最高のAIコンサルティング会社を選ぶ方法

ここで正す価値のある誤解があります。それは、AIの難しい部分は何をすべきかを決めることだということです。通常はそうではありません。ユースケースは明らかです。足りないのは、その中の 1 つを構築して実際のユーザーに公開する人です。

ストラテジーデッキと実用的なソフトウェア

ロードマップ、成熟度評価、ユースケースが満載の資料など、多くの企業が AI 戦略を販売しています。その中には価値があるものもあります。しかし、ほとんどの企業にはアイデアという問題はありません。配送に問題があります。

お客様にとって最適な AI コンサルティング会社は通常、出荷を行う会社です。彼らが実際に構築して生産に投入したものを見てもらうように依頼してください。すべての回答がフレームワークやワークショップであれば、スライドウェアにお金を払っているかもしれません。私たちはその逆に偏っています。何が構築できるかについての長いレポートを書くよりも、動作範囲が狭い機能を構築したいのです。

実践的な AI コンサルティングとはどのようなものか

実践的な AI の仕事は、ほとんどがインテグレーションとエンジニアリングです。モデルは API を介して呼び出すコンポーネントです。実際の作業は、データをデータ、ツール、ワークフローにつなげて、アウトプットを行動に移すのに十分な信頼性をもたせることです。つまり、間違った答えの処理、コストの管理、データの保護、保守性の維持などです。

LLMに裏打ちされた機能を構築し、スタッフが根拠のある回答を得られるようにお客様独自の文書を検索し、手動の手順を排除する自動化を行います。私たちは境界線について正直に言っています。既存のモデルプロバイダーを基盤として統合し、エンジニアリングを行っています。基盤となるモデルをトレーニングしたり、独自のリサーチを主張したりはしません。正直であることが肝心です。

-モデルを実際のデータ、ツール、API に接続する
-検索 (RAG) 機能により、回答が文書に反映される
-誤出力の防止、コスト管理、データ保護
-引き渡し後もチームが所有できる、保守しやすいコード

シグナルと誇大広告を区別する質問

優れたコンサルタントは難しい質問を歓迎します。何を出荷したのか、どのように測定したのか、何を作るのを拒否するのかを尋ねてみましょう。自信はあるが間違った答えを返すモデルをどのように扱っているかを尋ねてください。エンゲージメントが終了したらチームに何が残るかを尋ねてください。

完全な自主性を約束したり、結果を保証したり、障害モードについて議論しない人には用心してください。導入する価値がある AI には、正直なところ限界があります。

-本番環境には何を導入し、どのような変化をもたらしましたか？
-自信はあるが間違ったモデルアウトプットにはどのように対処していますか？
-あなたが去るとき、私のチームには何が入っていますか？
-どこで人工知能を使わないように言ってくれますか？

スウェントは誰に向いていますか

私たちは米国を拠点とする小規模の上級チームで、作業を行うエンジニアと直接連絡を取ることができます。アカウントマネージャーを挟む必要はありません。実際に動作する AI を実際のシステムに統合し、対象範囲についての真実を伝えるパートナーを求めているなら、弊社が最適です。私たちは上級エンジニアを商業部門と公共部門のチームに配属しているので、高い信頼性の基準に慣れています。

大規模な戦略プラクティス、独自のモデル、または取引を勝ち取るために何にでも同意してくれるベンダーを希望する場合、私たちは適していません。

良いものと悪いものを区別する方法

証拠を求めるとどうなるか見てみましょう。良い会社は出荷された例と番号を求めて手を伸ばす。弱い者が滑り台に手を伸ばす。それが当てはまる場合は、通常は短い有償のディスカバリースプリントから始めます。そうすれば、より大規模なものにコミットする前に、具体的なアウトプットをすばやく確認できます。