Artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) håller på att förändra allt från affärsmodeller till interna processer. Från dataanalys till naturlig språkbehandling erbjuder dessa tekniker nya sätt att förbättra verksamheten framåt.
Den här guiden hjälper dig att navigera genom processen för att hitta och anlita de bästa AI- och maskininlärningskonsulterna för dina behov.
Förståelse för AI och maskininlärning
AI: Det bredare området
AI eller Artificiell intelligens avser utvecklingen av datorsystem som kan efterlikna mänsklig intelligens. Det inkluderar uppgifter som problemlösning, inlärning, planering och mer.
Exempel: Siri, Apples röststyrda personliga assistent, använder AI för att förstå och svara på röstkommandon.
Maskininlärning (ML): En delmängd av AI
Maskininlärning är en metod för dataanalys som automatiserar byggandet av analytiska modeller. Den bygger på idén att system kan lära sig av data, identifiera mönster och fatta beslut utan mänsklig inblandning.
Exempel: Netflix använder algoritmer för maskininlärning för att analysera din visningshistorik och rekommendera program och filmer som du kanske gillar.
Djupinlärning: Del av maskininlärning
Deep learning är ett delområde av maskininlärning som använder neurala nätverk med många lager (djupa neurala nätverk) för att analysera olika faktorer av data.
Exempel: Googles DeepMind använde djupinlärning i AlphaGo, ett program som besegrade världsmästaren i spelet Go.
Finn rätt konsult för ditt AI- och maskininlärningsprojekt
För att genomföra ett framgångsrikt AI- eller maskininlärningsprojekt måste du först förstå de specifika behoven och kraven för ditt företag. Denna förståelse kommer att vägleda dig i valet av rätt maskininlärningskonsulter, datavetare och verktyg. Här är en närmare titt:
Bedömning av affärsmål
Identifiering av smärtpunkter
Innan du dyker in i AI: s tekniska detaljer är det viktigt att identifiera smärtpunkterna inom ditt företag som AI-lösningar kan lindra. Dessa kan variera från ineffektivitet i interna processer till luckor i kundengagemang.
Exempel: Om din försäljningsprocess har betydande förseningar i behandlingen av kundförfrågningar kan AI-drivna chatbots ge omedelbara svar, vilket förbättrar kundnöjdheten.
Förstå vad du vill uppnå
Detta inkluderar att veta om du behöver data scientists för att förbereda data, machine learning-konsulter för att bygga specifika modeller eller AI-konsulter för att implementera AI-lösningar i befintliga system.
Exempel: Om ditt företag har problem med lagerhantering kanske du vill anlita AI-konsulter för att implementera prediktiva analysmodeller som förutser efterfrågan och optimerar lagernivåerna.
Tillgängliga data och verktyg
Att bedöma datakällor och tillgänglighet
Att veta vilka data du har, dess kvalitet och dess format är avgörande. Denna information hjälper dig att förstå vad som är möjligt med ditt befintliga datalandskap och vilken ytterligare datainsamling eller förberedelse som kan behövas.
Exempel: Om du vill använda maskininlärning för att förutsäga utrustningsfel i en tillverkningsanläggning måste du bedöma tillgängliga data från sensorer och andra övervakningsverktyg. Denna information hjälper dig att fastställa vad du behöver från maskininlärningsexperter eller datavetare.
Välja rätt verktyg
De verktyg och tekniker du väljer beror på de specifika uppgifter du behöver utföra. Det kan handla om programvaruutvecklingsplattformar för att bygga AI-modeller, dataförberedelseverktyg för att rensa och strukturera data eller specifika algoritmer för att utföra särskilda uppgifter.
Exempel: Om ditt projekt omfattar bearbetning av naturligt språk kan verktyg som TensorFlow eller NLTK vara nödvändiga för att bygga och träna modeller som förstår mänskligt språk.
Hur du hittar AI- och ML-konsulter
Söka efter företag
Sök efter konsultföretag som specialiserar sig på konsulttjänster inom artificiell intelligens och maskininlärning. Kontrollera deras tidigare projekt, forsknings- och utvecklingsmöjligheter och kundåterkoppling.
Fördelar:
- Expertis: Konsultföretag som specialiserar sig på AI och maskininlärning har vanligtvis en djup kunskap inom området.
- Erfarenhet: Du kan hitta detaljerade fallstudier och tidigare projekt som överensstämmer med dina behov.
- Strukturerat tillvägagångssätt: Konsulttjänster har ofta väldefinierade processer för projektledning.
Nackdelar:
- Kostnader: Specialiserade företag kan ha högre kostnader.
- Tillgänglighet: Hög efterfrågan kan göra schemaläggningen utmanande.
Nätverk
Tala med andra företag och kunder som har arbetat med konsulter inom maskininlärning. Nätverk ger insikter om potentiella AI-konsulters färdigheter, värde och erfarenhet.
Fördelar:
- Personliga rekommendationer: Referenser från betrodda källor kan öka tillförlitligheten i valet.
- Insiderinsikter: Få insikter om arbetslivserfarenheter, samarbete och verkliga resultat.
Nackdelar:
- Tidskrävande: Att bygga upp och utnyttja ett nätverk kan ta tid.
- Begränsade alternativ: Du kanske bara hör talas om konsulter inom ditt närmaste nätverk, vilket begränsar dina valmöjligheter.
Använder plattformar
Plattformar som ger tillgång till maskininlärningstekniker och datavetare kan förenkla processen. Dessa plattformar erbjuder ett brett utbud av maskininlärningsexperter, datavetare och AI-konsulter.
Fördelar:
- Bred tillgång: Plattformar ger tillgång till ett brett utbud av experter inom olika AI-områden, som datorseende, naturlig språkbehandling och prediktiv analys.
- Användarvänlighet: Förenklade sök- och anställningsprocesser, ofta med verktyg som hjälper dig att hantera hela projektets livscykel.
Nackdelar:
- Qualitetsvariation: Kvaliteten på konsulter kan variera mycket på allmänna plattformar.
Användning av Onsiter: Ett särskilt omnämnande
VMS:en Onsiter, med sin omfattande tillgång till över 20 000 föredragna leverantörer över hela Europa, sticker ut som en robust plattform för att hitta AI- och maskininlärningskonsulter.
Fördelar:
- Säljarhantering: Kostnadsfri säljarhantering från början till slut.
- GDPR-överensstämmelse: Välj konsulter på ett enhetligt och GDPR-överensstämmande sätt och säkerställ standarder.
- Automation: Automatisera processer som prisförhandlingar, digitala avtal och fakturering.
- Kostnadsuppföljning: Verktyg som hjälper till att kontrollera kostnaderna för tillfällig arbetskraft.
- Kvalitet: Tillgång till specialiserade och erfarna konsulter.
Nackdelar:
- Plattformsspecificitet: Onsiters VMS-plattform är gratis och användarvänlig, men om du är ny på den kan du behöva lite tid för att få grepp om saker och ting. Onsiter VMS är dock utformat för att vara lätt att förstå, så du kommer att vara igång på nolltid.
Hur utvärderar du kandidater till ditt AI- och maskininlärningsprojekt?
Färdigheter och kunskap
När du utvärderar AI-konsulter och maskininlärningskonsulter är det mer än att bara leta efter en datavetare. Du måste titta på specifika kompetensområden.
Här är vad du ska leta efter:
- Prediktiv analys: Har de erfarenhet av att förutsäga framtida resultat baserat på historiska data?
- Data analys och datavetenskap: Har de arbetat med att utvinna insikter från komplexa data?
- Datorseende: Kan de bygga system som tolkar och fattar beslut baserat på visuella data?
- Rekommendationssystem och rekommendationssystem: Har de implementerat system som erbjuder personliga rekommendationer till användare?
- Programvaruutveckling: Har de en gedigen bakgrund inom utveckling av programvara, inklusive att bygga AI- och maskininlärningsmodeller?
- Naturlig språkbehandling (NLP): Om ditt projekt kräver förståelse och behandling av mänskligt språk, har de framgångsrikt arbetat med NLP?
Exempel: Om du arbetar med ett detaljhandelsprojekt är det viktigt att hitta en maskininlärningskonsult med erfarenhet av rekommendationssystem för att kunna ge kunderna personliga shoppingförslag.
Projekterfarenhet
Erfarenhet av liknande projekt är avgörande för framgång. Här är vad du ska fråga och leta efter:
- Tidigare AI-projekt: Har de arbetat med att skapa en AI-lösning eller AI-relaterade projekt som ligger i linje med dina affärsmål?
- ML-projekt: Vilka maskininlärningsprojekt har de varit involverade i? Titta efter relevans och komplexitet.
- Implementering av affärsprocesser: Kan de visa hur de har integrerat AI i affärsprocesser för att förbättra effektiviteten eller lösa smärtpunkter?
Exempel: För ett sjukvårdsprojekt skulle en konsult med erfarenhet av att använda maskininlärning för att upptäcka hälsoavvikelser vara mycket värdefull.
Kostnadsbedömning
Budgetering är en kritisk aspekt, och du bör tänka på följande:
- Budgetanpassning: Är deras tjänster inom din budget? Jämför deras priser med marknadsgenomsnittet för en rättvis bedömning.
- Långsiktigt värde: Beakta inte bara den omedelbara kostnaden utan även det långsiktiga värde som de tillför er affärstransformation.
- Automation i prisförhandlingar: Plattformar som automatiserar prisförhandlingar (som Onsiter VMS) kan spara tid och hjälpa till att kontrollera kostnader, vilket säkerställer att du får det bästa värdet.
Exempel: Att använda plattformar som underlättar digitala kontrakt och fakturering kan effektivisera anställningsprocessen och hjälpa dig att hantera kostnader effektivt.
Slutsats
Processen att hitta och anställa en topp AI-konsult är mångfacetterad och kräver noggrant övervägande av olika aspekter. Från att förstå invecklingarna i AI, maskininlärning och djupinlärning till att definiera affärsmål och tillgänglig data spelar varje steg en avgörande roll.
Att använda specialiserade plattformar som Onsiter VMS och använda verktyg för att automatisera och hantera kostnader kan effektivisera anställningsprocessen. Nyckeln till framgång ligger dock i anpassningen av teknisk expertis till dina unika affärsbehov och omvandlingsmål.
