從 AI 熱潮到 AI 就緒

時不時地，企業推出人工智慧更新，你會聽到關於人工智慧的承諾及其創新用例—從完美的客戶個人化到流暢的電子郵件行銷流程。但當你嘗試將人工智慧用於公司專案時，你會陷入試驗階段，難以提供真正的價值，並且在組織中更廣泛地推廣其使用時遇到困難。雖然你理解人工智慧應該是成本效益高的，但由於你難以實現真正的價值，成本效益比並不明確。

很容易被「人工智慧已經到來」或「人工智慧是下一個大事件」這樣的炒作所吸引。但這些都忽略了一個簡單的事實：模型的好壞取決於它們所消費的數據。這就是 ADG 想要彌合的人工智慧就緒差距。

每個組織都有大量的資訊，從文件到電子表格再到電子郵件和視頻。這些數據通常雜亂無章、無結構，並被困在組織孤島中。嘗試在這種有缺陷的「數據基礎」上運行複雜的人工智慧模型將導致資本浪費和人工智慧投資回報率（ROI）無法衡量。

Accelera Digital Group（ADG）的首席技術官 Daniel Acton 表示：「我們需要誠實地承認人工智慧不是魔法；你不能在混亂的數據上疊加複雜的模型並期望有回報。沒有準確的輸入，即使是最先進的生成式人工智慧也只不過是昂貴的猜測。炒作可能會銷售軟體，但決定該投資成功與否的是底層數據的質量和可用性。」

成熟、人工智慧就緒的數據基礎 

如果你想要可靠、可擴展的人工智慧解決方案，你必須首先建立堅實的基礎，這就是 Accelera Digital Group（ADG）的作用所在。ADG 幫助你創建這種成熟、人工智慧就緒的數據環境：從業務構思，發掘最有價值的人工智慧用例，到確保你的數據乾淨、結構化且安全。這使你的人工智慧模型能夠精確運作並提供真正的業務價值。 

Acton 解釋道：「成熟的數據基礎是解決『失敗三要素』—孤島、不明確的權限和低質量的關鍵。當你修復基礎時，你就從不連貫的實驗轉向可擴展的智能。無論是確保監管合規還是預測市場趨勢，堅實的數據策略確保當你的人工智慧做出預測時，它是基於單一、可信的真相版本。」

企業需要做什麼才能從可能使用人工智慧到人工智慧就緒？

為了轉變你的數據景觀並縮小就緒差距，ADG 採取三步驟方法：

1. 定義戰略計劃（諮詢）

對於組織採用數據驅動的方法，數據需要被視為產品—它有用戶並服務於目的，且必須遵守某些質量水平。在這裡，ADG 採用「業務先於技術」的方法。  在深入研究你的數據之前，他們會退一步理解「是什麼」然後才是「如何做」，確保你的業務目標明確定義並優先排序。  一旦設定了這個戰略方向，ADG 會建議你如何整合分散的數據存儲並將原始、結構化和非結構化信息轉化為適合目的的結構。 

2. 實施可擴展的基礎設施（實施）

接下來，ADG 的工程師通過設計和實施強大的雲解決方案（如 Google Cloud）來建立物理基礎。ADG 的工程師創建自動化數據管道，持續將乾淨、標準化的數據直接輸入到你的人工智慧模型中，確保它們始終受益於最佳數據。

3. 確保可持續性能（管理服務）

最後，你必須保護和優化你的投資，為了支持這一點，ADG 提供持續的「管理服務」，不斷監控你的數據流和雲資源。這確保了安全性得到維護，成本保持高效，並且隨著你的業務擴展，你的人工智慧系統提供一致、高影響力的結果。

要開始使用 ADG，請前往 adg.io。如果你準備好了解你的人工智慧成功藍圖，下載 ADG 的免費報告「建立人工智慧就緒的數據基礎」，了解從數據混亂到可擴展智能所需的策略和技術。在此處下載報告。