Sut i Ymgorffori AI yn eich Busnes

Nid hud yw deallusrwydd artiffisial. Mae'n bentwr o offer, llifau gwaith ac arferion sydd - pan gânt eu pwytho at ei gilydd - yn dawel yn gwneud eich busnes yn gyflymach, yn ddoethach ac yn rhyfedd ddigon yn fwy dynol. Os ydych chi wedi bod yn pendroni sut i ymgorffori deallusrwydd artiffisial yn eich busnes heb foddi mewn jargon, rydych chi yn y lle iawn. Byddwn yn mapio'r strategaeth, yn dewis yr achosion defnydd cywir, ac yn dangos ble mae llywodraethu a diwylliant yn ffitio fel nad yw'r cyfan yn siglo fel bwrdd tair coes.

Erthyglau y gallech fod eisiau eu darllen ar ôl yr un hon:

🔗 Offer AI gorau ar gyfer busnesau bach yn AI Assistant Store
Darganfyddwch offer AI hanfodol i helpu busnesau bach i symleiddio gweithrediadau dyddiol.

🔗 Offerynnau platfform rheoli busnes cwmwl AI gorau: Dewis o'r criw
Archwiliwch lwyfannau cwmwl AI blaenllaw ar gyfer rheoli busnes a thwf mwy craff.

🔗 Sut i gychwyn cwmni AI
Dysgwch gamau a strategaethau allweddol ar gyfer lansio eich cwmni newydd AI llwyddiannus eich hun.

🔗 Offer AI ar gyfer dadansoddwyr busnes: Yr atebion gorau i hybu effeithlonrwydd
Gwella perfformiad dadansoddeg gydag offer AI arloesol wedi'u teilwra ar gyfer dadansoddwyr busnes.

Sut i Ymgorffori AI yn eich Busnes ✅

Mae'n dechrau gyda chanlyniadau busnes - nid enwau modelau. A allwn ni dorri amser trin, cynyddu trawsnewid, lleihau cynydd, neu gyflymu RFPs o hanner diwrnod... y math yna o beth.
Mae'n parchu risg drwy ddefnyddio iaith syml, a rennir ar gyfer risgiau a rheolaethau AI, felly nid yw'r gyfraith yn teimlo fel nad yw'r dihiryn a'r cynnyrch yn teimlo wedi'u caethiwo. Mae fframwaith ysgafn yn ennill. Gweler Fframwaith Rheoli Risg AI NIST (AI RMF) y cyfeirir ato'n eang am ddull pragmatig o AI dibynadwy. [1]
Mae'n rhoi'r pwyslais ar ddata. Mae data glân, wedi'i lywodraethu'n dda, yn drech na phropiau clyfar. Bob amser.
Mae'n cyfuno adeiladu a phrynu. Mae galluoedd nwyddau yn cael eu prynu'n well; mae manteision unigryw fel arfer yn cael eu hadeiladu.
Mae'n canolbwyntio ar bobl. Uwchsgilio a chyfathrebu newid yw'r cyfrinachau y mae deciau sleidiau'n eu methu.
Mae'n ailadroddus. Byddwch chi'n methu fersiwn un. Mae hynny'n iawn. Ail-fframio, ailhyfforddi, ailddefnyddio.

Hanecdot fer (patrwm rydyn ni'n ei weld yn aml): mae tîm cymorth o 20-30 o bobl yn peilota drafftiau ymateb gyda chymorth deallusrwydd artiffisial. Mae asiantau'n cadw rheolaeth, mae adolygwyr ansawdd yn samplu allbynnau bob dydd, ac o fewn pythefnos mae gan y tîm iaith gyffredin ar gyfer tôn a rhestr fer o awgrymiadau sy'n "gweithio'n llwyr". Dim arwriaeth - dim ond gwelliant cyson.

Yr ateb byr i Sut i Ymgorffori AI yn eich Busnes : map ffordd 9 cam 🗺️

Dewiswch un achos defnydd signal uchel
. Anela at rywbeth mesuradwy a gweladwy: dosbarthu e-bost, echdynnu anfonebau, nodiadau galwadau gwerthu, chwilio am wybodaeth, neu gymorth rhagolygon. Mae arweinwyr sy'n cysylltu AI ag ailgynllunio llif gwaith clir yn gweld mwy o effaith ar y gwaelod na'r rhai sy'n ymdopi'n dda. [4]
Diffiniwch lwyddiant o'r cychwyn cyntaf
Dewiswch 1–3 metrig y gall bod dynol eu deall: amser a arbedwyd fesul tasg, datrysiad cyswllt cyntaf, cynnydd mewn trosiadau, neu lai o uwchgyfeirio.
Mapio'r llif gwaith
Ysgrifennwch y llwybr cyn ac ar ôl. Ble mae deallusrwydd artiffisial yn cynorthwyo, a ble mae bodau dynol yn penderfynu? Osgowch y demtasiwn i awtomeiddio pob cam ar unwaith.
Gwirio parodrwydd data
Ble mae'r data, pwy sy'n berchen arno, pa mor lân ydyw, beth sy'n sensitif, beth sydd angen ei guddio neu ei hidlo? Mae canllawiau ICO'r DU yn ymarferol ar gyfer alinio AI â diogelu data a thegwch. [2]
Penderfynu prynu vs adeiladu
Parod ar gyfer tasgau generig fel crynhoi neu ddosbarthu; wedi'i deilwra ar gyfer rhesymeg berchnogol neu brosesau sensitif. Cadwch gofnod penderfyniadau fel nad ydych chi'n ail-ymgyfreitha bob pythefnos.
Llywodraethu'n ysgafn, yn gynnar
Defnyddiwch grŵp gwaith bach sy'n gyfrifol am AI i rag-sgrinio achosion defnydd ar gyfer lliniaru risg a dogfennu. Mae egwyddorion OECD yn seren ogleddol gadarn ar gyfer preifatrwydd, cadernid a thryloywder. [3]
Peilot gyda defnyddwyr go iawn
Lansio cysgodol gyda thîm bach. Mesur, cymharu â'r llinell sylfaen, casglu adborth ansoddol a meintiol.
Gweithredoli
Ychwanegu monitro, dolenni adborth, wrth gefn, a thrin digwyddiadau. Gwthio hyfforddiant i frig y ciw, nid yr ôl-groniad.
Graddio'n ofalus
. Ehangu i dimau cyfagos a llifau gwaith tebyg. Safoni awgrymiadau, templedi, setiau gwerthuso, a llyfrau chwarae fel bod enillion yn gyfansawdd.

Tabl Cymharu: opsiynau AI cyffredin y byddwch chi'n eu defnyddio mewn gwirionedd 🤝

Amherffaith yn fwriadol. Mae prisiau'n newid. Mae rhai sylwadau wedi'u cynnwys oherwydd, wel, bodau dynol.

Offeryn / Platfform	Prif gynulleidfa	Pêl-fas Price	Pam mae'n gweithio'n ymarferol
ChatGPT neu debyg	Staff cyffredinol, cefnogaeth	fesul sedd + ychwanegiadau defnydd	Ffrithiant isel, gwerth cyflym; gwych ar gyfer crynhoi, drafftio, holi ac ateb
Microsoft Copilot	Defnyddwyr Microsoft 365	ychwanegiad fesul sedd	Bywydau lle mae pobl yn gweithio - e-bost, dogfennau, Teams - yn lleihau newid cyd-destun
Deallusrwydd Artiffisial Google Vertex	Timau Data a ML	yn seiliedig ar ddefnydd	Gweithrediadau model cryf, offer gwerthuso, rheolaethau menter
Craigwely AWS	Timau platfform	yn seiliedig ar ddefnydd	Dewis model, ystum diogelwch, integreiddio i mewn i bentwr AWS presennol
Gwasanaeth OpenAI Azure	Timau datblygu menter	yn seiliedig ar ddefnydd	Rheolyddion menter, rhwydweithio preifat, ôl troed cydymffurfiaeth Azure
Cyd-beilot GitHub	Peirianneg	fesul sedd	Llai o drawiadau allweddi, adolygiadau cod gwell; nid hud ond defnyddiol
Claude/cynorthwywyr eraill	Gweithwyr gwybodaeth	fesul sedd + defnydd	Rhesymu cyd-destun hir ar gyfer dogfennau, ymchwil, cynllunio - yn syndod o gludiog
Zapier/Gwneud + Deallusrwydd Artiffisial	Gweithrediadau a RevOps	haenog + defnydd	Glud ar gyfer awtomeiddio; cysylltu CRM, mewnflwch, taflenni â chamau AI
Syniad AI + wicis	Gweithrediadau, Marchnata, PMO	ychwanegiad fesul sedd	Gwybodaeth ganolog + crynodebau AI; rhyfedd ond defnyddiol
DataRobot/Databricks	Sefydliadau gwyddor data	prisio menter	Cylch bywyd ML o'r dechrau i'r diwedd, llywodraethu, ac offer defnyddio

Bylchau rhyfedd yn fwriadol. Dyna fywyd mewn taenlenni.

Ymchwiliad Dwfn 1: Ble mae AI yn glanio gyntaf - achosion defnydd yn ôl swyddogaeth 🧩

Cymorth cwsmeriaid: ymatebion â chymorth deallusrwydd artiffisial, tagio awtomatig, canfod bwriad, adfer gwybodaeth, hyfforddi tôn. Mae asiantau'n cadw rheolaeth, yn ymdrin ag achosion ymylol.
Gwerthiannau: Nodiadau galwad, awgrymiadau ar gyfer trin gwrthwynebiadau, crynodebau cymhwyso arweinwyr, allgymorth wedi'i bersonoli'n awtomatig nad yw'n swnio'n robotig ... gobeithio.
Marchnata: Drafftiau cynnwys, cynhyrchu amlinelliad SEO, crynodeb o wybodaeth gystadleuol, esboniadau perfformiad ymgyrchoedd.
Cyllid: Dadansoddi anfonebau, rhybuddion anomaleddau treuliau, esboniadau amrywiant, rhagolygon llif arian sy'n llai dirgel.
AD a Dysgu a Datblygu: Drafftiau disgrifiadau swydd, crynodebau sgrinio ymgeiswyr, llwybrau dysgu wedi'u teilwra, cwestiynau ac atebion polisi.
Cynnyrch a Pheirianneg: Crynhoi manylebau, awgrymu cod, cynhyrchu profion, dadansoddi logiau, archwiliadau ôl-laddiad digwyddiadau.
Cyfreithiol a Chydymffurfiaeth: Echdynnu cymalau, dosbarthu risg, mapio polisïau, archwiliadau â chymorth deallusrwydd artiffisial gyda chymeradwyaeth ddynol glir iawn.
Gweithrediadau: Rhagweld y galw, amserlennu sifftiau, llwybro, signalau risg cyflenwyr, dosbarthu digwyddiadau.

Os ydych chi'n dewis eich achos defnydd cyntaf ac eisiau help gyda phrynu i mewn, dewiswch broses sydd eisoes â data, sydd â chost wirioneddol, ac sy'n digwydd yn ddyddiol. Nid yn chwarterol. Nid ryw ddydd.

Ymchwiliad Dwfn 2: Parodrwydd a gwerthuso data - yr asgwrn cefn diflas 🧱

Meddyliwch am AI fel intern pigog iawn. Gall ddisgleirio gyda mewnbynnau taclus, ond bydd yn gweld rhithweledigaethau os byddwch chi'n rhoi blwch esgidiau o dderbynebau iddo. Creu rheolau syml:

Hylendid data: Safoni meysydd, cael gwared ar ddyblygiadau, labelu colofnau sensitif, perchnogion tagiau, cadw setiau.
Ystum diogelwch: Ar gyfer achosion defnydd sensitif, cadwch ddata yn eich cwmwl, galluogwch rwydweithio preifat, a chyfyngwch ar gadw logiau.
Setiau gwerthuso: Arbedwch 50–200 o enghreifftiau go iawn ar gyfer pob achos defnydd i sgorio cywirdeb, cyflawnrwydd, ffyddlondeb a thôn.
Dolen adborth ddynol: Ychwanegwch sgôr un clic a maes sylwadau testun rhydd lle bynnag y mae'r AI yn ymddangos.
Gwiriadau drifft: Ailwerthuso bob mis neu pan fyddwch chi'n newid awgrymiadau, modelau neu ffynonellau data.

Ar gyfer fframio risg, mae iaith gyffredin yn helpu timau i siarad yn dawel am ddibynadwyedd, esboniadwyedd a diogelwch. Mae RMF AI NIST yn darparu strwythur gwirfoddol, a ddefnyddir yn eang i gydbwyso ymddiriedaeth ac arloesedd. [1]

Ymchwiliad Dwfn 3: Deallusrwydd Artiffisial a llywodraethu cyfrifol - cadwch hi'n ysgafn ond yn real 🧭

Nid oes angen eglwys gadeiriol arnoch chi. Mae angen grŵp gwaith bach arnoch chi gyda thempledi clir:

Cymeriant achosion defnydd: crynodeb byr gyda phwrpas, data, defnyddwyr, risgiau a metrigau llwyddiant.
Asesiad effaith: nodi defnyddwyr agored i niwed, camddefnydd rhagweladwy, a lliniaru cyn lansio.
Dynol-yn-y-ddolen: diffinio'r ffin benderfyniad. Ble mae'n rhaid i ddyn adolygu, cymeradwyo neu ddiystyru?
Tryloywder: labelu cymorth AI mewn rhyngwynebau a chyfathrebu defnyddwyr.
Ymdrin â digwyddiadau: pwy sy'n ymchwilio, pwy sy'n cyfathrebu, sut ydych chi'n dadwneud pethau?

Mae rheoleiddwyr a chyrff safonau yn cynnig angorau ymarferol. Mae egwyddorion OECD yn pwysleisio cadernid, diogelwch, tryloywder, ac asiantaeth ddynol (gan gynnwys mecanweithiau diystyru) ar draws y cylch bywyd - meini prawf defnyddiol ar gyfer defnyddiau atebol. [3] Mae ICO'r DU yn cyhoeddi canllawiau gweithredol sy'n helpu timau i alinio AI â thegwch a rhwymedigaethau diogelu data, gyda phecynnau cymorth y gall busnesau eu mabwysiadu heb gostau uwchben enfawr. [2]

Ymchwiliad Dwfn 4: Rheoli newid ac uwchsgilio - y peth pwysicaf 🤝

Mae deallusrwydd artiffisial yn methu'n dawel pan fydd pobl yn teimlo eu bod wedi'u heithrio neu wedi'u hamlygu. Gwnewch hyn yn lle:

Naratif: esboniwch pam mae deallusrwydd artiffisial yn dod, y manteision i weithwyr, a'r rheiliau diogelwch.
Micro-hyfforddiant: mae modiwlau 20 munud sy'n gysylltiedig â thasgau penodol yn well na chyrsiau hir.
Pencampwyr: recriwtiwch ychydig o selogion cynnar ym mhob tîm a gadewch iddyn nhw gynnal sioeau a chyflwyniadau byr.
Rheiliau Gwarchod: cyhoeddi llawlyfr clir ar ddefnydd derbyniol, trin data, ac awgrymiadau sy'n cael eu hannog yn hytrach na rhai nad ydynt yn cael eu defnyddio.
Mesurwch hyder: cynhaliwch arolygon byr cyn ac ar ôl y cyflwyniad i ddod o hyd i fylchau ac addasu eich cynllun.

Anecdot (patrwm cyffredin arall): mae pod gwerthu yn profi nodiadau galwadau a phropiau trin gwrthwynebiadau â chymorth deallusrwydd artiffisial. Mae cynrychiolwyr yn cadw perchnogaeth o'r cynllun cyfrif; mae rheolwyr yn defnyddio darnau bach a rennir i hyfforddi. Nid "awtomeiddio" yw'r fuddugoliaeth; mae'n baratoad cyflymach a dilyniannau mwy cyson.

Ymchwiliad Dwfn 5: Rubric Adeiladu vs Prynu - ymarferol 🧮

Prynwch pan fydd y gallu wedi'i nwyddoli, pan fydd gwerthwyr yn symud yn gyflymach na chi, a phan fydd yr integreiddio'n lân. Enghreifftiau: crynhoi dogfennau, drafftio e-byst, dosbarthu generig.
Adeiladu pan fydd y rhesymeg yn ymwneud â'ch ffos: data perchnogol, rhesymu penodol i'r parth, neu lifau gwaith cyfrinachol.
Cymysgwch pan fyddwch chi'n addasu ar ben platfform gwerthwr, ond cadwch eich awgrymiadau, setiau gwerthuso, a modelau wedi'u mireinio yn gludadwy.
Synnwyr cost: mae defnydd model yn amrywiol; trafodwch haenau cyfaint a gosodwch rybuddion cyllideb yn gynnar.
Cynllun newid: cadwch haniaethau fel y gallwch newid darparwyr heb ailysgrifennu sawl mis.

Yn ôl ymchwil diweddar gan McKinsey, mae sefydliadau sy'n sicrhau gwerth parhaol yn ailgynllunio llifau gwaith (nid dim ond ychwanegu offer) ac yn rhoi uwch arweinwyr ar y bachyn am lywodraethu AI a newid model gweithredu. [4]

Ymchwiliad Dwfn 6: Mesur ROI - beth i'w olrhain, yn realistig 📏

Amser a arbedwyd: munudau fesul tasg, amser i ddatrys, amser trin cyfartalog.
Codiad ansawdd: cywirdeb o'i gymharu â llinell sylfaen, gostyngiad mewn ailweithio, deltaau NPS/CSAT.
Trwybwn: tasgau/person/diwrnod, nifer y tocynnau a broseswyd, darnau o gynnwys a gludwyd.
Ystum risg: digwyddiadau wedi'u fflagio, cyfraddau diystyru, troseddau mynediad data a ddaliwyd.
Mabwysiadu: defnyddwyr gweithredol wythnosol, cyfraddau optio allan, cyfrifon ailddefnyddio prydlon.

Dau arwydd marchnad i'ch cadw'n onest:

Mae mabwysiadu’n real, ond mae effaith ar lefel y fenter yn cymryd amser. Erbyn 2025, mae tua 71% o’r sefydliadau a arolygwyd yn nodi defnydd rheolaidd o gen-AI mewn o leiaf un swyddogaeth, ond nid yw’r rhan fwyaf yn gweld tystiolaeth effaith EBIT ar lefel y fenter bod gweithredu disgybledig yn bwysicach na chynlluniau peilot gwasgaredig. [4]
Mae gwrthwynebiadau cudd yn bodoli. Gall defnydd cynnar greu colledion ariannol tymor byr sy'n gysylltiedig â methiannau cydymffurfio, allbynnau diffygiol, neu ddigwyddiadau rhagfarn cyn i fuddion ddod i rym; cynlluniwch ar gyfer hyn mewn cyllidebau a rheolaethau risg. [5]

Awgrym dull: Pan fo'n bosibl, cynhaliwch A/Bs bach neu gyflwyniadau fesul cam; cofnodwch linellau sylfaen am 2–4 wythnos; defnyddiwch daflen werthuso syml (cywirdeb, cyflawnrwydd, ffyddlondeb, tôn, diogelwch) gyda 50–200 o enghreifftiau go iawn fesul achos defnydd. Cadwch y set brawf yn sefydlog ar draws iteriadau fel y gallwch briodoli enillion i newidiadau a wnaethoch - nid sŵn ar hap.

Cynllun sy'n hawdd ei ddefnyddio ar gyfer gwerthuso a diogelwch 🧪

Set aur: cadwch set brawf fach, wedi'i churadu o dasgau go iawn. Sgoriwch allbynnau am ddefnyddioldeb a niwed.
Tîmio coch: profi straen yn fwriadol am dorriadau carchar, rhagfarn, chwistrelliad, neu ollyngiadau data.
Awgrymiadau rheiliau gwarchod: safoni cyfarwyddiadau diogelwch a hidlwyr cynnwys.
Uwchgyfeirio: gwnewch hi'n hawdd ei drosglwyddo i fod yn ddynol gyda'r cyd-destun yn gyfan.
Log archwilio: storio mewnbynnau, allbynnau a phenderfyniadau at ddibenion atebolrwydd.

Nid yw hyn yn ormodol. Mae egwyddorion NIST AI RMF ac OECD yn darparu patrymau syml: cwmpasu, asesu, mynd i'r afael â, a monitro - yn y bôn rhestr wirio sy'n cadw prosiectau o fewn y rheiliau gwarchod heb arafu timau i gyflymder. [1][3]

Y darn diwylliant: o beilotiaid i system weithredu 🏗️

Nid yw cwmnïau sy'n graddio AI yn ychwanegu offer yn unig - maent yn dod yn siâp AI. Mae arweinwyr yn modelu defnydd dyddiol, mae timau'n dysgu'n barhaus, ac mae prosesau'n cael eu hailddychmygu gydag AI yn y ddolen yn hytrach na'i stwffio ar yr ochr.

Nodyn maes: yn aml mae'r datglo diwylliannol yn cyrraedd pan fydd arweinwyr yn rhoi'r gorau i ofyn “Beth all y model ei wneud?” ac yn dechrau gofyn “Pa gam yn y llif gwaith hwn sy'n araf, â llaw, neu'n dueddol o wneud gwallau - a sut ydym ni'n ei ailgynllunio gydag AI ynghyd â phobl?” Dyna pryd mae enillion yn cyfansoddi.

Risgiau, costau, a'r pethau anghyfforddus 🧯

Costau cudd: gall peilotiaid guddio treuliau integreiddio gwirioneddol - mae glanhau data, rheoli newid, offer monitro, a chylchoedd ailhyfforddi yn cronni. Mae rhai cwmnïau'n adrodd am golledion ariannol tymor byr sy'n gysylltiedig â methiannau cydymffurfio, allbynnau diffygiol, neu ddigwyddiadau rhagfarn cyn i fuddion ddod i rym. Cynlluniwch ar gyfer hyn yn realistig. [5]
Gor-awtomeiddio: os byddwch chi'n tynnu bodau dynol o gamau sy'n drwm ar farn yn rhy fuan, gall ansawdd ac ymddiriedaeth blymio.
Cloi gwerthwr: osgoi codio caled i chwilfrydedd unrhyw un darparwr; cadwch haniaethau.
Preifatrwydd a thegwch: dilynwch ganllawiau lleol a dogfennwch eich lliniariadau. Mae pecynnau cymorth yr ICO yn ddefnyddiol i dimau yn y DU ac yn bwyntiau cyfeirio defnyddiol mewn mannau eraill. [2]

Sut i Ymgorffori AI yn eich busnes o'r dechrau i'r diwedd 🧰

Cwestiynau Cyffredin: awgrymiadau cyflym ar Sut i Ymgorffori AI yn eich Busnes 💬

C: Oes angen tîm gwyddor data mawr arnom i ddechrau?
A: Na. Dechreuwch gyda chynorthwywyr parod ac integreiddiadau ysgafn. Cadwch dalent ML arbenigol ar gyfer achosion defnydd gwerth uchel, wedi'u teilwra.

C: Sut ydym ni'n osgoi rhithwelediadau?
A: Adalw o wybodaeth ddibynadwy, awgrymiadau cyfyngedig, setiau gwerthuso, a phwyntiau gwirio dynol. Hefyd - byddwch yn benodol ynglŷn â'r naws a'r fformat a ddymunir.

C: Beth am gydymffurfiaeth?
A: Cydweddu ag egwyddorion cydnabyddedig a chanllawiau lleol, a chadw dogfennaeth. Mae egwyddorion NIST AI RMF ac OECD yn darparu fframio defnyddiol; mae ICO'r DU yn cynnig rhestrau gwirio ymarferol ar gyfer diogelu data a thegwch. [1][2][3]

C: Sut olwg sydd ar lwyddiant?
A: Un fuddugoliaeth weladwy bob chwarter sy'n aros, rhwydwaith hyrwyddwyr ymgysylltiedig, a gwelliannau cyson mewn ychydig o fetrigau craidd y mae arweinwyr yn edrych arnynt mewn gwirionedd.

Mae pŵer tawel cyfansoddi yn ennill 🌱

Does dim angen goleuni arnoch chi. Mae angen map, fflacholau ac arfer arnoch chi. Dechreuwch gydag un llif gwaith dyddiol, aliniwch y tîm ar lywodraethu syml, a gwnewch y canlyniadau'n weladwy. Cadwch eich modelau a'ch awgrymiadau yn gludadwy, eich data'n lân, a'ch pobl wedi'u hyfforddi. Yna gwnewch hynny eto. Ac eto.

Os gwnewch chi hynny, sut i ymgorffori AI yn eich busnes yn peidio â bod yn rhaglen frawychus. Mae'n dod yn rhan o weithrediadau arferol - fel sicrhau ansawdd neu gyllidebu. Efallai'n llai hudolus, ond yn llawer mwy defnyddiol. Ac ie, weithiau bydd y trosiadau'n gymysg a bydd y dangosfyrddau'n flêr; mae hynny'n iawn. Daliwch ati. 🌟

Bonws: templedi i'w copïo a'u gludo 📎

Crynodeb achos defnydd

Problem:
Defnyddwyr:
Data:
Ffin penderfyniad:
Risgiau a lliniariadau:
Metrig llwyddiant:
Cynllun lansio:
Cadans yr adolygiad:

Patrwm annog

Rôl:
Cyd-destun:
Tasg:
Cyfyngiadau:
Fformat allbwn:
Enghreifftiau o ychydig o ergydion:

Cyfeiriadau

[1] NIST. Fframwaith Rheoli Risg AI (AI RMF).
darllen mwy

[2] Swyddfa Comisiynydd Gwybodaeth y DU (ICO). Canllawiau ar AI a Diogelu Data.
darllen mwy

[3] OECD. Egwyddorion AI.
darllen mwy

[4] McKinsey & Company. Cyflwr AI: Sut mae sefydliadau'n ailweirio i gipio gwerth
darllen mwy

[5] Reuters. Mae'r rhan fwyaf o gwmnïau'n dioddef rhywfaint o golled ariannol sy'n gysylltiedig â risg wrth ddefnyddio AI, yn ôl arolwg EY
darllen mwy

Dewch o hyd i'r AI Diweddaraf yn y Siop Swyddogol ar gyfer Cynorthwywyr AI

Amdanom Ni

Yn ôl i'r blog

Gwlad/rhanbarth