在设计有效的 AI 战略时，数据隐私与伦理问题是风险评估的两个关键组成部分。
前者关注数据的使用、处理与保护，而后者关注 AI 解决方案的偏见输出、透明性与问责性。
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通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
本章奠定业务、数据与 AI 战略之间复杂关系的基础。随后将深入说明：一项高效的 AI 战略应以清晰愿景为起点，以及聚焦的行动计划如何助力组织实现战略目标。 您还将了解成为成功 AI 策略专家所需的能力，并明确其职责与对实现业务目标的贡献。
本章将通过区分 AI 软件与传统软件，提升您的商业洞察力，确保资源用于解决关键业务问题。我们将进一步阐释识别高影响力 AI 项目的核心业务驱动因素，并分享如何设定恰当的 AI 目标。 同时，除解释 ROI 的重要性外，您还将理解评估 ROI 的挑战与推动因素。
本章讲解成功 AI 战略的不同组成部分，例如创新，以及为高绩效团队打造合适的文化。还将强调 AI 素养的重要性，涵盖 AI 使用的关键注意事项与禁忌。尽管创新至关重要，但要构建稳健的 AI 风险评估框架，理解 AI 相关的潜在风险并提出正确的问题同样不可或缺。
当前练习
本章将讨论可行性研讨会的作用，并强调先发起聚焦的 PoC，以在全面落地前评估 AI 的潜力。我们还会阐明如何构建可扩展的 AI 系统，以及在正确扩展过程中 MLOps 的重要性。 最后，本章将强调高管赞助者与 AI 推广者在促进 AI 采用中的关键影响。
