Kaip integruoti dirbtinį intelektą į savo verslą

Dirbtinis intelektas nėra magija. Tai įrankių, darbo eigų ir įpročių rinkinys, kuris, sujungtas kartu, tyliai padaro jūsų verslą greitesnį, išmanesnį ir, keistai, žmogiškesnį. Jei svarstėte, kaip integruoti dirbtinį intelektą į savo verslą nepasiklystant žargone, esate tinkamoje vietoje. Mes nustatysime strategiją, parinksime tinkamus naudojimo atvejus ir parodysime, kur dera valdymas ir kultūra, kad visa sistema nesvyruotų kaip trijų kojų stalas.

Straipsniai, kuriuos galbūt norėsite perskaityti po šio:

🔗 Geriausi dirbtinio intelekto įrankiai mažoms įmonėms „AI Assistant“ parduotuvėje.
Atraskite esminius dirbtinio intelekto įrankius, kurie padės mažoms įmonėms supaprastinti kasdienes operacijas.

🔗 Geriausi dirbtinio intelekto debesijos verslo valdymo platformų įrankiai: rinkitės iš geriausių.
Išbandykite pirmaujančias dirbtinio intelekto debesijos platformas, skirtas išmanesniam verslo valdymui ir augimui.

🔗 Kaip įkurti dirbtinio intelekto įmonę
Sužinokite pagrindinius žingsnius ir strategijas, kaip sėkmingai įkurti savo dirbtinio intelekto startuolį.

🔗 Dirbtinio intelekto įrankiai verslo analitikams: geriausi sprendimai efektyvumui didinti.
Pagerinkite analizės našumą naudodami pažangiausius dirbtinio intelekto įrankius, pritaikytus verslo analitikams.

Kaip integruoti dirbtinį intelektą į savo verslą ✅

Viskas prasideda nuo verslo rezultatų, o ne nuo modelių pavadinimų. Ar galime sutrumpinti apdorojimo laiką, padidinti konversiją, sumažinti klientų praradimą ar pagreitinti pasiūlymų teikimą puse dienos ir panašiai?
Jis atsižvelgia į riziką, naudodamas paprastą, bendrą kalbą DI rizikai ir kontrolei, todėl teisinė sistema neatrodo kaip piktadarys, o produktas – kaip surakintas antrankiais. Lengva sistema laimi. Žr. plačiai minimą NIST DI rizikos valdymo sistemą (AI RMF), kurioje pateikiamas pragmatiškas požiūris į patikimą DI. [1]
Svarbiausia – duomenys. Švarūs, gerai valdomi duomenys visada pranoksta sumanius raginimus.
Tai derina statybą ir pirkimą. Geriau įsigyti prekių savybes; unikalūs privalumai paprastai kuriami.
Tai orientuota į žmones. Įgūdžių kėlimas ir pokyčių komunikacija yra slapti ingredientai, kurių skaidrių pristatymai nepelno.
Tai iteracinis procesas. Pirmą versiją praleisite. Viskas gerai. Perfrazuokite, permokykite, iš naujo dislokuokite.

Trumpas pavyzdys (dažnai matomas modelis): 20–30 asmenų palaikymo komanda išbando dirbtinio intelekto pagalba parengtus atsakymų juodraščius. Agentai išlaiko kontrolę, kokybės vertintojai kasdien atrenka rezultatus ir per dvi savaites komanda turi bendrą toną ir trumpą užduočių sąrašą, kurios „tiesiog veikia“. Jokių didvyriškų veiksmų – tik nuolatinis tobulėjimas.

Trumpas atsakymas į klausimą, kaip integruoti dirbtinį intelektą į savo verslą : 9 žingsnių planas 🗺️

Pasirinkite vieną didelį signalą turintį naudojimo atvejį
. Siekite kažko išmatuojamo ir matomo: el. laiškų atrankos, sąskaitų faktūrų ištraukimo, pardavimo skambučių užrašų, žinių paieškos arba prognozavimo pagalbos. Lyderiai, kurie susieja dirbtinį intelektą su aiškiu darbo eigos pertvarkymu, mato didesnį poveikį galutiniam rezultatui nei tie, kurie tik bando tai padaryti. [4]
Iš anksto apibrėžkite sėkmę.
Pasirinkite 1–3 žmogui suprantamus rodiklius: sutaupytą laiką vienai užduočiai, problemos sprendimą per pirmąjį kontaktą, konversijų skaičiaus padidėjimą arba mažiau eskalacijų.
Nubraižykite darbo eigą
. Aprašykite kelią prieš ir po. Kur padeda dirbtinis intelektas, o kur sprendimus priima žmonės? Venkite pagundos automatizuoti kiekvieną žingsnį vienu ypu.
Duomenų parengties patikrinimas.
Kur yra duomenys, kam jie priklauso, kokie jie švarūs, kas yra neskelbtina, kas turi būti užmaskuota arba filtruota? JK ICO gairės yra praktiškos siekiant suderinti dirbtinį intelektą su duomenų apsauga ir sąžiningumu. [2]
Nuspręskite, ar pirkti, ar statyti
. Standartiniai sprendimai bendroms užduotims, tokioms kaip apibendrinimas ar klasifikavimas; pritaikomi patentuotai logikai ar jautriems procesams. Veskite sprendimų žurnalą, kad nereikėtų bylinėtis kas dvi savaites.
Lengvas valdymas ankstyvoje stadijoje.
Pasitelkite nedidelę atsakingą dirbtinio intelekto darbo grupę, kad iš anksto patikrintumėte naudojimo atvejus, ar nėra rizikos, ar nėra dokumentų mažinimo priemonių. EBPO principai yra tvirtas privatumo, patikimumo ir skaidrumo rodiklis. [3]
Bandomasis projektas su realiais vartotojais
. Šešėlinis paleidimas su nedidele komanda. Vertinimas, palyginimas su pradiniais rodikliais, kokybinių ir kiekybinių atsiliepimų rinkimas.
Įgyvendinimas
Pridėkite stebėseną, grįžtamojo ryšio ciklus, atsarginius sprendimus ir incidentų valdymą. Mokymą nukreipkite į eilės viršų, o ne į vėlavimų sąrašą.
Kruopščiai
pritaikykite mastą gretimoms komandoms ir panašiems darbo eigoms. Standartizuokite užduotis, šablonus, vertinimo rinkinius ir strategijas, kad pasiektumėte bendrą pergalių derinį.

Palyginimo lentelė: dažniausiai naudojamos dirbtinio intelekto parinktys 🤝

Netobula tyčia. Kainos keičiasi. Pateikiami keli komentarai, nes, na, žmonės.

Įrankis / platforma	Pagrindinė auditorija	Price stadionas	Kodėl tai veikia praktikoje
ChatGPT arba panašus	Bendrasis personalas, palaikymas	vienai vietai + naudojimo priedai	Maža trintis, greitas kainos nustatymas; puikiai tinka apibendrinimui, braižymui, klausimų ir atsakymų sesijoms
„Microsoft Copilot“	„Microsoft 365“ vartotojai	priedas vienai vietai	Gyvena ten, kur žmonės dirba – el. paštas, dokumentai, „Teams“ – sumažina konteksto kaitą
„Google Vertex“ dirbtinis intelektas	Duomenų ir mašininio mokymosi komandos	naudojimas pagrįstas	Stiprios modelių operacijos, vertinimo įrankiai, įmonės kontrolė
AWS Bedrock	Platformos komandos	naudojimas pagrįstas	Modelio pasirinkimas, saugumo padėtis, integracija į esamą AWS steko
Azure OpenAI paslauga	Įmonių kūrėjų komandos	naudojimas pagrįstas	Įmonės kontrolė, privatūs tinklai, „Azure“ atitikties pėdsakas
„GitHub“ kopilotas	Inžinerija	vienai vietai	Mažiau klavišų paspaudimų, geresnės kodo peržiūros; ne magija, bet naudinga
Klodas/kiti padėjėjai	Žinių darbuotojai	vienai vietai + naudojimas	Ilgalaikio konteksto samprotavimas dokumentams, tyrimams, planavimui – stebėtinai sudėtingas
„Zapier“ / „Make“ + dirbtinis intelektas	Operacijos ir apžvalgos	pakopinis + naudojimas	„Glue“ automatizavimui; sujunkite CRM, pašto dėžutę, skaičiuokles su dirbtinio intelekto veiksmais
Dirbtinio intelekto sąvoka + wiki	Operacijos, rinkodara, PMO	priedas prie kiekvienos vietos	Centralizuotos žinios + dirbtinio intelekto santraukos; keista, bet naudinga
DataRobot/Databricks	Duomenų mokslo organizacijos	įmonių kainodara	Išsamus mašininio mokymosi gyvavimo ciklas, valdymas ir diegimo įrankiai

Keistas tarpų išdėstymas tyčia. Toks jau tas gyvenimas skaičiuoklėse.

1-as giluminis analizės etapas: kur pirmiausia atsiranda dirbtinis intelektas – naudojimo atvejai pagal funkciją 🧩

Klientų aptarnavimas: dirbtinio intelekto pagalba atliekami atsakymai, automatinis žymėjimas, ketinimų aptikimas, žinių paieška, tono konsultavimas. Agentai išlaiko kontrolę, tvarko išskirtinius atvejus.
Pardavimai: skambučių užrašai, pasiūlymai dėl prieštaravimų tvarkymo, potencialių klientų kvalifikacijos santraukos, automatiškai suasmeninta informavimo kampanija, kuri neskamba robotiškai... tikiuosi.
Rinkodara: turinio juodraščiai, SEO plano generavimas, konkurencinės informacijos santrauka, kampanijų rezultatų paaiškinimai.
Finansai: sąskaitų faktūrų analizavimas, išlaidų anomalijų įspėjimai, nukrypimų paaiškinimai, mažiau paslaptingos pinigų srautų prognozės.
Žmogiškieji ištekliai ir mokymasis bei tobulėjimas: pareigybių aprašymų juodraščiai, kandidatų atrankos santraukos, individualiai pritaikyti mokymosi keliai, politikos klausimai ir atsakymai.
Produktas ir inžinerija: specifikacijų santrauka, kodo pasiūlymai, testų generavimas, žurnalų analizė, incidentų analizė po analizės.
Teisinė ir atitikties informacija: išlygų išskyrimas, rizikos triažas, politikos nustatymas, dirbtinio intelekto padedami auditai su labai aiškiu žmogaus patvirtinimu.
Operacijos: paklausos prognozavimas, pamainų planavimas, maršrutų sudarymas, tiekėjų rizikos signalai, incidentų triažas.

Jei renkatės patį pirmąjį naudojimo atvejį ir norite pagalbos pritariant, rinkitės procesą, kuris jau turi duomenų, turi realią kainą ir vyksta kasdien. Ne kas ketvirtį. Ne kada nors.

2-oji giluminė analizė: duomenų parengtis ir vertinimas – nepatrauklus pagrindas 🧱

Įsivaizduokite dirbtinį intelektą kaip labai išrankų praktikantą. Jis gali puikiai atlikti tvarkingus įvesties duomenis, bet haliucinuoja, jei jam paduosite dėžutę su kvitais. Sukurkite paprastas taisykles:

Duomenų higiena: standartizuokite laukus, pašalinkite pasikartojimus, pažymėkite jautrius stulpelius, žymėkite žymų savininkus, nustatykite saugojimo parametrus.
Saugumo padėtis: jautriais atvejais duomenis saugokite debesyje, įjunkite privačius tinklus ir apribokite žurnalų saugojimą.
Vertinimo rinkiniai: kiekvienam naudojimo atvejui išsaugokite 50–200 realių pavyzdžių, kad įvertintumėte tikslumą, išsamumą, ištikimybę ir toną.
Žmonių grįžtamojo ryšio ciklas: pridėkite vieno paspaudimo įvertinimo ir laisvos formos komentarų lauką visur, kur rodomas dirbtinis intelektas.
Svyravimo patikrinimai: Pakartotinai įvertinkite kas mėnesį arba pakeitę raginimus, modelius ar duomenų šaltinius.

Rizikos apibrėžimui bendra kalba padeda komandoms ramiai kalbėti apie patikimumą, paaiškinamumą ir saugumą. NIST dirbtinio intelekto rizikos valdymo sistema (RMF) suteikia savanorišką, plačiai naudojamą struktūrą pasitikėjimui ir inovacijoms subalansuoti. [1]

3-ioji giluminė analizė: Atsakingas dirbtinis intelektas ir valdymas – išlaikykite jį lengvą, bet realų 🧭

Jums nereikia katedros. Jums reikia nedidelės darbo grupės su aiškiais šablonais:

Naudojimo atvejų apžvalga: trumpa santrauka su tikslu, duomenimis, naudotojais, rizika ir sėkmės rodikliais.
Poveikio vertinimas: pažeidžiamų naudotojų, numatomo netinkamo naudojimo ir rizikos mažinimo nustatymas prieš paleidimą.
Žmogus-in-the-loop: apibrėžkite sprendimo ribas. Kur žmogus turi peržiūrėti, patvirtinti arba panaikinti?
Skaidrumas: nurodykite dirbtinio intelekto pagalbą sąsajose ir naudotojų komunikacijoje.
Incidentų valdymas: kas tiria, kas bendrauja, kaip imamasi veiksmų prieš pažeidimus?

Reguliavimo institucijos ir standartų organizacijos siūlo praktinius pagrindus. EBPO principai pabrėžia patikimumą, saugumą, skaidrumą ir žmogaus veiklą (įskaitant nepaisymo mechanizmus) visame gyvavimo cikle – tai naudingi atskaitingo diegimo kriterijai. [3] JK ICO skelbia veiklos gaires, kurios padeda komandoms suderinti dirbtinį intelektą su sąžiningumo ir duomenų apsaugos įsipareigojimais, pateikdamos įrankių rinkinius, kuriuos įmonės gali pritaikyti be didelių papildomų išlaidų. [2]

4-oji giluminė analizė: Pokyčių valdymas ir įgūdžių kėlimas – lemiami veiksniai 🤝

Dirbtinis intelektas tyliai žlunga, kai žmonės jaučiasi atstumti arba pažeidžiami. Verčiau darykite štai ką:

Pasakojimas: paaiškinkite, kodėl atsiranda dirbtinis intelektas, kokia nauda darbuotojams ir kokie yra saugos turėklai.
Mikromokymai: 20 minučių moduliai, susieti su konkrečiomis užduotimis, pranoksta ilgus kursus.
Čempionai: į kiekvieną komandą įtraukite kelis ankstyvuosius entuziastus ir leiskite jiems vesti trumpus pristatymus.
Apsauginiai turėklai: išleiskite aiškų vadovą apie priimtiną naudojimą, duomenų tvarkymą ir rekomenduojamas, o ne draudžiamas instrukcijas.
Įvertinkite pasitikėjimą: prieš diegimą ir po jo atlikite trumpas apklausas, kad rastumėte spragas ir pritaikytumėte savo planą.

Anekdotas (kitas įprastas modelis): pardavimų grupėje testuojamos dirbtinio intelekto pagalba parengtos skambučių pastabos ir prieštaravimų tvarkymo užklausos. Atstovai išlaiko klientų plano nuosavybę; vadovai naudoja bendrus fragmentus mokymams. Laimėjama ne „automatizavimas“, o greitesnis pasiruošimas ir nuoseklesnis tolesnis stebėjimas.

5-oji giluminė analizė: statyba ir pirkimas – praktinė vertinimo skalė 🧮

Pirkite , kai galimybė yra komercinė, tiekėjai juda greičiau nei jūs ir integracija yra aiški. Pavyzdžiai: dokumentų santraukos, el. laiškų rengimas, bendras klasifikavimas.
Kurkite , kai logika atitinka jūsų prioritetus: nuosavybės teise saugomus duomenis, konkrečios srities samprotavimus arba konfidencialius darbo eigą.
Tinkindami elementus tiekėjo platformoje, derinkite juos tarpusavyje, tačiau raginimus, vertinimo rinkinius ir tiksliai suderintus modelius išsaugokite mobilius.
Sąnaudų racionalumas: modelio naudojimas yra kintamas; iš anksto derėkitės dėl apimties lygių ir nustatykite biudžeto įspėjimus.
Perjungimo planas: išlaikykite abstrakcijas, kad galėtumėte pakeisti paslaugų teikėjus be kelių mėnesių perrašymo.

Remiantis naujausiais „McKinsey“ tyrimais, organizacijos, siekiančios ilgalaikės vertės, pertvarko darbo eigas (ne tik prideda įrankių) ir įpareigoja vyresniuosius vadovus keisti dirbtinio intelekto valdymą ir veiklos modelį [4].

6-oji išsami analizė: investicijų grąžos matavimas – ką realiai stebėti 📏

Sutaupytas laikas: minutės vienai užduočiai, sprendimo laikas, vidutinis tvarkymo laikas.
Kokybės pagerėjimas: tikslumas, palyginti su pradiniais duomenimis, pakartotinio darbo sumažinimas, NPS/CSAT skirtumai.
Pralaidumas: užduotys/asmuo/diena, apdorotų bilietų skaičius, išsiųstų turinio vienetų skaičius.
Rizikos lygis: pažymėti incidentai, nepaisymo dažnis, užfiksuoti duomenų prieigos pažeidimai.
Priėmimas: aktyvių naudotojų skaičius per savaitę, atsisakymo rodikliai, pakartotinio naudojimo skaičius.

Du rinkos signalai, padėsiantys jums išlikti sąžiningiems:

Pritaikymas yra realus, tačiau poveikis įmonės lygmeniu užtrunka. 2025 m. duomenimis, ~71 % apklaustų organizacijų teigia reguliariai naudojančios dirbtinį intelektą bent vienoje funkcijoje, tačiau dauguma nemato reikšmingo įmonės lygmens EBIT poveikio įrodymų, kad drausmingas vykdymas yra svarbesnis nei pavieniai bandomieji projektai. [4]
Yra paslėptų kliūčių. Ankstyvas diegimas gali sukelti trumpalaikių finansinių nuostolių, susijusių su atitikties trūkumais, klaidingais rezultatais ar šališkumo incidentais, kol dar nepasireiškė nauda; į tai reikia atsižvelgti biudžetuose ir rizikos kontrolės priemonėse. [5]

Metodo patarimas: kai įmanoma, vykdykite nedidelius A/B testus arba laipsnišką diegimą; registruokite pradinius rodiklius 2–4 savaites; naudokite paprastą vertinimo lapą (tikslumas, išsamumas, ištikimybė, tonas, saugumas) su 50–200 realių pavyzdžių kiekvienam naudojimo atvejui. Išlaikykite testų rinkinį stabilų skirtingose iteracijose, kad galėtumėte priskirti rezultatus atliktiems pokyčiams, o ne atsitiktiniam triukšmui.

Žmogui draugiškas vertinimo ir saugos planas 🧪

Auksinis rinkinys: sukurkite nedidelį, kruopščiai atrinktą testų rinkinį iš realių užduočių. Įvertinkite rezultatus pagal naudingumą ir žalą.
„Redteaming“: sąmoningas testavimas nepalankiausiomis sąlygomis, siekiant nustatyti įsilaužimus, šališkumą, injekciją ar duomenų nutekėjimą.
Apsauginių turėklų nurodymai: standartizuokite saugos instrukcijas ir turinio filtrus.
Eskalavimas: palengvinkite perdavimą žmogui, išsaugant kontekstą.
Audito žurnalas: saugo įvestis, rezultatus ir sprendimus atskaitomybės tikslais.

Tai nėra perteklius. NIST dirbtinio intelekto rizikos valdymo sistema (RMF) ir EBPO principai pateikia paprastus modelius: apimties nustatymas, vertinimas, adresavimas ir stebėjimas – iš esmės tai kontrolinis sąrašas, kuris leidžia projektams išlikti saugiems, nesulėtinant komandų darbo. [1][3]

Kultūros kūrinys: nuo bandomųjų versijų iki operacinės sistemos 🏗️

Įmonės, kurios plečia dirbtinį intelektą (DI), ne tik prideda įrankius – jos tampa DI formos. Vadovai modeliuoja kasdienį naudojimą, komandos nuolat mokosi, o procesai yra permąstomi įtraukiant DI į ciklą, o ne įterpiant jį į šoną.

Pastaba: kultūrinis atvėrimas dažnai ateina tada, kai vadovai nustoja klausti „Ką modelis gali padaryti?“ ir pradeda klausti „Kuris šio darbo eigos žingsnis yra lėtas, rankinis arba linkęs į klaidas – ir kaip jį pertvarkyti pasitelkiant dirbtinį intelektą ir žmones?“ Tada ir prasideda pergalės.

Rizika, išlaidos ir nemalonūs dalykai 🧯

Paslėptos išlaidos: bandomieji projektai gali užmaskuoti tikras integracijos išlaidas – duomenų valymas, pakeitimų valdymas, stebėjimo įrankiai ir perkvalifikavimo ciklai sumuojasi. Kai kurios įmonės praneša apie trumpalaikius finansinius nuostolius, susijusius su atitikties trūkumais, klaidingais rezultatais ar šališkumo incidentais, dar prieš pradedant gauti naudos. Planuokite tai realistiškai. [5]
Per didelis automatizavimas: jei per anksti pašalinsite žmones iš sprendimų priėmimo reikalaujančių etapų, kokybė ir pasitikėjimas gali smarkiai sumažėti.
Pririšimas prie tiekėjo: venkite griežto programavimo pagal vieno tiekėjo ypatybes; išlaikykite abstrakcijas.
Privatumas ir sąžiningumas: laikykitės vietinių gairių ir dokumentuokite savo rizikos mažinimo priemones. ICO įrankių rinkiniai yra naudingi JK komandoms ir naudingi atskaitos taškai kitur. [2]

sąrašas , kaip įtraukti dirbtinį intelektą į savo verslo bandomąją ir gamybinę versiją 🧰

DUK: trumpa apžvalga, kaip integruoti dirbtinį intelektą į savo verslą 💬

K: Ar mums reikia didelės duomenų mokslo komandos pradžiai?
A: Ne. Pradėkite nuo standartinių asistentų ir paprastų integracijų. Specializuotus mašininio mokymosi specialistus rezervuokite individualiems, didelės vertės naudojimo atvejams.

K: Kaip išvengti haliucinacijų?
A: Informacijos paieška remiantis patikimomis žiniomis, ribojamais klausimais, vertinimo rinkiniais ir žmonių atliekamais kontroliniais punktais. Taip pat būtinai atkreipkite dėmesį į pageidaujamą toną ir formatą.

K: O kaip dėl atitikties?
A: Laikykitės pripažintų principų ir vietos gairių bei saugokite dokumentaciją. NIST dirbtinio intelekto RMF ir EBPO principai suteikia naudingą struktūrą; JK ICO siūlo praktinius duomenų apsaugos ir sąžiningumo kontrolinius sąrašus. [1][2][3]

K: Kaip atrodo sėkmė?
A: Viena matoma ir išliekanti pergalė per ketvirtį, įsitraukęs čempionų tinklas ir nuolatinis kelių pagrindinių rodiklių, į kuriuos vadovai iš tikrųjų žiūri, tobulėjimas.

Tyli sudėtinių lėšų galia laimi 🌱

Jums nereikia greito rezultato. Jums reikia žemėlapio, žibintuvėlio ir įpročio. Pradėkite nuo vieno kasdienio darbo eigos proceso, suvienykite komandą pagal paprastą valdymą ir padarykite rezultatus matomus. Pasirūpinkite, kad jūsų modeliai ir raginimai būtų mobilūs, duomenys tvarkingi, o žmonės apmokyti. Tada pakartokite tai dar kartą. Ir dar kartą.

Jei tai padarysite, dirbtinio intelekto integravimas į savo verslą nebebus bauginanti programa. Tai taps įprastų operacijų, tokių kaip kokybės užtikrinimas ar biudžeto sudarymas, dalimi. Galbūt mažiau žavinga, bet daug naudingesnė. Ir taip, kartais metaforos bus sumaišytos, o ataskaitų suvestinės – netvarkingos; viskas gerai. Tęskite. 🌟

Premija: šablonai, kuriuos galima kopijuoti ir įklijuoti 📎

Naudojimo atvejo santrauka

Problema:
Vartotojai:
Duomenys:
Sprendimo riba:
Rizika ir jos mažinimo priemonės:
Sėkmės rodiklis:
Paleidimo planas:
Peržiūros kadencija:

Raginimo šablonas

Vaidmuo:
Kontekstas:
Užduotis:
Apribojimai:
Išvesties formatas:
Kelių kadrų pavyzdžiai:

Nuorodos

[1] NIST. Dirbtinio intelekto rizikos valdymo sistema (DI RMF).
Skaityti daugiau

[2] JK Informacijos komisaro biuras (ICO). Dirbtinio intelekto ir duomenų apsaugos gairės.
Skaityti daugiau

[3] OECD. Dirbtinio intelekto principai.
Skaityti daugiau

[4] „McKinsey & Company“. Dirbtinio intelekto padėtis: kaip organizacijos persitvarko, kad sukurtų vertę (
skaityti daugiau)

[5] „Reuters“. EY apklausa rodo, kad dauguma įmonių, diegdamos dirbtinį intelektą, patiria tam tikrų su rizika susijusių finansinių nuostolių (
skaityti daugiau).

Raskite naujausią dirbtinį intelektą oficialioje dirbtinio intelekto asistentų parduotuvėje

Apie mus

Atgal į tinklaraštį

Šalis / regionas