Tempo rozwoju #genAI jest imponuj\u0105ce, ale wiele firm wci\u0105\u017c napotyka problemy z w\u0142a\u015bciwym wdro\u017ceniem tego rozwi\u0105zania. Badania przeprowadzone przez McKinsey pokazuj\u0105, \u017ce tylko 21% organizacji wdro\u017cy\u0142o zasady dotycz\u0105ce korzystania z AI przez pracownik\u00f3w, co rodzi pytania o zarz\u0105dzanie ryzykiem zwi\u0105zanym z AI. Jednym z przyk\u0142ad\u00f3w katastrofalnego projektu jest wsp\u00f3\u0142praca maj\u0105ca na celu popraw\u0119 opieki nad chorymi na raka, koordynowana przez IBM i Centrum Raka Uniwersytetu Teksasu. Niewystarczaj\u0105ce planowanie i szkolenie z zakresu AI doprowadzi\u0142o do\u00a0straty na poziomie\u00a062 milion\u00f3w dolar\u00f3w.\u00a0\ud83d\udea8<\/p>\n\n\n\n
<\/br><\/p>\n\n\n\n
Pomimo licznych\u00a0stara\u0144\u00a0wiele firm wci\u0105\u017c nie\u00a0potrafi wygenerowa\u0107 pozytywnego ROI z projekt\u00f3w AI. Problemnajcz\u0119\u015bciej\u00a0tkwi w braku\u00a0wiedzy i umiej\u0119tno\u015bci zastosowania\u00a0stosowania najlepszych praktyk w zarz\u0105dzaniu\u00a0projektami\u00a0AI.\u00a0Jakie s\u0105 najcz\u0119stsze przyczyny niepowodze\u0144\u00a0w projektach\u00a0AI? Powody obejmuj\u0105:<\/p>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
<\/br><\/p>\n\n\n\n
\u27a1\ufe0f Brak umiej\u0119tno\u015bci i \u015bwiadomo\u015bci zwi\u0105zanej z AI w\u015br\u00f3d pracownik\u00f3w.<\/strong> Implementacja AI wymaga multidyscyplinarnych zespo\u0142\u00f3w sk\u0142adaj\u0105cych si\u0119 z najlepszych specjalist\u00f3w z r\u00f3\u017cnych dziedzin. Nale\u017cy pami\u0119ta\u0107, \u017ce projekty AI to nie projekty IT, powinny by\u0107 one traktowane jako projekty biznesowe od samego pocz\u0105tku.<\/p>\n\n\n\n \u27a1\ufe0f Brak proces\u00f3w zwi\u0105zanych z zarz\u0105dzaniem danymi.<\/strong> Inwestycje w platform\u0119 danych i jako\u015b\u0107 danych s\u0105 kluczowe – model jest tylko tak dobry, jak dane, na kt\u00f3rych jest szkolony. Musisz wybra\u0107 odpowiednie dane do budowy systemu AI, kt\u00f3re odzwierciedlaj\u0105 rzeczywiste scenariusze i wzorce. Dlatego kluczowe jest skupienie si\u0119 na zbieraniu, etykietowaniu i analizowaniu danych przy u\u017cyciu algorytm\u00f3w i rozpoznawania wzorc\u00f3w. Pozwala to na tworzenie bezstronnych, wiarygodnych modeli AI, a co za tym idzie, skutecznych w realizacji cel\u00f3w biznesowych.<\/p>\n\n\n\n \u27a1\ufe0f Niejasne cele biznesowe.<\/strong> Organizacje powinny skupi\u0107 si\u0119 na przypadkach u\u017cycia AI z wyra\u017an\u0105 stop\u0105 zwrotu z inwestycji (ROI). KPI mog\u0105 zwi\u0119ksza\u0107 przychody, zmniejsza\u0107 koszty operacyjne lub poprawia\u0107 satysfakcj\u0119 klient\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n <\/br><\/p>\n\n\n\n Czy Twoja organizacja ju\u017c podj\u0119\u0142a kroki w zarz\u0105dzaniu ryzykiem zwi\u0105zanym z AI?<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Tempo rozwoju #genAI jest imponuj\u0105ce, ale wiele firm wci\u0105\u017c napotyka problemy z w\u0142a\u015bciwym wdro\u017ceniem tego rozwi\u0105zania. Badania przeprowadzone przez McKinsey pokazuj\u0105, \u017ce tylko 21% organizacji wdro\u017cy\u0142o zasady dotycz\u0105ce korzystania z AI przez pracownik\u00f3w, co rodzi pytania o zarz\u0105dzanie ryzykiem zwi\u0105zanym z AI. Jednym z przyk\u0142ad\u00f3w katastrofalnego projektu jest wsp\u00f3\u0142praca maj\u0105ca na celu popraw\u0119 opieki nad […]<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":771,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"tpgb_global_settings":"","_eb_attr":"","inline_featured_image":false,"_templately_pack_id":"","_templately_imported_at":"","_templately_source":"","_templately_import_session_id":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-762","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t