7 tips bij het kiezen van de juiste AI software

Elk AI of Machine Learning project is uniek: uiteenlopende datasets met verschillende variabelen, integraties in of met bestaande soft- of hardware en steeds andere verwachtingen en na te streven doelen. De beslissing over hoe een business case in de praktijk technisch zal worden opgezet is een belangrijke factor in het uiteindelijke succes ervan. In dit artikel worden een aantal belangrijke aandachtspunten aangereikt om rekening mee te houden bij het kiezen van de geschikte AI software voor uw project.

1. Denk ook aan de voorbereiding van de data

De kwaliteit van de beschikbare data zal essentieel zijn voor de kwaliteit van de uiteindelijke oplossing. De boutade “garbage in, garbage out” snijdt in deze wel degelijk hout. Data – hoe kwalitatief ook- is echter zelden klaar om meteen een AI of auto ML model op te beginnen bouwen. Vaak zit de benodigde data bijvoorbeeld verspreid doorheen verschillende databases, softwaresystemen of datafiles. Zorg er dus voor dat u een AI software platform kiest waarbij u niet enkel een AI of auto ML model kan genereren maar waarbij u ook de essentiële datatransformaties kan doen binnen dezelfde omgeving. Kijk ook uit naar tools die de datatransformatie en verrijking deels kunnen automatiseren, dat maakt het starten met een AI project er een stuk eenvoudiger op.

Denk ook na over welke andere stappen nog belangrijk zijn voor uw toepassing. Wil u bijvoorbeeld een beeldherkenningstoepassing (image recognition) bouwen dan zal er data, in dit geval foto of video, moeten geannoteerd of gelabeld worden om het model te trainen. Ga daarom na of dit allemaal kan binnen één en hetzelfde AI software platform zodat u niet nog op zoek moet naar een ander systeem enkel en alleen om de voorbereidingen te kunnen doen. Vandaag gebruikt u vermoedelijk al een ruime waaier aan apps of softwaresystemen dus alles beheren binnen 1 omgeving is nog zo handig.

2. Model updates zijn cruciaal

Elk AI of ML model is gebaseerd op data. Data is veranderlijk en dynamisch, zo zorgen de verschillende seizoenen en de daarbij horende temperatuurschommelingen vaak voor de nood aan aangepaste modellen in predictive maintenance toepassingen bij machines. Een model kan vandaag voor u de beste oplossing zijn maar het is niet noodzakelijk en zelfs onwaarschijnlijk dat dit model ook nog het best presterende is binnen 3, 6 of laat staan 12 maand.

Om de performantie hoog te houden is het het up to date houden van de gebouwde modellen en toepassingen erg belangrijk. Indien al uw modellen manueel moet worden onderhouden vergt dit een continue inzet van tijd en middelen, welke op termijn een negatieve impact hebben op de ROI van de gebouwde oplossing. Kies daarom voor een AI software waarbij ook de updates van de modellen kunnen worden geautomatiseerd. Zo heeft u zonder omkijken of extra werk steeds de garantie op het meest performante model voor uw business case.

3. Aanpassen zonder externe hulp

Net zoals uw  data zijn ook uw bedrijfsprocessen niet onveranderlijk. Het kan zomaar dat u na enige tijd nog een extra databron wil integreren, of dat u bepaalde variabelen toch wil meenemen of schrappen in uw AI model. Of u wil gewoonweg eens experimenteren met een variant van de toepassing. Zorg ervoor dat u zelf de controle heeft en zelf eenvoudig aanpassingen kan aanbrengen zonder dat u hiervoor steeds de hulp van een externe partner moet inroepen. Zo behoudt u maximale controle over de kosten. 

Informeer u daarom goed over voorziene opleiding & training en vergewis u van de eenvoud of complexiteit van de software. Vraag ook steeds naar een live demo van de software. 

4. Schaalbaarheid is key

De zoektocht naar een geschikt AI software platform start doorgaans vanuit de behoefte om één bepaalde business case te realiseren. Het is echter zeer waarschijnlijk dat er na verloop van tijd nog andere opportuniteiten ontdekt worden waarbij artificiële intelligentie of machine learning van meerwaarde kunnen zijn. Zorg er dus voor dat je een tool kiest waarbij je meerdere AI use cases of machine learning flows kan beheren vanuit 1 en dezelfde omgeving.

Voor elke toepassing die u wil bouwen zal er een connectie nodig zijn met een databron, wat meteen ook een belangrijk aandachtspunt is bij de beoordeling van de schaalbaarheid van een toepassing. Met andere woorden; zorg ervoor dat gerealiseerde connecties met andere software of databases eenvoudig kunnen worden hergebruikt.

5. Makkelijk te integreren in bestaande manier van werken / ecosysteem

Om data te analyseren heb je natuurlijk toegang nodig tot die data. Integraties met databases of software waarin deze data dient opgehaald te worden kunnen tijdrovend en duur zijn. Kies daarom voor software die voorzien is van een open API architectuur.

Sommige platformen beschikken over een marketplace waarbij er reeds allerhande plugins werden gebouwd voor courant gebruikte softwaresystemen zoals Microsoft Dynamics / Navision, SAP en andere. Hierbij hoef je enkel een aantal administrator credentials in te stellen om de connectie te maken.  Geen custom development nodig dus, waardoor u snel aan de slag kan zonder budgettaire implicaties.

6. Support op maat

De juiste ondersteuning is een must, zeker wanneer u een nieuwe AI software nog moet leren kennen. Test daarom de helpdesk uit, krijg je onmiddellijk iemand te spreken? Prima zo! Niets zo vervelend dan eindeloos van het kastje naar de muur te worden gestuurd en van het ene ticket in het andere sukkelen. Wanneer je door een helpdeskmedewerker in je moedertaal kan worden verder geholpen is dit een extra troef.

7. Transparante pricing

Development projecten waarbij het kostenplaatje de pan uit swingt, iedereen maakte het wel al eens mee. Breng dus zeker bij aanvang alle requirements duidelijk in kaart. Zorg dat je ook eventuele kosten in de toekomst, zoals model updates, het toevoegen van databronnen en dergelijke mee in rekening brengt.

Informeer ook zeker naar inbegrepen ondersteuning of support die wordt voorzien. Altijd handig dat je kan terug bogen op expertkennis zonder dat daar telkens een prijskaartje aan verbonden is.

Al genoeg tijd verloren?

Een gepersonaliseerde demo gebaseerd op jouw data om te tonen hoe Trendskout jouw bedrijf kan verderhelpen.
Schrijf je in op onze maandelijkse nieuwsbrief