IT总监和商业领袖知道他们坐在商业金矿上。尽管传统工具（例如业务分析平台和用于统计分析的软件）可以有效地从总数据资源中确定理解，但实时和在规模上迅速进行此操作仍然尚无挑战。
AI Enterprise AI在接受负责任的部署并规模上可以将这些狭窄的位置变成能力。根据数据，即使是“实时”（例如，在与客户互动期间）迅速采取行动，这是技术能力之一，也是可扩展性：AI可以从异构源中处理大量信息，几乎可以像总结同一页面表一样容易。
但是，现代企业的AI解决方案的部署并不容易。这需要结构，信任和正确的人才。除了实施的实际问题外，AI的使用提供了自己的问题，例如数据管理，需要将围栏施加在AI答案和培训数据以及持续的员工问题上。
我们遇到了 Radhakrishnan普华永道的总监由服务的技术控制 – AI，数据分析和思想，以坦率地谈论有效的方法 – 以及在他们穿越AI的旅程中所阻碍了什么。我们开始谈论她的表现 Techex AI和大数据博览会北美6月4日至5日，在会议中心圣塔克拉拉（Santa -Clara）。
拉尼（Rani）尤其要调整一些管理问题，数据机密性和主权，这些问题与企业的职业生涯花费了很多年，与该领域的医疗保健领域的众多客户合作，其中保密性，数据监督，并且最重要的是，数据准确性是技术开发的各个方面。
“拥有前工程师或开发人员python还不够……您仍然需要一个周期中的人来监督正确的学习数据集，查看并考虑结果中的任何偏见。” -PWC Rani Radhakrishnan
从支持到战略：改变人工智能的期望
拉尼说，普华永道客户对基于AI的托管服务的热情越来越热情，该服务可以在每个领域提供业务信息，并在所谓的代理角色中更积极地使用技术，代理可以在其中独立采取有关数据和用户输入的行动；自主AI代理可以根据与人的互动，访问数据资源和自动化采取行动。
例如， 代理PWC OS 它是一个模块化的AI平台，它将系统与智力代理相关联，比传统计算方法更快。这是普华永道对客户对AI需求的反应的一个例子，其中许多人看到了这项新技术的潜力，但是没有足够的内部知识和员工可以按照他们的需求行事。
根据组织部门的不同，对AI的兴趣可能来自业务的不同地方。对物理或数字系统的过早监控；预测生产或工程中的服务；或在与客户相关的困难条件下自动化赢得的成本的有效性只是几个示例。
但是，无论AI可以带来价值，大多数公司仍然没有有效部署AI-ILI所需的技能和人员的内部，至少是实现盈利能力并且没有显着风险的部署。
拉尼说：“拥有前工程师或开发人员Python还不够。” “您必须以非常结构化的方式收集所有这些，并且您仍然需要一个周期中的人来监督正确的培训数据集，查看并考虑结果中的任何偏见。”
清洁：人工智能背后的数据任务
拉尼说，人工智能的有效实施需要技术技能的结合 – 数据，数据科学，快速工程师的发展 – 以及组织领域的经验。对内部区域的检查可以确定正确的结果，技术人员可以涵盖负责任的AI实践，例如比较数据和管理，并确认人工智能系统在公司领先原则的框架内负责任地工作。
她说：“为了从AI获得最大价值，组织必须正确应对基本数据。” “我不知道一家说其数据表现出色的单一公司……您必须以正确的结构进行标准化，以便您可以要求，分析和宣布并确定出现的趋势。”
应该引入一些工作企业以有效地使用AI，这是对位移的观察 – 既在AI系统的释放以及对教育和操作数据中固有的潜在位移的分析中。
重要的是，在AI系统的基本体系结构的框架中，应用严格的消毒过程，适用数据的标准化和注释。拉尼说，后者需要“大量人类的努力”，根据开始出现的数据，所需的合格人员是新的专家之一。
根据拉尼（Rani）的说法，如果可以克服数据和人员问题的数据，那么反馈周期使生成AI的可能结果确实很有价值。 “现在您有机会返回并改善自己得到的答案。这就是使他如此独特和如此有价值的原因，因为现在您训练模型以根据需要回答问题，他们回答。”
对于IT主管而言，转变不仅与技术支持有关。我们谈论的是将AI集成到企业的体系结构中，业务战略的遵守和管理风险管理，并伴随着规模。 IT主管成为AI管家 – 不仅要存档系统，还可以信任和转换。
结论
自AI从其在学术计算机科学领域的研究中出现以来，只有几年的时间已经过去了，因此很明显，现代企业家组织在一定程度上感觉到了实现AI潜力的方式。
但是，出现了一个新的游戏，它可以帮助IT主管访问数据中存储的数据储备中存储的价值，在业务策略中，改善运营支持，向客户提供的经验以及数十种业务领域的经验。
作为一家融入客户经验的公司，来自世界各地的大小大小，PWC是由做出决定，开始或合理化并指导其现有AI旅行的人所解决的主要选择之一。
研究如何 PWC帮助IT主管在基本操作中介绍AI看看6月对拉尼的最后理解 Techex AI和大数据博览会北美场地
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