要約:
- AIの期待に応えるには、データ以上のものが必要。
- 運用モデル、ガバナンス、基盤の根幹の変更が成果の提供を改善する。
- Shane Hill氏が書いた記事によると、以下の5つの方法が役立つ。
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考察:
AIの成功には、データだけでなく、運用モデルやガバナンスの変更が重要であることが強調されています。Shane Hill氏が提案している5つの方法は、成果を向上させるために役立つ情報となっています。
元記事: https://www.thestack.technology/succeeding-despite-the-ai-hype/