A bootstrappers podcast for founders, entrepreneurs, visionaries and dreamers who are building businesses from the ground up without the taking on debt or selling equity. Here we cover marketing, sales, organization and mindset issues that matter to you
…
continue reading
A tartalmat a MIT CISR biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a MIT CISR vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!
Building AI Explanation Capability for the AI-Powered Organization
MP3•Epizód kép
Manage episode 345463341 series 3409705
A tartalmat a MIT CISR biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a MIT CISR vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Ida Someh reads MIT CISR's July 2022 research briefing, which she co-authored with Barb Wixom and Cynthia Beath. See the text version and related content at https://cisr.mit.edu/publication/2022_0701_AIX_SomehWixomBeath. Abstract: Four characteristics of AI—unproven value, model opacity, model drift, and mindless application—make it challenging to get stakeholders to trust AI solutions. As a result, organizations that strive to become AI-powered adopt practices to produce AI solutions that are trustworthy. Over time, these practices build AI Explanation (AIX) capability: an emerging enterprise capability that arises from practices AI teams use to build stakeholder confidence in AI solutions. In this briefing, we first describe AIX capability and four sets of practices used to build it. We then draw on a case study about the AI journey of Microsoft to illustrate examples of the practices that company has leveraged.
…
continue reading
82 epizódok
MP3•Epizód kép
Manage episode 345463341 series 3409705
A tartalmat a MIT CISR biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a MIT CISR vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Ida Someh reads MIT CISR's July 2022 research briefing, which she co-authored with Barb Wixom and Cynthia Beath. See the text version and related content at https://cisr.mit.edu/publication/2022_0701_AIX_SomehWixomBeath. Abstract: Four characteristics of AI—unproven value, model opacity, model drift, and mindless application—make it challenging to get stakeholders to trust AI solutions. As a result, organizations that strive to become AI-powered adopt practices to produce AI solutions that are trustworthy. Over time, these practices build AI Explanation (AIX) capability: an emerging enterprise capability that arises from practices AI teams use to build stakeholder confidence in AI solutions. In this briefing, we first describe AIX capability and four sets of practices used to build it. We then draw on a case study about the AI journey of Microsoft to illustrate examples of the practices that company has leveraged.
…
continue reading
82 epizódok
Minden epizód
×Üdvözlünk a Player FM-nél!
A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.