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Due Diligence für KI und maschinelles Lernen (+ Checklisten-Download)

Due Diligence für KI und maschinelles Lernen (+ Checklisten-Download)

Technische Due Diligence für KI: Technische Due Diligence für KI-Unternehmen

Sie erwägen möglicherweise eine Investition in ein Startup (Ihr „Ziel“), das behauptet, maschinelles Lernen/KI zu verwenden, und möchten eine unparteiische Bewertung seiner Technologie anhand einer praktischen Checkliste, oder Sie sind an der Planung einer Unternehmensfusion beteiligt. Wir können eine Bewertung des Technologie-Stacks eines Unternehmens durchführen. Dies sollte parallel zu einer herkömmlichen Due-Diligence-Prüfung erfolgen. Sie können unsere Due-Diligence-Checkliste für KI herunterladen.

Wir haben eine Reihe von Due-Diligence-Prüfungen zu KI in unterschiedlichen Branchen durchgeführt. Sie können unsere Fallstudien zu KI-Due-Diligence-Prüfungen lesen.

Einige der Punkte, die wir in unserer Due-Diligence-Checkliste für Technologie/Maschinelles Lernen betrachten werden, sind:

  • Handelt es sich bei dem Produkt um ein echtes Produkt und kann es so verkauft werden, oder handelt es sich nur um eine Demo ?
  • wie zukunftsfähig und skalierbar ist die Technologie langfristig?
  • woher werden die Daten für die KI kommen? Wenn von Benutzern, leidet das Produkt dann unter dem Kaltstartproblem ?
  • ist das Produkt in der realen Welt skalierbar?
  • wie reproduzierbar ist das Produkt?
  • wie nachhaltig sind die Entwicklungs-Workflows?
  • sind Code und Modelle dokumentiert und unterliegen sie einer Versionskontrolle ?
  • Sind die Qualifikationen und Erfahrungen der Gründer des Zielunternehmens gültig und entsprechen sie den Behauptungen?
  • Gibt es einen entscheidenden Mitarbeiter oder einen außergewöhnlich talentierten Mitarbeiter, von dem das Zielunternehmen abhängt?
  • Ist das Team ausgewogen und verfügt es über sich ergänzende Erfahrungen , oder haben die Gründer Personen mit dem gleichen Profil rekrutiert?
  • Wie wird die Leistung des Produkts gemessen (siehe Beiträge zur Bewertung generativer Modelle oder Anwendungen im Gesundheitsbereich )?
  • Werden sensible Daten an Drittanbieter von generativer KI wie GPT gesendet? Ist das Startup eine dünne Hülle um ein bekanntes GenAI-Angebot?

We have broken down machine learning due diligence into code and product due diligence, model, data, IP, workflow and people.

  • Wie robust ist die Struktur der Zielorganisation? Verfügt das Unternehmen über einen geringen Busfaktor?
  • Wie geht die Organisation mit dem Data-Science-Projektmanagement um?
  • wie wird die Technologie lizenziert?
  • Wie steigen die Kosten bei Skalierung des Betriebs?
  • Wenn es sich um ein Gesundheits- oder Medizinprodukt handelt, ist wahrscheinlich eine Lizenzierung des Produkts erforderlich?
  • wie reproduzierbar ist die Technologie, unabhängig von Patenten und Rechtsschutz?
  • welche zukünftigen Risiken bestehen aus technologischer Sicht?
  • Besteht durch die Technologie die Gefahr eines Reputationsschadens?

Nachdem Sie die Checkliste zur Due Diligence für KI/Technologie heruntergeladen haben, können Sie mehr darüber lesen, wie Ihnen die technische Due Diligence helfen kann und wie Fast Data Science die technische Due Diligence bei KI-Unternehmen durchführt.

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Lesen Sie die Fallstudien zur KI-Due-Diligence von Fast Data Science.

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