Áp lực phải hành động với AI ngày càng tăng, và số lượng cơ hội cạnh tranh để thu hút sự chú ý cũng ngày càng tăng. Khi mỗi bộ phận đều theo đuổi các dự án, nền tảng và ưu tiên riêng, các mảnh đầu tư và doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc đưa bất cứ điều gì có ý nghĩa vào sản xuất.
Chúng tôi giúp các nhà lãnh đạo quyết định nơi dữ liệu và AI có thể tạo ra sự khác biệt lớn nhất, tổ chức sẵn sàng cung cấp những gì, và những gì cần thay đổi. Kết quả là một chiến lược tập trung, mô hình vận hành thực tiễn và con đường đáng tin cậy từ tham vọng đến giá trị.
Tập trung đầu tư vào các mục đích sử dụng có giá trị cao nhất
Điều chỉnh dữ liệu và AI phù hợp với kết quả kinh doanh
Làm rõ quyền sở hữu, quản trị và giao hàng
Xây dựng lộ trình có trình tự và có thể đầu tư
Chuyển AI từ phi công sang ứng dụng thực tế
01
Hãy có cái nhìn trung thực về điểm mạnh, khoảng trống và mức độ sẵn sàng hiện tại của bạn. Điều này mang lại cho các nhà lãnh đạo một điểm khởi đầu chung và cho thấy nơi cần thay đổi nhất.
02
So sánh các trường hợp sử dụng tiềm năng dựa trên giá trị, tính khả thi và sự phù hợp chiến lược để nguồn lực được chuyển đến những cơ hội có khả năng tạo ra sự khác biệt nhất.
03
Xác định cách dữ liệu và AI sẽ được dẫn dắt, quản lý, tài trợ, cung cấp và hỗ trợ trên toàn doanh nghiệp.
04
Trình bày các sáng kiến, khoản đầu tư, biện pháp và các yếu tố phụ thuộc cần thiết để tiến lên, được sắp xếp theo thứ tự mà tổ chức có thể thực hiện một cách thực tế.
Sáng kiến lãnh đạo và nghiên cứu để truyền cảm hứng đổi mới
Chiến lược dữ liệu và AI xác định nơi dữ liệu và AI có thể tạo ra giá trị kinh doanh có ý nghĩa và những gì tổ chức cần để thực hiện nó. Nó điều chỉnh các ưu tiên, năng lực, quản trị, đầu tư và các chỉ số xoay quanh các kết quả cụ thể của doanh nghiệp. Chiến lược này cung cấp cơ sở thực tiễn để quyết định cơ hội nào nên theo đuổi, nền tảng nào cần củng cố, và cách chuyển từ thử nghiệm sang sử dụng quy mô lớn.
Chiến lược công nghệ tập trung vào các nền tảng rộng hơn, ứng dụng, kiến trúc và môi trường kỹ thuật. Chiến lược dữ liệu và AI tập trung cụ thể vào cách dữ liệu, phân tích, mô hình và các quyết định dựa trên AI sẽ cải thiện hiệu quả kinh doanh. Hai điều này chắc chắn có sự kết nối, nhưng chúng trả lời những câu hỏi khác nhau. Một người định hình môi trường công nghệ doanh nghiệp; phần còn lại chỉ đạo cách trí tuệ và AI sẽ tạo ra giá trị trong lĩnh vực này.
Các trường hợp sử dụng được đánh giá dựa trên giá trị kinh doanh, tính liên quan chiến lược, tính khả thi, mức độ sẵn sàng dữ liệu, rủi ro, nhu cầu áp dụng và thời gian tác động. Sự phụ thuộc và khả năng tái sử dụng khả năng trên nhiều trường hợp sử dụng cũng rất quan trọng. Điều này tránh việc ưu tiên ý tưởng chỉ vì chúng có tính kỹ thuật thú vị và hướng đầu tư vào các cơ hội mà tổ chức có thể thực hiện, mở rộng và duy trì một cách thực tế.
Các thử nghiệm thường chứng minh rằng một mô hình hoặc công cụ có thể hoạt động riêng lẻ, nhưng không giải quyết được các điều kiện vận hành cần thiết cho sản xuất. Những khoảng trống phổ biến bao gồm chất lượng dữ liệu, tích hợp, quyền sở hữu, quản trị, thiết kế lại quy trình làm việc, giám sát và áp dụng. Mở rộng quy mô đòi hỏi các yếu tố này phải được lên kế hoạch cùng nhau, với trách nhiệm rõ ràng về hiệu suất sau khi giải pháp ban đầu được triển khai.
Mô hình vận hành dữ liệu và AI xác định cách tổ chức năng lực và cách công việc được thực hiện. Nó bao gồm lãnh đạo, tài trợ, vai trò, quyền quyết định, quản trị, phương thức triển khai, nền tảng chia sẻ và hỗ trợ. Nó cũng làm rõ những gì nên được tập trung, liên kết hoặc nhúng trong các nhóm kinh doanh để dữ liệu và AI có thể chuyển từ hoạt động chuyên biệt sang khả năng doanh nghiệp có thể lặp lại.
Lộ trình nên kết nối các trường hợp sử dụng ưu tiên với dữ liệu, công nghệ, nhân tài, quản trị và sự thay đổi cần thiết để thực hiện chúng. Nó nên hiển thị trình tự, sự phụ thuộc, đầu tư, chủ sở hữu, các chỉ số và các điểm quyết định. Một lộ trình đáng tin cậy cân bằng giá trị ngắn hạn với nền tảng có thể tái sử dụng, giúp tổ chức tiến bộ ngay bây giờ mà không tạo ra các giải pháp rời rạc trở nên khó mở rộng về sau.
"*" vui lòng điền các trường bắt buộc