KI als Dienstleistung

Talent

Es ist wirklich schwer, ein großartiges Data-Science-Team aufzubauen.

Es ist wirklich schwierig, ein Team talentierter Datenwissenschaftler einzustellen. Der Wettlauf um KI-Talente hat die Gesamtkosten für die Einstellung und Bindung von Mitarbeitern, insbesondere aus den Doktorandenprogrammen der Spitzenuniversitäten, in die Höhe getrieben. Verfügt Ihr Unternehmen über ebenso tiefe Taschen wie die großen Technologiekonzerne, und kann Ihre Unternehmensmarke mit den Googles und OpenAIs dieser Welt mithalten? 

Wenn Sie den Kampf um Talente nicht gewinnen können, besteht die Gefahr, dass Sie am Ende ein unterdurchschnittliches Data-Science-Team haben.

Geschwindigkeit

Es dauert lange, Datenwissenschaftskompetenzen zu entwickeln.

Es dauert lange, ein Team von Grund auf aufzubauen, wobei die Einstellungsdauer mehr als sechs Monate beträgt. Insbesondere Data Scientists benötigen besonders viel Zeit für die Einarbeitung, da die Komplexität der Arbeit und der Daten Experimente erfordert, um Erfahrungen zu sammeln. 

Es dauert noch länger, eine neue Kompetenz wie Data Science innerhalb Ihres Unternehmens zu entwickeln: Es müssen Tools, Prozesse und Fähigkeiten aufgebaut werden, die es zuvor noch nicht gab. Sie sollten mit einer Zeitspanne von zwei Jahren oder mehr rechnen, von der Entscheidung zur Einstellung bis zur Markteinführung der ersten Produkte. Kann Ihr Unternehmen so lange warten? 

Kultur

Sie haben keine Kultur des Experimentierens.

Um erfolgreich KI zu entwickeln, braucht man eine Kultur, die wissenschaftliche Experimente begrüßt. Nur durch Lernen in der Produktion lassen sich Modelle entwickeln und optimieren. Diese Kultur unterscheidet sich stark von der Softwareentwicklung, wo die Lösung (und die Lieferfristen) oft schon vor dem Schreiben einer einzigen Zeile Code detailliert erklärt werden können. 

KI hingegen bedeutet, in der Produktion (wiederholt) zu scheitern und nicht zu wissen, ob das nächste Experiment funktionieren wird oder nicht. Viele Unternehmen sind einfach nicht in der Lage, diese Kultur zu entwickeln und zu pflegen.

Daten

Sie haben nicht genügend Daten, um wettbewerbsfähig zu sein.

Um KI-Modelle von Grund auf zu trainieren, benötigen Sie eine große Menge an Daten. Es ist sehr wahrscheinlich, dass Sie nicht über so viele Daten verfügen wie ein Anbieter, der die Daten von Tausenden von Kunden nutzen kann, um ein Modell zu erstellen, das deutlich besser ist als Ihres. 

Ohne Daten in großem Umfang dauert es lange, unsere neuen Experimente zu testen, und Ihre Algorithmen werden sich nur langsam verbessern. Daten sind das Lebenselixier eines KI-Teams, und die meisten Unternehmen verfügen einfach nicht über die erforderlichen Mengen, um wettbewerbsfähig zu sein.

Beweglichkeit

Die KI entwickelt sich sehr schnell, können Sie da mithalten?

Die KI-Branche entwickelt sich extrem schnell. Wenn Sie sich dafür entscheiden, eigene Kompetenzen aufzubauen, können Sie sich nur so schnell anpassen, wie es Ihr Team zulässt. Kann es mit den neuesten Forschungsarbeiten Schritt halten, an Konferenzen teilnehmen und auf dem neuesten Stand der Technik bleiben? 

Wenn Sie sich für den Kauf statt für die Entwicklung entscheiden, können Sie sich durch die Auswahl Ihrer Anbieter anpassen und vom Wissen der KI-Teams Ihrer Anbieter über die neuesten Entwicklungen profitieren.

Zuverlässigkeit

Es ist schwierig, KI-Systeme in der Produktion zu betreiben.

Der Betrieb von KI-Systemen in der Produktion ist eine große Herausforderung. Sie erfordern hohe Geschwindigkeit, Echtzeit-Datenpipelines und große Mengen an Rechenressourcen. Sind Sie in der Lage, bei Nachfragespitzen schnell zu skalieren und dann wieder herunterzufahren, bevor sich die Kosten häufen? Verfügen Sie über spezialisierte Zuverlässigkeitsingenieure, die sich mit dem Betrieb und der Qualitätskontrolle von KI-Modellen auskennen?  

Der Vorteil des KI-Anbieters

Anbieter können die Nachfrage einer Reihe von Kunden bündeln und die Last auf verschiedene Zeitpunkte mit Spitzenlasten verteilen. Anbieter können es sich leisten, spezialisierte Zuverlässigkeitsingenieure einzustellen, um KI-Systeme in großem Maßstab zu betreiben.

Selbst Microsoft – ein Unternehmen, das über die Ressourcen und Talente verfügt, um KI zu entwickeln – hat sich dafür entschieden, einen Teil seiner KI-Lösung für Bing zu kaufen. 

Die Gründe für den Kauf einer KI-Lösung anstelle einer Eigenentwicklung sind dieselben wie die für die Erlangung eines Wettbewerbsvorteils. Sie können mit den Talenten und der Geschwindigkeit der größten Namen der Tech-Branche mithalten und gleichzeitig die Erkenntnisse und die Systemzuverlässigkeit gewinnen, die es Ihrem Unternehmen ermöglichen, im Zeitalter der KI mit dem Geschäftstempo Schritt zu halten.