森恩集團執行長羅尼·謝斯倡導務實的企業人工智慧實踐
在展開人工智慧之旅前,務必評估數據現狀——因為劣質數據是可能破壞您努力成果的最大風險之一。
根據Gartner研究,企業每年因數據品質不佳平均損失1,290萬美元,導致資源浪費與商機流失。儘管如此,值得欣慰的是越來越多企業開始意識到數據品質的關鍵作用,從而降低了陷入此類困境的風險。
此觀點來自專精人工智慧策略、執行與治理的SENEN集團執行長羅妮·謝斯。該公司專注於數據與人工智慧諮詢、實務應用及素養培育。謝斯強調自己「從企業初創時期就投身數據與人工智慧領域」,具備深厚的實務經驗。其公司更以99.99%的客戶留存率展現卓越成效。
「實際上,我觀察到常見問題在於企業在尚未真正準備就緒時就急於採用人工智慧,」謝斯解釋道。她指出高層指令常推動人工智慧實施,卻缺乏明確藍圖或路線圖,導致使用者參與度高卻無法產生可衡量的成果。
即便在2024年,謝斯仍接觸到數據品質「遠未達標」的企業。「根本差得遠了,」她強調。所幸業界對話正轉向更具戰略性的務實方法。企業日益意識到此問題,如今傾向先向SENEN集團尋求數據協助,而非直接投入人工智慧部署。
「當這類企業尋求協助時,我們首要任務是解決其數據問題,」謝斯解釋道,「唯有如此,我們才會進入人工智慧模型開發階段。這能確保企業為未來任何人工智慧計畫奠定堅實基礎。」
「當數據體系完備後,企業便能自由開發各種AI模型與解決方案,且能獲得精準結果——因為他們已擁有堅實的基礎可供建構。」謝斯補充道。
憑藉深厚專業知識,SENEN集團協助企業修正發展方向。謝斯分享某客戶案例:該客戶最初尋求數據治理支援,最終卻發現需先制定數據策略——釐清目標、方法與預期成果——方能整合治理機制並建立營運藍圖。「他們從原始數據逐步推進至描述性分析、預測性分析,如今我們正為其制定AI戰略。」謝斯表示。
這種著眼於實務的策略,將成為謝斯本週在倫敦「全球人工智慧與大數據博覽會」演講的核心。「此刻正是將人工智慧付諸實踐的時機,尤其在企業導入層面,而非僅聚焦於創新、試點或實驗,」她強調:「現在不是做這些的時候。重點在於讓人工智慧創造具體價值。對企業而言,今年正是實現目標的關鍵之年。」
觀看羅妮·謝斯完整專訪影片:
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