معماری سازمانی برای پذیرش هوش مصنوعی: بنیانی که کسی نمی‌خواهد تأمین مالی کند

نظرسنجی‌ها پیوسته نشان می‌دهند سهم بزرگی از پایلوت‌های هوش مصنوعی سازمانی هرگز به تولید نمی‌رسند، و رشتهٔ مشترک در ابتکارات متوقف‌شده به‌ندرت مدل است—معماری اطراف است: پلتفرم‌های داده پراکنده، لایه‌های یکپارچگی غایب که سامانه‌های هوش مصنوعی را به سامانه‌های ثبت متصل می‌کنند.

کار غیرجذابی که هوش مصنوعی را ممکن می‌سازد

معماری سازمانی برای پذیرش هوش مصنوعی یعنی برقراری APIهای منسجم تا سامانه‌های هوش مصنوعی بتوانند قابل‌اعتماد به دادهٔ کسب‌وکار برسند و اقدام کنند، پلتفرم‌های داده که بافت مرتبط را بدون تکرار خط‌لوله برای هر مورد استفادهٔ تازه در دسترس می‌گذارند.

این کار بنیادین به‌ندرت در یک ارائهٔ راهبردی هوش مصنوعی اجرایی ظاهر می‌شود، دقیقاً به همین دلیل نسبت به پروژه‌های پایلوت جلب‌توجه، کم‌بودجه می‌ماند.

گروه انفورماتیک جوان به سازمان‌ها کمک می‌کند بنیان معماری—داده، یکپارچگی، هویت—بسازند که پایلوت‌های هوش مصنوعی را به سامانه‌های تولیدی تبدیل می‌کند.