefinerte prosesser for prosjektledelse.

Nakler:

• Kostnader: Spesialiserte firmaer kan ha høyere kostnader.
• Tilgjengelighet: Høy etterspørsel kan gjøre det utfordrende å planlegge.

Nettverk

Snakk med andre bedrifter og kunder som har jobbet med maskinlæringskonsulenter. Nettverksbygging gir innsikt i kompetansen, verdien og erfaringen til potensielle AI-konsulenter.

Fordeler:

• Personlige anbefalinger: Henvisninger fra pålitelige kilder kan gjøre valget mer pålitelig.
• Innsideinnsikt: Få innblikk i arbeidserfaringer, samarbeid og resultater fra den virkelige verden.

Nakler:

• Tidkrevende: Det kan ta tid å bygge opp og utnytte et nettverk.
• Begrensede valgmuligheter: Du hører kanskje bare om konsulenter i ditt nærmeste nettverk, noe som begrenser valgmulighetene dine.

Bruk av plattformer

Plattformer som gir tilgang til maskinlæringsingeniører og dataforskere kan forenkle prosessen. Disse plattformene tilbyr et bredt utvalg av maskinlæringseksperter, dataforskere og AI-konsulenter.

Fordeler:

• Bred tilgang: Plattformene gir tilgang til et bredt utvalg av eksperter på tvers av ulike AI-domener, for eksempel datasyn, naturlig språkbehandling og prediktiv analyse.
• Brukervennlighet: Forenklede søke- og ansettelsesprosesser, ofte med verktøy som hjelper deg med å administrere hele prosjektets livssyklus.

Neksomheter:

• Kvalitetsvariasjon: Kvaliteten på konsulentene kan variere mye på generelle plattformer.

Bruk av Onsiter: En spesiell omtale

Onsiter VMS, med sin omfattende tilgang til over 20 000 foretrukne leverandører over hele Europa, skiller seg ut som en robust plattform for å finne AI- og maskinlæringskonsulenter.

Fordeler:

• Leverandøradministrasjon: End-to-end leverandøradministrasjon gratis.
• GDPR-kompatibilitet: Velg konsulenter på en enhetlig og GDPR-kompatibel måte, og sikre standarder.
• Automatisering: Automatiser prosesser som prisforhandlinger, digitale kontrakter og fakturering.
• Kostnadssporing: Verktøy som hjelper deg med å kontrollere kostnadene for midlertidig arbeidskraft.
• Kvalitet: Tilgang til spesialiserte og erfarne konsulenter.

Nakler:

• Plattformspesifisitet: Onsiter VMS-plattformen er gratis og brukervennlig, men hvis du er ny, kan det hende du trenger litt tid på å komme i gang. Onsiter VMS er imidlertid designet for å være lett å forstå, så du er raskt i gang.

Hvordan evaluerer du kandidater til ditt AI- og maskinlæringsprosjekt?

Ferdigheter og kunnskap

Når du skal evaluere AI-konsulenter og konsulenter innen maskinlæring, handler det om mer enn bare å se etter en data scientist. Her er hva du bør se etter:

• Prediktiv analyse: Har de erfaring med å forutsi fremtidige resultater basert på historiske data?
• Dataanalyse og datavitenskap: Har de jobbet med å trekke ut innsikt fra komplekse data?
• Datasyn: Kan de bygge systemer som tolker og tar beslutninger basert på visuelle data?
• Anbefalingssystemer og anbefalingssystemer: Har de implementert systemer som tilbyr personlige anbefalinger til brukerne?
• Programvareutvikling: Har de en solid bakgrunn i utvikling av programvare, inkludert bygging av AI- og maskinlæringsmodeller?
• Naturlig språkbehandling (NLP):Har de jobbet med NLP hvis prosjektet ditt krever forståelse og behandling av menneskelig språk?

Eksempel: Hvis du jobber med et detaljhandelsprosjekt, vil det være viktig å finne en maskinlæringskonsulent med erfaring med anbefalingssystemer for å kunne gi kundene personlige shoppingforslag.

Projekterfaring

Erfaring med lignende prosjekter er avgjørende for å lykkes. Her er hva du bør spørre om og se etter:

• Tidligere AI-prosjekter: Har de jobbet med å lage en AI-løsning eller AI-relaterte prosjekter som samsvarer med dine forretningsmål?
• ML-prosjekter: Hvilke maskinlæringsprosjekter har de vært involvert i? Se etter relevans og kompleksitet.
• Implementering av forretningsprosesser: Kan de demonstrere hvordan de har integrert kunstig intelligens i forretningsprosesser for å øke effektiviteten eller løse smertepunkter?

Eksempel: For et helseprosjekt vil en konsulent med erfaring i å bruke maskinlæring til å oppdage helseavvik være svært verdifull.

Kostnadshensyn

Budsjettering er et kritisk aspekt, og du bør vurdere følgende:

• Budsjetttilpasning: Er tjenestene deres innenfor budsjettet ditt? Sammenlign prisene med markedsgjennomsnittet for å få en rettferdig vurdering.
• Langsiktig verdi: Tenk ikke bare på de umiddelbare kostnadene, men også på den langsiktige verdien de tilfører virksomheten din.
• Automatisering av prisforhandlingene: Plattformer som automatiserer prisforhandlinger (som Onsiter VMS) kan spare tid og bidra til å kontrollere kostnadene, slik at du får den beste verdien.

Eksempel: Du kan bruke plattformer som forenkler digitale kontrakter og fakturering for å effektivisere ansettelsesprosessen og hjelpe deg med å håndtere utgiftene på en effektiv måte.

Konklusjon

Prosessen med å finne og ansette en topp AI-konsulent er mangesidig og krever nøye vurdering av ulike aspekter. Fra å forstå hva AI, maskinlæring og dybdelæring innebærer, til å definere forretningsmål og tilgjengelige data, spiller hvert trinn en viktig rolle.

Du kan effektivisere ansettelsesprosessen ved å bruke spesialiserte plattformer som Onsiter VMS og verktøy for å automatisere og administrere kostnader. Nøkkelen til suksess ligger imidlertid i å tilpasse den teknologiske ekspertisen til dine unike forretningsbehov og transformasjonsmål.