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如何正確使用人工智能
- 2019-03-05-

無論項目范圍或企業機構成熟度如何,在本地或整個系統中都可能存在信息語言障礙。解決這個障礙需要思維方式的轉變以及對過程正確性的有意認知與干預。為了加強數據素養,首席信息官應該制定數據認知素養培養計劃。

  找到能自然而輕松的分析數據并達到流利程度的專業人士。流利的數據分析者應該善于描述情景化的使用案例與結果\適用于這些案例的分析技術\以及涉及的基礎數據源、實體與關鍵屬性。

  找到熟練的數據轉換人員。典型的數據轉換人員通常是企業數據或信息架構師、數據科學家、信息管理員或相關項目經理。

  確定存在溝通障礙妨礙數據與分析有效性的領域。尤其關注商業與信息技術的差距、數據分析差距以及熟練度差距。

  積極傾聽未采取明確行動的商業成果。在哪些商業領域應用改進的數據和分析能力?正在改進哪些運營決策?

  確定出有專業數據轉換需求的關鍵利益相關者。為了評估數據認知素養水平,要求關鍵利益相關者根據業務成果闡明數據作為戰略資產的價值,包括增強業務、貨幣化以及風險緩解。

  確定并維護單詞和短語列表。參與數據和分析團隊的工作,更好地表達這些短語。

  保持人工智能正確性

  即使是最成功的公司也會受到不道德行為的負面影響。需要進行廣泛與明確的討論,區分公司可能會遇到的道德倫理問題與困境類型與實際可以采取的道德倫理立場之間的區別。

  后退一步,將數字倫理和數字關聯主義作為改善數字業務,或者廣義來說,數字化社會的準則。

  主動尋找與使用人工智能數據有關的道德倫理案例研究,因為企業所面臨的道德倫理問題往往都不是新出現的類型。其中,機遇包括競爭差異化和優越的價值主張;危險包括聲譽風險、監管問題和財務損失等。

  將人工智能算法與數據交換作為實現數字交互的推動力,并以此讓利益相關者參與生態系統而非特定流程控制。鼓勵每個人都能在人工智能環境中貢獻他們的數據并成為互惠生態系統的積極參與者。


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