研发用于AI 模型数据标注解决方案的关键考虑因素
您想在业务中使用人工智能 (AI)，但如何确保选择最佳的推进策略？首先，您可能已确定业务问题、基于 AI 的解决方案及该解决方案的使用场景。但下一步要复杂一些。您可能正在考虑您的企业通过几种方式获取用于训练的数据模型。或者，您可能已有所需的数据，但正在考虑由谁来准确标注那些数据，以及他们将使用什么工具。内部构建数据标注工具亦或从供应商直接购买解决方案，这是个棘手的问题。每项选择都各有利弊，各企业需要根据自身独特的需求和资源状况来决定企业的最佳决策。 当您踌躇于企业是该自行研发标注工具还是直接向供应商购买时，您可以参考同行关注的一些关键因素，包括业务增长问题、研发投资和团队专业性。
业务问题和应用实例
您的企业适合自行研发还是第三方购买标注工具？这在一定程度上取决于您试图解决的业务问题以及解决方案的应用实例。我们将创建一些问答来帮您明确您企业的独特需求。从下列陈述中选出与您的回答最匹配的选项，您的选择能够更好地明确您的企业到底适合自研还是购买。 要解决您选择的业务问题，您需要哪些类型的数据（以及多少该类型数据）？ 自研
- 我们不需要大量数据，和/或
- 我们仅需要一种数据。
购买
- 我们需要大量数据，和/或
- 我们需要多种类型的数据。
您已经拥有什么数据，还需要获得什么数据？ 自研
- 我们已经拥有所需的大部分或全部数据。
购买
- 我们还没有任何数据，或者只有很少的数据。
您是要研发一次性解决方案，还是期望未来有适用于您的解决方案的应用实例？ 自研
- 我们要构建一次性解决方案。
购买
- 我们期望看见未来对其进行修改就可以应用于其他应用场景的解决方案
您的使用场景是符合您企业和业务的独特需求的吗？ 自研
- 我们的应用场景是我们的企业特有的。
购买
- 我们的应用场景是通用的。
时间和研发投资
您的企业能够并愿意为数据标注投入的资金和时间投入将进一步决定自研和购买哪一个更适合您。请先问自己下列问题: 您估计自研和维护解决方案要付出多少成本？ 自研
- 我们了解并接受研发和维护我们的解决方案的成本，包括机会成本。
购买
- 我们关心自研本身解决方案的潜在成本，并希望能够预测成本。
您的企业愿意为自研和维护解决方案投入多少资金？ 自研
- 我们愿意在该项目中投入大量的时间和资金。
购买
- 我们更希望优化在该项目上的支出。
您的项目时间表是什么？是否有资源来支持该时间表？ 自研
- 我们有人员、时间和大量的预算来支持我们的项目时间表。
购买
- 我们需要让该项目快速完成，和/或
- 我们不确定是否有内部资源来实现自己的快速部署。
团队技能和专业性
您是否有熟练的团队来构建和部署模型？有没有人员能够根据项目推进需求维护和更新模型？考虑以下问题： 您是否有足够的团队成员来研发和维护解决方案？ 自研
- 我们已经有足够的团队成员，能够准备训练数据并研发、部署和维护我们的模型。
购买
- 我们必须招聘和培训大量的人员来完成该任务。
您的团队成员是否具备解决方案所在领域的专业技能？ 自研
- 我们的团队成员具备 AI、机器学习、数据科学、数据采集和大规模标注方面的专业技能。
购买
- 我们的团队成员不具备这些方面的专业技能，或者在这方面还有很大差距需要去弥补。
您能否有一群数据标注工作人员？如果没有，您要如何获得？ 自研
- 我们有大量的员工，或者已经制定招聘众包人员的计划。
购买
- 我们没有很多标注人员，也不知道去哪里能找到。
您是否具有项目管理的专业能力，能够在模型构建过程中以及之后过程中管理大量工作者并管理项目的总体进程？ 自研
- 我们具有项目管理专业技能，也制定了项目管理的流程。
购买
- 我们不具备足够的项目管理专业技能和/或不确定该如何管理 AI 项目，特别是与数据标注有关的项目。
自研还是购买数据标注工具的更多考虑因素
除了上述关键问题外，在选择自行研发还是购买数据标注工具时，还要评估其他一些因素：
- 连续性和可靠性: 购买工具可使您获得专业团队的持续服务，而研发工具需要依靠内部资源来运行解决方案。
- 可用性和集成: 购买工具可使您快速利用经过验证的易用解决方案和现有集成，而研发工具需要花费更多时间和精力才能达到同样的目的，但灵活性更强。
- 不断发展的范围和可扩展性：购买工具有助于您随着数据需求的增长和应用场景的快速扩展，而研发工具需要您在扩展之前设置一个稳定的基准。
- 所有权总成本和上市时间: 购买工具使您能够立刻开始研发解决方案并同时获得专业技能支持和众包人员随时响应，而构建工具需要大量的前期投资和时间进行招聘和培训。
- 安全性：购买工具使您能够利用第三方提供的安全协议和针对性的专业服务，而研发工具需要您创建自己的流程。
自研还是购买最终取决于您企业自身的情况。想要在未来取得成功，请首先花一点时间和精力探讨这里列出的问题，将有助于您更好地理解需要提出的难题。
