برعاية:
من المقرر في 2 أبريل ، 2020 ، من 1 مساءً إلى 1:30 مساءً بتوقيت شرق الولايات المتحدة
على الرغم من أن قوة ووعد الذكاء الاصطناعى مثيران ، إلا أن المنظمات تواجه تحديًا في نقل إثبات المفاهيم السابقة بنجاح إلى الإنتاج والحجم. تعمل التطبيقات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي والتعلم العميق المستمر على تحويل كيفية عمل المستهلكين والمؤسسات والوكالات والتعلم والتفاعل. البيانات هي جوهر الاقتصاد الرقمي الجديد وتحتاج إلى إدارتها من الحافة إلى الأساسية إلى السحابة ، ويتم تحليلها في الوقت الفعلي القريب بحثًا عن رؤى وإجراءات مسؤولة وأخلاقية تؤثر على النتائج. تحتاج خوارزميات الذكاء الاصطناعي إلى 8-10 أضعاف الحجم المستخدم للتحليلات التقليدية ، وتعتمد الفعالية على مدخلات البيانات عالية الجودة والمتنوعة والديناميكية. تاريخياً ، تركزت تحليلات البيانات على الملفات الكبيرة والوصول المتسلسل والبيانات المجمعة. اليوم ، تتكون البيانات من ملفات صغيرة إلى كبيرة ومحتوى منظم وشبه منظم وغير منظم. بالإضافة إلى ذلك ، أصبحت البيانات موزعة بشكل متزايد عبر البيئات السحابية المحلية والتجمعات السكانية المختلطة. تتوقع IDC أنه بحلول عام 2025 ، سيكون أكثر من ربع مجموعة البيانات العالمية في الوقت الفعلي بطبيعته.
تشمل التحديات التي تواجه الحكومة في تشغيل وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعى ، مكونات البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات المتطورة للتحول الرقمي ، وإعادة هيكلة سير عمل الوكالة وعمليات الحوسبة السحابية ، وتدريب الموظفين على استخدام الذكاء الاصطناعى والتفاعل معه ، ومعالجة تأثير الذكاء الاصطناعى على الوظائف والمهارات. أيضًا ، يجب على الوكالات تحديد من يملك البيانات ، وتطوير استراتيجيات إدارة البيانات والحوكمة ، وتنظيم أصحاب المصلحة بالإضافة إلى CDO لتحديد أدوار كل عضو من أعضاء الفريق داخل الهيكل التنظيمي. من الأهمية بمكان أن تقوم الوكالات أيضًا بوضع سياسات لضمان الذكاء الاصطناعي المسؤول والمسؤول عن الأخلاقيات ، والاستفادة من شركاء الصناعة ، ونشر أفضل الممارسات.
نظرًا للتعقيد والموارد اللازمة لحلول الذكاء الاصطناعي ، فإن إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعى يتطلب وقتًا طويلاً ومكلفًا وتجريبيًا وغالبًا ما يكون "لمرة واحدة". معظم المنظمات تكافح من خلال إثبات المفاهيم وقلة قليلة فقط جعلتها تتجاوز المزايا الإضافية لعملية تجارية واحدة إلى وكالة إنتاج كاملة على نطاق واسع. بالنسبة للعديد من الوكالات ، يمثل الوصول إلى الابتكار على نطاق واسع العقبة الرئيسية التالية التي يجب التغلب عليها.
أهداف التعلم
- كيف يمكن لوكالات القطاع العام توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي والأتمتة الذكية لتحقيق أهدافها الحاسمة في الوكالة
- كيف تتحرك الوكالات المبتكرة من الطيارين إلى الإنتاج مع الذكاء الاصطناعى اليوم
- ما هي الاستراتيجيات التي يمكن أن تنشرها الوكالات لتسريع استخدام الذكاء الاصطناعي في خطط التحول الرقمي الخاصة بها
اللغة:
سكوت لوندستورم ، نائب رئيس المجموعة والمدير العام لأبحاث البرمجيات ، IDC
Scott Lundstrom هو محلل صناعي منذ فترة طويلة يركز على الطبيعة التحويلية والتخريبية للتكنولوجيا. لقد ركز السيد Lundstrom على ابتكار وتغيير الأعمال في تكنولوجيا المعلومات في مجموعة متنوعة من الصناعات والإعدادات. السيد Lundstrom هو خبير في النظام الأساسي الثالث الناشئ ، ويتحدث بانتظام عن مستقبل السحابة والتحليلات والذكاء الاصطناعى والتنقل والوسائط الاجتماعية من أجل التحويل الرقمي والتغيير الجذري للعملية والخدمات المقدمة للعملاء في السوق.
قبل انضمامه إلى IDC ، كان السيد Lundstrom نائب الرئيس الأول للأبحاث ومدير قسم الأبحاث في AMR Research. في AMR قام السيد Lundstrom بإدارة ممارسة البحوث الصناعية ودعم عددًا من الصناعات الرأسية المحددة. السيد لوندستورم متخصص في العمل مع العملاء الذين يواجهون قرارات المنصات والبنية التحتية في الصناعات الخاضعة للتنظيم بما في ذلك الفضاء والدفاع والتأمين والخدمات المالية وعلوم الحياة.
المصدر: https://www.aitrends.com/ai-webinars/achieving-innovation-at-scale-with-ai/
