Hoeveel productieve ML/AI-projecten voltooi je jaarlijks?

Samenvatting

Veel BI-professionals voltooien jaarlijks slechts 3 tot 4 machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI) projecten, volgens een Reddit-discussie.

Wat zijn de actuele bevindingen?

In een recente Reddit-discussie op het r/datascience forum deelde een deelnemer dat hij in zijn bedrijf jaarlijks 3 tot 4 ML/AI-projecten oplevert, met een team van zeven personen. Er wordt echter weinig samengewerkt, wat de productiviteit en diversificatie van analyses beïnvloedt. Deze inzichten zijn relevant voor bedrijven die hun AI-capaciteiten willen vergroten.

De bredere impact op de BI-markt

Deze resultaten reflecteren een bredere trend binnen de industrie, waar teams vaak onder druk staan om meerdere soorten analyses te leveren zonder voldoende middelen of samenwerking. Concurrenten zoals DataRobot en H2O.ai bieden oplossingen die deze uitdagingen adresseren door automatisering en samenwerking te bevorderen. Dit roept vragen op over de effectiviteit van het huidige model voor AI-implementatie en het potentieel voor investeringen in tools die teams beter laten samenwerken.

Wat moet je doen?

BI-professionals moeten evalueren hoe hun eigen teams zijn georganiseerd en waar samenwerkingskansen liggen. Het in kaart brengen van de werkdruk en het onderzoeken van geavanceerde tools kunnen helpen om de efficiëntie en output van ML/AI-projecten te verbeteren.