Încercări diverse în domeniul AI

DdsSp Corp. are două echipe care lucrează la proiecte de AI: Echipa A și Echipa B. Echipa A este prudentă și testează două idei bine documentate, urmărind o rată de succes ridicată. Echipa B este mai experimentală și încearcă șase idei diferite, chiar dacă unele ar putea eșua.

După un an, Echipa A a obținut o rată de succes de 50% cu una dintre idei, în timp ce Echipa B a obținut o rată de succes de 33%, reușind în doar două din cele șase proiecte.

Având în vedere acest scenariu, de ce ar putea DdsSp Corp. să considere că abordarea Echipei B este mai avantajoasă pe termen lung, în ciuda ratei mai scăzute de succes? Selectează două variante corecte din cele de mai jos.

Acest exercițiu face parte din cursul

Strategie de Inteligență Artificială (AI)

Exercițiu interactiv practic

Transformă teoria în practică cu unul dintre exercițiile noastre interactive

Începe exercițiul

Acest exercițiu face parte din cursul

Strategie de Inteligență Artificială (AI)

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

Începe cursul gratuit

Acest capitol explorează relațiile complexe dintre strategia de business, cea de date și cea de AI. Apoi aprofundează modul în care o strategie AI eficientă pornește de la o viziune clară și rolul unui plan de acțiune bine definit în atingerea obiectivelor strategice ale unei organizații. Vei dobândi și abilitățile necesare unui strateg AI de succes, înțelegând responsabilitățile și contribuțiile acestuia în realizarea obiectivelor de business.

Exercise 1: Tipuri de strategii Exercise 2: Trasează direcția Exercise 3: Ce strategie?Exercise 4: Pilonii unei strategii AI eficiente Exercise 5: Navigând apele strategice Exercise 6: Pilonii strategiei AI Exercise 7: Rolul unui Strateg AI Exercise 8: Integrarea unui strateg AI Exercise 9: Un AI strategist de succes

Acest capitol îți ascute simțul de business, ajutându-te să distingi software-ul AI de cel tradițional și să folosești resursele eficient pentru provocările relevante. Explică, de asemenea, principalii factori de business în identificarea inițiativelor AI cu cel mai mare impact și arată cum să stabilești obiective AI potrivite. În paralel cu explicarea importanței ROI, vei înțelege provocările și factorii care influențează evaluarea acestuia.

Exercise 1: Când ar trebui să ne gândim la AI?Exercise 2: Adaptarea la revoluția AI Exercise 3: Înțelegerea paradigmelor software Exercise 4: Identificarea factorilor cheie de business Exercise 5: Bazele unui plan AI de succes Exercise 6: Testul de potrivire pentru AI Exercise 7: Identificarea scenariilor potrivite pentru AI Exercise 8: Stabilirea unor obiective de afaceri realiste Exercise 9: Obiective AI prin prisma SMART Exercise 10: O probă a timpului și a ambiției Exercise 11: Evaluarea ROI-ului unei inițiative de IA Exercise 12: Fața dublă a ROI-ului în AI Exercise 13: Identificarea surselor de venit

Acest capitol prezintă diferitele componente ale unei strategii AI de succes, cum ar fi inovația și construirea culturii potrivite pentru echipe performante. Subliniază, de asemenea, importanța alfabetizării în domeniul AI, acoperind regulile esențiale de utilizare a acestuia. Deși inovația este indispensabilă, înțelegerea riscurilor asociate AI și formularea întrebărilor corecte sunt cruciale pentru construirea unui cadru solid de evaluare a riscurilor.

Exercise 1: Construirea unei culturi AI Exercise 2: Încercări diverse în domeniul AI

Exercițiul curent

Exercise 3: Explorare și experimentare Exercise 4: Construirea unor echipe AI performante Exercise 5: Identificarea lacunei Exercise 6: Trio-ul esențial Exercise 7: Obținerea datelor potrivite Exercise 8: Combinația potrivită Exercise 9: Calitatea reduce costurile Exercise 10: Evaluarea riscurilor asociate inteligenței artificiale Exercise 11: Confidențialitate și etică Exercise 12: Conformitatea cu reglementările Exercise 13: Conformitate Exercise 14: Ciclul de viață al unui proiect AI

În acest capitol, discutăm rolul atelierelor de fezabilitate și subliniem importanța lansării unui PoC (Proof of Concept) focalizat pentru a testa potențialul AI înainte de o implementare la scară largă. Vom evidenția, de asemenea, ce presupune construirea unor sisteme AI scalabile și importanța MLOps în scalarea corectă a acestora. În final, capitolul subliniază influența sponsorilor executivi și a susținătorilor AI în promovarea adoptării AI.

Exercise 1: Totul începe cu un PoC Exercise 2: Puncte de decizie pentru instrumentul AI de diagnostic Exercise 3: Evaluarea elementelor esențiale ale unei inițiative AI Exercise 4: Scalarea dincolo de PoC-uri Exercise 5: Clasificarea obstacolelor în scalarea AI Exercise 6: Scalarea unui sistem AI Exercise 7: MLOps Exercise 8: Navigând prin MLOps Exercise 9: Sortarea practicilor arhitecturale Exercise 10: Bariere în calea adoptării Exercise 11: Atribuirea rolurilor în transformarea prin AI Exercise 12: Planul pentru transformarea prin AI Exercise 13: E timpul să facem un rezumat!