Проблема в вашей системе сбора данных (а не в вашем ИИ). скачать в хорошем качестве

Проблема в вашей системе сбора данных (а не в вашем ИИ).

👍 Поставьте лайк этому видео, подпишитесь и нажмите на колокольчик 🔔, чтобы не пропустить ни одного обновления! 🎓 Бесплатный курс:    • Data Strategy for AI Readiness: A Practica...   Неправильно ли вы используете ИИ? Большинство организаций спешат внедрить ИИ для анализа данных, но упускают из виду реальную проблему: как вообще собираются данные. ИИ не исправляет плохие данные — он просто быстрее выдает неверные ответы. В этом видео я разбираю, почему традиционные методы опроса терпят неудачу, и показываю 3 реальных примера того, как перепроектирование процесса сбора данных приводит к результатам в 10 раз лучше: ✅ Команды разработчиков получают информацию за минуты, а не за месяцы ✅ Фонды рассматривают заявки в 10 раз быстрее и принимают более обоснованные решения ✅ Автоматизированный анализ диалогов по всему портфелю Решение не в улучшенном ИИ, а в улучшенном проектировании данных. Узнайте, как стать специалистом по работе с данными, который контролирует весь процесс от сбора данных до получения результатов, не прибегая к услугам дорогостоящих консультантов. Что вы узнаете: • Почему ИИ усугубляет проблемы, связанные с неэффективным сбором данных • Как проектировать системы обработки данных, предоставляющие информацию в режиме реального времени • 3 примера из практики, демонстрирующие трансформацию на практике • Переход от традиционных опросов к непрерывной итерации • Как эффективно сочетать качественные и количественные данные О канале Soapbox: Мы помогаем организациям переосмыслить сбор данных, их анализ и принятие решений. Этот канал предназначен для всех, кто хочет проектировать собственные системы обработки данных, учиться в 100 раз быстрее и перестать ждать результатов. Временные метки: 0:00 - Введение: Как ИИ изменил анализ данных 0:31 - Проблема: Организации начинают работу с ИИ неправильно 0:52 - Почему ИИ не исправляет плохие данные 1:12 - Реальная проблема: Как собираются данные 1:33 - Пример 1: Программные команды и молодежные программы (кейс Марко Ботаса) 2:43 - Традиционный и итеративный сбор данных 3:26 - Пример 2: Основы и процесс проверки приложений 4:38 - Сокращение времени проверки с 7 часов до 30 минут 5:04 - Пример 3: Данные о диалогах и успех клиентов 5:49 - Автоматизация анализа диалогов в масштабе 6:25 - Что общего во всех трех примерах 7:12 - Новый подход: Самостоятельное проектирование данных 7:18 - Об этом канале и моей позиции 8:10 - Что вы узнаете: Станьте экспертом по данным, работающим самостоятельно 30 дней 8:43 - Призыв к действию: Перестаньте ждать, начните проектировать Хэштеги: Анализ данных #СтратегияИИ #НаукаОДанные #БизнесРазведка #СборДанные #ОценкаПрограмм #Основы #ДанныеСделайСам #ДанныеНаУправлении #ИнструментыИИ #ПроектированиеДанные #Трибуна #КачественныеДанные #КоличественныеДанные #АналитикаДанные #БизнесСтратегия #ДанныеНекоммерческихОрганизаций #ИзмерениеВоздействия #АвтоматизацияДанные #УмныеДанные