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AI 赋能的数据与技术

2024-12-27 09:07  2

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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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