Jedes KI- oder Machine Learning-Projekt ist einzigartig: unterschiedliche Datensätze mit unterschiedlichen Variablen, Integrationen in oder mit vorhandener Soft- oder Hardware und unterschiedliche Erwartungen und Ziele. Die Entscheidung, wie ein Business Case in der Praxis technisch aufgesetzt wird, ist ein wichtiger Faktor für seinen letztendlichen Erfolg. Dieser Artikel enthält eine Reihe wichtiger Überlegungen, die Sie bei der Auswahl der geeigneten AI-Software für Ihr Projekt berücksichtigen sollten.
1. Denken Sie über die Aufbereitung der Daten nach
Die Qualität der verfügbaren Daten wird für die Qualität der endgültigen Lösung entscheidend sein. Das Sprichwort "Müll rein, Müll raus" macht hier durchaus Sinn. Allerdings sind Daten - egal wie gut sie sind - selten bereit, sofort für den Aufbau eines KI- oder Auto ML-Modells verwendet zu werden. Oft sind die erforderlichen Daten über verschiedene Datenbanken, Softwaresysteme oder Dateien verstreut. Stellen Sie also sicher, dass Sie eine KI-Softwareplattform wählen, mit der Sie nicht nur ein KI- oder Auto-ML-Modell erstellen, sondern auch die wesentlichen Datentransformationen in derselben Umgebung durchführen können. Suchen Sie auch nach Tools, die einen Teil der Datenumwandlung und -anreicherung automatisieren können, was den Start eines KI-Projekts erheblich erleichtert.
Überlegen Sie auch, welche anderen Schritte für Ihre Anwendung wichtig sind. Möchten Sie zum Beispiel eine Bilderkennungsanwendung (BilderkennungWenn Sie ein Modell trainieren möchten, müssen Sie ein System entwickeln, das all dies kann. Prüfen Sie daher, ob dies alles innerhalb der gleichen KI-Softwareplattform erledigt werden kann, damit Sie nicht nach einem anderen System suchen müssen, nur um die Vorbereitungen zu treffen. Heutzutage verwenden Sie wahrscheinlich bereits eine Vielzahl von Anwendungen oder Softwaresystemen, so dass es immer noch praktisch ist, alles innerhalb einer Umgebung zu verwalten.
2. Modell-Updates sind entscheidend
Jedes KI- oder ML-Modell basiert auf Daten. Daten sind veränderlich und dynamisch, so dass die verschiedenen Jahreszeiten und die damit verbundenen Temperaturschwankungen oft den Bedarf an angepassten Modellen für die vorausschauende Wartung von Maschinen schaffen. Ein Modell kann heute die beste Lösung für Sie sein, aber es ist nicht notwendig und sogar unwahrscheinlich, dass dieses Modell in 3, 6 oder sogar 12 Monaten die beste Lösung sein wird.
Um die Leistung hoch zu halten, ist es sehr wichtig, die erstellten Modelle und Anwendungen auf dem neuesten Stand zu halten. Wenn alle Ihre Modelle manuell gepflegt werden müssen, erfordert dies einen kontinuierlichen Einsatz von Zeit und Ressourcen, der sich mit der Zeit negativ auf den ROI der erstellten Lösung auswirkt. Wählen Sie daher eine KI-Software, bei der die Aktualisierung der Modelle auch automatisiert werden kann. Auf diese Weise können Sie sicher sein, dass Sie das leistungsfähigste Modell für Ihren Geschäftsfall erhalten, ohne dass Sie sich Sorgen machen oder zusätzliche Arbeit leisten müssen.
3. Anpassen ohne externe Hilfe
Genauso wie Ihre Daten sind auch Ihre Geschäftsprozesse nicht unveränderlich. Vielleicht möchten Sie nach einiger Zeit eine zusätzliche Datenquelle einbinden, oder Sie möchten bestimmte Variablen in Ihr KI-Modell aufnehmen oder entfernen. Oder Sie möchten einfach mit einer Variante der Anwendung experimentieren. Stellen Sie sicher, dass Sie die Kontrolle haben und einfache Anpassungen vornehmen können, ohne ständig die Hilfe eines externen Partners in Anspruch nehmen zu müssen. Auf diese Weise behalten Sie die maximale Kontrolle über die Kosten. .
Informieren Sie sich daher gut über die angebotene Ausbildung und Schulung und vergewissern Sie sich über die Einfachheit oder Komplexität der Software. Fragen Sie immer nach einer Live-Demo der Software.
4. Skalierbarkeit ist der Schlüssel
Die Suche nach einer geeigneten KI-Softwareplattform beginnt in der Regel mit der Notwendigkeit, einen bestimmten Geschäftsfall zu realisieren. Es ist jedoch sehr wahrscheinlich, dass im Laufe der Zeit weitere Möglichkeiten entdeckt werden, bei denen künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen einen Mehrwert darstellen können. Stellen Sie also sicher, dass Sie ein Tool wählen, mit dem Sie mehrere KI-Anwendungsfälle oder maschinelle Lernprozesse in ein und derselben Umgebung verwalten können.
Jede Anwendung, die Sie erstellen möchten, benötigt eine Verbindung zu einer Datenquelle. Dies ist auch ein wichtiger Aspekt bei der Beurteilung der Skalierbarkeit einer Anwendung. Mit anderen Worten: Sorgen Sie dafür, dass Verbindungen zu anderen Programmen oder Datenbanken problemlos wiederverwendet werden können.
5. Leicht in bestehende Arbeitsweisen/Ökosysteme zu integrieren
Um Daten zu analysieren, benötigen Sie Zugriff auf diese Daten. Die Integration mit Datenbanken oder Software, in denen diese Daten abgerufen werden müssen, kann zeitaufwändig und teuer sein. Wählen Sie daher Software mit einer offenen API-Architektur.
Einige Plattformen verfügen über einen Marktplatz, auf dem bereits alle Arten von Plugins für häufig verwendete Softwaresysteme wie Microsoft Dynamics/Navision, SAP und andere entwickelt wurden. Hier müssen Sie nur eine Reihe von Administrator-Anmeldedaten einrichten, um die Verbindung herzustellen. Es ist keine kundenspezifische Entwicklung erforderlich, so dass Sie schnell loslegen können, ohne dass dies Auswirkungen auf Ihr Budget hat.
6. Maßgeschneiderte Unterstützung
Die richtige Unterstützung ist ein Muss, besonders wenn Sie eine neue AI-Software kennenlernen müssen. Testen Sie also den Helpdesk, bekommen Sie sofort jemanden zu sprechen? Das ist gut so! Es gibt nichts Ärgerlicheres, als endlos von Pontius zu Pilatus geschickt zu werden und von einem Ticket zum nächsten zu stolpern. Wenn Ihnen ein Helpdesk-Mitarbeiter in Ihrer Muttersprache helfen kann, ist das ein zusätzlicher Vorteil.
7. Transparente Preisgestaltung
Entwicklungsprojekte, bei denen die Kosten in die Höhe schießen, sind nicht leicht zu überblicken, das hat jeder schon erlebt. Stellen Sie also sicher, dass Sie zu Beginn alle Anforderungen klar umreißen. Stellen Sie sicher, dass Sie auch künftige Kosten berücksichtigen, z. B. für Modellaktualisierungen, das Hinzufügen von Datenquellen und ähnliches.
Erkundigen Sie sich auch nach der Unterstützung, die inbegriffen ist. Es ist immer nützlich, sich auf Expertenwissen verlassen zu können, ohne dafür immer einen Preis zahlen zu müssen.
