التغلب على التحديات الشائعة للذكاء الاصطناعي
تغلب على تعقيد البيانات وندرة المواهب وانعدام الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي
مقدمة
وفقا لتقرير Forrester، فانه من المرجح أن تكون المؤسسات التي تعمل على توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي هي الأسرع في النمو بما يعادل 7 أضعاف غيرها من الشركات العاملة في نفس المجال. ولكن، للنجاح في توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي في مؤسستك، يجب التغلب على تعقيد البيانات وندرة المواهب وانعدام الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
البيانات
تواجه 60% من المؤسسات تحديا في ادارة جودة البيانات. تعرف على كيفية تجاوز بنك Standard Bank of South Africa تجزئة البيانات ورفع مقياس الجودة من 6٪ الى 98٪.¹
الموهبة
يواجه 62٪ من المؤسسات تحديا في اكتساب المواهب لتقديم قدرات الذكاء الاصطناعي. لهذا السبب جمعت Lufthansa و IBM خبراتهما لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بسرعة.¹
الثقة
تحتاج 65٪ من المؤسسات الى تطوير اطار ومنهج للمراجعة البشرية لقرارات واجراءات الذكاء الاصطناعي. اكتشف كيف اجتمع فريق iKure و IBM Data Science و AI Elite معا لمعالجة التحيز وتحسين نتائج الرعاية الصحية.¹
تحديات الذكاء الاصطناعي
اجعل بياناتك جاهزة للذكاء الاصطناعي
تحطيم صوامع البيانات وضمان اتباع نهج مناسب في الحوكمة والامتثال للوائح التنظيمية.
سد الفجوات في مواهب الذكاء الاصطناعي لديك
التعرف على كيفية تطوير واكتساب مهارات الذكاء الاصطناعي واكتشاف قوة AutoAI.
تفعيل الذكاء الاصطناعي بثقة وشفافية
اكتشاف التحيز، وتحديد الانحراف، والتمكن من شرح نتائج الذكاء الاصطناعي لديك.
يعد AI Ladder™ منهجية ننفرد بها للمساعدة في تسريع رحلتك الى الذكاء الاصطناعي.
التواصل مع خبير
- مخطط المعلومات البياني من Forrester: AI Experiences A Reality Check (الرابط موجود خارج IBM)