AIベンダーを探す：スモールビジネスオーナーのガイド

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Anonim

人工知能（AI）はデータ科学者や研究者の領域から起業家や消費者へと移行しました。他の企業であろうと個人であろうと、これはAI関連サービスを提供している、または提供しようとしている企業およびそれを利用している企業にとって大きなチャンスを生み出しています。

なぜAIバンドワゴンに飛び込むのですか？多くのアカウントによると、このテクノロジは世界のGDPを何兆ドルも改善すると見込まれています。 PricewaterhouseCoopersによると、AIは世界経済に15.7兆ドルを貢献し、2030年までに地域経済を最大26パーセント向上させる可能性があります。そのレポートでは、PwCは実質的にすべての産業にわたるテクノロジのAI使用例を300分類しました。

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この楽観主義は、AIができること、つまり生産性を向上させ、タスクと役割を自動化することによって実現されています。新たなレベルの効率化により、企業はより多様性の高いパーソナライゼーションと手頃な価格を導入することができます。PwCによるとこれは消費者の需要を促進するとのことです。それで、あなたはどうやってここからあそこに着きますか？

ビジネス消費者として

ビジネスとして、あなたはあなたの競争がすでにその運営の一部として何らかの形のAIを持っていて、それが稼働していると仮定しなければなりません。問題は、ターンキーソリューションを希望するのか、それともカスタムプラットフォームを構築するのかです。あなたがする選択はあなたの必要性と予算によります。

幸い、現在市場には、ビジネス機能にすでに使用されている既存のアプリケーションと統合するように設計されたターンキーソリューションを備えたサービスプロバイダがあります。それが顧客関係管理、デジタル商取引、運用、生産性またはセキュリティであるかどうか - あなたには選択肢があります。

マイクロソフトのようなサービスとしての機械学習（MLaaS）プラットフォーム上に構築するチームがある場合は、これらのサービスを使用して、エコシステム内にあるデータを最適化することができます。このアプローチはカスタムソリューションほどコストがかからないため、両方の長所を提供しますが、特定のニーズに対応するためにいくつかの機能を調整することができます。繰り返しますが、これは社内に才能を持っている場合、または外部のレンタルでMLaaSプラットフォーム上に構築するコストを払う余裕がある場合には意味があります。

あなたが中小企業であっても、あなたのニーズはターンキーソリューションの範囲を超えているかもしれません。これにはAI開発会社のサービスを保護する必要があります。このプロセスは複雑で、時間がかかり、そして費用がかかります。 AI企業は、ビジネス上の課題を特定し、組織全体を調べ、テクノロジ、ワークフローなどを検証する必要があります。それはそれから全面的にあなたの会社を最大限に活用するために注文AIの解決を造る。

サービスプロバイダーとして

人工知能アプリケーションには、コグニティブコンピューティング、機械学習およびディープラーニング、予測API、自然言語処理、画像および音声認識などがあります。サービスプロバイダーとして、これらの機能を追加して、医療、金融、製造、その他の業界向けにクラウドおよびデータストレージで現在提供しているサービスを最適化することができます。

適切なパートナーシップにより、AIサービスを製品に統合できます。マイクロソフトは、AI戦略の策定、新しいスキルの習得、および新しいサービスのマーケティングのためのリソースを使用して、パートナーが高度なAI機能を活用できるよう支援します。

AI対応ソリューションを提供することは、現在および将来のサービスプロバイダーにとって必須です。 International Data Corporation（IDC）によると、2018年には75％の開発者チームが1つ以上のアプリケーションにコグニティブおよびAI機能を含めるとしています。 AIの機能

適切な会社の選択

どのオプションを選択しても、AIに解決させたい問題を明確に識別することが重要です。すべてのセグメントでベンダーの数が増加しているため、適切に対応するにはデューデリジェンスが重要です。

新しい技術がAIと同じくらい大げさになると、ベンダーが提供できるサービスを装飾するので、実際に何があるのか​​を知ることが非常に難しくなります。このため、Gartnerはベンダーを吟味するときに次の質問をすることをお勧めします。

  1. 解決策としてどのようなAI手法が提案されていますか？
  2. 実装は、展開と管理に必要なリソースに関してどれほど堅牢または脆弱ですか。
  3. ソリューションを「準備する」にはどのくらいのトレーニングデータが必要ですか。また、どのくらいの頻度でトレーニングをやり直す必要がありますか。

覚えておくべきもう1つのポイントは、自社のソリューションが自社のソリューションであると主張しているからといって、必ずしもそうではないということです。ガートナー氏によると、同社はディープラーニングなどの新しい技術ではなく、従来の機械学習（ML）ソリューションを使用している可能性があるという。

Y Combinatorのブログに書いている起業家のIvan Novikovは、中小企業のオーナーが潜在的なベンダーに尋ねるべき他の5つの質問を推奨しています。

  1. その会社はあなたにスタンドアロンのデモを提供できますか？
  2. あなたはあなた自身のデータを使うことができますか？
  3. データソースとそのサイズは？
  4. 彼らのアルゴリズムの詳細は何ですか？
  5. 彼らはあなたがインタビューすることができる参照顧客を持っていますか？

組織の一環としてAIソリューションを導入すると、特定のリスク、複雑さ、およびコストが発生するため、Gartnerはプロセスを徹底する必要があると指摘しています。

しかし、適切に実装されていれば、中小企業はAIの使用から莫大な報酬を享受して、急速に変化する市場で競争上の優位性を得ることができます。 AIを含むクラウドソリューションの提供の詳細については、Meylahに連絡してください。

Shutterstockによる写真

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