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企业人工智能的运营模型
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内容提要
随着人工智能（AI）深入企业核心业务，企业对AI的重视加剧。关键在于数据与AI的紧密结合，确保高层领导的参与。全面的数据资产清单和广泛的数据定义有助于提升AI的价值。领先企业强调领导层参与和灵活的项目管理，以适应市场变化。
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关键要点
- 随着人工智能深入企业核心业务，企业对AI的重视加剧。
- 数据与AI的紧密结合是关键，高层领导的参与至关重要。
- 企业需要清晰的数据资产清单和广泛的数据定义，以提升AI的价值。
- 数据和AI的所有权应靠近CEO，以显示其战略重要性。
- 数据和AI分离会导致静态用例和碎片化体验，难以实时响应市场变化。
- 许多企业尚未充分了解其数据资产，缺乏全面的数据目录。
- 扩展数据定义可以解锁更多价值，包括非结构化数据。
- 数据和AI在同一基础上运作时，能够支持更动态的用例。
- 传统治理工具对结构化数据有效，但对快速变化的非结构化数据管理困难。
- 负责数据和AI的领导者需要在高层会议中占有一席之地，并理解系统运作。
- 领先企业避免仅依赖嵌入在多个SaaS工具中的AI功能，以促进跨职能团队的协作。
- 这些企业重新思考内部构建与外部购买的平衡，重视数据和AI资产的可移植性、透明度和控制权。
- 成功的组织将AI项目视为投资组合，而非线性路线图，以适应技术和商业条件的变化。
❓
延伸问答
企业如何确保人工智能与数据的紧密结合？
企业需要将数据和人工智能的所有权靠近CEO，并建立全面的数据资产清单，以确保两者的紧密结合。
为什么高层领导参与对人工智能项目至关重要？
高层领导的参与可以确保数据和AI的战略重要性，促进更有效的决策和响应市场变化。
企业在管理数据资产时常见的问题是什么？
许多企业尚未充分了解其数据资产，缺乏全面的数据目录，导致管理困难。
如何定义数据以提升人工智能的价值？
企业应扩展数据的定义，包括非结构化数据，如图像和文档，以解锁更多价值。
成功的企业如何管理人工智能项目？
成功的企业将AI项目视为投资组合，允许根据技术和商业条件的变化进行调整。
数据和人工智能分离会带来什么后果？
数据和AI分离会导致静态用例和碎片化体验，难以实时响应市场变化。
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