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2025-05-14 17:00:00
実質的なAIの進歩を遂げるために本当に必要なことを学びます。この講演にチューニングして、AI時代のエンタープライズ変革の7つの教義を学び、多くの企業の現在のデータ状況とこのテクノロジーを活用する方法の両方を強調しています。 1.長年の誇大宣伝にもかかわらず、AIは現在、自然言語処理のみが含まれており、理解していません。 2。AIを最大限に活用するには、企業は、共有された相互リンクされた共生グラフデータモデルの助けを借りて、現代の知識基盤、つまり論理的に接続され、文脈化され、拡張可能なデータを構築する必要があります。 3。可能な限りデータ共有モードにない場合、またはデータ共有エンベロープをプッシュしていない場合、組織はデータ共有モードになっていない場合に成熟することはできません。データを保持することは、そのデータが提供できるものを必要とするパートナーと共有していない場合、意味がありません。 4。プロセスで企業全体で境界を越えた透明性さえ提供していない場合、変換は関係ありません。 5.最初にAIに最良の高品質で関連性のある関連性のある曖昧性のあるデータをあなたのビジネスに関連付ける能力を持たなくても、「AI製品」を購入することは意味がありません。 6.そこにいるAIソフトウェアプロバイダーのほとんどは、データの問題の解決を支援することに焦点を合わせていません。 7.ほとんどの企業には、未解決の膨大なデータの問題があります。したがって、ほとんどの企業は、データライフサイクル管理学習曲線を上げるまで、AIからそれほど利益を得ません。この講演では、AIの時代に効果的な変革がどのように見えるかを探り、主要な産業の組織からベストプラクティスのガイダンスを提供します。スピーカーについて、Alan Morrisonは、Data Tech and Enterprise Transformationの独立したコンサルタントおよびフリーランスライターです。彼は、PWCの新興技術研究開発での20年を含む、アナリスト、研究者、作家、編集者、技術のトレンドの予測者として35年以上の経験を持つデータサイエンスセントラルおよびハイテクターゲットに貢献しています。
#AI時代のデータと企業変革の7人のテナント