首頁森恩集團執行長羅尼·謝斯倡導務實的企業人工智慧實踐
在展開人工智慧之旅前，務必評估數據現狀——因為劣質數據是可能破壞您努力成果的最大風險之一。
根據Gartner研究，企業每年因數據品質不佳平均損失1,290萬美元，導致資源浪費與商機流失。儘管如此，值得欣慰的是越來越多企業開始意識到數據品質的關鍵作用，從而降低了陷入此類困境的風險。
此觀點來自專精人工智慧策略、執行與治理的SENEN集團執行長羅妮·謝斯。該公司專注於數據與人工智慧諮詢、實務應用及素養培育。謝斯強調自己「從企業初創時期就投身數據與人工智慧領域」，具備深厚的實務經驗。其公司更以99.99%的客戶留存率展現卓越成效。
「實際上，我觀察到常見問題在於企業在尚未真正準備就緒時就急於採用人工智慧，」謝斯解釋道。她指出高層指令常推動人工智慧實施，卻缺乏明確藍圖或路線圖，導致使用者參與度高卻無法產生可衡量的成果。
即便在2024年，謝斯仍接觸到數據品質「遠未達標」的企業。「根本差得遠了，」她強調。所幸業界對話正轉向更具戰略性的務實方法。企業日益意識到此問題，如今傾向先向SENEN集團尋求數據協助，而非直接投入人工智慧部署。
「當這類企業尋求協助時，我們首要任務是解決其數據問題，」謝斯解釋道，「唯有如此，我們才會進入人工智慧模型開發階段。這能確保企業為未來任何人工智慧計畫奠定堅實基礎。」
「當數據體系完備後，企業便能自由開發各種AI模型與解決方案，且能獲得精準結果——因為他們已擁有堅實的基礎可供建構。」謝斯補充道。
憑藉深厚專業知識，SENEN集團協助企業修正發展方向。謝斯分享某客戶案例：該客戶最初尋求數據治理支援，最終卻發現需先制定數據策略——釐清目標、方法與預期成果——方能整合治理機制並建立營運藍圖。「他們從原始數據逐步推進至描述性分析、預測性分析，如今我們正為其制定AI戰略。」謝斯表示。
這種著眼於實務的策略，將成為謝斯本週在倫敦「全球人工智慧與大數據博覽會」演講的核心。「此刻正是將人工智慧付諸實踐的時機，尤其在企業導入層面，而非僅聚焦於創新、試點或實驗，」她強調：「現在不是做這些的時候。重點在於讓人工智慧創造具體價值。對企業而言，今年正是實現目標的關鍵之年。」
觀看羅妮·謝斯完整專訪影片：
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Suno 在法律訴訟中為歌曲新增水印
Suno，這個允許使用者生成由人工智慧創作的音樂的平臺，近日推出了新功能，包括為平臺製作的曲目新增標籤、限制下載，並更新社羣標準以遏制未經授權的複製品。這些更新是在Suno面臨多家唱片公司和藝術家組織提起的多起訴訟之際推出的。在部落格文章中，聯合創始人兼執行長Mikey Shulman概述了核心原則，強調該平臺旨在促進原創創作，同時擴大更廣泛受眾對人工智慧音樂工具的訪問許可權。一個主要的爭議點在於，使用者將人工智慧生成的歌曲上傳到其他流媒體服務並透過操縱系統獲取收入。Suno表示，現在將採用音訊
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埃隆·馬斯克直接回應了圍繞 Grok Build 的隱私爭議，首先以簡單的“True”（屬實）確認了該事件的有效性。他承諾，此前上傳至 SpaceXAI 的所有使用者資料將被永久刪除，並表示“不留一個位元組”。這是人工智慧行業首次由主要科技領袖公開承認錯誤並主動刪除使用者資料。安全研究人員的“釣魚”測試揭示了資料洩露的具體證據此次爭議源於獨立人工智慧安全研究人員 @cereblab 的一份報告。SpaceXAI 推出的 AI 程式設計助手 Grok Build 在其官方網站上聲稱其“優先本地執行，程式碼
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評論 (1)
0/500
![ScottMartinez]()
Der Artikel trifft einen wichtigen Punkt! In meinem Team sprechen wir seit Monaten über KI, aber bei der Umsetzung hapert es oft an der Datenbasis. Die genannte Summe von Gartner lässt aufhorchen - klingt nach einem Weckruf für das Management. Wirklich praktische Perspektive, weniger Hype, mehr Realitätscheck. Das mit der Datengrundlage checken ist wohl der wichtigste, aber oft langweiligste Schritt, bevor es losgeht 😅
在展開人工智慧之旅前，務必評估數據現狀——因為劣質數據是可能破壞您努力成果的最大風險之一。
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Der Artikel trifft einen wichtigen Punkt! In meinem Team sprechen wir seit Monaten über KI, aber bei der Umsetzung hapert es oft an der Datenbasis. Die genannte Summe von Gartner lässt aufhorchen - klingt nach einem Weckruf für das Management. Wirklich praktische Perspektive, weniger Hype, mehr Realitätscheck. Das mit der Datengrundlage checken ist wohl der wichtigste, aber oft langweiligste Schritt, bevor es losgeht 😅
