AI 赋能的数据与技术
2024-12-27 09:07 132
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# AI 赋能的数据与技术
## 1. 平台、数据和治理
### 1.1 平台
#### 创造者 vs 消费者
##### 企业应成为技术平台的创造者，推动业务运营。
##### 现代 IT 架构支持生成式 AI。
#### 平台经济
##### 开放生态系统成为必需。
### 1.2 数据
#### 数据价值
##### 数据质量影响生态系统。
##### 生成式 AI 提升数据价值。
#### 数据治理
##### 高管重视数据安全与隐私。
##### 平台模式推动数据分享与协作。
### 1.3 治理
#### 上层治理
##### CEO 应设置透明的 AI 行为准则。
##### AI 伦理与数据治理并重。
## 2. 开放创新和生态系统
### 2.1 创新
#### 生成式 AI 作为创新工具。
#### 跨组织合作实现更高的创新能力。
### 2.2 人才
#### 技能与文化建设
##### 激励机制与培训提升团队创新能力。
### 2.3 生态系统
#### 生态合作与信任
##### CEO 需评估合作伙伴关系的质量与契合度。
##### 共同目标增强生态系统内协作。
## 3. 应用现代化
### 3.1 运营
#### 生成式 AI 提升业务敏捷性。
#### 现有系统的现代化应用尝试。
### 3.2 战略
#### 应用现代化与生成式 AI 的结合。
#### 优先关注高价值项目。
### 3.3 转型
#### 重构业务流程与技术架构。
#### 消除内部隔阂，推动整合。
## 4. 负责任 AI 与伦理
### 4.1 战略
#### CEO 设定 AI 使用方针，确保合规性。
### 4.2 信任
#### 维护客户信任为企业核心价值。
#### 将伦理纳入产品设计。
### 4.3 合规性
#### 准备应对即将出台的 AI 监管。
#### 建立伦理与透明的沟通机制。
## 5. 技术支出
### 5.1 支出
#### 评估生成式 AI 预算与项目可行性。
### 5.2 人才
#### 竞争性吸引 AI 人才，控制人力成本。
### 5.3 战略
#### 投资于能带来高回报的项目，避免均匀分配。
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