Как выбрать лучшую компанию по разработке AI / ML?

Как выбрать лучшую компанию по разработке AI / ML?

Искусственный интеллект захватил мир штурмом, и, как и ответственные лица, принимающие решения, вы, должно быть, думаете об использовании этой технологии для улучшения бизнес-процессов и повышения качества обслуживания пользователей.

Однако результаты приходят не из намерений, а из-за разработки и внедрения. Это подводит нас к нашему первому обсуждению дня: выявлению факторов внедрения технологии искусственного интеллекта.

10 ключевых факторов, которые следует учитывать при внедрении технологии AI / ML

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения трансформируют различные отрасли. Это включает страхование, розничную торговлю, здравоохранение, производство и другие ведущие отрасли. Оптимизация бизнес-процессов и повышение эффективности, AI & ML - одна из технологий, которая определит будущее. Это повышает прибыльность и автоматизирует повторяющиеся задачи. Это также поможет вам улучшить пользовательский опыт.

Однако реализация технологии немного сложна. Вам нужны легкодоступные ресурсы и сильная стратегия. Короче говоря, вы должны использовать технологию не только ради использования технологии, но и для достижения результатов и ускорения окупаемости инвестиций.

Чтобы ваши усилия не пропали даром, вам нужно заранее составить бизнес-план и подготовиться к реализации решений искусственного интеллекта . Это поможет вам подготовиться к трансформации бизнеса и улучшить процессы и разработку продуктов. Это также поможет вам определить потенциальные препятствия, которые могут возникнуть при внедрении технологии.

  1. Определите, полезен ли ИИ для требований вашего проекта

Прежде чем вы начнете искать подходящую компанию по разработке точечной сети, которая может помочь вам во внедрении технологии, бывают моменты, когда все в отрасли сходят с ума от технологии ИИ, и вы тоже испытываете давление, заставляя ее использовать. Но во многих случаях решение не требует технологии искусственного интеллекта. Это требует от вас расследования, чтобы не распределять ресурсы в неправильном направлении.

Как только вы поймете, что ИИ является экономически эффективным решением для удовлетворения потребностей вашего бизнеса. Вы можете начать поиск компании по разработке точечной сети, которая будет подходящим технологическим партнером.

  1. Рассмотрите возможность разработки Proof-of-Concept или MVP

Чтобы быть уверенным, вы можете использовать разработку PoC или MVP, чтобы убедиться, что решение AI дает вам ожидаемую ценность. Минимальный жизнеспособный продукт и подтверждение концепции дадут вам базовый продукт, который позволит вам протестировать функциональность продукта с меньшими затратами и меньшими затратами времени. С этими решениями вам не придется месяцами ждать, чтобы завершить продукт, внедрить его и позже понять, что ваши инвестиции были бесполезными.

  1. Знайте, как ИИ может изменить ваши текущие операции

ИИ и машинное обучение, используемые в комбинации, имеют огромные возможности. Вы можете использовать его в различных комбинациях, улучшить свои бизнес-операции и автоматизировать большинство повторяющихся задач. Поговорите с различными отделами вашей организации и узнайте об их проблемах.

Посмотрите, сможете ли вы использовать эту технологию для улучшения своих бизнес-операций. Определите проблемы, которые могут возникнуть в связи с преобразованием технологий и процессов. Вы можете использовать другие службы, такие как службы облачных вычислений , чат-боты, омниканальную поддержку клиентов и т. Д., Чтобы изменить существующие бизнес-операции.

  1. Интеграция AI-решения с действующей системой

Оцените свою текущую систему и узнайте, поможет ли новая система искусственного интеллекта улучшить ваши бизнес-операции. Новое решение AI не должно мешать текущим процессам. Очень важно, чтобы это решение было рентабельным и удобным для пользователя.

Интеграция одного нового инструмента может повлиять на вашу командную работу и общую производительность сотрудников. Очень важно определить рентабельность инвестиций и оценить ценные изменения в вашей организации. ИТ-инфраструктура и система бизнес-приложений.

  1. Процесс установки

Некоторые решения AI легко внедрить и использовать, а другие - нет. Все зависит от сложности процесса. Однако каждое решение различается, и для некоторых может потребоваться активное участие поставщика услуг или ИТ-отдела во вспомогательных услугах. Установка и запуск системы должны обсуждаться от начала до конца. Также важно определить партию или членов, которые потребуются для ее создания и обслуживания системы.

  1. Обеспечьте принятие конечными пользователями

Каждая компания, занимающаяся разработкой искусственного интеллекта, разрабатывает новые способы внедрения современных технологических решений для улучшения бизнес-процессов. Решения искусственного интеллекта могут помочь вам преобразовать ваш бизнес-путь и упростить процессы. Сделать систему удобной для пользователя, а также обеспечить обучение и поддержку важно для сокращения кривой обучения, чтобы сделать систему простой в использовании для конечных пользователей.

  1. Требования к данным

AI Project требует больших объемов данных, прежде чем вы начнете работать над самим продуктом; определить, что потребуется для успеха проекта.

Сообщите о своих опасениях компании-разработчику ИИ, чтобы узнать о конкретных требованиях к проекту. Вы должны изучить, зафиксировать и проанализировать сложности, связанные с хранением, управлением и безопасностью данных, поскольку данные являются движущей силой и работают на различных уровнях оптимизации. Узнайте о потребностях в хранилищах данных, таких как правильный формат хранения, используя передовые методы защиты данных и нормализацию.

  1. Требования безопасности

ИИ используется в различных отраслях и секторах. Но поскольку технология новая, важно обсудить такие факторы, как безопасность. Другие программные решения, такие как безопасность, вызывают серьезную озабоченность. Вы должны узнать об изменении и обновлении вашей системы для обслуживания новых бизнес-функций и пользователей.

Компании должны понимать влияние потенциальных угроз безопасности. Проконсультируйтесь с поставщиком технологий о соответствующих мерах по защите ваших данных и системы от атак.

Такие отрасли, как здравоохранение и финтех, очень подвержены уязвимостям данных и кибератакам. Многие отрасли имеют свои собственные правила и стандарты; необходимо обновление системы.

  1. Требования к инфраструктуре

Каждое решение AI отличается от другого. Различное удобство использования и процессы внедрения требуют разной ИТ-инфраструктуры. Вам необходимо запустить его вместе с экспертами по технологиям, чтобы понять, какие ресурсы вам придется выделить на улучшение инфраструктуры. Принять и применить новое решение в масштабе для обеспечения эффективности бизнеса.

  1. Индивидуальное решение

Особенно важно попросить технологического партнера предоставить вам решение, соответствующее потребностям вашей организации. Подробнее о поставщиках партии 3 - й, специализированные модели документооборота, комплексной работы между другими существующими приложениями и т.д., необходимо обсудить , прежде чем в стадии разработки.

После того, как вы определили эти факторы, пришло время найти подходящую компанию по разработке приложений для Android или компанию по разработке программного обеспечения, которая может помочь вам с интегрированными решениями AI.

Наем поставщиков услуг по разработке ИИ

Потребность в профессионалах в области искусственного интеллекта растет быстрыми темпами. Вы можете нанять экспертов, но поскольку технология довольно новая, ресурсов мало, и это может просто увеличить стоимость разработки. Прежде всего, чтобы нанять подходящую компанию по разработке ИИ, потребуются усилия, время и перспектива. Итак, вот небольшое руководство, которое поможет вам определить, какие навыки вы ищете и что должно быть дорожной картой для достижения ваших целей в области развития.

Прочтите блог - 5 убедительных примеров, доказывающих, что ИИ меняет отрасль здравоохранения

Рынок нуждается в большем количестве экспертов по ИИ, и найм человека в компании будет довольно дорогостоящим, так как вам придется инвестировать в инфраструктуру. Наем разработчика искусственного интеллекта в Великобритании может стоить около 45 фунтов стерлингов в час. Стоимость найма разработчика ИИ в США может доходить до 70-110 долларов в час.

Лучший вариант, который мы предлагаем, - это оффшорная разработка. Разработчики в Индии имеют большой опыт. Вы можете нанять опытного разработчика ИИ менее чем за 45 долларов, что значительно снизит затраты на разработку. Точно так же вы можете нанять разработчиков из других южноазиатских компаний.

Чтобы помочь вам определить правильную дорожную карту для найма компании по разработке программного обеспечения AI. Если вы впервые занимаетесь разработкой программного обеспечения, важно помнить о нескольких вещах при найме компании по разработке программного обеспечения AI. Давайте посмотрим на эти факторы, прежде чем углубляться в наборы навыков.

Наборы навыков, которые вы должны искать у разработчика программного обеспечения AI

Прежде чем начать процесс найма, вы должны ознакомиться с самой технологией. Объем технологий при внедрении ваших программных продуктов определяется вашим творчеством и пониманием решений.

Начните свое исследование с краткого введения в терминологию ИИ. Жаргон и некоторые довольно неясные технические термины могут немного сбить с толку. Основные навыки разработчика ИИ абсолютно необходимы для разработки программного обеспечения ИИ.

  • Навыки науки о данных

Технология искусственного интеллекта основана на данных, и первый набор навыков, который вы должны искать у разработчика программного обеспечения искусственного интеллекта, - это обработка данных и подготовка данных для анализа. Также рекомендуется иметь большой опыт в статистике.

  • Машинное обучение и глубокое обучение

ИИ учится на данных и постоянно улучшает свою работу, углубляя свое понимание с помощью различных точек данных. Алгоритм машинного обучения позволяет выполнять определенные задачи, обобщая примеры. Алгоритм помогает найти верный способ решения проблемы без четких инструкций; это упрощает прогнозирование при наличии данных. Глубокое обучение - это подраздел машинного обучения, в котором используется определенная модель, нейронная сеть, основанная на структуре человеческого мозга. Это усложняет искусственный интеллект.

  • Python, R и Java

Знание языка программирования имеет важное значение. Обязательно владеть хотя бы одной из популярных технологий искусственного интеллекта и обработки данных. Необходимо управлять большим объемом данных и иметь дело со сложными сценариями.

Это некоторые базовые навыки ИИ, которые вам будет легче оценить в компании, занимающейся разработкой ИИ. И вам не потребуются глубокие знания, чтобы направлять компанию по техническим аспектам проекта.

Как проверить совместимость AI Software Development Company с вами?

  • Консультация

Если вы новичок в мире технологий и не знаете, как решить свои проблемы с помощью современных технологических решений, вы должны положиться на экспертов по технологиям, которые будут направлять вас в этом процессе.

Говоря об искусственном интеллекте, у компании-разработчика должна быть простая дорога, по которой вы сможете плавно двигаться во время и после разработки. Их знания и опыт позволят вам расширить свое представление о технологиях и о том, как конкретные проблемы могут быть решены с помощью экономичных решений. Таким образом, консультации являются очень важной частью процесса разработки, и вы не должны игнорировать этот фактор при найме компании.

  • Услуги и решения

Если вы уже знаете о проблеме и у вас есть предложенное решение, вы можете сразу начать с поиска аналогичных услуг, предоставляемых компаниями-разработчиками программного обеспечения. Как только вы поделитесь с ними своим проектом, они предоставят вам профили доступных ресурсов, проведут с ними собеседование и выберут подходящего поставщика услуг.

Это два основных сценария, которые вы должны выполнить самостоятельно при поиске подходящего поставщика решения. Далее, вы должны определить некоторые другие факторы, такие как персонализация решения, разработка продукции предприятия, аналитическая приборная панель, 3 - й партии интеграция, облачные службы интеграции , методология разработки, и многие другие.

  • Футуристический подход

AI вырос на 270% за последние четыре года. К концу 2021 года ожидается, что 80% новых технологий будут основаны на искусственном интеллекте.

При этом компании будут работать с продуктами искусственного интеллекта и внедрять решения на основе машинного обучения. Это будет только расти, и поэтому вы не должны упускать возможность иметь преимущество первопроходца на рынке.

Определите, что вы хотите делать с технологией, какие точки данных вы хотите собирать, как вы собираетесь их собирать и как вы хотите их реализовать на основе машинного обучения. Сообщите обо всех этих факторах своей компании, занимающейся разработкой искусственного интеллекта. Есть ли у вас план на кварталы и годы, чтобы у вас была возможность частично запустить продукт и продолжить работу над его развитием.

  • Попросите четкое ценностное предложение

Как мы обсуждали ранее, внедрение какой-либо технологии не должно осуществляться только ради нее. Вы должны обсудить ROI. Хорошо всегда иметь четкое представление о том, какую выгоду вы получите от своих инвестиций.

Используйте искусственный интеллект, машинное обучение, большие данные и другие технологии, которые могут помочь вам повысить эффективность вашего решения. Кроме того, какую разницу внесут эти технологии.

Некоторые продукты в основном основаны на искусственном интеллекте, и они не могут существовать без использования технологий. Решения для обработки данных - отличный пример такого рода технологических решений. Искусственный интеллект может улучшить результаты поиска, предложить улучшения и улучшить взаимодействие с пользователем. Компания по разработке искусственного интеллекта предоставит вам решения, которые помогут вам достичь ваших целей наилучшим образом и с нужной скоростью.

Всегда полезно держать девелоперскую компанию в курсе своих ожиданий от инвестиций. Очень важно предложить решение, которое в лучшем случае соответствует вашим целям. Будьте прозрачны в своем взаимодействии с вашей компанией, занимающейся разработкой искусственного интеллекта.

  • Решение проблемы кибербезопасности в облаке

Сервисы облачной интеграции обеспечивают масштабируемость, чтобы помочь вам управлять большим объемом данных. Хотя 90% компаний используют облачные сервисы, и интерес к этой технологии постоянно растет. Некоторые лица, принимающие решения, все еще думают о роли облачных решений. Большинство проблем связано с безопасностью данных.

Основные навыки, которые нужно искать у разработчика AI / ML

При собеседовании с разработчиками вы должны искать определенные технические навыки, которые обеспечат успех ваших проектов. Эти передовые технологии могут изменить судьбу вашего продукта.

ML / AI может помочь вам в создании современных решений для ИТ, финансовых технологий, здравоохранения, образования и транспорта. И это только начало. Компании все больше и больше ориентируются на получение большей отдачи от технологий искусственного интеллекта. Выйдя из фазы экспериментов, он скоро перейдет в режим разгона. Это означает, что инженеры-программисты будут готовы взять на себя важные роли в процессе разработки.

Вот семь навыков, которые нужно искать у поставщика решений AI / ML.

  1. Язык программирования

Эксперт по машинному обучению должен иметь опыт работы со следующими языками программирования. Согласно GitHub, вот десять лучших языков машинного обучения, которые абсолютно необходимы.

  • Python
  • C ++
  • JavaScript
  • Джава
  • Машинопись
  • Оболочка
  • C #
  • Юля
  • р
  • Скала

Хотя python является общим языком репозиториев машинного обучения, есть некоторые новые технологии, которые не менее полезны, например Scala. Когда дело доходит до взаимодействия с фреймворками больших данных, Apache Spark пользуется большим доверием.

  1. Инженерия данных

Одним из наиболее важных шагов в разработке машинного обучения является обработка и хранение необработанных данных, созданных вашей системой. Компании необходимо иметь возможность извлекать, преобразовывать и загружать конвейеры, которые обрабатывают, очищают и хранят данные. Данные должны быть доступны важным отделам для принятия правильных решений. Он также должен включать важные аналитические инструменты, инструменты прогнозирования. Также важно знание поставщиков услуг передачи данных, таких как AWS, Microsoft и т. Д.

  1. Знание математики и алгоритмов

Ищите разработчиков с определенным уровнем знаний в широком наборе алгоритмов и прикладной математике. Кандидат должен обладать способностями к решению проблем и аналитическими навыками. Принципиальное понимание статистики и вероятности позволяет лучше понять проблему и решить ее. В этом его основа.

Профессионалы в области программного обеспечения, обладающие знаниями о вероятности и статистике, позволят вам понять различные модели ИИ. Эти теории помогают им в изучении сложных алгоритмов. Требование программистов сделало бы программистов более эффективными. Это должно позволить им ориентироваться в основных статистических методах и использовать метрику оценки модели.

  1. Эффективность распределенных вычислений

Возможность управлять большими наборами данных помогает обрабатывать данные на одном компьютере. И поэтому данные, распределенные по всему кластеру, делают более важным для инженеров эффективность распределенных вычислений, оттачивая их навыки как профессионалов в области искусственного интеллекта.

  1. Хорошая команда над инструментами Unix

Поскольку большая часть обработки в AI будет выполняться на машинах на базе Linux, программисты должны будут владеть такими инструментами Unix, как awk, Grep, Sort, find, cut, tr и т. Д. Они должны хорошо разбираться в функциях и способах эти инструменты можно использовать.

  1. Расширение знаний о передовых методах обработки сигналов

Функция извлечения признаков, характерная для ML, является одной из наиболее важных частей технологии. Это требует от разработчика решения различных проблем с помощью передовых алгоритмов обработки сигналов, таких как вейвлеты, кривые, сдвиги, контуры, бандлеты и т. Д. В дополнение к этому, разработчик AI / ML должен иметь представление о частотно-временном анализе для реализация логики. Другие важные концепции включают свертку, анализ Фурье и т. Д.

  1. Креативность

Между тем, вам может казаться, что машинное обучение и искусственный интеллект - это все о технологиях и цифрах, это также очень творческая область. Найдите профессионалов, которые нацелены на решение сложных проблем с помощью творческих решений.

  1. Возможность быть в курсе футуристических решений

ИИ находится в стадии развития, и новые разработки происходят почти каждый день. Нанятый вами специалист по ИИ должен быть увлечен изучением нового. Важно, чтобы они были в курсе последних технологий и разработок в отрасли. Они должны приложить усилия для обновления своих навыков и быть знакомыми с передовыми инструментами разработки, теориями, алгоритмами и т. Д.

Узнать больше о наших услугах? Получите бесплатную оценку!

Заключение

Чтобы выбрать подходящую компанию по разработке ИИ, вам потребуется комплексный подход. Это даст вам необходимую перспективу для наилучшего использования технологии. Вам необходимо учитывать несколько факторов. Вам необходимо сосредоточиться на том, насколько легко общаться с компанией и насколько они готовы помочь вам в вашем курсе.

Также разработка и внедрение решений - это только начало. Вам предстоит долгий путь, и от вас потребуется повторить то же отношение, что и сейчас. Есть множество факторов, которые вы должны учитывать, и то, как вы можете использовать одну из самых многообещающих технологий в своих интересах. С четким планом игры и подходящим технологическим партнером вы сможете плавно плыть.