or
Den här övningen är en del av kursen
Det här kapitlet belyser de komplexa sambanden mellan affärs-, data- och AI-strategier. Det går sedan djupare in på hur en effektiv AI-strategi börjar med en tydlig vision och vilken roll en fokuserad handlingsplan spelar för att driva en organisations strategiska mål. Du lär dig också vilka färdigheter som krävs för att bli en framgångsrik AI-strateg, inklusive deras ansvarsområden och bidrag till att uppnå affärsmålen.
Det här kapitlet skärper affärssinnet genom att skilja AI-programvara från traditionell programvara, vilket säkerställer ett effektivt resursutnyttjande för relevanta affärsutmaningar. Det förklarar också de viktigaste affärsdrivkrafterna för att identifiera de mest betydelsefulla AI-initiativen och hur man sätter rätt AI-mål. Vid sidan av en genomgång av ROI:s betydelse får du förståelse för utmaningarna och drivkrafterna kring att bedöma ROI.
Det här kapitlet förklarar olika komponenter i en framgångsrik AI-strategi, till exempel innovation och hur man bygger rätt kultur för högpresterande team. Det betonar också vikten av AI-kompetens och tar upp de viktigaste riktlinjerna för hur AI bör och inte bör användas. Innovation är viktigt, men lika viktigt är det att förstå potentiella AI-risker och ställa rätt frågor – det är grunden för ett robust ramverk för riskbedömning.
I det här kapitlet diskuterar vi rollen som genomförbarhetsstudier spelar och betonar vikten av att starta med ett fokuserat PoC för att bedöma AI:s potential innan en fullskalig lansering. Vi lyfter också fram vad som krävs för att bygga skalbara AI-system och vilken betydelse MLOps har för att skala rätt. Avslutningsvis understryker kapitlet hur exekutiva sponsorer och AI-ambassadörer påverkar och främjar AI-adoption.
Aktuell övning