AI MVP Entwicklungsdienstleistungen

Was ist ein KI MVP?

Ein KI-MVP ist ein Minimum-Viable-Produkt, das das absolute Minimum an notwendigen Funktionen aufweist, um den Proof-of-Concept Ihrer Idee durch die Nutzung tatsächlicher Daten in Echtzeit mit dem geringsten Aufwand an Entwicklungszeit darzustellen. Ein KI-MVP umfasst trainierte Modelle, Live-Daten und eine funktionale Schnittstelle für Testzwecke.

Wie lange dauert es, ein MVP zu entwickeln?

Die Erstellung eines MVP dauert in der Regel zwischen 5 und 8 Wochen, je nach Größe, Komplexität und Anforderungen des Projekts. Sobald der MVP fertiggestellt und einsatzbereit ist, können Sie die ersten Benutzertests durchführen. Größere Builds im Unternehmensmaßstab mit vollständigem MLOps, CI/CD-Bereitstellung und einer skalierbaren Architektur werden wahrscheinlich mindestens 10 Wochen in Anspruch nehmen, je nachdem, wie komplex der Datensatz und die Integrationsanforderungen sind.

Wie viel kostet ein AI MVP?

Die Preise für die Erstellung eines KI-MVP mit unseren KI-MVP-Entwicklungsservices beginnen in der Regel bei $15k für ein Modell, eine API und eine einfache Benutzeroberfläche. Die endgültigen Kosten für die Erstellung eines MVP mit KI hängen von der Datenqualität und -verfügbarkeit sowie von der Komplexität des Modells, der Benutzererfahrung und Ihrer Cloud-Infrastruktur ab.

Kann sich ein MVP zu einem vollständigen Produkt entwickeln?

Ja, alle unsere KI-MVPs werden unter Verwendung einer Architektur bereitgestellt, die für ein einfaches Wachstum und eine sofortige Verbindung mit dem Produktionspfad ausgelegt ist. Jedes von uns erstellte KI-MVP enthält einen Wachstumsplan, der zeigt, wie ein bestimmtes KI-MVP auf der Grundlage einer Reihe spezifischer Schritte, erforderlicher Datenquellen und der mit seiner Entwicklung verbundenen Kosten zu einer vollständigen Unternehmenslösung entwickelt wird.

Welche Daten werden für die Entwicklung von KI-MVP benötigt?

Die Art der Daten, die für die Entwicklung eines KI-MVP benötigt werden, hängt von der Art des Modells ab, das erstellt werden soll. So benötigen Klassifizierungsmodelle in der Regel ein Minimum von mehreren hundert markierten Beispielen pro Klasse als Input, während vorhersagebasierte Modelle in der Regel zusätzliche Daten benötigen. Wenn Sie mit uns an einem Projekt arbeiten, bewerten wir Ihre Datenbereitschaft und legen fest, welche Vorbereitungen vor Beginn der Entwicklung erforderlich sind.

Wie validiert man KI-Modelle?

Wir verwenden zwei Methoden, um Modelle zu validieren: Zunächst evaluieren wir sie anhand eines unabhängigen Testdatensatzes und anschließend anhand von Nutzerinteraktionen während der MVP-Einführungsphase. Beide Methoden bestätigen, dass das Modell auch außerhalb des Trainingsdatensatzes mit realen Daten zufriedenstellende Ergebnisse liefern kann.

Brauchen wir einen großen Datensatz, bevor wir ein KI-MVP-Entwicklungsprojekt starten?

Es gibt keine strengen Richtlinien dafür, wie groß Ihr Datensatz sein muss. Tatsächlich beginnen viele KI-MVP-Entwicklungsteams ihre Projekte mit begrenzten Daten. Unser Team nutzt verschiedene Ansätze zur Datenerfassung, wie z. B. die gezielte Annotation, die Erzeugung künstlicher Daten durch Simulationen oder die Verwendung von Transfer Learning, um mit kleineren Datensätzen ein praktikables Modell zu erstellen. In der Scoping-Phase definieren wir die realistische Datenbasis für Ihren spezifischen Anwendungsfall.

Was passiert, wenn die KI MVP-Validierung ergibt, dass die Idee geändert werden muss?

Ein negatives oder gemischtes Validierungsergebnis ist an sich schon ein Erfolg, denn es bedeutet, dass ein MVP seine Aufgabe erfüllt und Ihr Team vor einer viel größeren Investition in die falsche Richtung bewahrt hat. Wir erstellen einen Bericht, der sowohl eine "Go/No-Go"-Antwort auf das MVP-Ergebnis Ihrer Idee enthält als auch Angaben darüber, was Sie tun müssen, um Ihre Idee vor dem Übergang zur nächsten Entwicklungsstufe zu drehen.