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References, industry experience, number of employees, contract types, prices, etc. Search for the most suitable service provider for your project in the following areas of expertise:
Es fällt manchmal schwer, bei der Vielzahl von IT-Dienstleistenden den Überblick zu behalten? Mit uns behält man garantiert den Überblick! Wir vergleichen mehr als 20.000 IT-Dienstleistende auf Basis von über 50 Datenpunkten.
Hierzu zählen z.B. IT-Skills, Referenzen, Branchenerfahrung, Mitarbeiterzahl, Stundensätze und vieles mehr. Das Ergebnis: eine Art “Check24”-Vergleich aller geeigneten Kandidaten inkl. existierender Rahmenvertragspartner.
Welche Stundensätze werden aktuell aufgerufen? Und wie stehen die Preferred Supplier im Vergleich zum Markt? Dank unserer Markt- und Preis-Analytics bestens gewappnet sein, für die nächste Verhandlungsrunde.
Mehr als 50 Skill-Bereiche verschaffen einen umfassenden Marktüberblick, auf Wunsch auch angereichert mit eigenen Daten – für ein detailliertes Benchmarking des IT-Spends.
In weniger als 5 Minuten Bedarfe erfassen, direkt wo sie entstehen. Rechtssicher, detailliert und datengestützt. Unser Wizard führt Schritt für Schritt durch den Erstellungsprozess. So können in wenigen Minuten Anforderungen klar und einfach beschrieben werden.
Virtuell, kurzfristig und auf den Punkt.
Lyncronize entwickelt auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning einen digitalen Assistenten zur Zusammenstellung von IT-Teams, basierend auf Skill-Prognosen und vergangenheitsbezogenen Erfahrungswerten
Die Lyncronize GmbH erhält eine Förderung durch das ProFIT-Programm der Investitionsbank Berlin. Geplant ist die Entwicklung eines neuen digitalen Tools für die Zusammenstellung von Kompetenzteams für Aufgaben im Digitalisierungsbereich. Der Markt ist bislang durch Berater:innen geprägt, die „Matches“ über relationale Stichwortabgleiche generieren und individuell bewerten. Das ist angesichts der Breite der geforderten Skills und der sich rasant wandelnden Arbeitswelt zu unpräzise und so kostenintensiv, dass die Personalakquise nicht selten eine wirtschaftliche Barriere bei der Umsetzung eines Projektes darstellt.
A novel, digital approach is to lead to better matching results with the help of artificial intelligence. For this purpose, three different data models are to be developed and taken into account in the matching process:
A user model that takes individual characteristics and preferences into account.
A skill model that recognises and contextually links terms via an ontological database.
A market model that captures current trends and correlations, e.g. of skills to hourly rates.
This approach, which is more comprehensive than pure keyword matching, is intended to improve "matching" when finding suitable projects and candidates as well as when putting together entire teams. However, the integration of personal characteristics and preferences also requires special consideration in terms of data protection. This approach is to be accompanied by the prediction of trends in competence profiles, which can be derived from job advertisements, for example.
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