人工知能は世界を席巻しました。責任ある意思決定者のように、ビジネスプロセスの改善とユーザーエクスペリエンスの向上のためにテクノロジーを活用することを考えなければなりません。
ただし、結果は意図からではなく、開発と実装から得られます。それは、その日の最初の議論に私たちをもたらします：AIテクノロジーを実装する要因を特定する。
AI / MLテクノロジーを実装する際に考慮すべき10の重要な要素
AIとMLテクノロジーは、さまざまな業界を変革しています。これには、保険金融、小売、ヘルスケア、製造、およびその他の主要産業が含まれます。ビジネスプロセスの最適化と効率の向上、AIとMLは、未来を定義するテクノロジーの1つです。収益性と反復タスクの自動化を推進します。また、ユーザーエクスペリエンスの向上にも役立ちます。
ただし、このテクノロジの実装には少し注意が必要です。すぐに利用できるリソースと強力な戦略が必要です。つまり、テクノロジーを使用するためにテクノロジーを使用するだけでなく、結果を出し、ROIを向上させるためにテクノロジーを使用する必要があります。
あなたの努力が無駄になるのを防ぐために、あなたは前もってビジネスプランを立てて、人工知能ソリューションの実行の準備をする必要があります。これは、ビジネス変革の準備をし、プロセスと製品開発を改善するのに役立ちます。また、テクノロジの実装中に発生する可能性のある潜在的な障害を特定するのにも役立ちます。
- AIがプロジェクト要件に有益かどうかを特定する
テクノロジーの実装を支援できる適切なドットネット開発会社を見つける前に、業界の誰もがAIテクノロジーに夢中になっていることがあり、あなたもそれを使用するというプレッシャーにさらされています。しかし、多くの場合、ソリューションはAIテクノロジーを必要としません。これには、リソースを間違った方向に割り当てないように調査する必要があります。
AIがビジネスのニーズを満たすための費用効果の高いソリューションであるという点に到達したら、適切なテクノロジーパートナーとして機能できるドットネット開発会社を見つけることができます。
- 概念実証またはMVP開発を検討する
念のため、PoCまたはMVP開発を使用して、AIソリューションが期待する価値を提供していることを確認できます。最小限の実行可能な製品と概念実証により、製品の機能をより少ないコストと時間でテストできる基本的な製品が提供されます。これらのソリューションを使用すると、製品を完成させて実装し、後で投資が無駄であることに気付くまでに数か月待つ必要はありません。
- AIが現在の運用をどのように変えることができるかを知る
AIとMLを組み合わせて使用すると、その範囲は非常に大きくなります。さまざまな組み合わせで使用し、業務を改善し、反復的なタスクのほとんどを自動化できます。組織内のさまざまな部門と話し合い、それらの課題について学びます。
このテクノロジーを使用して事業運営を改善できるかどうかを確認してください。テクノロジーとプロセスの変革に伴う課題を特定します。クラウドコンピューティングサービス、チャットボット、オムニチャネルカスタマーサポートなどの他のサービスを使用して、既存の事業運営を変更することができます。
- AIソリューションと現在のシステムの統合
現在のシステムを評価し、新しいAIシステムがビジネス運営の改善に役立つかどうかを確認します。新しいAIソリューションは、現在のプロセスに干渉してはなりません。このソリューションが費用効果が高くユーザーフレンドリーなエクスペリエンスを提供することが不可欠です。
1つの新しいツールを統合すると、チームワークと全体的な従業員の生産性に影響を与える可能性があります。 ROIを特定し、組織に対する貴重な調整を評価することが重要です。 ITインフラストラクチャとビジネスアプリケーションシステム。
- インストールプロセス
一部のAIソリューションは実装と使用が簡単ですが、そうでないものもあります。それはすべて、プロセスの複雑さに依存します。ただし、ソリューションはそれぞれ異なり、サービスプロバイダーまたはIT部門が支援サービスに積極的に関与する必要がある場合もあります。システムのインストールと稼働の開始については、エンドツーエンドで話し合う必要があります。また、システムの設定と維持に必要な当事者またはメンバーを特定することも重要です。
- エンドユーザーによる採用を確実にする
すべてのAI開発会社は、ビジネスプロセスを改善するために最新のテクノロジーソリューションを組み込むための新しい方法を模索しています。 AIソリューションは、ビジネスジャーニーを変革し、プロセスを簡素化するのに役立ちます。システムをユーザーフレンドリーにし、トレーニングとサポートを提供することは、学習曲線を短縮してシステムをエンドユーザーにとって使いやすくするために重要です。
- データ要件
AIプロジェクトでは、製品自体の作業を開始する前に、大量のデータが必要です。プロジェクトを成功させるために必要なものを特定します。
特定のプロジェクト要件について知るために、AI開発会社に懸念事項を伝えてください。データは推進力であり、さまざまなレベルの最適化に取り組んでいるため、データの保存、管理、セキュリティに見られる複雑さを学び、把握し、分析する必要があります。適切なストレージ形式、データを保護するためのベストプラクティスの使用、正規化など、データウェアハウジングのニーズについて学習します。
- セキュリティ要件
AIはさまざまな業界やセクターで使用されています。ただし、テクノロジは新しいため、セキュリティなどの要素について説明することが重要です。セキュリティなどの他のソフトウェアソリューションは重要な懸念事項です。新しいビジネス機能とユーザーにサービスを提供するために、システムを変更およびアップグレードする方法について学ぶ必要があります。
企業は、潜在的なセキュリティの脅威の影響を理解する必要があります。データとシステムが攻撃されないように保護するための適切な対策については、テクノロジープロバイダーにご相談ください。
ヘルスケアやフィンテックなどの業界は、データの脆弱性やサイバー攻撃を受けやすい傾向があります。多くの業界には独自の規制と基準があります。システムの更新が必要です。
- インフラストラクチャ要件
各AIソリューションは他とは異なります。使いやすさと実装プロセスが異なれば、必要なITインフラストラクチャも異なります。インフラストラクチャの改善に向けて割り当てる必要のあるリソースを理解するには、テクノロジーの専門家と一緒に実行する必要があります。新しいソリューションを採用して大規模に使用し、ビジネスの効率を確保します。
- カスタマイズされたソリューション
テクノロジーパートナーに、組織固有のニーズを満たすソリューションを提供するよう依頼することが特に重要です。開発を行う前に、サードパーティプロバイダー、特殊なワークフローモデル、他の既存のアプリケーション間の統合作業などについて話し合う必要があることを学びます。
これらの要因を特定したら、AI統合ソリューションを支援できる適切なAndroidアプリ開発会社またはソフトウェア開発会社を見つけるときが来ました。
AI開発サービスプロバイダーの採用
AIプロフェッショナルの必要性は急速に高まっています。専門家を雇うこともできますが、技術がかなり新しいため、リソースが不足しており、開発コストが高くなる可能性があります。何よりも、適切なAI開発会社を雇うには、労力、時間、視点が必要になります。そこで、ここに、探しているスキルと、開発目標を達成するためのロードマップを特定するのに役立つ小さなガイドがあります。
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市場にはより多くのAI専門家が必要であり、インフラストラクチャに投資する必要があるため、社内で人を雇うことは非常に費用がかかります。英国でAI開発者を雇うと、1時間あたり約£45.00の費用がかかる場合があります。米国でAI開発者を雇うコストは、1時間あたり最大70ドルから110ドルになる可能性があります。
私たちが提案する最良の選択肢は、オフショア開発を行うことです。インドの開発者は非常に経験豊富です。専門のAI開発者を45ドル未満で雇うことができ、開発コストを大幅に削減できます。同様に、他の南アジア企業から開発者を雇うことができます。
AIソフトウェア開発会社を雇うための適切なロードマップを定義するのに役立ちます。ソフトウェア開発を初めて行う場合は、AIソフトウェア開発会社を雇うためにいくつかのことを覚えておくことが不可欠です。スキルセットに飛び込む前に、これらの要因を見てみましょう。
AIソフトウェア開発者に求めなければならないスキルセット
採用プロセスを開始する前に、テクノロジー自体に精通している必要があります。ソフトウェア製品の実装におけるテクノロジーの範囲は、ソリューションの創造性と理解によって定義されます。
AI用語の簡単な紹介から研究を始めましょう。専門用語といくつかの非常に不明確な専門用語は少し混乱するでしょう。 AIソフトウェアの開発には、AI開発者のコアスキルが絶対に必要です。
- データサイエンススキル
AIテクノロジーはデータによって推進され、AIソフトウェア開発者が最初に探さなければならないスキルセットは、データを処理し、分析のためにデータを準備することです。統計の強力なバックグラウンドも推奨されます。
- 機械学習とディープラーニング
AIはデータから学習し、さまざまなデータポイントを通じて理解を深めることで、運用を継続的に改善します。機械学習アルゴリズムを使用すると、例から一般化することで特定のタスクを実行できます。このアルゴリズムは、明確な指示なしに問題を解決する正しい方法を見つけるのに役立ちます。データが利用できるため、予測が容易になります。ディープラーニングは、人間の脳の構造に基づくニューラルネットワークである特定のモデルを使用する機械学習のサブフィールドです。これにより、人工知能はより複雑になります。
- Python、R、およびJava
プログラミング言語の習熟度は不可欠です。人気のあるAIおよびデータサイエンステクノロジーの少なくとも1つに堪能であることは必須です。大量のデータを管理し、複雑なシナリオに対処する必要があります。
これらは、AI開発会社を評価するのが簡単であることがわかるいくつかの基本的なAIスキルセットです。また、プロジェクトの技術的側面について会社を指導するために、深い知識は必要ありません。
AIソフトウェア開発会社とあなたとの互換性を確認するにはどうすればよいですか？
- 相談
テクノロジーの世界で非常に新しく、最新のテクノロジーソリューションで問題を解決する方法がわからない場合は、テクノロジーの専門家に依頼してプロセスをガイドする必要があります。
AI技術と言えば、開発会社は開発中も開発後もスムーズに航海できるシンプルな道が必要です。彼らの知識と専門知識により、テクノロジーについての視野を広げ、費用効果の高いソリューションで特定の問題を解決する方法を学ぶことができます。したがって、コンサルティングは開発プロセスの非常に重要な部分であり、会社を雇う際にこの要素を無視してはなりません。
- サービスとソリューション
すでに問題を知っていて、提案された解決策がある場合は、ソフトウェア開発会社が提供する同様のサービスを見つけることからすぐに始めることができます。あなたが彼らとあなたのプロジェクトを共有すると、彼らはあなたに利用可能なリソースのプロフィールを与え、彼らにインタビューし、そして適切なサービスプロバイダーを選ぶでしょう。
これらは、適切なソリューションプロバイダーを見つける際に自分で実行する必要がある2つの主要なシナリオです。次に、ソリューションのパーソナライズ、エンタープライズ製品開発、分析ダッシュボード、サードパーティの統合、クラウド統合サービス、開発方法論など、他のいくつかの要因を特定する必要があります。
- 未来的なアプローチ
AIは過去4年間で270％成長しました。 2021年末までに、新技術の80％が人工知能に基づくと予想されています。
同時に、企業は人工知能製品を使用して、機械学習に基づくソリューションを実装します。これはさらに増加するだけなので、市場で先発者のアドバンテージを得る機会を逃してはなりません。
テクノロジーで何をしたいのか、収集したいデータポイントは何か、それらをどのように収集するのか、機械学習に基づいてどのように実装したいのかを特定します。これらすべての要素をAI開発会社に伝えてください。製品を部分的に発売し、製品の開発に取り組み続ける余地があるように、四半期および年の計画がありますか。
- 明確な価値提案を求める
前に説明したように、テクノロジーの実装は、それだけのために行われるべきではありません。 ROIについて話し合う必要があります。投資からどのように利益が得られるかを常に明確に理解しておくことは良いことです。
人工知能、機械学習、ビッグデータ、およびソリューションの効率を向上させるのに役立つその他のテクノロジーを使用します。また、これらのテクノロジーがもたらす違いは何ですか。
一部の製品は主にAIベースであり、テクノロジーを使用しないと存在できません。データソリューションは、このタイプのテクノロジーソリューションの優れた例です。人工知能は、より良い検索結果を提供し、改善を提案し、ユーザーエクスペリエンスを改善することができます。 AI開発会社は、目標を最高の状態で適切な速度で達成するのに役立つソリューションを提供します。
投資からのあなたの期待が何であるかを開発会社に知らせ続けることは常に良いことです。せいぜいあなたの目標を達成する解決策を提案することは重要です。 AI開発会社とのやり取りを透明にします。
- クラウドでサイバーセキュリティに取り組む
クラウド統合サービスは、大量のデータを管理するのに役立つスケーラビリティを提供します。企業の90％がクラウドサービスを使用しており、このテクノロジーへの関心は絶えず高まっています。一部の意思決定者は、クラウドベースのソリューションの役割についてまだ考えています。ほとんどの懸念はデータセキュリティに関連しています。
AI / ML開発者に求められる基本的なスキル
開発者にインタビューするときは、プロジェクトの成功を確実にする特定の技術スキルセットを探す必要があります。これらの高度なテクノロジーには、製品の運命を変える力があります。
ML / AIは、IT、フィンテック、ヘルスケア、教育、輸送向けの最新のソリューションを構築するのに役立ちます。そして、それはまだ始まったばかりです。企業は、AIテクノロジーからより多くの価値を引き出すことにますますレーザーに焦点を当てるようになっています。実験段階を抜けると、まもなく加速モードになります。これは、ソフトウェアエンジニアが開発プロセスで重要な役割を果たす準備ができていることを意味します。
AI / MLソリューションプロバイダーで探すべき7つのスキルは次のとおりです。
- プログラミング言語
機械学習の専門家は、次のプログラミング言語の経験が必要です。 GitHubによると、絶対に必要な10の機械学習言語がここにあります。
- Python
- C ++
- JavaScript
- Java
- TypeScript
- シェル
- NS＃
- ジュリア
- NS
- Scala
Pythonは機械学習リポジトリの共通言語ですが、Scalaなど、同様にやりがいのある新しいテクノロジーがいくつかあります。ビッグデータフレームワークとの対話に関しては、ApacheSparkは広く信頼されています。
- データエンジニアリング
機械学習開発で最も重要なステップの1つは、システムによって生成された生データを処理して保存することです。企業には、データを処理、クリーンアップ、および保存するパイプラインを抽出、変換、およびロードする機能が必要です。データは、適切な意思決定のために重要な部門が利用できる必要があります。また、重要な分析ツール、予測ツールも含まれている必要があります。 AWS、Microsoftなどのデータサービスプロバイダーの知識も重要です。
- 数学とアルゴリズムの知識
幅広いアルゴリズムと応用数学の専門知識を持つ開発者を探してください。候補者は、問題解決と分析のスキルを持っている必要があります。統計と確率の原則的な理解により、問題をよりよく理解して解決することができます。その基盤はそこにあります。
確率と統計の知識を持つソフトウェアの専門家は、さまざまなAIモデルを理解することができます。これらの理論は、複雑なアルゴリズムの学習に役立ちます。プログラマーの前提条件は、プログラマーをより効率的にするでしょう。これにより、基本的な統計手法をナビゲートし、そのモデル評価メトリックを使用できるようになります。
- 分散コンピューティングの効率
大規模なデータセットを管理する機能は、単一のマシンでデータを処理するのに役立ちます。したがって、クラスター全体に分散されたデータにより、エンジニアが分散コンピューティングで効率的になることがより重要になり、AIプロフェッショナルとしてのスキルが研ぎ澄まされます。
- Unixツールに対する優れたコマンド
AIでの処理のほとんどはLinuxベースのマシンで行われるため、プログラマーはawk、Grep、Sort、find、cut、trなどのUnixツールを習得する必要があります。彼らは機能と方法に精通している必要があります。これらのツールを利用できます。
- 高度な信号処理技術の知識を拡大する
MLの特徴抽出特性は、テクノロジーの最も設計的な部分の1つです。開発者は、ウェーブレット、カーブレット、シャーレット、コンターレット、バンドレットなどの高度な信号処理アルゴリズムを通じてさまざまな問題を解決する必要があります。これに加えて、AI / ML開発者は、ロジックの実装。その他の重要な概念には、畳み込み、フーリエ解析などがあります。
- 創造性
一方、MLとAIはテクノロジーと数字がすべてであり、非常にクリエイティブな分野でもあるように感じるかもしれません。創造的な解決策を通じて困難な問題を解決することに焦点を当てている専門家を見つけてください。
- 未来的なソリューションに遅れないようにする能力
AIは成長段階にあり、ほぼ毎日新しい開発が行われています。あなたが雇うAIの専門家は、新しいことを学ぶことに情熱を持っている必要があります。彼らが業界の最新の技術と開発に遅れないようにすることが不可欠です。スキルの更新に力を入れ、高度な開発ツール、理論、アルゴリズムなどに精通している必要があります。
まとめ
適切なAI開発会社を選択するには、包括的なアプローチが必要です。テクノロジーを最大限に活用するために必要な視点が得られます。考慮する必要のあるいくつかの要因があります。あなたは会社とのコミュニケーションがいかに簡単であるか、そして彼らがあなたのコースであなたを助けるためにどれほどオープンであるかに焦点を合わせる必要があります。
また、ソリューションの開発と実装はほんの始まりに過ぎません。長い道のりがあり、現在と同じ態度を再現する必要があります。あなたが考慮しなければならない多くの要因とあなたがあなたの利益のために最も有望な技術の1つをどのように使うことができるかがあります。明確なゲームプランと適切なテクノロジーパートナーがあれば、スムーズに航海することができます。
