Kunstig intelligens har tatt verden med storm, og i likhet med ansvarlige beslutningstakere må du tenke på å utnytte teknologien for forbedrede forretningsprosesser og økt brukeropplevelse.
Resultatene kommer imidlertid ikke fra intensjon, snarere fra utvikling og implementering. Det bringer oss til vår første diskusjon for dagen: Identifisere faktorer for implementering av AI -teknologi.
10 nøkkelfaktorer du bør vurdere når du implementerer AI/ ML -teknologi
AI- og ML -teknologi forandrer ulike bransjer. Dette inkluderer forsikringsfinansiering, detaljhandel, helse, produksjon og andre ledende næringer. Optimalisering av forretningsprosesser og forbedret effektivitet, AI & ML er en av teknologiene som kommer til å definere fremtiden. Det driver lønnsomhet og automatisering av gjentagende oppgaver. Det hjelper deg også med å forbedre brukeropplevelsen.
Implementeringen av teknologien er imidlertid litt vanskelig. Du trenger lett tilgjengelige ressurser og en sterk strategi. Kort sagt, du må ikke bare bruke teknologien for å bruke teknologien, men du trenger den for å skape resultater og gi en raskere avkastning.
For å forhindre at din innsats går forgjeves, trenger du en forretningsplan fremover og forbereder deg på utførelse av kunstige intelligensløsninger . Dette vil hjelpe deg med å forberede virksomhetstransformasjon og forbedre prosessen og produktutviklingen. Det vil også hjelpe deg med å identifisere potensielle blokkeringer som kan oppstå under implementeringen av teknologien.
- Identifiser om AI er gunstig for prosjektkravet ditt
Før du begynner å finne det rette utviklingsselskapet for dot -net som kan hjelpe deg med implementeringen av teknologien, er det tider når alle i bransjen går over AI -teknologi, og du er også presset av å bruke den. Men mange ganger krever en løsning ikke AI -teknologi. Dette krever at du undersøker for å ikke allokere ressursene dine i feil retning.
Når du har nådd poenget med at AI er den kostnadseffektive løsningen for å dekke behovene til virksomheten din. Du kan begynne å finne et dot net -utviklingsselskap som kan fungere som den riktige teknologipartneren.
- Vurder Proof-of-Concept eller MVP-utvikling
Bare for å være sikker, kan du bruke en PoC- eller MVP -utvikling for å bekrefte at AI -løsningen gir deg den verdien du forventer. Minimum levedyktig produkt og bevis på konseptet vil gi deg et grunnleggende produkt som lar deg teste produktet av dets funksjoner på mindre kostnader og tid. Med disse løsningene trenger du ikke å vente i flere måneder på å fullføre produktet, implementere det og innse senere at investeringen din var sløsing.
- Vet hvordan AI kan endre din nåværende virksomhet
AI og ML som brukes i kombinasjon har stort omfang. Du kan bruke den i forskjellige kombinasjoner, forbedre forretningsdriften og automatisere de fleste gjentagende oppgavene. Snakk med ulike avdelinger i organisasjonen din og lær om deres utfordringer.
Se om du kan bruke teknologien til å forbedre forretningsdriften din. Identifiser utfordringene som vil komme med teknologi og prosesstransformasjon. Du kan bruke andre tjenester som cloud computing -tjenester , Chatbots, omnikanals kundestøtte, etc., for å endre din eksisterende virksomhet.
- Integrering av AI -løsning med dagens system
Vurder ditt nåværende system og vet om det nye AI -systemet vil hjelpe deg med å forbedre forretningsdriften din. Den nye AI -løsningen skal ikke forstyrre dagens prosesser. Det er viktig at løsningen gir deg en kostnadseffektiv og brukervennlig opplevelse.
Integrering av ett nytt verktøy kan påvirke teamarbeidet og den generelle produktiviteten til de ansatte. Det er kritisk å identifisere avkastningen og evaluere verdifulle justeringer i organisasjonen. IT -infrastruktur og forretningsprogram.
- Installasjonsprosess
Noen AI -løsninger er enkle å implementere og bruke, mens andre ikke er det. Alt avhenger av kompleksiteten i prosessen. Imidlertid varierer hver løsning, og noen kan trenge at tjenesteleverandøren eller IT -avdelingen er aktivt involvert i hjelpetjenestene. Installasjon og oppstart av systemet bør diskuteres ende-til-ende. Det er også viktig å identifisere partiet eller medlemmene som vil kreves for å sette opp og vedlikeholde systemet.
- Sikre bruk av sluttbrukere
Hvert AI -utviklingsselskap jobber med nye måter å innlemme moderne teknologiløsninger for å forbedre forretningsprosesser. AI -løsninger kan hjelpe deg med å transformere forretningsreisen og forenkle prosessene. Å gjøre et system brukervennlig og tilby opplæring og støtte er viktig for å redusere læringskurven for å gjøre et system enkelt å bruke for sluttbrukere.
- Datakrav
AI Project krever data i store mengder før du begynner å trene på selve produktet; identifisere tingene som vil være nødvendige for å gjøre prosjektet vellykket.
Kommuniser dine bekymringer med AI -utviklingsselskapet for å vite om de spesifikke prosjektkravene. Du må lære, fange og analysere kompleksitetene som finnes i datalagring, -administrasjon og -sikkerhet siden data er en drivkraft og fungerer på forskjellige nivåer av optimalisering. Lær om datalagringsbehov, for eksempel riktig lagringsformat, bruk av beste fremgangsmåter for å sikre dataene og normalisering.
- Sikkerhetskrav
AI brukes i forskjellige bransjer og sektorer. Men siden teknologien er ny, er det viktig å diskutere faktorer som sikkerhet. Andre programvareløsninger, for eksempel sikkerhet, er en viktig bekymring. Du må lære om å endre og oppgradere systemet ditt for å betjene nye forretningsfunksjoner og brukere.
Bedrifter må forstå virkningen av de potensielle sikkerhetstruslene. Rådfør deg med teknologileverandøren om passende tiltak for å sikre at dataene og systemet ditt ikke blir angrepet.
Bransjer som helse og fintech er svært utsatt for datasårbarhet og cyberangrep. Mange bransjer har sine egne forskrifter og standarder; oppdatering av systemet er nødvendig.
- Krav til infrastruktur
Hver AI -løsning varierer fra den andre. Ulike brukervennlighet og implementeringsprosesser krever en annen IT -infrastruktur. Det er nødvendig for deg å kjøre det sammen med teknologieksperter for å forstå ressursene du måtte bruke for å forbedre infrastrukturen. Adopter og bruk den nye løsningen i stor skala for å sikre virksomhetens effektivitet.
- Tilpasset løsning
Det er spesielt viktig å be teknologipartneren om å gi deg en løsning som dekker dine organisasjonsspesifikke behov. Lær om 3. parts leverandører, spesialiserte arbeidsflyt modeller, integrert arbeider mellom andre eksisterende applikasjoner, etc., er nødvendig å diskutere før under utvikling.
Når du har identifisert disse faktorene, er det på tide å finne det riktige Android -apputviklingsselskapet eller programvareutviklingsselskapet som kan hjelpe deg med AI -integrerte løsninger.
Ansette leverandører av AI -utviklingstjenester
Behovet for AI -fagfolk vokser i et raskt tempo. Du kan velge å ansette eksperter, men siden teknologien er ganske ny, er ressursene knappe, og det kan bare øke utviklingskostnadene. Mest av alt vil det kreve innsats, tid og perspektiv å ansette det riktige AI -utviklingsselskapet. Så her er en liten guide som kan hjelpe deg med å identifisere hvilke ferdigheter du leter etter og hva som bør være et veikart for deg for å nå dine utviklingsmål.
Les bloggen- 5 kraftige saker som viser at AI er i ferd med å transformere helseomsorgsindustrien
Markedet trenger flere AI-eksperter, og det vil bli ganske dyrt å ansette en person, ettersom du må investere i infrastrukturen. Å ansette en AI -utvikler i Storbritannia kan koste deg rundt £ 45,00 per time. Kostnaden for å ansette en AI-utvikler i USA kan gå opp til $ 70- $ 110 per time.
Det beste alternativet vi foreslår er å gå med offshore utvikling. Utviklere i India er svært erfarne. Du kan ansette en ekspert AI -utvikler for mindre enn $ 45 dollar, noe som reduserer utviklingskostnadene betydelig. På samme måte kan du ansette utviklere fra andre sørasiatiske selskaper.
For å hjelpe deg med å definere riktig veikart for å ansette et AI -utviklingsselskap. Hvis dette er første gang du gjennomgår programvareutvikling, er det viktig å huske på noen ting for å ansette et AI -programvareutviklingsselskap. La oss se på disse faktorene før du dykker ned i ferdighetssettene.
Ferdigheter du må se etter hos en AI -programvareutvikler
Før du starter ansettelsesprosessen, må du gjøre deg kjent med selve teknologien. Omfanget av teknologien i implementeringen av programvareproduktene dine er definert av din kreativitet og forståelse av løsningene.
Start forskningen din med en rask introduksjon til AI -terminologi. Jargongen og noen ganske uklare faguttrykk ville være litt forvirrende. Kjerneferdighetene til en AI -utvikler er helt nødvendige for utviklingen av AI -programvare.
- Datavitenskap
AI -teknologi er drevet av data, og det første ferdighetssettet du må se etter hos en AI -programvareutvikler er å håndtere data og forberede dataene for analyse. En sterk bakgrunn i statistikk anbefales også.
- Maskinlæring og dyp læring
AI lærer av dataene og forbedrer kontinuerlig driften ved å utdype forståelsen gjennom forskjellige datapunkter. Maskinlæringsalgoritme lar deg utføre visse oppgaver ved å generalisere fra eksempler. Algoritmen hjelper deg med å finne den riktige måten å løse et problem på uten noen klare instruksjoner; det gjør prediksjon lett med tilgjengeligheten av data. Dyp læring er et underfelt av maskinlæring som bruker en spesifikk modell, et nevrale nettverk basert på strukturen i den menneskelige hjernen. Dette gjør kunstig intelligens mer kompleks.
- Python, R og Java
Språkkunnskaper i programmering er avgjørende. Å være flytende i minst en av de populære AI- og datavitenskapsteknologiene er et must. Det er nødvendig å administrere en stor mengde data og håndtere komplekse scenarier.
Dette er noen grunnleggende AI -ferdighetssett du vil finne det lettere å evaluere AI -utviklingsselskapet. Og du vil ikke kreve inngående kunnskap for å veilede selskapet om de tekniske aspektene ved prosjektet.
Hvordan sjekke kompatibiliteten til AI Software Development Company med deg?
- Konsultasjon
Når du er veldig ny i teknologiverdenen og ikke aner hvordan du løser problemene dine med moderne teknologiløsninger, må du stole på teknologieksperter som veileder deg i prosessen.
Når vi snakker om AI -teknologi, må utviklingsselskapet ha en enkel vei for at du skal seile jevnt under og etter utvikling. Deres kunnskap og ekspertise vil tillate deg å utvide ditt perspektiv på teknologi og hvordan spesifikke problemer kan løses med kostnadseffektive løsninger. Konsultasjon er dermed en veldig viktig del av utviklingsprosessen, og du må ikke ignorere denne faktoren mens du ansetter et selskap.
- Tjenester og løsninger
Hvis du allerede vet om problemet og har en foreslått løsning, kan du umiddelbart begynne med å finne lignende tjenester levert av programvareutviklingsselskaper. Når du deler prosjektet ditt med dem, vil de gi deg profilene over tilgjengelige ressurser, intervjue dem og velge riktig tjenesteleverandør.
Dette er de to store scenariene du må kjøre med deg selv mens du finner den rette løsningsleverandøren. Deretter må du identifisere noen andre faktorer, som for eksempel personalisering av løsningen, produktutvikling bedriften, analytisk dashbordet, 3. parts integrasjoner, sky integrasjonstjenester , utviklingsmetodikk, og mer.
- Futuristisk tilnærming
AI har vokst 270% de siste fire årene. I slutten av 2021 forventes det at 80% av ny teknologi vil være basert på kunstig intelligens.
Samtidig skal selskapene jobbe med produkter for kunstig intelligens og implementere løsninger basert på maskinlæring. Dette kommer bare til å øke mer, og dermed må du ikke utelate muligheten til å ha en førsteklasses fordel i markedet.
Identifiser hva du vil gjøre med teknologien, hva er datapunkter du vil samle inn, hvordan du vil samle dem og hvordan du vil implementere dem basert på maskinlæring. Kommuniser disse faktorene til ditt AI -utviklingsselskap. Har du en plan for kvartal og år, så du vil ha mulighet til å lansere produktet delvis og fortsette å jobbe med utviklingen av produktet.
- Be om et klart verdiforslag
Som vi diskuterte tidligere, bør implementeringen av en hvilken som helst teknologi ikke bare gjøres av hensyn til det. Du må diskutere ROI. Det er godt å alltid ha en klar forståelse av hvordan du vil ha fordeler av investeringen din.
Bruk kunstig intelligens, maskinlæring, big data og andre teknologier som kan hjelpe deg med å forbedre løsningens effektivitet. Også hvilken forskjell disse teknologiene ville bringe inn.
Noen produkter er først og fremst AI-baserte, og de kan ikke eksistere uten bruk av teknologi. Dataløsninger er et godt eksempel på denne typen teknologiløsninger. Kunstig intelligens kan gi deg bedre søkeresultater, foreslå forbedringer og forbedre brukeropplevelsen. AI -utviklingsselskapet vil gi deg løsningene som hjelper deg med å nå målene dine i beste fall og med riktig hastighet.
Det er alltid godt å holde utviklingsselskapet informert om hva du forventer av investeringen. Det er viktig å foreslå en løsning som i beste fall oppfyller dine mål. Vær gjennomsiktig i samspillet med ditt AI -utviklingsselskap.
- Adresse Cyber Security i skyen
Cloud -integrasjonstjenester gir deg skalerbarhet for å hjelpe deg med å administrere en stor sum data. Selv om 90% av selskapene bruker skytjenester og interessen for denne teknologien stadig vokser. Noen beslutningstakere tenker fortsatt på rollen som skybaserte løsninger. De fleste bekymringene er knyttet til datasikkerhet.
Viktige ferdigheter å se etter hos en AI / ML -utvikler
Når du intervjuer utviklere, må du se etter visse tekniske ferdigheter som vil sikre suksessen til prosjektene dine. Disse avanserte teknologiene har makt til å forvandle skjebnen til produktet ditt.
ML/ AI kan hjelpe deg med å bygge moderne løsninger for IT, Fintech, helse, utdanning og transport. Og det er bare å komme i gang. Bedrifter blir mer og mer laserfokuserte på å hente mer verdi fra AI-teknologi. Når jeg kommer ut av eksperimentfasen, går den snart i akselerasjonsmodus. Dette betyr at programvareingeniørene ville være klare til å ta viktige roller i utviklingsprosessen.
Her er syv ferdigheter å se etter hos en AI / ML -løsningsleverandør.
- Programmeringsspråk
En maskinlæringsekspert må ha erfaring med følgende programmeringsspråk. I følge GitHub er her de ti beste maskinlæringsspråkene som er absolutt nødvendige.
- Python
- C ++
- JavaScript
- Java
- TypeScript
- Skall
- C#
- Julia
- R
- Scala
Selv om python er et vanlig språk blant maskinlæringslagrene, er det noen nye teknologier som er like givende, for eksempel Scala. Når det gjelder interaksjon med store datarammeverk, er Apache Spark allment klarert.
- Datateknikk
Et av de viktigste trinnene i utvikling av maskinlæring er å behandle og lagre rådata generert av systemet ditt. Det er nødvendig for et selskap å ha evner til å trekke ut, transformere og laste rørledninger som behandler, rydder opp og lagrer data. Dataene bør være tilgjengelige for de viktige avdelingene for riktig beslutningstaking. Den må også inneholde viktige analyseverktøy, prediktive verktøy. Kunnskap om datatjenesteleverandører som AWS, Microsoft, etc., er også viktig.
- Matematisk og algoritmekunnskap
Se etter utviklere med et visst nivå av kompetanse i et bredt sett med algoritmer og anvendt matematikk. En kandidat bør ha problemløsende og analytiske ferdigheter. Den prinsipielle forståelsen av statistikk og sannsynlighet lar deg forstå problemet bedre og løse det. Grunnlaget for det ligger i det.
Programvareeksperter med kunnskap om sannsynlighet og statistikk lar deg forstå forskjellige AI -modeller. Disse teoriene hjelper dem med å lære komplekse algoritmer. Forutsetningen for programmerere ville gjøre programmørene mer effektive. Dette bør tillate dem å navigere gjennom grunnleggende statistiske metoder og bruke modellevalueringsmetrikken.
- Effektivitet i distribuert databehandling
Muligheten til å administrere store datasett hjelper deg med å behandle data gjennom en enkelt maskin. Og derfor gjør dataene fordelt over hele klyngen det mer viktig for ingeniører å være effektive i distribuert databehandling, jo skarpere ferdighetene deres som AI -fagfolk.
- God kommando over Unix Tools
Siden det meste av behandlingen i AI vil skje på Linux-baserte maskiner, vil programmerere være pålagt å mestre Unix-verktøy som awk, Grep, Sort, find, cut, tr, etc. De bør være godt kjent med funksjonene og hvordan disse verktøyene kan brukes.
- Utvide kunnskapen om avanserte signalbehandlingsteknikker
Funksjon ekstraksjon karakteristisk for ML er en av de mest designende delene av teknologien. Det krever at en utvikler løser forskjellige problemer gjennom avanserte signalbehandlingsalgoritmer som wavelets, curvelets, shearlets, contourlets, bandlets, etc. I tillegg til dette kreves en AI / ML-utvikler for å ha forståelse av tidsfrekvensanalyse for implementering av logikk. Andre viktige konsepter inkluderer konvolusjon, Fourier -analyse, etc.
- Kreativitet
I mellomtiden kan du føle at ML og AI handler om teknologi og tall. Det er også et veldig kreativt felt. Finn fagfolk som er fokusert på å knekke vanskelige problemer gjennom kreative løsninger.
- Evne til å holde deg oppdatert med futuristiske løsninger
AI er i en voksende fase, og ny utvikling skjer nesten hver dag. En AI -profesjonell du ansetter må være lidenskapelig opptatt av å lære nye ting. Det er viktig at de holder seg oppdatert på den nyeste teknologien og utviklingen i bransjen. De bør legge stor vekt på å oppdatere sine ferdigheter og bli kjent med avanserte utviklingsverktøy, teorier, algoritmer, etc.
Innpakning
Å velge riktig AI -utviklingsselskap krever at du har en helhetlig tilnærming. Det vil gi deg det nødvendige perspektivet for å utnytte teknologien på sitt beste. Det er flere faktorer du må vurdere. Du trenger å fokusere på hvor enkelt det er å kommunisere med selskapet og hvor åpne de er for å hjelpe deg i ditt kurs.
Utvikling og implementering av løsninger er også bare begynnelsen. Det kommer til å bli en lang vei, og du må gjenta den samme holdningen du har for øyeblikket. Det er mange faktorer du må vurdere og hvordan du kan bruke en av de mest lovende teknologiene til din fordel. Med en klar spillplan og den riktige teknologipartneren vil du kunne seile jevnt.