12の質問に答えて、正確な準備スコアを取得し、主なデータギャップを特定し、本番AIを展開できるまでの期間を把握しましょう。
AIプロジェクトの70%が失敗するのは、アルゴリズムではなくデータ基盤の不備が原因
しっかりしたデータなしにAIを展開すると、不正確なモデル、無駄な投資、展開失敗につながる
非準拠データで訓練されたAIは規制リスクを生む。構築前にデータ状況を把握すること
強固なデータ基盤を持つチームはAIを3倍速く展開し、より高いROIを達成する