基礎を正しく理解することは、どんなスキルを身につけるにも不可欠です。
成功したAIシステムも例外ではありません。
ゲームに勝つための鍵は、忍耐強く練習することです。
AIにおいて特に注目すべきは、企業は実証可能なROIを示さなければ競合他社に遅れをとるリスクを負うということです。
しかし、人工知能においては、卓越性への近道はありません。
まずはコア原則に焦点を当てましょう。
導入前にそれらを習得した企業が、イノベーションを牽引するでしょう。
強力なデータ品質、明確なガバナンス。
GenAIプロジェクトの80%は失敗に終わります。
さらに、この原則を理解している企業は多くあります。
スポーツのような分野では、基礎的なステップを省略する人々に焦点が当てられています。
練習なしでこれらの6つの文を習得したチームが、優勝チームを率いるのは可能でしょうか？派手な技術の宣伝は成功率を高めますが、完璧な例に重点を置きすぎることがよくあります。
例えば、ケーススタディは「完璧な練習は完璧を生む」（例外なし）ことを示唆していますが、研究は強固な基礎が完璧なシステムを作ることを示唆しています。
スタートアップから始めるのが生涯学習に最も効果的です。
コメント