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創新不是開盲盒!實現長遠價值,就靠AI專案「組合管理」
人工智慧與機器學習
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費薩爾.霍克
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艾瑞克.尼爾森
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湯瑪斯.戴文波特
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保羅.史凱德
面臨AI轉型壓力,企業常因過多零散的試行計畫分散資源。應將AI計畫提升至高層決策,結合「階段關卡」與「組合管理」方法,透過結構化的四階段依序推進。這不僅能防範零散失敗,更能建立全局視野,兼顧速效成果並創造長遠價值。
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2026/07/11
分析癱瘓症正在拖垮你!為什麼數據愈多,愈難做決策?
數據管理
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錢慧如
如果你曾經塞在車陣中,望著癱瘓的交通動彈不得,那麼你可以想像一下,你的大腦也會「塞車」,而滿塞讓它難以運轉的,就是「數據」。當我們為了做決策而大量蒐集數據時,這種大腦壅塞、思考癱瘓的情況就會出現……
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2024/12/24
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網路效應,跟你想的不一樣!資料競爭力七大驗證
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安德烈.哈邱
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朱利安.懷特
你是否高估了數據資料能帶來的優勢? 由資料促成的學習,雖然會帶動看來可能類似網路效應的良性循環,但效能沒有那麼強大或持久。 要確定顧客資料是否可協助建立市場進入障礙,企業應回答七個問題來檢視資料的價值:能創造多少附加價值;邊際價值遞減速度有多快;使用者資料的相關性貶值速度;資料是否是專屬的;要模仿這類產品改善有多困難;改善的產品,是否適用於其他使用者;多快能將見解整合到產品中。
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2019/12/18
防範人工智慧偏見大行動
人工智慧與機器學習
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傑克.西爾貝格
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布莉妮.普雷斯頓
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詹姆斯.曼宜卡
領導人應採取以下六個步驟:隨時掌握快速變化的研究資訊。所屬的企業或組織在建置人工智慧時,應建立負責任的流程,以減少偏見。針對潛在的人類偏見,以事實為基礎進行對話。考慮人與機器如何攜手合作來減少偏見。投資更多,提供更多資料,以繼續推進此一領域。加強投資以提高人工智慧領域的多元化。
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2019/11/28
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