概述

根据 Forrester 报告,在扩大 AI 应用规模的组织中,业内发展最快的企业的数量要比其他企业多 7 倍。但是,要在整个组织中成功扩展 AI,必须克服常见的挑战,如数据复杂性、人才匮乏和缺乏对 AI 系统的信任。

数据

60% 的组织在管理数据质量方面面临挑战。了解南非标准银行如何消除数据碎片化,将质量指标从 6% 提高到 98%。¹

人才

62% 的组织在获得 AI 人才方面面临挑战。这就是为什么汉莎航空与 IBM 结合各自的专业知识以快速扩展 AI 的原因。¹

值得信赖

65% 的组织需要制定框架和方法,以便让人类审查 AI 决策和行动。了解 iKure 和 IBM 的数据科学与 AI 精英团队如何共同克服偏见,改进医疗保健成果。¹

AI 挑战

为 AI 做好数据准备

打破数据孤岛,确保采用适当的治理与合规方法。

弥合 AI 人才差距

了解如何培养和获取 AI 技能,发现 AutoAI 的威力。

将信任与透明融入 AI

检测偏见,确定偏移,能够解释 AI 结果。

AI 阶梯是我们的规范性方法,旨在帮助加速 AI 之旅。

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