• AIの効率はデータ品質に依存しています。
  • データに成熟度の高い組織が今すぐ実施できるベストプラクティスがあります。
  • データ品質を向上させることはAIの効果にとって重要であり、データ品質の欠陥を修正することが成功への鍵です。
  • データの質はAIモデルから得られる出力を決定します。
  • データの質の欠陥を理解することで、それらを修正できます。

私の考え:AIの成功には、データ品質の向上が不可欠であり、データの質を高めることが重要です。組織はデータを資産として扱い、標準化されたプロセスと包括的なデータガバナンスポリシーを導入し、従業員のトレーニングに投資することで、AI統合から最大の利益を得ることができます。

元記事: https://www.informationweek.com/machine-learning-ai/how-ai-drives-results-for-data-mature-organizations