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Individuelle KI-Lösungen entwickeln: Roadmap, benötigte Ressourcen und Kostenfaktoren

Individuelle KI-Lösungen entwickeln: Roadmap, benötigte Ressourcen und Kostenfaktoren - ScienceSoft

ScienceSoft nutzt seine mehr als 33-jährige Erfahrung in der Softwareentwicklung und Data Science, um KI-Lösungen nach Maß zu entwickeln, die Ihre Anforderungen erfüllen können.

Künstliche Intelligenz (KI) und individuelle KI-Lösungen: Das Wesentliche

Unter Künstlicher Intelligenz (KI) versteht man Technologien, die es ermöglichen, Computersysteme basierend auf Algorithmen mit menschlichen Fähigkeiten wie Denken, Lernen, Lösen von Problemen usw. auszustatten, um diese intelligent zu machen und dadurch Menschen bei der Ausführung unterschiedlicher Aufgaben zu unterstützen.

Bei der Erstellung individueller KI-Lösungen geht es um die Entwicklung einer neuen KI-basierten Lösung oder die Erweiterung einer bestehenden Software um KI-Funktionen, die es Unternehmen ermöglichen, große Datenmengen zu analysieren, basierend auf Analyseerbnissen relevante Aktionen auszulösen und damit branchen- und/oder unternehmensspefische KI-Anwendungsfälle zu realisieren (wie z. B. im Gesundheitswesen Behandlungen zu personalisieren oder bei der Diagnostik von Krankheiten zu unterstützen).

Laut einer Umfrage von Deloitte sind 79 % der deutschen Unternehmen der Meinung, dass KI heute von entscheidender Bedeutung für den nachhaltigen Geschäftserfolg ist.

Anwendungsfälle für KI-Lösungen

Da die Künstliche Intelligenz ein großes Potenzial für verschiedene Bereiche anbietet, ist es kein Wunder, dass Anwendungsfälle für den KI-Einsatz mit jedem Jahr vielfältiger werden. KI-Lösungen unterstützen auch bei:

Automatisierung von Geschäftsprozessen

  • Chatbots
  • Suchmaschinen
  • Automatisierte Dokumentenerstellung
  • Engine zur optischen Zeichenerkennung, um Daten aus Papierdokumenten zu extrahieren
  • Screening von Lebensläufen und Vorauswahl von Bewerbern

Management von Produktionsprozessen

  • Vorausschauende Wartung
  • Bedarfsprognose und Vorhersage von Durchsatz
  • Vorhersage der Produkt- und Prozessqualität
  • Analyse von Ursachen für Produktionsverluste

Customer Analytics

  • Sentiment-Analyse
  • Vorhersage des Kundenverhaltens
  • Umsatzprognosen

Risikomanagement

  • Analyse von Kontrahentenrisikos
  • Vorhersage von möglichen Schäden
  • Betrugserkennung

Supply Chain Management

  • Bedrafsprognose
  • Vorhersage der Lieferzeit
  • Bestandsoptimierung

Bereitstellung von personalisierten Services

  • Kundensegmentierung
  • Empfehlungs-Engines

Roadmap: Entwicklung einer individuellen KI-Lösung

Die Dauer und die Reihenfolge einzelner Schritte hängen davon ab, wie groß und komplex der Umfang und die Besonderheiten der grundlegenden Funktionalität Ihrer zukünftigen KI-Lösung sind. Die Zeitrahmen stehen auch in einem engen Zusammenhang mit der Komplexität von KI-Funktionen, mit denen Sie Ihre bestehende Software bereichern möchten.

1

Machbarkeitsstudie

2

Business Analyse

3

Design der Lösungsarchitektur

4

Vorbereitung von Geschäftsprozessen (falls es um die Entwicklung einer KI-Lösung für den internen Gebrauch geht)

5

6

Entwicklung eines KI-Moduls

7

KI-Deployment

8

Welche Leistungen wir im Bereich der KI-Entwicklung anbieten

Gerne nutzt ScienceSoft seine 32-jährige Erfahrung in Softwareentwicklung und Data Science, um Sie bei der Entwicklung Ihrer individuellen KI-Lösung zu unterstützen.

Beratung zur Erstellung von KI-Lösungen

Unsere Berater können Sie auf die folgende Art und Weise unterstützen:

  • Machbarkeitsstudie zur Entwicklung einer neuen KI-Lösung und/oder zur Integration von KI in Ihre existierende Software durchführen, um potenzielle Vorteile, Risiken und Kosten zu identifizieren.
  • Strategie zum Risikomanagement entwerfen, um KI-bezogene Risiken zu mindern.
  • Plan zur Entwicklung, Bereitstellung und Integration von KI-Funktionen in die Software erstellen.
  • Optimales Outsourcing-Modell auswählen.
  • Passenden Technologie-Stack für die Entwicklung einer individuellen KI-Lösung oder eines KI-Teils auswählen und Open-Source-Frameworks priorisieren, um die Entwicklungszeit und -kosten zu optimieren.
Sich beraten lassen

Outsourcing der Entwicklung von KI-Lösungen

Wir decken alle Phasen der Softwareentwicklung ab:

  • Machbarkeitsstudie (einschließlich PoC).
  • Business Analyse: Ermittlung von Anforderungen an Software und KI.
  • Softwareentwicklung: UX-/UI-Design, Frontend- und Backend-Entwicklung, QS.
  • KI-Entwicklung: Datenaufbereitung, Erstellung, Training und Tuning von ML-Modellen.
  • Integration des KI-Moduls mit Software, KI-Deployment (MVP und Rollout) und Testing.
  • Benutzerschulung.
  • Wartung und Weiterentwicklung.
Entwicklung Ihrer KI-Lösung auslagern

ScienceSoft als zuverlässiger Partner in Sachen KI-Beratung & Entwicklung

Vor zwei Jahren haben wir ScienceSoft damit beauftragt, unsere teilweise entwickelte KI-basierte Tracking-Software zu prüfen und zu aktualisieren, die beim Tontaubenschießen zum Einsatz kommt.

ScienceSoft stellte ein Entwicklungsteam für die Umsetzung des Projekts zusammen, das aus zwei C++ Entwicklern, zwei Data Scientists und einem Experten im UI-Design bestand. Das Team identifizierte Fehler, die keinen effizienten Betrieb der KI-Lösung ermöglichten. Es implementierte superschnelle Convolutional Neural Networks (CNNs), um die identifizierten Fehler zu beheben. Als Ergebnis konnte das System ein fliegendes Ziel in einer realen Außenumgebung verfolgen und die Performance von Schützen fehlerfrei erkennen.

Simen Løkka, CEO, Travision AS

Benötigte IT-Talente für die Entwicklung von individuellen KI-Lösungen

An einem KI-Projekt können unterschiedliche Rollen beteiligt sein. Welche Experten ihren Beitrag zum KI-basierten Projekt leisten, steht es im Zusammenhang mit Zielen, Komplexität und Umfang des Projekts. Zu den Schlüsselrollen gehören:

Projektmanager (PM)

Um eine Roadmap für das Projekt zu erstellen, das Entwicklungsteam zu leiten und den gesamten Entwicklungsprozess zu verwalten und die Zusammenarbeit zwischen allen Beteiligten zu fördern.

Business Analysten (BA)

Um Geschäfts- und Benutzeranforderungen zu analysieren und sie in technische Anforderungen an eine KI-Lösung und deren Integration zu übersetzen.

Data Scientists

Um Daten für KI zu bereinigen und Funktionen zum Erstellen, Trainieren, Testen und Validieren von ML-Modellen zu entwickeln. Bevorzugt mit Erfahrung im entsprechenden Bereich.

Data Engineer

Um eine KI-Lösung für die Produktionsumgebung bereitzustellen und diese bei der Produktion zu überwachen.

UX- und UI-Designer

Um Wireframes, User Stories und UI-Prototypen für KI-gesteuerte Lösungen nach den Prinzipien der Nutzerorientierung zu erstellen.

Um das Backend und Frontend für eine individuelle KI-Lösung zu erstellen, für die Integration erforderliche APIs zu entwickeln und zu implementieren sowie Lösung weiterzuentwickeln.

Um eine Teststrategie zur Validierung der Softwarequalität zu entwerfen und zu implementieren.

Das interne Team übernimmt die Entwicklung einer KI-Lösung

Sie haben die volle Kontrolle über das Projekt. Aber es kann Ihnen an Erfahrung und Kompetenzen in der Entwicklung von KI-basierten Lösungen mangeln. Das kann dazu führen, dass Sie sich für die Erweiterung Ihrer KI-Kompetenzen enscheiden müssen, falls Sie die Entwicklung einer KI-basierten Lösung als Bestandteil der Strategie für die unternehmensweite Einführung von KI betrachten.

Ihr internes Team + Externe Data Scientists

Dieses Modell ermöglicht es Ihnen, die Kontrolle zu behalten und einen Zugriff auf erforderliche Kompetenzen zu erhalten, die intern nicht verfügbar sind. Wenn Sie in Zukunft ein internes End-to-End-Team aufbauen möchten, ist es empfehlenswert, sich an einen externen Dienstleister zu wenden, der auch einen Wissensaustausch anbietet.

Nicht-KI-Teile werden intern entwickelt, nur der KI-Teil wird ausgelagert

Mit diesem Modell können Sie Ressourcen optimal nutzen und auf Kompetenzen zugreifen, die intern nicht verfügbar sind. Es kann aber eine echte Herausforderung sein, eine reibungslose Zusammenarbeit im Team zu gestalten.

Interne PM und BA + Externe technische Experten

Mit hinreichender Kontrolle über das Projekt und besserer Prozesstransparenz haben Sie keine Probleme bei der Ressourcenauslastung nach dem Projekt. Aber es gibt zu beachten, dass in Ihr Projekt involvierte PM und BA hoch qualifiziert sein müssen und entsprechende Erfahrung haben sollten, falls Sie Ihr Projekt erfolgreich umsetzen möchten.

Komplettes Outsourcing

Entscheiden Sie sich dafür, die Entwicklung einer KI-Lösung komplett auszulagern, erhalten Sie einen Zugang zu erforderlichen IT-Talenten, speziellem Know-how und den neuesten Technologien, was zu einer schnelleren Entwicklung und zur Kostenreduzierung führt. Sie sollten aber dazu bereit sein, dass Sie hohe Risiken bei der Auswahl eines geeigneten Dienstleisters eingehen. Daher empfehlen wir, von Anfang an Such- und Auswahlkriterien sowie Anforderungen klar zu definieren, nach diesen Kriterien Dienstleister zu bewerten und dann mit einem Proof of Concept (PoC) zu starten, um Kompetenzen eines ausgewählten Dienstleisters objektiv zu beurteilen.

Nehmen Sie die Hilfe von unseren Spezialisten bei der Entwicklung Ihrer KI-Lösung in Anspruch!

Mit 32-jähriger Erfahrung in der Softwareentwicklung und Data Science liefert ScienceSoft zuverlässige KI-Lösungen.

Cloud Services, die wir für die Entwicklung von KI-Lösungen empfehlen

Cloudbasierte KI-Plattformen versprechen mit ihrer vorkonfigurierten Infrastruktur und Workflows enorme Abhilfe bei Setup, Automatisierung und Management jeder Phase der KI-Entwicklung. ScienceSoft empfiehlt es, Plattformen von großen namhaften Cloud-Anbietern wie Amazon, Microsoft und Google in Betracht zu ziehen. Alle drei sind als Leader im Magic Quadrant von Gartner für Cloud AI Developer Services anerkannt und bieten integrierte Entwicklungsumgebungen (Integrated Development Environment, IDEs) mit den folgenden Funktionen:

  • Modellierung nach individuellen Anforderungen mit R/Python und unterstützten Frameworks (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn und andere).
  • Orchestrierung und Management von KI-Workflows.
  • Erkennung von Bias; Funktionen, welche die Erklärbarkeit von KI-Ergebnissen ermöglichen usw.
  • Automatisiertes Tuning von Modellen.
  • Performance-Monitoring von Modellen.
  • Automatische Skalierung von Rechenressourcen.
  • Advanced Security.

Im Folgenden werden einige Besonderheiten von führenden Cloud Services beschrieben:

Amazon SageMaker

Beschreibung

  • Leistungsstarke Infrastruktur von AWS (z. B. basiert auf Amazon EC2 und Amazon S3) zur Unterstützung von KI-bezogenen Projekten; Dieses Service ermöglicht es, solche Abläufe wie Datenaufbereitung, Erstellung, Training, Bereitstellung sowie Optimierung von ML-Modellen zu beschleunigen und damit Kosten enorm zu reduzieren.
  • Vorkonfigurierte Workflows zur Kennzeichnung von Daten (Data Labeling) stehen zur Verfügung.
  • Datenimport mit einem Klick; mehr als 300 vorkonfigurierte Datentransformationen, Funktionen zur Datenvisualisierung.
  • Ein zentralisiertes Repository, um ML-Funktionen an einem Ort zu speichern, effizient zu organisieren und für die Wiederverwendung einfach zu finden.
  • Marktplatz mit vorgefertigten ML-Algorithmen und -Modellen.

Am besten geeignet für:

KI-Initiativen in Großunternehmen.

Preise

Die Abrechnung erfolgt nutzungsabhängig. Es werden nur genutzte Rechen- und Speicherressourcen bezahlt. Der Preis hängt von der Region, den innerhalb der Plattform genutzten Services, deren Konfiguration und der Nutzungsdauer ab.

Azure Machine Learning Services

Beschreibung

  • Intuitiv bedienbare Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche und eine webbasierte Entwicklungsumgebung (Azure Machine Learning Studio), die es ermöglichen, ML-Modelle nach dem Prinzip der Low-Code-Entwicklung zu erstellen und zu verwalten.
  • Service zur Datenkennzeichnung, um das Management und Monitoring von Kennzeichnungsprojekten und die Automatisierung von iterativen Aufgaben zu ermöglichen.
  • Flexible Deployment-Optionen von Azure, einschließlich der Hybrid-Cloud.
  • Kostenmanagement durch die Festsetzung von Quota-Limits auf Arbeitsbereichs- und Ressourcenebene.

Am besten geeignet für:

Flexibles KI-Deployment (On-Premise/Hybrid-Cloud).

Preise

Die Abrechnung erfolgt nutzungsabhängig. Es werden nur genutzte Rechen- und Speicherressourcen bezahlt. Der Preis hängt von der Region, den innerhalb der Plattform genutzten Services, deren Konfiguration und der Nutzungsdauer ab.

Google AI Platform

Beschreibung

  • Verbesserte KI-Performance durch die integrierte proprietäre Tensor Processing Unit (TPU).
  • Erweiterter Support der Kubernetes-Orchestrierung.
  • Integration mit BigQuery (hoch skalierbarem Data Warehouse von Google).
  • Service zur Datenkennzeichnung, der Unternehmen mit menschlichen Labels verbindet.
  • Support von TensorFlow Enterprise.
  • Vorkonfigurierte virtuelle Maschinen und optimierte Container für KI basierend auf Deep Learning.

Am besten geeignet für:

Integration der ressourcenintensiven Deep-Learning-KI in Software; Startup-freundlich.

Preise

Der Preis hängt von der Region, den innerhalb der Plattform genutzten Services, deren Konfiguration (Art und Anzahl der Instanzen) und der Nutzungsdauer ab.

Die Kosten für die Entwicklung einer Individuellen KI-Lösung können stark variieren:

  • Beispielsweise kann eine KI-gestützte Lösung, die automatisch unstrukturierte Daten aus mehreren Quellen extrahiert, sie mittels eines ML-Algorithmus mit geringer Komplexität klassifiziert und Ergebnisse in Batches bereitstellt, von 100.000 bis 200.000 US-Dollar kosten
  • Eine komplexere KI-Lösung, welche die Daten verschiedener Art und aus einer großen Anzahl von Quellen mit Hilfe von einem komplexen ML-Algorithmus mit hoher Genauigkeit verarbeitet (eine hohe Genauigkeit ist dabei für Geschäftsprozesse entscheidend), kann von 500.000 bis 650.000 US-Dollar kosten

Bei der Kostenschätzung werden spezifische Besonderheiten jedes einzelnen KI-Projekts berücksichtigt:

  • Datenmenge und Anzahl der Datenquellen (je größer die Datenmenge ist, desto bessere Ergebnisse wird die zukünftige KI-Lösung liefern. Aber die Verarbeitung und das Management von großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen erfordern höhere IT-Kapazitäten).
  • Datentyp (unstrukturierte Daten sind teurer als strukturierte, weil sie noch zusätzlich verarbeitet werden müssen).
  • Datenherkunft (möglicherweise müssen externe Daten gekauft werden) und ob Daten gekennzeichnet werden müssen (es geht um die spezielle Kennzeichnung, um Daten nach bestimmten Kriterien zu bewerten und dann für unterschiedliche Zwecke zu nutzen, auch für Trainings).
  • Datenqualität (die Datenbereinigung ist ein Muss für Unternehmen, um die Zuverlässigkeit und Qualität von KI-Ergebnissen zu erhöhen).
  • Erforderlicher Genauigkeitsgrad für KI (je höher dieser ist, desto zeitaufwändiger wird die Optimierung eines ML-Modells sein).
  • Komplexität von ML-Algorithmen.
  • Deployment-Typ (KI-Ergebnisse werden in Batches oder nahezu in Echtzeit bereitgestellt).
  • Kosten für die Wartung der KI-Lösung (wird KI in einer veränderlichen Datenumgebung betrieben (z. B. basierend auf dynamischen Benutzerdaten), erfordert es regelmäßige Schulungen).
  • Infrastrukturkosten.

Stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Initiative umsetzbar ist!

ScienceSoft kann für Sie eine Machbarkeitsstudie durchführen, um mehr Transparenz und Verständnis für eine einzigartige Mischung von Faktoren zu schaffen, welche die einzelnen Schritte und Ziele bei der Erstellung Ihrer individuellen KI-Lösung beeinflussen können.

About ScienceSoft

Über ScienceSoft

ScienceSoft ist ein internationales IT-Beratungs- und Softwareunternehmen mit dem Hauptsitz in McKinney, TX. Basierend auf 33-jähriger Erfahrung in den Bereichen Softwareentwicklung und Data Science und Expertise in mehr als 30 Branchen (einschließlich Produktion, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Einzelhandel und mehr) können wir Ihr Unternehmen bei der Entwicklung einer individuellen KI-Lösung unterstützen und/oder ihre bestehende Software um KI-Funktionen erweitern. So erhalten Sie eine Möglichkeit, Ihre Arbeitsprozesse zu optimieren und Betriebskosten zu senken, die Entscheidungsfindung zu verbessern und die Kundenbindung zu erhöhen.