人工知能（AI）ソリューションは、収集した膨大な量のデータから貴重な洞察を抽出し、組織が従業員の生産性を向上させるための高度なツールとして、企業にとってますます重要になっています。
近年、多くの企業が、AI /機械学習とデータサイエンスを業務に適用することのメリットを、特にビジネス上の意思決定をよりスマートに行うために実現し始めています。
AIを活用したソリューションは、時間のかかる反復的な多数のタスクの自動化など、ビジネスに多くの利点をもたらし、より良い結果を得るためのビジネスの意思決定をサポートする洞察を提供します。
ただし、AI /機械学習戦略を実装することの難しさは、多大なメリットとともにあります。特に、多くの組織がAIとデータサイエンスの機能を運用に取り入れるための完全な理解をまだ持っていないことを考えると。
特に、組織が直面する最も頻繁に遭遇する質問の1つは、独自の社内AIチームを構築するか、AI /機械学習プロジェクトを外部の機械学習コンサルティング会社にアウトソーシングするかです。
メリットは、AI /機械学習戦略の実装が難しいことです
独自のプロジェクトやビジネス要件によっては、コンサルティング会社が提供するサービスを利用して、AI /機械学習アプリケーションを作成するのが最適な場合があります。経験豊富ですでに同様のAIの開発に成功している機械学習エンジニアチームが作成します。プロジェクト。
それでもなお、ビジネス組織にとって、アウトソーシングではなく独自のデータサイエンスチームを設立する必要があるかどうかを認識することは依然として重要です。
組織のAI戦略の成功を判断するには、AIエンジニアとデータサイエンティストの社内チームを雇うか、アウトソーシングすることによって、ビジネスがどれだけ投資すべきかを理解することが重要です。
社内のAIエンジニアとデータサイエンティストの採用を決定する前に、AIプロジェクトの重要な要素を次のように検討しましょう。
- あなたの組織はAIプロジェクトの開発のためのデータを持っていますか？適切なデータの準備とクレンジングがないと（ほとんどの場合、ビジネス組織には十分なデータが必要ありません）、これはAIプロジェクトの開発に不可欠です。組織が顧客やその他の国境を越えたデータを収集および/または保存することがめったにない場合は、開始してAIプロジェクト開発の成果を確認するのにしばらく時間がかかります。
- 組織内でAI /機械学習プロジェクトをいくつ開発する予定ですか？複数ありますか？ AIを使用して解決する必要のある特定の問題が1つしかない場合は、アウトソーシングの方がはるかに優れたオプションです。
- さらに、ビジネス組織は、AIソリューションが採用され、定期的に使用され、エンドユーザーによって応答されるかどうかを検討する必要があります。継続的な改善と微調整の必要がなければ、企業は機械学習モデルを頻繁に再トレーニングして微調整するために、機械学習エンジニアとデータサイエンティストの社内チームを必要としない可能性があります。
社内AIソリューション開発部門：
上記のすべての要素を考慮した後、企業はアウトソーシングと社内開発のどちらを採用するかについて良いアイデアを持っている必要があります。
繰り返しになりますが、組織が社内開発ルートを採用することを決定した場合でも、次のようなさまざまな理由により、AIプロジェクトの結果が表示されるまでに時間がかかる場合があることに注意してください。
- 以前のブログ投稿で述べたように、熟練したITプロフェッショナルが不足しているため、特にローカル市場の熟練したデータサイエンティストや機械学習エンジニアに関しては、プロジェクトに資格のある開発者を雇うことが非常に困難になっています。全体的な採用プロセスには、予想よりも数か月以上かかる場合があります。
- さらに、AIプロジェクトにはさまざまな部門からの関与と貢献が必要であるため、チームが他の部門（IT、製品、製品など）とうまく連携できるように、AIチームを組織内に戦略的に配置する方法を検討する価値があります。 /またはビジネスインテリジェンスチーム）、各チームが必要な予想作業をテーブルに持ち込むことができます。理想的には、社内のAIチームは、製品を正常に構築し、他のビジネスからのフィードバックループを継続的に改善する機能に配置する必要があります。
- AI /機械学習プロジェクトを成功させるには、組織が簡単に利用できるとは思わないような高品質のビジネスデータを用意することが重要です（機械学習モデルを作成してトレーニングするため）。さらに重要なことは、社内チームがビッグデータ分析の使用経験がない場合、期待どおりの結果が得られないことです。
- 最も重要なことは、社内で開発されたAIプロジェクトが成功するという保証はありません。
全体的な結果は、ビジネスデータの可用性と社内チームの能力に大きく依存します。
したがって、組織が上記のすべての問題に対処できれば、社内のAI開発が正しい選択であることがわかります。
人工知能（AI）開発ランドスケープのすべての最新の更新と変更をチームに最新の状態に保ち、必要なビジネスデータがすぐに利用可能であり、プロジェクトの要件を満たしていることを確認することが重要になります。
AI /機械学習プロジェクトのアウトソーシング
社内AI開発のすべての重要な要素を検討した後、企業は、社内開発が「社内AIチームの構築」の取り組みを達成するための最善の方法ではないことに気付く可能性があります。これは、上記の理由の1つまたは多くが原因である可能性があります。主に、所要時間が長すぎてコストがかかりすぎる可能性があります。その場合、企業は間違いなくアウトソーシングオプションを検討できます。
また、灯台プロジェクトや1回限りのプロジェクトの場合は、さまざまなAIプロジェクトの経験が豊富で、これまでに精通している技術者の大規模なプールに企業がすばやくアクセスできるようになるため、アウトソーシングすることをお勧めします。
信頼できるアウトソーシングパートナーは、信頼できる機械学習とBIコンサルティングサービスとカスタムソリューションの実装を提供することで組織の開発を支援すると同時に、採用の重要性とデータを活用する企業への移行における課題を理解できます。アウトソーシングは、適切に行われると、高品質の結果を迅速に提供し、重要な市場投入までの時間を短縮します。
社内のAI開発に対するアウトソーシングの利点の1つは、外部の機械学習コンサルタントの経験により、より優れたスムーズな開発プロセスが可能になることです。
組織は、製品の採用やトレーニング、または学習のコストを負担する必要はありません。これには時間がかかり、非常にコストがかかります。ビジネスに提供される付加価値は、はるかに価値があります。
ただし、他のオフショアソフトウェア開発アウトソーシング契約と同様に、マイルストーンの欠落、期限、経験の浅い開発者、予算の増加につながるスコープクリープなど、開発を妨げる可能性のある潜在的な問題が発生する可能性があります。 AIアウトソーシングパートナーを最終決定する前の勤勉さ。
また、段階的なアプローチを検討し、さまざまな協力モデルやその他のパートナーシップ契約を検討することも価値があります。
AIソリューション開発プロバイダーを選択する際の要因
次のように、ビジネス要件を満たす適切なAIソリューションを選択するために、ビジネスが徹底的に考慮する必要のあるいくつかの要因があります。
実証済みのAIエンジニアリング経験
まず第一に、あなたの会社が雇っている機械学習開発会社がAIプロジェクト、特にあなたのプロジェクトと同様の特定の業界要件を持つプロジェクトの開発に必要な経験を持っていることが重要です。
ニッチ産業の特定の問題を解決するさまざまな機械学習のユースケースがあります。
ロジスティクス業界向けのAIソリューションは、eコマースソリューションとは異なります。
したがって、選択したアウトソーシングベンダーを最終決定する前に、デューデリジェンスを実施することが重要です。
一般的に、企業はポートフォリオを調査し、アウトソーシングベンダーが完了した過去のAIプロジェクトを調べて、プロジェクトに適したテクノロジーパートナーを選択する必要があります。
AI /機械学習テクノロジーの専門知識
AI開発は、プロジェクト要件の性質に応じて選択する必要のある幅広いツール、テクノロジー、および開発プラクティスをカバーしています。
たとえば、組織が画像認識システムの構築を検討している場合は、チームでコンピュータビジョンの経験を持つ機械学習エンジニアが必要になる可能性があります。
潜在的なAIソリューション開発プロバイダーを検討する場合、顧客企業は、Python、R、TensorFlow、Caffe、Torchなどのプログラミング言語とフレームワークに関してベンダーが提供できる専門知識について質問する必要があります。
スケーラビリティ要件
AIプロジェクトを引き受けるのに十分な能力とリソースを備えた会社を選択することが重要です。 この要素は、AIを活用した運用の潜在的な成長を確実に達成し、最大化する上で重要な役割を果たします。
スケールアップする場合、AIプロジェクトにはより大きな開発能力が必要になるため、将来のプロジェクトのスケーラビリティ要件を満たすためのアウトソーシングベンダーの能力を考慮する必要があります。
適切な協力モデルを選択する
大事なことを言い忘れましたが、プロジェクトの要件に適した適切なアウトソーシングエンゲージメントモデルを選択することが不可欠です。これは、プロジェクト全体の予算と組織のAIイニシアチブのROI（投資収益率）に直接影響するためです。
選択する最も人気のあるエンゲージメントモデルは、固定費、時間と材料、および専任チームです。
AIプロジェクトは、将来の段階での変更とスケーラビリティとともに、多くの研究開発を必要とする可能性があります。専任チームが最適な選択であることが判明する可能性があり（特に要件が進化するAIプロジェクトの場合）、プロジェクトの後の段階で柔軟性とスケーラビリティを提供します。
結論：
結論として、企業組織はAI戦略を効果的に実装するために、両方のアプローチを慎重に検討する必要があります。さらに、決定は、AIプロジェクトの性質と利用可能なデータ、および全体的な長期的な企業戦略に基づいて行う必要があります。
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