Gyakorlati lépések az „AI-ready” adatvagyon kialakításához Cikkünk záró részében bemutatjuk azokat a konkrét gyakorlati lépéseket, amelyekkel egy vállalat fokozatosan kialakíthatja az “AI-ready” adatvagyonát. Ezek a lépések egy logikus sorrendet követnek,...
A mesterséges intelligencia bevezetése ma már nem futurisztikus elképzelés, sokkal inkább versenyképességi kérdés. Azonban sok vállalat elköveti azt a hibát, hogy gyorsan akar AI megoldásokat implementálni anélkül, hogy előtte rendbe tenné az adatvagyonát. Az eredmény...
A megvalósítás tervrajza: Az érettségi eredmények átültetése egy dinamikus digitális stratégiába Cikksorozatunk előző négy részében végigjártuk az utat a digitális érettség felmérésének fontosságától kezdve a konkrét modellek összehasonlításán és a szakértői támogatás...
Lépés a Következő Szintre: Az MI Érettség Felmérése és Fejlesztése Előző cikkünkben bemutattuk, hogyan maximalizálható az érték egy IT tanácsadó partner bevonásával a digitális érettség felmérése során, és láthattuk, hogy ez a folyamat átlagosan 6-12 hetet vesz...
Miután megismertük a főbb digitális érettségi modelleket és azok összehasonlítási szempontjait, most a gyakorlati megvalósítás és a szakértői támogatás jelentőségére térünk át. Bár léteznek online önértékelő eszközök, egy komplex szervezet számára a digitális érettség...
Előző cikkünkben bemutattuk, hogy a digitális érettség felmérése miért elengedhetetlen alapja minden sikeres digitális transzformációnak. Láthattuk, hogy a digitálisan érett vállalatok 2,5-szer nagyobb bevételnövekedést érnek el, miközben csak a szervezetek 37%-a...
