Responsabilità

Ci sono diversi tipi di ruoli per un POC AI, ognuno con una responsabilità importante per uno sviluppo efficace. Non tutti saranno necessari per un POC, ma se decidi di passare a un'implementazione completa, è meglio includere ogni tipo di ruolo nel team. Ti ricordi chi fa cosa?

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Scopri cos'è l'AI, come si è evoluta e come si differenzia da altre soluzioni di dati non AI. In questo capitolo inizierai a costruire un quadro di riferimento per l'implementazione dell'AI nella tua azienda, compresi gli elementi chiave di una strategia di AI, le fasi di implementazione e la progettazione tecnica di base. Infine, imparerai l'importanza di una governance responsabile dell'AI durante l'intero processo.

Exercise 1: Panoramica dell'AI Exercise 2: Conosci l'intelligenza artificiale?Exercise 3: Le fasi di una soluzione AI Exercise 4: Vista dall'alto: come funziona l'AI?Exercise 5: Conosci davvero l'AI?Exercise 6: AI generativa o Altra AI Exercise 7: Componenti di una soluzione AI Exercise 8: AI responsabile Exercise 9: Perché l'AI responsabile è importante?Exercise 10: Principi comuni dell'AI responsabile Exercise 11: Valutazione del rischio per una nuova soluzione di intelligenza artificiale

Ora sai cos'è l'AI e come vederla in modo responsabile. È arrivato il momento di capire meglio i suoi benefici, i suoi limiti e i suoi casi d'uso in ambito aziendale. In questo capitolo farai proprio questo! Capirai il valore che l'AI può apportare a un'organizzazione e le aree in cui è carente. Verranno illustrati alcuni casi d'uso di alto livello per i diversi reparti di un'azienda. Infine, imparerai i principi per scegliere un caso d'uso ideale per una soluzione di intelligenza artificiale.

Exercise 1: I vantaggi dell'intelligenza artificiale per un'azienda Exercise 2: I pilastri del valore dell'AI Exercise 3: Valore commerciale o extra gradito?Exercise 4: Limiti dell'intelligenza artificiale Exercise 5: Identificare i limiti dell'AI Exercise 6: Limitazione o vantaggio?Exercise 7: Human-in-the-loop Exercise 8: Casi d'uso dell'AI Exercise 9: Casi d'uso aziendali comuni Exercise 10: Vantaggio dell'intelligenza artificiale in uno scenario Exercise 11: Identificare un caso d'uso per l'AI Exercise 12: I principi di un buon caso d'uso Exercise 13: Classificare i casi d'uso Exercise 14: Decostruire un compito

Con i casi d'uso in mente, è il momento di costruire un proof of concept! Si tratta di un piccolo progetto che determinerà la fattibilità e la stima dell'ulteriore valore aziendale in caso di implementazione completa. In questo capitolo scoprirai le fasi di un POC, cosa lo rende efficace e quali sono gli aspetti importanti da considerare in termini di infrastruttura tecnica e dati. Infine, scoprirai quali ruoli servono per il tuo team di progetto POC.

Exercise 1: Iniziare con un POC Exercise 2: Fasi di un POC Exercise 3: Cosa rende un POC un successo?Exercise 4: Domande per chiarire gli obiettivi Exercise 5: Data Exercise 6: Importanza dei dati Exercise 7: Profilazione e valutazione dei dati Exercise 8: Dati distorti Exercise 9: Infrastrutture Exercise 10: Domande sull'infrastruttura POC Exercise 11: L'ambiente di sviluppo dell'intelligenza artificiale Exercise 12: Acquistare o costruire?Exercise 13: Costruire il team del progetto Exercise 14: Tipi di ruoli Exercise 15: Responsabilità

Esercizio in corso

In questo ultimo capitolo del corso, imparerai i passaggi finali dell'implementazione di una soluzione di IA: valutare il POC, scalare e allineare cultura e competenze. Capirai in quali ambiti è possibile valutare un POC e quali sono i buoni indicatori per procedere con il ridimensionamento della soluzione. Verranno analizzati i componenti principali su cui concentrarsi per passare a un'implementazione completa, compresi i requisiti per la cultura e la formazione dei dipendenti della tua azienda.

Exercise 1: Misurare il POC Exercise 2: Cosa rende un POC un successo?Exercise 3: Classificare le metriche nello scenario dell'eCommerce Exercise 4: Valutare il POC Exercise 5: Componenti per la scalabilità Exercise 6: Bilanciare valore e fattibilità Exercise 7: Prendere una decisione sulla scalabilità Exercise 8: Considerazioni per l'implementazione completa Exercise 9: Aree di interesse per un'implementazione completa Exercise 10: Monitoraggio e deriva del modello Exercise 11: DevOps, MLOps o conformità?Exercise 12: Adozione e qualificazione Exercise 13: Motivi dell'assenza di benefici finanziari Exercise 14: Resistenza all'AI Exercise 15: Benefici per la gestione del cambiamento, la cultura e l'aggiornamento professionale Exercise 16: Conclusione