Moderne bedrijven zijn voortdurend op zoek naar manieren om hun digitale transformatie te versnellen en datagedreven oplossingen te ontwikkelen. Kunstmatige intelligentie is hierbij een belangrijke tool geworden om de automatiseringsgraad te verhogen, kosten te besparen en nieuwe inkomstenstromen te genereren.
AI-oplossingen implementeren is echter niet zo makkelijk als het lijkt. Gelukkig kan een stapsgewijze aanpak de adoptie van deze technologie vereenvoudigen en vroegtijdige bedrijfswaarde creëren die alleen maar zal toenemen.
Beoordelen
De basis van krachtige AI-oplossingen is een gerichte en robuuste database die is ontwikkeld op basis van de behoeften en strategie van het bedrijf. Daarom is het belangrijk om in de eerste fase een Opportunity Assessment uit te voeren. Hierbij identificeren we samen met de klant de meest urgente pijnpunten en bedrijfsproblemen om deze vervolgens aan te pakken.
Daarnaast beoordelen we de beschikbaarheid en kwaliteit van data om de haalbaarheid van een AI-oplossing te garanderen. Zodra de haalbaarheid is bevestigd, conceptualiseren we de oplossing in meer detail en breiden we de feature roadmap van AI-oplossingen verder uit. Bovendien bieden we ook ondersteuning bij het beoordelen en ontwerpen van de data-infrastructuur die nodig is om deze AI-mogelijkheden te ontwikkelen en in te zetten.
Verkennen
In de tweede fase voeren we een uitgebreide verkennende data-analyse (EDA) uit op de relevante data. Op basis van statistische analyses kunnen we data grondig analyseren en laten zien in hoeverre het onderliggende bedrijfsproces in de resultaten tot uiting komt. Deze stap heeft als doel een prototype AI-oplossing te ontwikkelen die onze eerste bevindingen weerspiegelt. Als het resulterende model voldoet aan de verwachtingen van de klant, kunnen we doorgaan met de volgende stap.
Ontwikkelen
Als het resulterende model voldoet aan de verwachtingen van de klant, gaan we door naar de ontwikkelingsfase. Hierbij worden data pre-processing, feature engineering, modeltraining en inference pipelines toegepast. Tegelijkertijd worden best practices voor software engineering gevolgd en wordt de correctheid van code, data en modellen gewaarborgd.
Implementeren
Zodra de AI-oplossing gereed is, wordt deze in de volgende stap uitgerold in een productieomgeving. Dit kan op een bestaande infrastructuur of als Data en ModelOps Platform. Tijdens deze fase ondersteunen wij bedrijven bij de ontwikkeling en het creëren van draagvlak, waardoor toekomstige implementaties worden versneld én een concurrentievoordeel wordt behaald. Als de AI-oplossing wordt ingezet in een productieomgeving zal de bedrijfswaarde sterk toenemen.
Beheer
Maar het werk houdt daar niet op. Om ervoor te zorgen dat de AI-oplossing relevant blijft en blijft presteren, breiden we het Data en ModelOps Platform uit met mogelijkheden voor modelbeheer. Dit is erop gericht de controle en het beheer van modellen te automatiseren zodat foute resultaten snel kunnen worden geïdentificeerd en gemeld. Maar ook de afhandeling van deze problemen kan hiermee worden geautomatiseerd. Door deze functies te automatiseren wordt downtime vermeden en kunnen eindgebruikers steeds relevante resultaten ontvangen. Zo blijft jouw organisatie altijd up-to-date en ontvangen eindgebruikers altijd relevante resultaten.
Michiel van Egmond, Direct Sales Manager bij Crayon Benelux
