Ciclo di vita di un progetto di AI

Ottimo, iniziamo a sviluppare il sistema di raccomandazione. Devi valutare e mitigare i rischi in ogni fase del progetto -

1) Raccolta e preparazione dei dati

2) Sviluppo e valutazione del modello

3) Distribuzione e monitoraggio del modello

Hai già raccolto alcune domande chiave per valutare i rischi associati a ogni fase.

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Strategia per l'Intelligenza Artificiale (AI)

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Questo capitolo evidenzia le relazioni complesse tra strategia di business, dei dati e di AI. Approfondisce poi come una strategia di AI efficace inizi da una visione chiara e il ruolo di un piano d’azione mirato nel guidare gli obiettivi strategici di un’organizzazione. Imparerai anche quali competenze servono per diventare un/una AI strategist di successo, delineandone responsabilità e contributi al raggiungimento degli obiettivi di business.

Exercise 1: Tipi diversi di strategie Exercise 2: Tracciare la rotta Exercise 3: Quale strategia?Exercise 4: Pilasti di una strategia di AI efficace Exercise 5: Navigare nelle acque strategiche Exercise 6: I pilastri della strategia di AI Exercise 7: Ruolo di un AI Strategist Exercise 8: Inserire in organico un/una AI Strategist Exercise 9: Un/una AI Strategist di successo

Questo capitolo affina la sensibilità di business distinguendo il software di AI dal software tradizionale, così da usare al meglio le risorse per le sfide aziendali giuste. Spiega inoltre i principali driver di business per identificare le iniziative di AI più impattanti e come definire gli obiettivi corretti per l’AI. Oltre a chiarire l’importanza del ROI, comprenderai sfide e fattori che incidono sulla sua valutazione.

Exercise 1: Quando ha senso pensare all'AI?Exercise 2: Adattarsi alla rivoluzione dell’AI Exercise 3: Capire i paradigmi del software Exercise 4: Individuare i principali driver di business Exercise 5: Fondamenti di un piano di AI di successo Exercise 6: Test di idoneità all’AI Exercise 7: Distinguere gli scenari adatti all'AI Exercise 8: Definire obiettivi aziendali realistici Exercise 9: Obiettivi di AI con la lente SMART Exercise 10: Una prova di tempo e ambizione Exercise 11: Valutare il ROI di un'iniziativa di AI Exercise 12: Il doppio volto dell'ROI nell'AI Exercise 13: Risalire alle radici dei ricavi

Questo capitolo illustra i diversi componenti di una strategia di AI di successo, come l’innovazione e la creazione della cultura adatta per team ad alte prestazioni. Sottolinea inoltre l’importanza dell’AI literacy, coprendo i comportamenti fondamentali da adottare e da evitare nell’uso dell’AI. Pur essendo l’innovazione essenziale, comprendere i potenziali rischi associati all’AI e porre le domande giuste è cruciale per costruire un solido framework di valutazione del rischio per l’AI.

Exercise 1: Costruire una cultura dell'AI Exercise 2: Tentativi di AI diversificati Exercise 3: Esplorazione e sperimentazione Exercise 4: Creare team AI ad alte prestazioni Exercise 5: Individuare il gap Exercise 6: Il trio essenziale Exercise 7: Ottenere i dati giusti Exercise 8: Trovare il giusto mix Exercise 9: La qualità fa risparmiare Exercise 10: Valutazione del rischio AI Exercise 11: Privacy ed etica Exercise 12: Conformità alle normative Exercise 13: Conformità Exercise 14: Ciclo di vita di un progetto di AI

Esercizio attuale

In questo capitolo parliamo del ruolo dei workshop di fattibilità e mettiamo l’accento sull’avvio di una PoC mirata per valutare il potenziale dell’AI prima di un rollout su larga scala. Evidenzieremo anche cosa serve per costruire sistemi di AI scalabili e l’importanza dell’MLOps per scalarli nel modo giusto. In definitiva, il capitolo sottolinea l’influenza degli executive sponsor e dei champion dell’AI nel favorire l’adozione dell’AI.

Exercise 1: Tutto inizia con un PoC Exercise 2: Punti decisionali per lo strumento diagnostico AI Exercise 3: Valutare gli elementi essenziali di un’iniziativa di AI Exercise 4: Scalare oltre i PoC Exercise 5: Classificare gli ostacoli allo scaling dell’AI Exercise 6: Scalare un sistema di AI Exercise 7: MLOps Exercise 8: Orientarsi nell’MLOps Exercise 9: Ordinare le pratiche architetturali Exercise 10: Barriere all'adozione Exercise 11: Assegnare i ruoli nella trasformazione AI Exercise 12: Piano per la trasformazione AI Exercise 13: È il momento di tirare le somme!