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 in die Höhe getrieben, insbesondere von Absolventen der Doktorandenprogramme führender Universitäten. Verfügt Ihr Unternehmen über ebenso tiefe Taschen wie die großen Tech-Konzerne, und kann Ihre Unternehmensmarke mit den Googles und OpenAIs dieser Welt mithalten? 

Es besteht die Gefahr, dass Sie am Ende ein unterdurchschnittliches Data-Science-Team haben, wenn Sie den Kampf um die besten Fachkräfte nicht gewinnen können.

Geschwindigkeit

Der Aufbau von Kompetenzen im Bereich Data Science dauert lange.

Es dauert lange, ein Team von Grund auf aufzubauen, da die Vorlaufzeiten für die Einstellung bei mindestens sechs Monaten liegen. Insbesondere bei Data Scientists dauert die Einarbeitung besonders lange, da die Komplexität der Arbeit und der Daten Experimente erfordert, um Erfahrungen zu sammeln. 

Es dauert noch länger, eine neue Kompetenz wie Data Science in Ihrem Unternehmen aufzubauen: Es müssen Tools, Prozesse und Fähigkeiten geschaffen werden, die es bisher 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

Bei euch gibt es keine Kultur des Experimentierens

Um beim Aufbau von KI erfolgreich zu sein, braucht man eine Kultur, die wissenschaftliches Experimentieren fördert. Das Lernen in der Produktion ist der einzige Weg, um Modelle zu entwickeln und zu optimieren. Diese Kultur unterscheidet sich stark von der Softwareentwicklung, bei der die Lösung (und die Zeitpläne für die Bereitstellung) oft schon bis ins Detail festgelegt werden können, bevor auch nur eine einzige Zeile Code geschrieben wurde. 

KI hingegen bedeutet, in der Praxis (immer wieder) zu scheitern und nicht zu wissen, ob das nächste Experiment funktionieren wird oder nicht. Viele Unternehmen sind einfach nicht in der Lage, eine solche Kultur zu entwickeln und zu pflegen.

Daten

Sie verfügen nicht über genügend Daten, um im Wettbewerb bestehen zu können

Man benötigt eine große Menge an Daten, um KI-Modelle von Grund auf zu trainieren. 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 abschneidet als das Ihre. 

Ohne Daten in großem Umfang dauert es sehr 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 nötige Datenmenge, um im Wettbewerb bestehen zu können.

Beweglichkeit

Die KI entwickelt sich rasant weiter – können Sie da mithalten?

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

Wenn Sie sich dafür entscheiden, Lösungen zu kaufen statt selbst zu entwickeln, können Sie durch die Auswahl der Anbieter flexibel reagieren und vom Know-how der KI-Teams Ihrer Anbieter in Bezug auf die neuesten Entwicklungen profitieren.

Zuverlässigkeit

Es ist schwierig, KI-Systeme im Produktivbetrieb zu betreiben

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

Der Vorteil von KI-Anbietern

Anbieter können die Nachfrage verschiedener Kunden bündeln und die Last so verteilen, dass Spitzen zu unterschiedlichen Zeiten auftreten. 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 das Fachpersonal verfügt, um KI zu entwickeln – hat sich dafür entschieden, einen Teil seiner KI-Lösung für Bing zu kaufen. 

Die Gründe, eine KI-Lösung zu kaufen statt selbst zu entwickeln, decken sich mit denen für den Erwerb eines Wettbewerbsvorteils. Sie können mit den größten Namen der Tech-Branche in puncto Fachkompetenz und Geschwindigkeit mithalten und profitieren gleichzeitig von den Erkenntnissen und der Systemzuverlässigkeit, die es Ihrem Unternehmen ermöglichen, im Zeitalter der KI mit dem Geschäftstempo Schritt zu halten.