AI数据审核的5个阶段与评估企业中的机会

时间:2020-06-09 15:22:59来源:
导读Emerj为企业制定AI战略提供服务,数据审核是Emerj识别高投资回报AI项目框架的一部分。在本文中,我们将分解该框架的一部分,逐步介绍领导者

Emerj为企业制定AI战略提供服务,数据审核是Emerj识别高投资回报AI项目框架的一部分。在本文中,我们将分解该框架的一部分,逐步介绍领导者可以采取的一些务实步骤,以实现组织中行业领先的成果。

在人工智能领域,众所周知,架构有效的解决方案需要经验丰富的数据科学家,并且还认识到业务领导者和主题专家必须具有清晰的愿景,以推动AI项目取得成功的业务成果。

授权有关人工智能投资的有效战略决策所需的重叠尚不清楚。尽管执行领导者不必成为数据科学家,但至关重要的是,业务领导者必须对组织的数据和基础架构具有实践和概念(甚至不是技术)的理解,以此作为了解组织中AI机会的途径。

在之前的Emerj Plus文章中,我已经讲解了高级执行AI流畅性的重要性。尽管大多数数据审核资源都是技术性的,并且面向IT领导者或数据科学家,但本文旨在作为没有技术背景的高级管理人员的概述。

大型企业为什么要进行数据审核?

原因1:避免浪费AI支出

在数百万人因选择不当的试点项目而被浪费之后,Emerj经常从事咨询工作。我们听到过许多关于不正确的假设进行大笔投资的故事,这些假设是关于团队准备技术部署的准备程度以及技术交付成果的准备程度如何。Gartner还预测:“到2022年,由于数据,算法或负责管理这些项目的团队的偏见,有85%的AI项目将交付错误的结果。”

让我们清楚一点;人工智能是一种战略技术,而不是战术技术。而且由于AI需要一套新的技能,一套新的工具,一种新的操作方式,因此领导者必须认真对待这种新方式并选择长期的发展方向,这一点很重要。领导者不仅应该准备自己在一个小项目中插入AI,还应该为转型做准备。

为了成功实现盈利的AI部署,领导者需要:

对正在考虑中的AI解决方案所提供的实用功能的深入了解。

领导者和利益相关者之间的高层协调,并具有长期转型的愿景。

确保领导者之间的这些素质,可以确保在实施新技术带来不可避免的挑战时,可以采取务实和支持性的措施来降低风险或改变方向。和S彻底的数据审核uccessful执行,以培养企业领导人之间的这种必要的了解和定位一个特别强烈的方式。

原因2:正确评估AI项目选项

数据审核使领导者可以更清楚地了解以下方面:

哪些数据流可能对AI应用程序最有价值。

哪些AI应用程序现在可能值得尝试和测试。

有了这些了解领域,领导者就可以明智地选择AI项目,同时牢记不可避免的部署挑战以及当前数据基础架构和AI准备就绪的(可能是严酷的)现实。

当领导层(不管是谁在削减费用)和项目利益相关者(主题专家,数据科学家,外部AI供应商)在同一页上讨论现实机会和AI就绪情况时,很可能会克服AI项目选择中最公然的错误。

AI数据审核的5个阶段

从执行人员的角度来看,AI数据审核可以分为以下阶段或步骤:

确定数据审核的目标

确定跨职能数据审核团队

确定重点放在哪里(部门,职能,流程)

探索重点领域

标签:AI数据
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