首页森恩集团首席执行官罗尼·谢斯倡导企业人工智能的务实落地
在开启人工智能之旅前，务必评估数据现状——因为数据质量低下是可能破坏您努力成果的最大风险之一。
据高德纳研究显示，企业因数据质量问题每年平均损失1290万美元，导致资源浪费与机遇错失。尽管情况令人担忧，但积极的一面是越来越多的企业开始认识到数据质量的关键作用，从而降低了遭受此类风险的概率。
这一观点来自SENEN集团首席执行官罗妮·谢思。该公司专注于人工智能战略制定、执行与治理，业务涵盖数据与人工智能咨询、实践落地及素养提升。谢思表示自己"从入职企业起就投身数据与人工智能领域"，积累了丰富的实战经验。其公司客户留存率高达99.99%，业绩斐然。
"从实践角度看，我观察到一个普遍问题：企业往往在尚未真正准备就绪时就仓促采用人工智能，"谢斯表示。她解释说，高管指令通常会推动人工智能实施，但缺乏清晰的蓝图或路线图。这可能导致用户参与度高却无法产生可衡量的成果。
即便在2024年，谢斯仍遇到数据质量"远未达标"的企业。"差距悬殊"她强调道。不过行业讨论正转向更具战略性的实践路径——企业日益意识到数据基础的重要性，如今多会优先寻求森恩集团的数据支持，而非直接推进AI部署。
"这类企业求助时，我们首要任务是解决数据问题，"谢斯阐释道，"之后才推进AI模型开发。这能确保他们为未来AI项目奠定坚实基础。"
"数据体系理顺后，企业便能自由开发各类AI模型与解决方案，并获得精准结果——因为他们已拥有坚实的技术基石。"谢斯补充道。
凭借深厚专业积淀，SENEN集团助力企业校正发展航向。谢斯分享某客户案例：对方最初寻求数据治理支持，最终却发现需要先制定数据战略——明确目标、方法与预期成果——再整合治理体系并建立实施路线图。"他们从原始数据起步，经描述性分析，进阶至预测性分析，如今我们正为其制定人工智能战略。"
这种聚焦实践的理念将成为舍特本周在伦敦全球人工智能与大数据博览会上演讲的核心。"当前企业应用人工智能的关键在于落地实践，而非仅关注创新、试点或实验，"她强调，"现在不是探索阶段，而是让人工智能创造切实价值的时刻。对企业而言，今年正是实现这一目标的时机。"
观看罗妮·谢思完整访谈视频：
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评论 (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 😅
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