3 Polonais de base du processus d’intégration de l’intelligence artificielle aux progrès des entreprises

MEGAN OHIRNE – CROOK, l’un des dirigeants et dirigeants est une récente conférence nationale sur le développement de l’intelligence artificielle dans certaines fonctions commerciales traditionnelles telles que l’archive et le directeur de l’information de History Associate Incorporated (HAI), Finance, Marketing and Communication. Parmi ses fans, il y avait toujours les responsables exécutifs qui travaillaient dans des enregistrements en papier, des systèmes anciens et de la mémoire institutionnelle, c’est-à-dire, comme l’a écrit Beth Masser, et pour tirer le meilleur parti de l’intelligence artificielle.

.

Qualité des données

Généralement, les travailleurs de ces domaines coïncident avec les enregistrements historiques et les groupes de données importants dans les situations les plus chaotiques. Il doit être organisé et classé, ce qui rend l’intelligence artificielle plus applicable.

Parce que; Megan et d’autres experts comprennent que le vrai dialogue ne se limite pas à la nouvelle et à la brillante, mais aussi à la qualité de l’intelligence du véhicule, la qualité des données sur lesquelles elle est alimentée et que l’environnement dans lequel il est offert – est généralement responsable de sa création.

3 colonnes

Pour cette raison; Que vous soyez un partisan enthousiaste ou prudent, il y a trois étapes de base que nous recommandons pour toute application de l’intelligence artificielle: la préparation de l’intelligence artificielle au succès, la sécurisation du soutien aux entreprises et le début d’un petit projet de démonstration.Préparer l’intelligence artificielle pour 1. Succès

. Nous entendons comment l’intelligence artificielle peut augmenter la productivité, automatiser les tâches sévères ou découvrir des visions intégrées dans les profondeurs des angles oubliés – c’est possible, mais si nous sommes juste honnêtes sur ce qui est nécessaire.

Généralement, les institutions appliquent des outils d’intelligence artificielle sans créer les bases nécessaires. La chose la plus importante ici est d’accéder aux données de haute qualité, organisées et bien classées. En tant que spécialiste expérimenté de la classification et de la gestion, je sais que la plupart des institutions n’ont pas cette fonctionnalité.

Les données bien organisées dépendent de son essence, des données descriptives ou des données liées à vos données. C’est ce qui vous permet de trouver des informations, de les trier et de les appliquer de manière utile. Les données descriptives doivent être classées correctement, complètes et en continu au fil du temps, sans elle, vous ne pourrez même pas faire les outils d’intelligence artificielle les plus puissants pour des enregistrements de récupération ou de traitement efficaces. Si une personne ne peut pas trouver vos données, la machine ne peut pas les utiliser.

« Une image spécifique d’un événement à une date connue »

Megan utilise l’exemple suivant: personne ne cherche un « groupe debout ensemble » dans le dossier photo de l’entreprise. Ils recherchent une image spécifique d’un événement particulier à une date connue.

La création et la protection des données descriptives solides n’est pas seulement une tâche de votre technologie de l’information ou de votre équipe numérique – il s’agit d’une responsabilité partagée et donc cela devrait être la première étape. Des dirigeants du programme aux appareils d’enregistrement, aux équipes juridiques et marketing des dossiers – les informations doivent être classées, classées et mises à jour conformément aux critères des institutions.

En fait, cela nécessite généralement un soutien externe. Il est connu que seuls les secrétaires d’archives sont informés pour examiner les fichiers de données bruts et les groupes d’information et créer des systèmes pour appliquer plusieurs emplois, puis lancer la demande de l’institution. Pour cette raison; Les institutions peuvent fournir des milliers d’heures et des budgets en utilisant l’externalisation de cette étude pour les professionnels qu’ils ont achevés pour la première fois.

Le rendement de l’investissement est simple, car vous ne vous attendez pas à ce qu’un nouveau membre travaille efficacement sans formation ni expérience. Il en va de même pour l’intelligence artificielle. Si vous fournissez de mauvaises données, elle recevra de mauvais résultats et généralement plus rapidement et leur donnera plus de confiance que les gens. Comme nous le disons toujours, «les mauvaises données sortent de mauvaises données».

Est-ce que cela innove pour vous? Ou est-ce connu?

Support de leadership et de gestion2. Pour fournir le soutien de la haute direction et des autorités

. En tant qu’initiative technique, l’une des plus grandes erreurs que nous faisons avec la numérisation ou l’intelligence artificielle est en fait une culture.

Et si vous n’avez aucun soutien de toute l’institution – vous serez entraîné par un projet suspendu (et un reçu pour les programmes coûteux) de la haute direction aux secrétaires de données. Le report de cette étape peut sembler intuitif, mais vous éviterez le risque de persuader une gestion de haut niveau lorsque vous fournissez des fichiers de données propres qui exécuteront l’outil ou la technologie de l’intelligence artificielle le plus cher et éveille l’enthousiasme de « la possibilité de revenir ».

Cela est particulièrement vrai parce que la participation signifie différentes choses pour différentes personnes.

Pour le leadership, il provient de l’augmentation des bénéfices dans l’automatisation des tâches répétées pour comprendre le retour sur investissement et l’impact à long terme.

En ce qui concerne les technologies de l’information, elle est liée à la sécurité, à l’accès et à l’intégration.

– Quant aux lignes de front, cela le rend plus précis et plus fatigué (c’est-à-dire non seulement un autre système d’apprentissage).

Tout le monde n’a pas le même accord, tout le monde comprend les problèmes que l’intelligence artificielle vise à résoudre et à comprendre qu’il est dans la même vague en termes de réussite individuellement et collectivement.

Un début modeste et un progrès progressif3. Commencez petit … et apprenez en cours de route

. Beaucoup d’entre eux ne sont pas meilleurs avec l’intelligence artificielle ou la numérisation.

Nous recommandons souvent de démarrer un projet pilote comme statut de test. Cela vous permet de déterminer si le véhicule convient vraiment à son objectif, de collecter des leçons inestimables tout en élargissant la détermination et la portée précoces de tout obstacle.

Le projet expérimental devrait être suffisant pour être important, mais il contient les outils nécessaires pour le gérer. Cette approche permet à votre équipe de créer la confiance et l’expérience, et le leadership qui justifie plus d’investissement donne des résultats concrètes.

Individus d’abord – pour combler l’écart technologique

Parler de l’intelligence artificielle n’est pas presque et n’est certainement pas exclusif aux entreprises de technologie de pointe. Ici et de la gestion de l’enregistrement pour répondre aux questions des clients, il se dirige vers tout. Cependant, l’initiation de la pleine valeur nécessite une coopération délibérée entre les individus et la technologie.

L’efficacité de ces outils dépend uniquement des personnes qui postulent et interagissent avec eux. Le secret est de construire de solides fondations – numérique, comportementale et organisationnelle – afin que la différence ne soit pas seulement prête à adopter l’intelligence artificielle, mais est prête à le faire de manière délibérée et stratégique, un impact à long terme, une responsabilité et une utilisation morale.

N’oubliez pas: la position des individus en premier lieu permet à votre équipe, aux données et au travail d’atteindre un succès à long terme au lieu des plateformes.