企業在 AI 時代中該如何實現數位轉型的參考指南
劇透警告
企業在 AI 時代中該如何實現數位轉型?
我想是這本書的主軸。之所以說是新商業思維,是因為結合了數據思維與商業思維;特別是在 AI 時代,數據思維就是各種應用的基礎,重要性只會有增無減。
書中不僅深入解析了 AI 技術的運作原理,還提供了具體的實踐策略和成功案例,幫助企業從數據思維出發,利用 TAMAM 模型全面應用 AI 技術。
此外,書中也強調了 AI 治理與管理的重要性,這是為了確保技術應用的負責任和可持續性。
對於無技術背景,且希望在數位轉型中取得競爭優勢的企業和個人來說,我認為這本書值得一讀。
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首先,數據思維是 AI 應用的基礎。
數據思維也是企業進行數位轉型和 AI 技術應用的起點,強調數據的收集、分析和應用;這和我在《高勝算的本事》中的觀點是一致的,只不過我更側重在數據思維的培養與應用上。
在這本書中,強調了數據思維為數位轉型提供了必要的數據支持,並且是 TAMAM 模型中技術和算法部分的基礎。企業需要培養數據驅動的文化,才能充分發揮 AI 的潛力。
關於數據,我們應該有三個認知:
一|高品質的數據是成功應用 AI 的前提。
二|有效的數據治理策略,能確保數據的準確性和可靠性。
三|在前兩個前提下,透過數據分析可以挖掘出潛在的商業價值,支持決策。
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其次,數位轉型是企業在市場中保持競爭力的關鍵。
數位轉型,是指企業通過應用數位技術來改變其營運模式、業務流程和客戶體驗,以提升競爭力;不僅能保有競爭力,也能帶來效率提升和創新機會。
數位技術,也包括 AI 技術的應用。
現在企業所談的數位轉型,其實可以說是企業應用 AI 技術以提升競爭力的過程,涉及從數據收集到 AI 應用的全流程實施。
數位轉型有賴於數據思維來驅動決策和創新,這也是為什麼有許多企業在推行數位轉型多年後,現在開始愈來愈重視數據思維的養成。
此外,也需要 TAMAM 模型提供的技術框架來實現數位轉型;而 AI 治理與管理,則是確保數位轉型過程中的技術應用是負責任和可持續的。
如何利用 AI 技術創造新的商業模式,藉此提升企業競爭力,是企業在數位轉型過程中不容忽視的挑戰。
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再來,有效的 AI 治理與管理能夠防止負面影響。
AI 治理與管理,是對 AI 技術的應用進行規範和管理,確保其在企業中的負責任應用。
有效的 AI 治理與管理不僅能夠防止 AI 技術帶來的負面影響,也能確保其安全性和可靠性。包括三個方面:
一|技術選型、團隊組建和項目管理,確保 AI 技術的順利落地。
二|做好風險管理,識別、評估和應對 AI 技術應用中的風險,確保其安全性。
三|處理 AI 技術應用中的倫理問題和法律合規,確保其負責任應用。
AI 治理與管理,需要數據思維來確保數據品質和治理,並且在數位轉型過程中起到保駕護航的作用。
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最後,TAMAM 模型提供了全面的 AI 技術框架。
包括技術(Technology)、算法(Algorithm)、方法論(Methodology)、能力(Ability)和模組(Module)
這個模型有助於企業全面理解和應用 AI 技術,提供一個系統化的指導框架。
一|技術:理解 AI 技術的基本原理和發展趨勢。
二|算法:掌握常見的機器學習和深度學習算法,並應用於實際場景。
三|方法論:提供從數據處理、模型訓練到結果評估的全流程方法論。
四|能力:強調企業和個人需要具備的數據分析能力、技術實施能力和創新能力。
五|模組:介紹 AI 技術的模組化應用,提升業務效率和創新能力。
TAMAM 模型中的技術和算法部分,有賴於數據思維來提供高品質的數據支持。而方法論和能力部分則為數位轉型提供了具體的實施路徑,並且在 AI 治理與管理中提供了技術選型和風險管理的指導。
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這四個關鍵構成了一個完整的 AI 應用和管理框架。
其中數據思維是基礎,數位轉型是目標,AI 治理與管理是保障,而 TAMAM 模型提供了具體的技術路徑和方法。