کدنویسی بچه ها

بدنامی: ابزارها و مهارت های فناوری اطلاعات اکنون هوش مصنوعی اسکرچ با استفاده از هوش مصنوعی سازگار شده اند

ماژولار بودن: فناوری‌های هوش مصنوعی ارزان‌تر هستند و موفقیت بیش از هر زمان دیگری امکان‌پذیر است

سودمندی: رهبران فناوری اطلاعات و تجارت اغلب هوش مصنوعی را راهی برای بهبود برنامه‌ها می‌دانند

در سال‌های آینده، کسب‌وکارها به استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری خود ادامه خواهند داد. کسانی که به سرعت این روش ها را اتخاذ می کنند، خود را بیشتر از ر رقبا متمایز هوش مصنوعی اسکرچ می کنند و در برابر تغییرات در محیط کسب و کار خود چابک تر و پاسخگوتر می شوند.

اجرای استراتژی های هوش مصنوعی همچنان چالش های زیادی را برای تیم های زیرساختی و عملیاتی ایجاد می کند. راه‌اندازی زیرساخت‌های داخلی مستلزم سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌ها و معماری است ر که پیش‌بینی آن‌ها، کارکنان و تأمین مالی دشوار است. بنابراین، راه‌حل‌های ابری ممکن است سودمند به نظر برسند، اما با افزایش نیاز به هوش مصنوعی و افزایش سرمایه‌گذاری مورد نیاز، تأمین مالی ابر ممکن است دشوارتر شود (و تعهد به ارائه‌دهندگان خدمات ابری، مشکل‌تر). به همین دلیل است که ظهور استراتژی‌هایی که سرمایه‌گذاری در ابر و سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌ها ر هوش مصنوعی اسکرچ را با هم تطبیق می‌دهند، بسیار جالب است (استراتژی‌های ابری ترکیبی/در محل).

مفروضات برنامه ریزی استراتژیک گارتنر برای هوش مصنوعی شامل این است که تا سال 2025:

50 درصد از شرکت‌ها پلتفرم‌های ارکستراسیون هوش مصنوعی را برای بهره‌برداری از هوش مصنوعی طراحی خواهند کرد، در حالی که این رقم در سال 2020 کمتر از 10 درصد بود.

با بلوغ بازار هوش مصنوعی، هوش مصنوعی مهمترین مقوله دهوش مصنوعی اسکرچ ر تصمیم گیری های زیرساختی خواهد بود که منجر به افزایش ده برابری نیاز منابع IT می شود.

10 درصد از دولت ها از جمعیت مصنوعی با الگوهای رفتاری واقع هوش مصنوعی اسکرچ بینانه برای آموزش هوش مصنوعی استفاده می کنند و در عین حال از حریم خصوصی و امنیت اطمینان می دهند.

آیا کسب و کارها می توانند به هوش مصنوعی تکیه کنند؟

اکثر شرکت ها بر عملکرد هوش مصنوعی تسلط ندارند یا نمی دانند، که می تواند نگرانی هایی را در مورد عدالت، امنیت و حریم خصوصی ایجاد کند. اما اگر کسب و کار از اعتماد به آن امتناع کند، هوش مصنوعی نمی تواند رشد کند. بنابراین، شرکت‌ها علاقه زیادی به ایجاد مکانیسم‌های کنترلی برای ارزیابی تهدیدها و خطرات، هوش مصنوعی اسکرچ پاسخ به آنها و اطمینان از اینکه اصل یکپارچگی بخشی جدایی ناپذیر از تکنیک‌های هوش مصنوعی است، دارند.

گارتنر از مدل مدیریت ریسک هوش مصنوعی خود به عنوان "MOST" یاد می کند زیرا بر سه پایه زیر استوار است:

مدل‌سازی عملیات، برای پشتیبانی از قابلیت اطمینان، پیش‌بینی و دقت هوش مصنوعی

امنیت، برای جلوگیری از دستکاری ورودی‌ها، برنامه‌ها و نتایج هوش مصنوعی توسط هکرها و خودی‌های مخرب

تاکید بر قابلیت اعتماد، برای حمایت از انصاف، اخلاق، هوش مصنوعی اسکرچ رفاه اجتماعی و به طور کلی "هوش مصنوعی مسئول"

همانطور که هوش مصنوعی در یک شرکت گسترده تر می شود آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان ، تهدیدهایی ناگزیر ظاهر می شوند که خطرات جدی برای شرکت ایجاد می کنند. کسب وهوش مصنوعی اسکرچ کارها باید به طور فعال این تهدیدها را ارزیابی کنند. با انجام این کار، آنها می توانند اعتماد سهامداران را به هوش مصنوعی ایجاد کنند.

در واقع، گارتنر پیش‌بینی می‌کند که تا سال 2025، مقررات شرکت‌ها را ملزم خواهند کرد تا بر اخلاق، شفافیت و حریم خصوصی هوش مصنوعی تمرکز کنند، که اعتماد، رشد و پیشرفت هوش مصنوعی را در سراسر جهان تقویت می‌کند، اما مانع آن نمی‌شود.

برای رهبران و تیم های آنها

آخرین اطلاعات در مورد هوش مصنوعی

مدل های هوش مصنوعی فردا برای شرکت شما

5 عادت شرکت هایی که برنامه های موثر هوش مصنوعی را اجرا می کنند

آخرین داده ها از Hype Cycle™ در مورد هوش مصنوعی

ابتکارات هوش مصنوعی

مدلی برای کاربرد هوش مصنوعی در تجارت

استفاده از Analytics برای استخدام داوطلبان هوش مصنوعی

هوش مصنوعی را به یک استراتژی تجاری موثر تبدیل کنید

منابع برای رهبران هوش مصنوعی

فناوری های نوظهور مبتنی بر هوش مصنوعی برای مدیران محصول

فشارسنج برنامه های کاربردی هوش مصنوعی برای مدیران فروش B2B

کنفرانس های فناوری اطلاعات را کشف کنید

به همتایان خود بپیوندید تا در کنفرانس های گارتنر شرک Scratch artificial intelligence ت کنید، جایی که جدیدترین اطلاعات را یاد خواهید گرفت.

بدنامی: ابزارها و مهارت های فناوری اطلاعات اکنون هوش مصنوعی اسکرچ با استفاده از هوش مصنوعی سازگار شده اند

ماژولار بودن: فناوری‌های هوش مصنوعی ارزان‌تر هستند و موفقیت بیش از هر زمان دیگری امکان‌پذیر است

سودمندی: رهبران فناوری اطلاعات و تجارت اغلب هوش مصنوعی را راهی برای بهبود برنامه‌ها می‌دانند

در سال‌های آینده، کسب‌وکارها به استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری خود ادامه خواهند داد. کسانی که به سرعت این روش ها را اتخاذ می کنند، خود را بیشتر از ر رقبا متمایز هوش مصنوعی اسکرچ می کنند و در برابر تغییرات در محیط کسب و کار خود چابک تر و پاسخگوتر می شوند.

اجرای استراتژی های هوش مصنوعی همچنان چالش های زیادی را برای تیم های زیرساختی و عملیاتی ایجاد می کند. راه‌اندازی زیرساخت‌های داخلی مستلزم سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌ها و معماری است ر که پیش‌بینی آن‌ها، کارکنان و تأمین مالی دشوار است. بنابراین، راه‌حل‌های ابری ممکن است سودمند به نظر برسند، اما با افزایش نیاز به هوش مصنوعی و افزایش سرمایه‌گذاری مورد نیاز، تأمین مالی ابر ممکن است دشوارتر شود (و تعهد به ارائه‌دهندگان خدمات ابری، مشکل‌تر). به همین دلیل است که ظهور استراتژی‌هایی که سرمایه‌گذاری در ابر و سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌ها ر هوش مصنوعی اسکرچ را با هم تطبیق می‌دهند، بسیار جالب است (استراتژی‌های ابری ترکیبی/در محل).

مفروضات برنامه ریزی استراتژیک گارتنر برای هوش مصنوعی شامل این است که تا سال 2025:

50 درصد از شرکت‌ها پلتفرم‌های ارکستراسیون هوش مصنوعی را برای بهره‌برداری از هوش مصنوعی طراحی خواهند کرد، در حالی که این رقم در سال 2020 کمتر از 10 درصد بود.

با بلوغ بازار هوش مصنوعی، هوش مصنوعی مهمترین مقوله دهوش مصنوعی اسکرچ ر تصمیم گیری های زیرساختی خواهد بود که منجر به افزایش ده برابری نیاز منابع IT می شود.

10 درصد از دولت ها از جمعیت مصنوعی با الگوهای رفتاری واقع هوش مصنوعی اسکرچ بینانه برای آموزش هوش مصنوعی استفاده می کنند و در عین حال از حریم خصوصی و امنیت اطمینان می دهند.

آیا کسب و کارها می توانند به هوش مصنوعی تکیه کنند؟

اکثر شرکت ها بر عملکرد هوش مصنوعی تسلط ندارند یا نمی دانند، که می تواند نگرانی هایی را در مورد عدالت، امنیت و حریم خصوصی ایجاد کند. اما اگر کسب و کار از اعتماد به آن امتناع کند، هوش مصنوعی نمی تواند رشد کند. بنابراین، شرکت‌ها علاقه زیادی به ایجاد مکانیسم‌های کنترلی برای ارزیابی تهدیدها و خطرات، هوش مصنوعی اسکرچ پاسخ به آنها و اطمینان از اینکه اصل یکپارچگی بخشی جدایی ناپذیر از تکنیک‌های هوش مصنوعی است، دارند.

گارتنر از مدل مدیریت ریسک هوش مصنوعی خود به عنوان "MOST" یاد می کند زیرا بر سه پایه زیر استوار است:

مدل‌سازی عملیات، برای پشتیبانی از قابلیت اطمینان، پیش‌بینی و دقت هوش مصنوعی

امنیت، برای جلوگیری از دستکاری ورودی‌ها، برنامه‌ها و نتایج هوش مصنوعی توسط هکرها و خودی‌های مخرب

تاکید بر قابلیت اعتماد، برای حمایت از انصاف، اخلاق، هوش مصنوعی اسکرچ رفاه اجتماعی و به طور کلی "هوش مصنوعی مسئول"

همانطور که هوش مصنوعی در یک شرکت گسترده تر می شود آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان ، تهدیدهایی ناگزیر ظاهر می شوند که خطرات جدی برای شرکت ایجاد می کنند. کسب وهوش مصنوعی اسکرچ کارها باید به طور فعال این تهدیدها را ارزیابی کنند. با انجام این کار، آنها می توانند اعتماد سهامداران را به هوش مصنوعی ایجاد کنند.

در واقع، گارتنر پیش‌بینی می‌کند که تا سال 2025، مقررات شرکت‌ها را ملزم خواهند کرد تا بر اخلاق، شفافیت و حریم خصوصی هوش مصنوعی تمرکز کنند، که اعتماد، رشد و پیشرفت هوش مصنوعی را در سراسر جهان تقویت می‌کند، اما مانع آن نمی‌شود.

برای رهبران و تیم های آنها

آخرین اطلاعات در مورد هوش مصنوعی

مدل های هوش مصنوعی فردا برای شرکت شما

5 عادت شرکت هایی که برنامه های موثر هوش مصنوعی را اجرا می کنند

آخرین داده ها از Hype Cycle™ در مورد هوش مصنوعی

ابتکارات هوش مصنوعی

مدلی برای کاربرد هوش مصنوعی در تجارت

استفاده از Analytics برای استخدام داوطلبان هوش مصنوعی

هوش مصنوعی را به یک استراتژی تجاری موثر تبدیل کنید

منابع برای رهبران هوش مصنوعی

فناوری های نوظهور مبتنی بر هوش مصنوعی برای مدیران محصول

فشارسنج برنامه های کاربردی هوش مصنوعی برای مدیران فروش B2B

کنفرانس های فناوری اطلاعات را کشف کنید

به همتایان خود بپیوندید تا در کنفرانس های گارتنر شرک Scratch artificial intelligence ت کنید، جایی که جدیدترین اطلاعات را یاد خواهید گرفت.