人工知能は現在、多くの現代的なソフトウェア製品の一部となっています。スタートアップ、SaaSプラットフォーム、そして企業のすべてがAI機能の追加を試みていますが、実際のAIシステムを構築することは見た目よりもはるかに複雑です。簡単なデモはすぐに作成できますが、そのシステムを本番環境で運用することは全く別の課題です。
内部チームですべてを構築するのではなく、外部の専門家と協力することを選択しています。
ほとんどのAIプロジェクトは、モデル自体のせいではなく、それを取り巻くシステムのせいで失敗します。データパイプライン、インフラ、監視、スケーリングは、予想以上に時間がかかることが多いです。チームはしばしば、製品の最初の版がすでに作られた後にこれに気づきます。
BuildingBlocks Consultingのような経験豊富なチームと協力する企業は、通常、まずアーキテクチャに焦点を合わせ、モデルから直接開始するのではありません。
これにより、後でアプリケーションの拡張性と保守性が容易になります。
デモAIと本番AI
デモを作るのは容易です。
実際のユーザーのために動作させるのは難しいです。
製品が成長すると、一般的な問題が現れます：
- 高いAPIコスト
- 遅い応答
- 出力の不一致
- 統合の難しさ
- スケーリングの課題
これらの問題は、AIを機能として扱い、システムとして扱わない場合に発生します。米国のAI開発会社
は通常、開発が始まる前にアーキテクチャを計画します。これにより、これらの問題を回避するのに役立ちます。
自社内AIは必ずしも安くない理由
多くの企業は、社内で構築すればコストを節約できると考えますが、AI開発にはしばしば複数の役割が必要です:
バックエンド開発者
- MLエンジニア
- データエンジニア
- クラウドエンジニア
- DevOpsエンジニア
小規模なチームにとって、これが高コストで遅くなることがあります。
BuildingBlocks Consulting のような専門チームと協力することで、企業はゼロからすべてを構築するのではなく、既存の経験を活用できます。
これは、今日、より多くのスタートアップやSaaS企業が外部のAIチームと協力する理由の1つです。
カスタムAI開発の重要性
すべての企業には異なるワークフローとデータがあり、汎用ツールだけでは十分でないことが多いです。
カスタムAI開発には次のようなものが含まれることがあります：
自動化システム
AI搭載アプリ
分析プラットフォーム
内部ツール
生成系AI機能
経験豊富な 米国のAI開発会社
は、製品の実際のニーズに基づいたソリューションを設計し、すべてのケースに同じソリューションを適用するワンサイズフィットオールのアプローチを使うのではなく対応します。
結論
AIは実験するのは容易ですが、規模を拡大することは難しいです。
早期にアーキテクチャを計画した企業は、通常、後で問題を回避します。
このため、多くの企業は、信頼性が高くスケーラブルなAIソリューションを必要とするとき、BuildingBlocks Consulting
内部で経験がないまま全てを構築するのではなく、信頼性の高いソリューションを求める企業にとって一般的な選択肢となっています。
AIの採用が進むにつれ、専門的な 米国のAI開発会社
本番運用可能なシステムを求める企業にとって、デモだけでなく一般的な選択肢となっています。
