Разработка ИИ: инхаус или аутсорсинг
Набирать команду с нуля или искать подрядчиков для ИИ разработки? - вопрос, которым задаются многие руководители в бизнесе любого масштаба.
Мы не понаслышке знаем, что разработка ИИ на заказ может быть сложным, дорогим и долгим процессом, даже если она производится на базе готовой нейросети.
Не всем компаниям хватает знаний и компетенций для правильной реализации AI стратегий, которые они задумали. Стремясь оставаться конкурентоспособными, многие компании все-таки выбирают аутсорсинг компании разрабатывающие ИИ.
В этом статье мы постараемся рассмотреть преимущества каждого подхода и ключевые факторы, которые следует учитывать при выборе между внутренней разработкой и аутсорсингом AI.
Что такое разработка ИИ?
Разработка ИИ подразумевает создание систем, способных выполнять задачи без участия человека и постоянно обучаться. Это подразумевает под собой использование нескольких технологий: машинного обучения, обработки естественного языка, робототехники и других, которые позволяют модели учиться на данных и принимать решения на их основе. Разработчики используют алгоритмы и модели для создания систем, способных быстро и точно анализировать большие объемы данных. Иногда это предобученные модели, то есть такие, которые уже частично умеют выполнять какие-то функции, а иногда разработка не использует готовые нейросети и пишет решение практически с нуля. Как именно будет действовать команда зависит от набора исходных данных и технического задания. Но стоит заметить, что по мере быстрого развития технологий ИИ, появляются новые и иногда достаточно гибкие возможности для бизнеса, стремящегося оптимизировать процессы и улучшить обслуживание клиентов.
Если вы встали перед выбором между внутренней разработкой и аутсорсингом ИИ, то стоит обратить внимание на несколько важных факторов:
- Ключевые компетенции компании: Если в компании нет сильных навыков в области работы с данными или программной инженерии, то стоит больше смотреть в сторону аутсорсинга разработки ИИ, это может быть лучшим вариантом.
- Цели проекта: Если цель проекта - единоразовая разработка решения, пускай даже очень сложного и технологичного, то аутсорсинг может иметь больше смысла, чем инвестирование в создание внутренней команды.
- Стоимость: Создание внутренней команды без должных компетенций и знаний может стать более дорогостоящим процессом.
Разница между аутсорсингом и внутренней разработкой
Внутренняя разработка ИИ
Внутренняя разработка может показаться дорогим удовольствием, особенно на первых этапах. Однако в долгосрочной перспективе это может быть более экономичным и стратегически верным решением. Если у вас уже есть команда специалистов с навыками разработки AI, то у вас больше шансов достичь впечатляющих результатов. Однако управление такой командой может оказаться финансово затратным.
Для малых предприятий внутренняя ИТ-команда часто берет на себя функции поддержки и разработки внутренних информационных систем. Это позволяет наладить тесное взаимодействие между разработчиками и другими отделами компании, что приводит к более эффективным рабочим процессам и отличным результатам.
Преимущества внутренней разработки ИИ:
- Кастомизация: Внутренняя разработка позволяет адаптировать ИИ-решения под конкретные нужды вашего бизнеса. Например, чат-боты могут интегрироваться с вашими CRM и ERP системами, автоматически обновляя данные клиентов и упрощая взаимодействие.Внутренняя команда всегда в курсе обновлений и мыслит, как эти процессы должны выглядеть в рамках ИИ проектов.
- Соответствие корпоративной культуре: Локальная команда лучше понимает культуру, ценности и стандарты вашей организации. Это обеспечивает более плавную интеграцию и добавляет ценность ролям сотрудников, что невозможно достичь при аутсорсинге. Вам может показаться, что это не такой уж и важный фактор, но это тоже время и усилия руководителей.
- Снижение затрат в долгосрочной перспективе: Хотя первоначальные вложения могут быть высокими, со временем расходы на аутсорсинг и поддержку сторонних решений могут значительно превышать затраты на внутреннюю команду.
- Повышенная безопасность данных: Внутренняя разработка позволяет вам контролировать безопасность данных на всех этапах, минимизируя риски утечки конфиденциальной информации.
- Гибкость и быстрота в изменениях: С внутренней командой вы можете быстро реагировать на изменения в бизнес-процессах и вносить необходимые корректировки в ИИ-решения без необходимости ждать обновлений от сторонних поставщиков.
Аутсорсинг разработки ИИ
Аутсорсинг разработки ИИ заключается в контракте с внешней организацией или индивидуальным подрядчиком для создания, обучения и развертывания моделей ИИ от имени другой компании. Есть множество причин, почему компании могут выбрать аутсорсинг разработки ИИ, включая нехватку внутренних экспертов, временные ограничения и соображения по стоимости.
Почему стоит выбрать аутсорсинг разработки ИИ:
- Сотрудничество с экспертами по ИИ: Аутсорсинг позволяет вам получить доступ к опытной и профессиональной команде без необходимости тратить ресурсы на найм и обучение собственных сотрудников. Эти эксперты, обладая значительным опытом в разных областях, могут предложить новейшие решения и подходы, что критически важно для успешной реализации ИИ-проектов.
- Экономическая эффективность: Экономия на затратах на рабочую силу. Аутсорсинг часто обходится дешевле, чем поддержка собственной команды разработчиков, особенно когда речь идет о временных или разовых проектах.
- Доступ к последним технологиям: Внешние подрядчики, работающие с различными проектами, часто имеют доступ к самым новым и передовым технологиям и методикам. Это позволяет вашему проекту использовать самые актуальные и эффективные решения, что может быть критически важным для достижения успеха.
- Гибкость и масштабируемость: Аутсорсинг позволяет быстро наращивать или уменьшать объем работ в зависимости от потребностей проекта, что обеспечивает гибкость и адаптивность бизнеса к изменяющимся условиям рынка.
- Сокращение временных затрат: Внешние команды могут быстрее приступить к работе, так как у них уже есть необходимый опыт и инструменты. Это позволяет сократить время на разработку и запуск ИИ-решений.
Принятие решения о внутренней разработке или аутсорсинге ИИ требует тщательного анализа нескольких факторов. Стоимость — один из ключевых компонентов, однако важно также учитывать плюсы и минусы каждой модели, чтобы сделать правильный выбор. Понимая разницу между внутренней разработкой и аутсорсингом ИИ, вы сможете принять обоснованное решение и обеспечить наилучший результат для вашего проекта.
Искусственный интеллект становится всё более доступным, и компании сталкиваются с дилеммой: развивать ИИ внутренними ресурсами или прибегнуть к аутсорсингу. Важно понимать сложности приложений ИИ, а также различия в стоимости, контроле и навыках сотрудников перед тем, как сделать окончательный выбор.
Команда FlexiTech.ai постоянно работает с компаниями любого масштаба и может предложить как обучение и AI консалтинг для вашей внутренней команды, так и полностью взять на себя разработку проекта под ключ. Хотите посчитать рентабельного каждого варианта - пишите, поможем и подскажем!
Вместе сможем выбрать технологии и составить техническое задание, которое идеально подойдет под стек вашего бизнеса.
Обдумывали оба варианта не один раз. Отдали предпочтение аутсорсингу и не прогадали. Задачи выполняются согласно требованиям и работа идёт на результат.
а на хрена связываться с ИИ?
ну как, он может ускорить множество ручных рутинных процессов и обеспечить лучшее функционирование компании
Я нашел обсуждение внутренней и аутсорсинговой разработки ИИ весьма познавательным. По моему опыту, аутсорсинг обеспечивал доступ к команде специалистов, которые были в курсе последних технологий и методологий, что было критически важно для успеха нашего проекта. Гибкость и экономическая эффективность работы с внешними экспертами позволили нам сосредоточиться на других важных аспектах нашего бизнеса, при этом достигая высококачественных результатов.
Если же речь идет о единоразовой разработке, то аутсорсинг может быть более экономичным решением.
Как по мне, так статья немного преувеличивает сложность ситуации. Выбирать между своей командой и аутсорсингом нужно исходя из задач. Если речь идет о внедрении ИИ в какие-то внутренние процессы, с которыми фирма работает годами, то аутсорс - такое себе решение. Тут без глубокого знания дела не обойтись. А вот если нужен разовый проект, или хотите "пощупать" технологию, тогда да, можно и сторонних спецов привлечь.
Сейчас это новое направление и довольно дорогое. Нужно набраться терпения, чтобы оно стало массовым и более приемлемым.