Die begrenzte Verfügbarkeit von KI-Talenten könnte erklären, warum der Einsatz von KI in der Produktion in den letzten zwei Jahren bei 50 % bis 60 % stagniert. Einer der Hauptgründe dafür ist der relativ kleine und hoch spezialisierte Kreis von Fachkräften im KI-Bereich. Laut einem Bericht von McKinsey besitzen nur 10 % der weltweiten Datenwissenschaftler die erforderlichen Fähigkeiten, um mit KI zu arbeiten. Der Bericht hebt außerdem hervor, dass es besonders schwierig ist, Machine Learning-Ingenieure zu rekrutieren, und dass KI-Data Scientists äußerst rar sind.

Das bedeutet, dass der Wettbewerb um die besten KI-Talente enorm ist und viele Unternehmen Schwierigkeiten haben, passende Fachkräfte für ihre offenen Stellen zu finden.

Angesichts dieser Herausforderung haben zahlreiche Unternehmen begonnen, neue Wege zu erkunden, um ihre Mitarbeiter umzuschulen oder weiterzuqualifizieren. Zu den gängigsten Strategien gehören erfahrungsbasiertes Lernen, Online-Kurse zum Selbststudium und Zertifizierungsprogramme. Zwar hat die Investition in die Weiterbildung der eigenen Mitarbeiter und die interne Entwicklung von Fachkräften einige Ressourcen freigesetzt, jedoch können sich nicht alle Unternehmen diesen Ansatz aufgrund von Budgetbeschränkungen leisten. Darüber hinaus bleibt offen, ob sich diese Strategie langfristig auch finanziell auszahlt.

Der effektivste Weg, den Arbeitskräftemangel zu verringern, ist die Zusammenarbeit mit AI Consultants. Diese Experten bringen nicht nur fundiertes Fachwissen und Erfahrung mit, sondern verfügen auch über ein tiefes Verständnis der neuesten Technologien und Trends. Zudem können Unternehmen durch den Wissenstransfer, den einige Beratungsfirmen anbieten, nicht nur ihre internen KI-Teams stärken, sondern auch eine umfassende KI-Strategie entwickeln und erfolgreich umsetzen.

Darüber hinaus bieten Berater fortlaufende Unterstützung und Beratung, um einen kontinuierlichen Erfolg zu gewährleisten. Aber lassen Sie uns die vier Vorteile der Reihe nach betrachten:

1. Überwindung der Qualifikationslücke

Der erste offensichtliche Vorteil der Zusammenarbeit mit AI Consultants besteht darin, dass sie Unternehmen helfen können, die Qualifikationslücke zu schließen. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, Kandidaten mit der richtigen Mischung aus technischen Fähigkeiten und Geschäftssinn zu finden. AI Consultants bringen ein breites Spektrum an Erfahrung und Fachwissen für unterschiedliche Branchen und Anforderungen mit sich.

Daher haben sie den wahren Geschäftswert eines Projekts im Blick und helfen Unternehmen, KI-Lösungen schneller und effizienter zu entwickeln und zu produzieren. So können sich die internen Teams auf ihre Schwerpunkte konzentrieren und wertvolle Ressourcen für andere Projekte freimachen.

2. Direkter Zugang zu Daten und Werkzeugen

Die Erstellung von Machine Learning- und Deep Learning-Modellen setzt den Zugang zu hochwertigen Daten voraus. Selbst wenn ein Unternehmen Zugang zu bereinigten, großen Datensätzen hat, die für das Modell relevant sind, ist der Arbeitsprozess mit Big Data zeitaufwändig und erfordert Fachwissen. Für ein erfolgreiches KI-Projekt ist die richtige Datenvorbereitung entscheidend. Ohne eine solide Grundlage von Inputdaten kann es länger dauern, bis die Ergebnisse Ihrer Bemühungen zur KI-Entwicklung sichtbar werden.

Um Machine Learning optimal nutzen zu können, müssen Unternehmen Zeit in das Sammeln und Arbeiten mit großen Datenmengen investieren. Dies erfordert Fachwissen und Erfahrung sowie die Bereitschaft, die Plattform, auf der Ihre Machine Learning-Modelle betrieben werden, mit hochwertigen Daten zu versorgen. Die Sicherstellung genauer und relevanter Vorhersagen ist ein komplexer und kontinuierlicher Prozess. Die Bedeutung der Spezialisierung kann nicht hoch genug eingeschätzt werden, insbesondere in Branchen wie Logistik, Medizin und Finanzen.

So bieten wir unseren Partnern nicht nur spezialisiertes KI-Wissen in ihrer jeweiligen Branche, sondern auch eine hochmoderne Management-Plattform für Machine Learning-Modelle - navio. Mit navio können unsere Kunden ihre KI-Lösungen eigenständig überwachen und deren Leistung bewerten, was ihnen ermöglicht, datengestützte Entscheidungen mit höchster Zuverlässigkeit zu treffen.

3. Kürzere Markteinführungszeit und Auswirkung auf die Kosten

In den letzten Jahren hat die Verfügbarkeit hochwertiger Datensätze das Outsourcing zu einer beliebten Option gemacht, um den Entwicklungs- und Bereitstellungsprozess von KI- und Machine-Learning-Projekten zu beschleunigen. Durch die Zusammenarbeit mit Unternehmen, die sich auf bestimmte Bereiche oder Anwendungen spezialisiert haben und über einschlägige Erfahrungen verfügen, können Firmen wertvolle Zeit und Ressourcen einsparen, die sonst für die Ausbildung und den Aufbau interner Teams aufgewendet werden müssten.

Geringere Kosten als bei interner Entwicklung

Entgegen der weit verbreiteten Annahme kann Outsourcing tatsächlich kostengünstiger sein als der Aufbau eines eigenen IT-Teams. Während die anfänglichen Ausgaben für Gehälter, Hardware, Softwarelizenzen und Cloud-Service-Abonnements für ein internes Team zunächst niedriger erscheinen, gibt es zahlreiche versteckte Kosten, die bei der Aufrechterhaltung und Fortbildung des Teams entstehen. Dazu gehören Schulungen und Workshops für Mitarbeiter, Rekrutierung, Sozialleistungen sowie der Zeit- und Arbeitsaufwand für den gesamten Einstellungsprozess.

Beim Outsourcing übernimmt der Dienstleister diese Kosten, was zu besser kalkulierbaren Preisen und einem klareren ROI führt. Zudem entfällt die Notwendigkeit, ein internes Team ständig weiterzubilden und auf dem neuesten Stand zu halten. Dadurch werden Ressourcen frei, die in andere Bereiche des Unternehmens investiert werden können, die ebenfalls strategische Aufmerksamkeit und Mittel erfordern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Outsourcing den Mangel an KI-Fachwissen in der Branche verringert und gleichzeitig dazu beiträgt, Zeit und Ressourcen zu sparen, die Einnahmen zu steigern und die Spezialisierung innerhalb eines Unternehmens zu fördern.

4. Skalierbarkeit und Flexibilität

Unternehmen, die sich auf dem Markt behaupten wollen, müssen in der Lage sein, sich an veränderte Bedingungen anzupassen und entsprechend zu wachsen. Wie wir bereits wissen, kann sich der traditionelle Ansatz, ein internes Team für diese Projekte aufzubauen, als unpraktisch und teuer erweisen. Das Outsourcing von KI-Talenten bietet dagegen eine Lösung für dieses Problem.

Durch die Nutzung des Fachwissens von ausgelagerten KI-Fachleuten können kleine und aufstrebende Unternehmen mit größeren Konkurrenten gleichziehen, ohne Abstriche bei der Qualität des Endprodukts machen zu müssen. Ein firmeninternes Team ist in der Regel in seiner Größe begrenzt, aber das Outsourcing ermöglicht Skalierbarkeit, so dass Sie Ihr Entwicklungsteam je nach Bedarf erweitern und verkleinern können, ohne dass Ihnen zusätzliche Kosten entstehen.

Außerdem kann die Wahl eines Anbieters mit verschiedenen Fachkompetenzen dazu beitragen, die unterschiedlichen Anforderungen Ihres Machine Learning-Projekts zu erfüllen. Dieser Ansatz ermöglicht eine größere Flexibilität, um das Team je nach Bedarf zu vergrößern oder zu verkleinern.

Die KI-Branche wächst rasant, doch der Mangel an verfügbaren KI-Talenten verlangsamt die Einführung von Künstlicher Intelligenz in der Produktion. Um diese Lücke zu schließen, setzen viele Unternehmen auf Partnerschaften mit AI-Consultants, die die Qualifikationsdefizite überbrücken und sofortigen Zugang zu Daten und Werkzeugen bieten. Das Outsourcing von KI-Projekten an Spezialisten führt oft zu einer schnelleren Markteinführung und Kosteneinsparungen im Vergleich zur internen Entwicklung. In zahlreichen Branchen haben wir diese positiven Effekte bereits erlebt, indem wir eng mit unseren Partnern zusammengearbeitet haben, um unterschiedliche Anwendungsfälle von Künstlicher Intelligenz erfolgreich umzusetzen.

Bevor wir Ihnen jedoch vorschlagen, sich mit uns in Verbindung zu setzen, möchten wir Ihnen einige Ratschläge geben, worauf Sie bei der Auswahl des richtigen Teams von AI Consultants achten sollten.

1. Informieren Sie sich über das Team: Suchen Sie nach früheren Projekten, Errungenschaften und Erfolgen des Teams. Suchen Sie nach einem Portfolio, stellen Sie Nachforschungen über die Inhalte und das Team auf LinkedIn oder Google an.

2. Vereinbaren Sie ein Beratungsgespräch: Arrangieren Sie ein Gespräch mit einem Vertreter des Teams, um Ihren KI-Projektvorschlag zu besprechen und seine Kommunikationsfähigkeiten zu bewerten. Bitten Sie um Referenzen aus Ihrer Branche und vergewissern Sie sich, dass beide Seiten die Erwartungen des jeweils anderen verstehen.

3. Technologisches Fachwissen: Prüfen Sie, ob das Team über die erforderlichen Fähigkeiten und Kenntnisse in den Bereichen Machine Learning, Projektmanagement und Data Science verfügt. Fragen Sie das Team außerdem nach seinem Projektmanagementprozess. So erhalten Sie einen Einblick in den Organisations- und Planungsgrad des Teams sowie in die Schritte, die es unternimmt, um den Erfolg eines Projekts zu gewährleisten.

Sind Sie bereit, das beste AI Consultant-Team für Ihr Unternehmen zu finden? Nehmen Sie Kontakt mit uns auf und stellen Sie uns die schwierigen Fragen!