Góc nhìn về việc đưa doanh nghiệp thích ứng với AI.
Sửa chữa hoặc tái xây dựng: Năm dấu hiệu cho thấy hệ thống AI đã hết hạn sử dụng
Hệ thống AI hiếm khi thất bại một cách ồn ào. Năm tín hiệu cụ thể cho thấy bảo trì đã ngừng hoạt động, và làm thế nào để cân nhắc chi phí duy trì hệ thống so với việc thay thế nó.
Đọc →
Dữ liệu khách hàng và Trí tuệ Nhân tạo: Những gì bạn có thể hợp pháp đưa vào mô hình, và cách chứng minh nó
Một hướng dẫn đơn giản cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp về dữ liệu khách hàng nào có thể được đưa vào hệ thống AI, và hồ sơ chứng minh bạn đã xử lý nó một cách hợp pháp.
Đọc →
Trợ lý AI của bạn cần một bộ ghi dữ liệu bay, và bạn xây dựng nó từ ngày đầu tiên.
Một nắm các bản ghi giúp bạn giải thích bất kỳ đầu ra nào của AI vài tháng sau đó, và phát hiện sự thay đổi chất lượng trước khi khách hàng làm điều đó.
Đọc →
Thiết bị phần cứng của bạn hoặc API của ai đó: Những sự cân bằng trung thực về chi phí, quyền kiểm soát và quyền riêng tư
Chạy AI trên máy chủ riêng của bạn hoặc trả tiền cho nhà cung cấp theo yêu cầu thay đổi chi phí, mức độ kiểm soát và mức độ tiếp xúc dữ liệu của bạn. Làm thế nào để chọn.
Đọc →
Làm thế nào để yêu cầu một hội đồng hoài nghi về ngân sách AI mà không hứa hẹn điều kỳ diệu?
Một cách thực tế để yêu cầu ngân sách AI từ ban lãnh đạo: liên kết nó với một chi phí đã biết, giải phóng tiền theo giai đoạn, đồng thuận các biện pháp ngay từ đầu và đặt ra một lối thoát rõ ràng.
Đọc →
Hai mươi ngôn ngữ, một công ty: Ở đâu dịch máy thành công và ở đâu nó thất bại
Máy dịch nào xử lý tốt ở quy mô lớn, cái nào vẫn cần một người bản ngữ, và làm thế nào để quyết định nội dung nào được xử lý như thế nào.
Đọc →
Hãy chỉ cho tôi thấy nơi nó nói đến: Tìm kiếm nội bộ trả lời bằng hóa đơn.
Làm thế nào để xây dựng một trợ lý nội bộ trả lời các câu hỏi từ tài liệu của bạn và liên kết đến nguồn chính xác, và điều thực sự khiến nó hoạt động.
Đọc →
Giữ Những Quyết Định Cho Con Người: Bản Đồ Thực Tế Về Nơi AI Không Thuộc Về
Một hướng dẫn cụ thể về những quyết định mà công ty bạn nên để trong tay con người, và cách phân biệt một bước đánh giá thực sự với một con dấu gôm.
Đọc →
Tuyển dụng, đào tạo hoặc hợp tác: Làm thế nào để xây dựng năng lực AI mà không phải đoán mò
Một cách thực tế để quyết định xem công ty của bạn có cần tuyển dụng nhân viên AI, đào tạo nhân viên hay đối tác bên ngoài - và thứ tự thực hiện chúng.
Đọc →
Hạn chót của Đạo luật AI đã qua, và chúng ta nên làm gì?
Ngày tuân thủ chính của Đạo luật AI chính thức của Liên minh Châu Âu là 2 tháng 8 năm 2026. Một hướng dẫn thực tế về những nghĩa vụ ràng buộc một công ty cỡ trung và những nghĩa vụ không ràng buộc.
Đọc →
Nhân viên của bạn đã sử dụng AI. Câu hỏi duy nhất là dữ liệu đi đâu.
Sử dụng chatbot không được phê duyệt đã trở thành thói quen trong hầu hết các công ty. Điều gì rời khỏi tòa nhà, tại sao các lệnh cấm thất bại và làm thế nào để cung cấp cho mọi người một lựa chọn an toàn.
Đọc →
Chính sách sử dụng AI trong một trang
Chính sách AI thất bại vì không ai đọc chúng. Đây là những điều được phép, những điều bị cấm và cách giữ toàn bộ nội dung trong một trang.
Đọc →
Sự Nâng Cấp Bạn Không Yêu Cầu
Cập nhật mô hình có thể làm hỏng một hệ thống AI hoạt động tốt. Đây là cách để phát hiện sự suy giảm trước khi khách hàng báo cáo.
Đọc →
Năm điều khoản hợp đồng quyết định xem bạn có sở hữu hệ thống AI của mình hay không.
Hầu hết các hợp đồng của nhà cung cấp AI được xem xét giống như hợp đồng phần mềm. Năm điều khoản quyết định xem bạn có sở hữu mô hình, dữ liệu và quyền rút lui hay không.
Đọc →
Khi Trợ lý AI của bạn mắc sai lầm trước mặt khách hàng
Làm thế nào để thiết kế đường dẫn gia tăng, lời xin lỗi và hồ sơ kiểm toán trước khi hệ thống AI của bạn mắc sai lầm công khai đầu tiên.
Đọc →
Vấn đề chuyển giao: những điều đội ngũ của bạn phải nắm giữ trước khi các chuyên gia rời đi
Hầu hết các dự án AI không thất bại khi ra mắt - chúng thất bại sáu tháng sau đó, khi không ai trong công ty có thể thay đổi hệ thống. Đây là cách để ngăn chặn điều đó.
Đọc →
Demo luôn hoạt động: Cách phân biệt hệ thống AI thực sự với một hệ thống đã luyện tập
Những câu hỏi thực tế cần đặt với nhà cung cấp AI để biết liệu bản demo của họ có phản ánh một hệ thống hoạt động hay chỉ là một con đường được dàn dựng cẩn thận qua một hệ thống nào đó.
Đọc →
Sau khi xây dựng: Chi phí thực sự để vận hành một hệ thống AI
Phí mô hình, bảo trì, xem xét của con người và sự trôi dạt chất lượng yên tĩnh - một cách thực tế để lập ngân sách cho mười hai tháng sau khi hệ thống AI của bạn đưa vào hoạt động.
Đọc →
Nỗi sợ là vấn đề về quy trình, không phải là vấn đề về con người.
Hầu hết sự kháng cự đối với AI tại nơi làm việc là hợp lý. Đây là cách triển khai một chương trình mà đội của bạn tin tưởng, từ trường hợp sử dụng đầu tiên đến đánh giá 90 ngày.
Đọc →
Trước Khi Cho Trí Tuệ Nhân Tạo Nói Chuyện Với Khách Hàng Của Bạn
Danh sách kiểm tra trước khi ra mắt cho AI tương tác với khách hàng: phạm vi, xử lý sự cố, thử nghiệm trên các trường hợp thực tế, công khai, giám sát, quyền sở hữu và nút ngắt.
Đọc →
Tại sao hầu hết các chatbot của công ty gây thất vọng — và nên xây dựng điều gì thay thế?
Hầu hết các chatbot nội bộ thất bại vì chúng trả lời câu hỏi thay vì hoàn thành công việc. Đây là những gì bạn nên xây dựng thay thế cho chúng.
Đọc →
Dự án AI của bạn có thể chạy trên dữ liệu mà bạn đã sở hữu.
Hầu hết các công ty không cần dữ liệu mới để bắt đầu với trí tuệ nhân tạo - họ cần làm cho thông tin họ đã có dễ tìm, cập nhật và thuộc quyền sở hữu của họ.
Đọc →
Phần nhàm chán 80%: Khi AI mang lại hiệu quả đầu tiên trong hoạt động
Hầu hết các đội vận hành nên tự động hóa 80% công việc lặp đi lặp lại trước khi xử lý 20% khó khăn. Đây là cách tìm ra công việc đó và kết quả nó mang lại.
Đọc →
Làm thế nào để đo lường xem một dự án AI thực sự hoạt động hay không?
Một khung thực tiễn để đánh giá các dự án AI dựa trên kết quả kinh doanh - các điểm chuẩn, chỉ số thực tế, chi phí đầy đủ và những điều cần theo dõi sau khi ra mắt.
Đọc →
Tại sao các phi công AI của bạn vẫn bị tắc trước khi giao hàng?
Các phi công AI không bao giờ được đưa vào sản xuất tiêu tốn nhiều hơn ngân sách của họ. Đây là chi phí thực tế và cách ngừng vòng lặp này.
Đọc →
Con người trong vòng lặp, không có kịch tính
Một hướng dẫn thực tế về nơi mà đánh giá của con người thuộc vào trong quy trình AI, cách thiết kế các điểm kiểm tra và cách giữ cho chúng không trở thành một con dấu gôm.
Đọc →
AI sẵn có trên kệ so với hệ thống được xây dựng cho bạn: Lựa chọn đúng đắn
Một hướng dẫn thực tế về việc biết khi nào nên mua công cụ AI sẵn có và khi nào nên xây dựng một hệ thống xung quanh doanh nghiệp của chính bạn.
Đọc →
Chọn Dự Án AI Đầu Tiên Của Bạn Để Nó Mang Lại Lợi Nhuận Trong Tuần, Không Phải Quý
Hướng dẫn thực tế cho các nhà lãnh đạo về việc lựa chọn trường hợp sử dụng AI đầu tiên để triển khai nhanh chóng, chứng minh giá trị và giành quyền làm nhiều hơn nữa.
Đọc →
Bắt đầu từ đâu với trí tuệ nhân tạo trong công ty của bạn
Hầu hết các công ty trì hoãn việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vì họ bắt đầu với công cụ thay vì công việc. Đây là một điểm khởi đầu bình tĩnh và hữu ích hơn.
Đọc →