Si ta inkorporoni inteligjencën artificiale në biznesin tuaj

IA nuk është magji. Është një grumbull mjetesh, rrjedhash pune dhe zakonesh që - kur kombinohen së bashku - e bëjnë biznesin tuaj në heshtje më të shpejtë, më të zgjuar dhe çuditërisht më njerëzor. Nëse keni menduar se si ta përfshini IA-në në biznesin tuaj pa u mbytur në zhargon, jeni në vendin e duhur. Ne do të hartojmë strategjinë, do të zgjedhim rastet e duhura të përdorimit dhe do të tregojmë se ku përshtaten qeverisja dhe kultura në mënyrë që e gjithë gjëja të mos lëkundet si një tavolinë me tre këmbë.

Artikuj që mund t'ju pëlqejnë të lexoni pas këtij:

🔗 Mjetet më të mira të IA-së për bizneset e vogla në AI Assistant Store
Zbuloni mjete thelbësore të IA-së për të ndihmuar bizneset e vogla të përmirësojnë operacionet e përditshme.

🔗 Mjetet kryesore të platformës së menaxhimit të biznesit në cloud me inteligjencë artificiale: Zgjidhni nga të gjitha.
Eksploroni platformat kryesore në cloud me inteligjencë artificiale për menaxhim dhe rritje më të zgjuar të biznesit.

🔗 Si të filloni një kompani të IA-së
Mësoni hapat dhe strategjitë kryesore për të nisur startup-in tuaj të suksesshëm të IA-së.

🔗 Mjete të inteligjencës artificiale për analistët e biznesit: Zgjidhjet kryesore për të rritur efikasitetin.
Përmirësoni performancën analitike me mjete të përparuara të inteligjencës artificiale të përshtatura për analistët e biznesit.

Si ta inkorporoni inteligjencën artificiale në biznesin tuaj ✅

Fillon me rezultatet e biznesit - jo me emrat e modeleve. A mund ta shkurtojmë kohën e përpunimit, të rrisim konvertimin, të zvogëlojmë largimin e klientëve ose të përshpejtojmë RFP-të me gjysmë dite... gjëra të tilla.
Ai respekton rrezikun duke përdorur një gjuhë të thjeshtë dhe të përbashkët për rreziqet dhe kontrollet e IA-së, kështu që aspekti ligjor nuk ndihet si i keqbërës dhe produkti nuk ndihet i prangosur. Një kornizë e lehtë fiton. Shihni Kornizën e Menaxhimit të Riskut të IA-së (AI RMF) të NIST, e cila është gjerësisht e referuar, për një qasje pragmatike ndaj IA-së së besueshme. [1]
Të dhënat janë të parat. Të dhënat e pastra dhe të mirëqeverisura i tejkalojnë sugjerimet e zgjuara. Gjithmonë.
Përzien ndërtim + blerje. Aftësitë e mallrave blihen më mirë; zakonisht ndërtohen avantazhe unike.
Është e përqendruar te njerëzit. Përmirësimi i aftësive dhe ndryshimi i komunikimit janë sekreti që u mungon platformave të rrëshqitjeve.
Është përsëritës. Do ta humbasësh versionin e parë. Nuk ka problem. Ripërpuno, ritrajno, ripoziciono.

Anekdotë e shpejtë (model që e shohim shpesh): një ekip mbështetës prej 20-30 personash piloton drafte përgjigjesh të asistuara nga inteligjenca artificiale. Agjentët mbajnë kontrollin, rishikuesit e cilësisë marrin mostra çdo ditë dhe brenda dy javësh ekipi ka një gjuhë të përbashkët për tonin dhe një listë të shkurtër sugjerimesh që "thjesht funksionojnë". Asnjë heroizëm - vetëm përmirësim i vazhdueshëm.

Përgjigja e shkurtër për Si ta Përfshini IA-në në Biznesin Tuaj : një udhërrëfyes me 9 hapa 🗺️

Zgjidhni një rast përdorimi me sinjal të lartë
. Synoni për diçka të matshme dhe të dukshme: klasifikimin e email-eve, nxjerrjen e faturave, shënimet e thirrjeve të shitjeve, kërkimin e njohurive ose ndihmën për parashikimin. Udhëheqësit që e lidhin inteligjencën artificiale me ridizajnimin e qartë të rrjedhës së punës shohin më shumë ndikim në fitim sesa ata që merren me këtë. [4]
Përcaktoni suksesin që në fillim.
Zgjidhni 1–3 metrika që një njeri mund t’i kuptojë: koha e kursyer për detyrë, zgjidhja në kontaktin e parë, rritja e konvertimeve ose më pak përshkallëzime.
Hartoni rrjedhën e punës
. Shkruani rrugën para dhe pas. Ku ndihmon inteligjenca artificiale dhe ku vendosin njerëzit? Shmangni tundimin për të automatizuar çdo hap me një hap të vetëm.
Kontrolloni gatishmërinë e të dhënave.
Ku janë të dhënat, kush i zotëron, sa të pastra janë, çfarë është e ndjeshme, çfarë duhet të maskohet ose filtrohet? Udhëzimet e ICO-së së Mbretërisë së Bashkuar janë praktike për përafrimin e IA-së me mbrojtjen e të dhënave dhe drejtësinë. [2]
Vendos, blej kundrejt ndërtoj. I
gatshëm për detyra të përgjithshme si përmbledhja ose klasifikimi; i personalizuar për logjikë pronësore ose procese të ndjeshme. Mbaj një regjistër vendimesh në mënyrë që të mos ri-paditesh çdo dy javë.
Qeveris lehtë, herët.
Përdorni një grup të vogël pune me inteligjencë artificiale përgjegjëse për të para-shqyrtuar rastet e përdorimit për rrezikun dhe për të dokumentuar zbutjet. Parimet e OECD-së janë një yll i fortë verior për privatësinë, qëndrueshmërinë dhe transparencën. [3]
Pilotim me përdorues të vërtetë
Lansim në hije me një ekip të vogël. Matni, krahasoni me nivelin fillestar, mblidhni reagime cilësore dhe sasiore.
Operacionalizoni.
Shtoni monitorimin, ciklet e reagimit, alternativat rezervë dhe trajtimin e incidenteve. Shtyjeni trajnimin në krye të radhës, jo në ngarkesën e punës.
Shkallëzoni me kujdes
. Zgjerojeni në ekipe ngjitur dhe rrjedha pune të ngjashme. Standardizoni kërkesat, shabllonet, grupet e vlerësimit dhe manualet në mënyrë që fitoret të përbëhen nga njëra-tjetra.

Tabela Krahasuese: opsionet e zakonshme të IA-së që do të përdorni në të vërtetë 🤝

I papërsosur me qëllim. Çmimet ndryshojnë. Disa komente përfshihen sepse, po, njerëzit.

Mjet / Platformë	Audienca kryesore	Stadiumi i Çmimeve	Pse funksionon në praktikë
ChatGPT ose të ngjashme	Shtabi i përgjithshëm, mbështetja	për vend + shtesa përdorimi	Fërkim i ulët, vlerë e shpejtë; i shkëlqyer për përmbledhje, skicë, pyetje dhe përgjigje
Microsoft Copilot	Përdoruesit e Microsoft 365	shtesë për vend	Jetët aty ku njerëzit punojnë - email, dokumente, Teams - zvogëlojnë ndërrimin e kontekstit
Google Vertex AI	Ekipet e të dhënave dhe ML	bazuar në përdorim	Operacione të forta modeli, mjete vlerësimi, kontrolle të ndërmarrjes
AWS Bedrock	Ekipet e platformës	bazuar në përdorim	Zgjedhja e modelit, pozicioni i sigurisë, integrohet në grumbullin ekzistues të AWS
Shërbimi Azure OpenAI	Ekipet e zhvilluesve të ndërmarrjeve	bazuar në përdorim	Kontrollet e ndërmarrjeve, rrjetëzimi privat, gjurma e pajtueshmërisë me Azure
Bashkëpilot i GitHub	Inxhinieri	për vend	Më pak shtypje tasti, rishikime më të mira të kodit; jo magjike, por e dobishme
Claude/asistentë të tjerë	Punëtorët e dijes	për sedilje + përdorim	Arsyetimi me kontekst të gjatë për dokumente, kërkime, planifikim - çuditërisht i vështirë
Zapier/Make + AI	Operacione dhe RevOps	i shkallëzuar + përdorim	Ngjitës për automatizime; lidhni CRM-në, kutinë hyrëse, fletët me hapa të IA-së
Notion AI + wikis	Operacione, Marketing, PMO	shtesë për vend	Njohuri të centralizuara + përmbledhje të inteligjencës artificiale; të çuditshme por të dobishme
DataRobot/Databricks	Organizatat e shkencës së të dhënave	çmimet e ndërmarrjeve	Cikli jetësor i ML-së, qeverisja dhe mjetet e vendosjes nga fillimi në fund

Hapësirë e çuditshme e qëllimshme. Kjo është jeta në fletëllogaritëse.

Zhytje e thellë 1: Ku shfaqet e para IA - raste përdorimi sipas funksionit 🧩

Ndihma për klientët: Përgjigje të asistuara nga inteligjenca artificiale, etiketim automatik, zbulim i qëllimit, rikthim i njohurive, trajnim tonesh. Agjentët mbajnë kontrollin, trajtojnë raste të vështira.
Shitjet: Shënime për telefonatat, sugjerime për trajtimin e kundërshtimeve, përmbledhje të kualifikimit të klientëve potencialë, kontakte të personalizuara automatikisht që nuk tingëllojnë si robotikë... shpresojmë.
Marketingu: Drafte përmbajtjeje, gjenerim i skicave të SEO-së, përmbledhje e informacionit konkurrues, shpjegime të performancës së fushatës.
Financa: Analizimi i faturave, alarmet për anomalitë e shpenzimeve, shpjegimet e mospërputhjeve, parashikimet e fluksit të parave që janë më pak të fshehta.
Burimet Njerëzore dhe Zhvillimi dhe Zhvillimi: Drafte të përshkrimeve të punës, përmbledhje të ekranit të kandidatëve, shtigje të përshtatura të të nxënit, pyetje dhe përgjigje për politikat.
Produkti dhe Inxhinieria: Përmbledhje e specifikimeve, sugjerim kodi, gjenerim testesh, analizë e regjistrave, analiza e incidenteve pas vdekjes.
Ligjore dhe Pajtueshmëri: Nxjerrja e klauzolave, klasifikimi i riskut, hartëzimi i politikave, auditime të asistuara nga inteligjenca artificiale me miratim shumë të qartë njerëzor.
Operacionet: Parashikimi i kërkesës, caktimi i orarit të ndërrimit, itinerari, sinjalet e riskut furnizues-rrezik, triazhimi i incidenteve.

Nëse po zgjidhni rastin e parë të përdorimit dhe dëshironi ndihmë me pranimin, zgjidhni një proces që tashmë ka të dhëna, ka një kosto reale dhe që ndodh çdo ditë. Jo çdo tremujor. Jo një ditë.

Zhytje e thellë 2: Gatishmëria dhe vlerësimi i të dhënave - shtylla kurrizore jo e hijshme 🧱

Mendojeni IA-në si një praktikant shumë të zgjedhur. Mund të shkëlqejë me të dhëna të rregullta, por do të ketë halucinacione nëse i jepni një kuti këpucësh me fatura. Krijoni rregulla të thjeshta:

Higjiena e të dhënave: Standardizimi i fushave, pastrimi i dublikimeve, kolonat e ndjeshme ndaj etiketave, pronarët e etiketave, ruajtja e seteve.
Qëndrimi i sigurisë: Për raste përdorimi të ndjeshme, mbani të dhënat në renë kompjuterike, aktivizoni rrjetëzimin privat dhe kufizoni ruajtjen e regjistrave.
Sete vlerësimi: Ruani 50–200 shembuj realë për secilin rast përdorimi për të vlerësuar saktësinë, plotësinë, besnikërinë dhe tonin.
Cikli i reagimeve njerëzore: Shtoni një fushë vlerësimi me një klikim dhe një fushë komenti me tekst të lirë kudo që shfaqet inteligjenca artificiale.
Kontrollet e devijimit: Rivlerësoni çdo muaj ose kur ndryshoni kërkesat, modelet ose burimet e të dhënave.

Për përcaktimin e riskut, një gjuhë e përbashkët i ndihmon ekipet të flasin me qetësi rreth besueshmërisë, shpjegueshmërisë dhe sigurisë. RMF i AI-së së NIST-it ofron një strukturë vullnetare dhe të përdorur gjerësisht për të balancuar besimin dhe inovacionin. [1]

Zhytje e thellë 3: IA dhe qeverisja e përgjegjshme - mbajeni të lehtë, por reale 🧭

Nuk ke nevojë për një katedrale. Ke nevojë për një grup të vogël pune me shabllone të qarta:

Hyrje në rastin e përdorimit: një përmbledhje e shkurtër me qëllimin, të dhënat, përdoruesit, rreziqet dhe metrikat e suksesit.
Vlerësimi i ndikimit: identifikoni përdoruesit e cenueshëm, keqpërdorimin e parashikueshëm dhe zbutjen para lançimit.
Ndërveprimi njerëzor: përcaktoni kufirin e vendimmarrjes. Ku duhet të shqyrtojë, miratojë ose anashkalojë një njeri?
Transparenca: etiketoni ndihmën e inteligjencës artificiale në ndërfaqe dhe komunikime me përdoruesit.
Trajtimi i incidenteve: kush heton, kush komunikon, si tërhiqeni?

Rregullatorët dhe organet e standardeve ofrojnë mbështetje praktike. Parimet e OECD-së theksojnë qëndrueshmërinë, sigurinë, transparencën dhe agjencinë njerëzore (duke përfshirë mekanizmat e mbivendosjes) gjatë gjithë ciklit jetësor - pika referimi të dobishme për vendosjet e përgjegjshme. [3] ICO e Mbretërisë së Bashkuar publikon udhëzime operative që i ndihmojnë ekipet të përshtasin IA-në me detyrimet për drejtësi dhe mbrojtje të të dhënave, me mjete që bizneset mund t'i adoptojnë pa kosto të mëdha. [2]

Zhytje e Thellë 4: Menaxhimi i ndryshimeve dhe përmirësimi i aftësive - vendimtar për suksesin 🤝

IA dështon në heshtje kur njerëzit ndihen të përjashtuar ose të ekspozuar. Bëni këtë në vend të kësaj:

Narrativa: shpjegoni pse po vjen inteligjenca artificiale, përfitimet për punonjësit dhe kangjellat e sigurisë.
Mikro-trajnim: module 20-minutëshe të lidhura me detyra specifike në vend të kurseve të gjata.
Kampionë: rekrutoni disa entuziastë të hershëm në secilin ekip dhe lejojini ata të organizojnë prezantime të shkurtra.
Mbrojtëse: publikoni një manual të qartë mbi përdorimin e pranueshëm, trajtimin e të dhënave dhe kërkesat që inkurajohen kundrejt atyre që janë të ndaluara.
Matni besimin: kryeni anketa të shkurtra para dhe pas lançimit për të gjetur boshllëqe dhe për të përshtatur planin tuaj.

Anekdotë (një tjetër model i zakonshëm): një grup shitjesh teston shënimet e thirrjeve të asistuara nga inteligjenca artificiale dhe udhëzimet për trajtimin e kundërshtimeve. Përfaqësuesit mbajnë pronësinë e planit të llogarisë; menaxherët përdorin fragmente të përbashkëta për të trajnuar. Fitorja nuk është "automatizimi"; është përgatitja më e shpejtë dhe ndjekjet më të qëndrueshme.

Zhytje e thellë 5: Ndërto kundrejt blerjes - një rubrikë praktike 🧮

Blini kur aftësia është e komoditizuar, shitësit lëvizin më shpejt se ju dhe integrimi është i pastër. Shembuj: përmbledhja e dokumenteve, hartimi i email-eve, klasifikimi i përgjithshëm.
Ndërtoni kur logjika lidhet me hendekun tuaj të fshehtë: të dhëna pronësore, arsyetim specifik për domenin ose rrjedha pune konfidenciale.
Përziej kur e personalizon në krye të një platforme shitësi, por mbaji kërkesat, grupet e vlerësimit dhe modelet e përmirësuara të lëvizshme.
Mendësia ndaj kostos: përdorimi i modelit është i ndryshueshëm; negocioni nivelet e vëllimit dhe vendosni alarmet e buxhetit herët.
Plani i ndërrimit: mbajini abstraksionet në mënyrë që të mund të ndryshoni ofruesit pa një rishkrim shumëmujor.

Sipas një studimi të kohëve të fundit të McKinsey, organizatat që kapin vlerë të qëndrueshme po ridizajnojnë rrjedhat e punës (jo vetëm duke shtuar mjete) dhe duke i vënë udhëheqësit e lartë përgjegjës për qeverisjen e inteligjencës artificiale dhe ndryshimin e modelit operativ. [4]

Zhytje e thellë 6: Matja e kthimit të investimit - çfarë duhet ndjekur, në mënyrë realiste 📏

Koha e kursyer: minuta për detyrë, koha deri në zgjidhjen e saj, koha mesatare e trajtimit.
Rritja e cilësisë: saktësia kundrejt nivelit bazë, zvogëlimi i ripërpunimit, deltat NPS/CSAT.
Produktiviteti: detyra/person/ditë, numri i biletave të përpunuara, pjesët e përmbajtjes së dërguara.
Qëndrimi i rrezikut: incidente të raportuara, shkallë anashkalimesh, shkelje të aksesit në të dhëna të kapura.
Përshtatja: përdorues aktivë javorë, norma të çregjistrimit, numër i ripërdorimeve të menjëhershme.

Dy sinjale tregu për t'ju mbajtur të ndershëm:

Përshtatja është real, por ndikimi në nivel ndërmarrjeje kërkon kohë. Që nga viti 2025, ~71% e organizatave të anketuara raportojnë përdorim të rregullt të inteligjencës artificiale të gjeneratës së tretë në të paktën një funksion, megjithatë shumica nuk shohin ndikimin material të EBIT në nivel ndërmarrjeje - prova që tregojnë se ekzekutimi i disiplinuar ka më shumë rëndësi sesa projektet pilot të shpërndara. [4]
Ekzistojnë pengesa të fshehura. Vendosjet e hershme mund të krijojnë humbje financiare afatshkurtra të lidhura me dështimet në pajtueshmëri, rezultatet e gabuara ose incidentet e paragjykimeve përpara se të fillojnë përfitimet; planifikoni për këtë në buxhete dhe kontrolle të riskut. [5]

Këshillë për metodën: Kur është e mundur, ekzekutoni A/B të vogla ose shpërndarje të shkallëzuara; regjistroni linjat bazë për 2-4 javë; përdorni një fletë të thjeshtë vlerësimi (saktësia, plotësia, besnikëria, toni, siguria) me 50-200 shembuj realë për rast përdorimi. Mbajeni grupin e testimit të qëndrueshëm në të gjitha përsëritjet në mënyrë që t'i atribuoni fitimet ndryshimeve që keni bërë - jo zhurmës së rastësishme.

Një plan miqësor për njerëzit për vlerësimin dhe sigurinë 🧪

Set i artë: mbaj një set të vogël dhe të kuruar testimi me detyra reale. Vlerëso rezultatet për dobishmërinë dhe dëmin.
Red-teaming: test i qëllimshëm stresi për jailbreak-e, paragjykime, injeksion ose rrjedhje të dhënash.
Udhëzime për parmakun mbrojtës: standardizoni udhëzimet e sigurisë dhe filtrat e përmbajtjes.
Përshkallëzimi: e bën të lehtë kalimin te një njeri me kontekst të paprekur.
Regjistri i auditimit: ruani të dhënat hyrëse, rezultatet dhe vendimet për llogaridhënie.

Kjo nuk është e tepërt. Parimet e NIST AI RMF dhe OECD ofrojnë modele të thjeshta: fushëveprimi, vlerësimi, adresimi dhe monitorimi - në thelb një listë kontrolli që i mban projektet brenda kangjellave mbrojtëse pa i ngadalësuar ekipet. [1][3]

Pjesa kulturore: nga pilotët te sistemi operativ 🏗️

Firmat që e shkallëzojnë inteligjencën artificiale nuk shtojnë vetëm mjete - ato marrin formën e saj. Udhëheqësit modelojnë përdorimin e përditshëm, ekipet mësojnë vazhdimisht dhe proceset riimagjinohen me inteligjencën artificiale në proces, në vend që të fiksohen në anë.

Shënim nga terreni: zhbllokimi kulturor shpesh vjen kur udhëheqësit ndalojnë së pyeturi "Çfarë mund të bëjë modeli?" dhe fillojnë të pyesin "Cili hap në këtë rrjedhë pune është i ngadaltë, manual ose i prirur ndaj gabimeve - dhe si ta ridizajnojmë atë me inteligjencën artificiale plus njerëzit?" Atëherë fitorja bëhet më e ndërlikuar.

Rreziqet, kostot dhe pjesët e pakëndshme 🧯

Kostot e fshehura: projektet pilot mund të maskojnë shpenzimet e vërteta të integrimit - pastrimi i të dhënave, menaxhimi i ndryshimeve, mjetet e monitorimit dhe ciklet e ritrajnimit shtohen. Disa kompani raportojnë humbje financiare afatshkurtra të lidhura me dështimet e pajtueshmërisë, rezultatet e gabuara ose incidentet e paragjykimeve përpara se të fillojnë përfitimet. Planifikoni këtë në mënyrë realiste. [5]
Mbiautomatizimi: nëse i largoni njerëzit nga hapat që kërkojnë gjykime të rënda shumë shpejt, cilësia dhe besimi mund të bien ndjeshëm.
I kufizuar te furnizuesi: shmangni kodimin e ngurtë sipas veçorive të çdo ofruesi të vetëm; ruani abstraksionet.
Privatësia dhe drejtësia: ndiqni udhëzimet lokale dhe dokumentoni masat zbutëse. Setet e mjeteve të ICO-së janë të dobishme për ekipet e Mbretërisë së Bashkuar dhe pika referimi të dobishme diku tjetër. [2]

Si ta Përfshini IA -në në Biznesin Tuaj nga faza pilot deri në prodhim" 🧰

Pyetje të Shpeshta: këshilla të shpejta se si ta Përfshini IA-në në Biznesin tuaj 💬

P: A na duhet një ekip i madh i shkencës së të dhënave për të filluar?
P: Jo. Filloni me asistentë të gatshëm dhe integrime të lehta. Rezervoni talente të specializuara të ML për raste përdorimi të personalizuara dhe me vlerë të lartë.

P: Si i shmangim halucinacionet?
P: Nxjerrja nga njohuri të besueshme, kërkesa të kufizuara, grupe vlerësimi dhe pika kontrolli njerëzore. Gjithashtu, jini specifik në lidhje me tonin dhe formatin e dëshiruar.

P: Po në lidhje me pajtueshmërinë?
Përgjigje: Përputhuni me parimet e njohura dhe udhëzimet lokale dhe ruani dokumentacionin. Parimet e NIST AI RMF dhe OECD ofrojnë një kuadër të dobishëm; ICO e Mbretërisë së Bashkuar ofron lista praktike kontrolli për mbrojtjen e të dhënave dhe drejtësinë. [1][2][3]

P: Si duket suksesi?
Përgjigje: Një fitore e dukshme për çdo tremujor që qëndron, një rrjet kampionësh të angazhuar dhe përmirësime të qëndrueshme në disa metrika kryesore që udhëheqësit i shqyrtojnë realisht.

Fuqia e qetë e përzierjes së përbërësve fiton 🌱

Nuk ke nevojë për një fluturim nga ura. Ke nevojë për një hartë, një elektrik dore dhe një zakon. Fillo me një rrjedhë pune të përditshme, përshtat ekipin me një qeverisje të thjeshtë dhe bëji rezultatet të dukshme. Mbaji modelet dhe kërkesat e tua të lëvizshme, të dhënat e tua të pastra dhe njerëzit e tu të trajnuar. Pastaj bëje përsëri. Dhe përsëri.

Nëse e bëni këtë, mënyra se si ta përfshini IA-në në biznesin tuaj nuk është më një program i frikshëm. Ajo bëhet pjesë e operacioneve rutinë - si QA ose buxhetimi. Ndoshta më pak joshëse, por shumë më e dobishme. Dhe po, ndonjëherë metaforat do të jenë të përziera dhe panelet do të jenë të çrregullta; kjo është në rregull. Vazhdo. 🌟

Bonus: shabllone për të kopjuar dhe ngjitur 📎

Përmbledhje e rasteve të përdorimit

Problemi:
Përdoruesit:
Të dhënat:
Kufiri i vendimit:
Rreziqet dhe zbutjet:
Metrika e suksesit:
Plani i nisjes:
Rishikoni kadencën:

Modeli i kërkesës

Roli:
Konteksti:
Detyrë:
Kufizime:
Formati i daljes:
Shembuj të shkurtër:

Referencat

[1] NIST. Korniza e Menaxhimit të Riskut të IA-së (IA RMF).
lexoni më shumë

[2] Zyra e Komisionerit të Informacionit të Mbretërisë së Bashkuar (ICO). Udhëzime mbi Inteligjencën Artificiale dhe Mbrojtjen e të Dhënave.
lexoni më shumë

[3] OECD. Parimet e Inteligjencës Artificiale.
lexoni më shumë

[4] McKinsey & Company. Gjendja e IA-së: Si po riorganizohen organizatat për të kapur vlerën
lexoni më shumë

[5] Reuters. Shumica e kompanive pësojnë humbje financiare të lidhura me rrezikun duke përdorur inteligjencën artificiale, tregon anketa e EY.
Lexo më shumë.

Gjeni IA-në më të fundit në Dyqanin Zyrtar të Asistentëve të IA-së

Rreth Nesh

Kthehu te blogu

Vend/rajon