Unsere Website verwendet Cookies, um Ihre Online-Nutzungserfahrung zu verbessern. Wenn Sie weiter unsere Website besuchen, stimmen Sie der Nutzung von Cookies entsprechend unserer Datenschutzrichtlinien zu.

OK

Einen Freelance KI-Spezialisten einstellen

Sie verstehen was von Data Science und der nächste Schritt ist KI in Ihr Unternehmen einzubinden?

Dafür brauchen Sie einen KI-Spezialisten. Jemanden, der, wie ein Data Scientist, in der Lage ist herauszufinden, wie KI in Ihr Unternehmen eingebunden eingebunden werden kann und was der Stand der Dinge ist.

Diese Person macht, dass das gesamte Unternehmen die Thematik versteht und in der Lage ist, das enorme Unternehmenspotenzial, automatisierte kognitive Aufgaben durch KI (maschinelles Lernen) zu automatisieren, auszuschöpfen, während das Risiko, Geld für Experimente zu verschwenden, minimiert wird.

  • Die besten Anwendungsfälle für KI (maschinelles Lernen) ermitteln, die zu Unternehmenssituation, -markt und -produkt/service und -anforderungen passen, so wie KI-Technologiereife.
  • Verständnis zu Make-or-Buy-Entscheidungsfolgen (Vorteile und Risiken), besonders zu internen/externen Prozessen, (Grenz-)Kosten und den nächsten KI-Technologiewandel.
  • Den besten KI-Anbieter in diesem Feld ermitteln einschließlich fachlicher Sorgfalt.
  • Die richtige Umsetzung externer Anbieter oder interner Entwicklungsteams planen.
  • Coaching der Stakeholder und Projektteams, um sich das relevante Wissen zu den nächsten KI-Projekten anzueignen.

Unternehmen müssen ihren Imperativ des maschinellen Lernens verstehen - das bedeutet, wann man seine eigene ML-Lösung erstellen sollte, anstatt sich eine fertige Lösung von einem anderen Anbieter zu kaufen. - Experte Olaf E.

Der KI-Spezialist muss verschiedene Perspektiven bedenken, um die Unternehmen effektiv zu coachen in KI/ML:

  • Die Geschäfts- und Managementseite verstehen wie auch unterscheiden können zwischen Standard- und fortgeschrittenen KI/ML-Ansätzen, die noch nicht ausgereift sind, um sie in großem Stil zu implementieren.
  • Sicherstellen, dass das Unternehmen die größten kommerziellen und strategischen Vorteile eines Anwendungsfall für maschinelles Lernen erhalten.
  • Die Stakeholder zum Thema realistische Vorteile, Status derzeitiger Anbieter und Technologie wie auch künftige erwartbare Verschiebungen in KI und maschinellem Lernen.

Daten sind das Gold des 21. Jahrhunderts, und Data Scientists ihre Bergleute. Nicht jeden Tag, aber manchmal kommen sie mit den Taschen voll Gold heim. - Experte Denys H.

Fallstudien mit KI-Spezialist

Im Netzwerk zertifizierter KI-Spezialisten

Fallstudie
Fallstudie KI-Experte für Telecom-Betreiber in Europa

Herausfoderung, Kontext, Probleme lösen

Ein Telecom-Betreiber in Europa plante, die beste KI-betriebene Lösung zu finden, um Text- und Sprachanwendungsfälle im Kundenservice zu automatisieren.

Mission, Tools und Methodik

  • Die nützlichsten Anwendungsfälle ermittelt (darunter Daten / Prozesse / Stakeholder, etc.).
  • Die relevanten Anbieter ausgewertet in verschiedenen strategischen Anbietersammlungen.
  • Wirksamkeitsnachweis mit den vielversprechendsten erbracht.
  • Die besten Anbieter ausgewählt basierend auf Unternehmen, Prozess und technologischen Anforderungen.
  • Die Umsetzung in der Produktion geplant und begleitet.

Erzielte Ergebnisse

Der Berater half in 18 Monaten des Projekts, die relevanten Anwendungsfälle zu ermitteln und den passendsten Anbieter zu finden.

Europa
18 Monate

Fallstudie
Fallstudie KI für einen deutschen Hardware-Hersteller

Herausfoderung, Kontext, Probleme lösen

Ein Hardware-Hersteller aus Deutschland wollte herausfinden, wann und ob es Verspätungen in der Ticket-Auflösung gibt.

Mission, Tools und Methodik

Innerhalb von 2 Monaten wurde eine KI-betriebene Lösung entwickelt, die den Ticket-Flow und die Bearbeitungszeit voraussagt, basierend auf Process-Mining-Technologie und maschinellem Lernen. Servicetechniker können die Verspätung antizipieren und Maßnahmen ergreifen, um diese zu verhindern.

Erzielte Ergebnisse

  • 30 % weniger Bearbeitungszeit dank der Ticket-Flow-Vorhersagen
  • 10 % weniger SLA-Verstöße

Deutschland
2 Monate

Unabdingbare Fähigkeiten eines KI-Experten

  • Fähigkeiten für internationales Management (Strategie, Innovation, digitale Transformation)
  • KI/ML-Anbieter-Scouting-Erfahrung
  • KI/ML-Unternehmensberatungserfahrung
  • Fähigkeiten des Modellierens und Ingenieursfähigkeiten des maschinellen Lernens
  • MLOps (maschinelles Lernen) Rahmenwissen
  • Datenbearbeitung
  • Exploratorische Datenanalyse
  • Python, scikit-learn, pandas, SQL