Przewodnik dla przedsiębiorstw po zarządzaniu AI: Trzy czynniki zaufania, których nie można ignorować
Używa okładki tej prezentacji jako wzoru stylu dla slajdów tworzonych z Twojej treści. Możesz też wybrać dowolną stronę poniżej i użyć jej układu jako wzoru.
Szybka Nawigacja
Tagi
Udostępnij slajdy
Przewodnik dla przedsiębiorstw po zarządzaniu AI: Trzy czynniki zaufania, których nie można ignorować
Szczegółowy widok każdej strony slajdu, w tym układu, kluczowej treści i elementów wizualnych.
Slajd tytułowy z brandingiem IBM Institute for Business Value. Podtytuł: Trzy czynniki zaufania, których nie można zignorować.
Tytuł wyrównany do lewej z dużą typografią, abstrakcyjna fioletowo-niebieska geometryczna grafika po prawej, logo IBM w lewym dolnym rogu
Wprowadzenie do serii badań IBM IBV dotyczących generatywnej sztucznej inteligencji. Wyjaśnia, że raport jest częścią trwającej serii o możliwościach i wyzwaniach generatywnej AI dla organizacji na całym świecie.
Dwukolumnowy układ z tekstem po lewej i ilustracją o tematyce zarządzania po prawej, przedstawiającą wagę i połączone ikony
77% liderów biznesu twierdzi, że generatywna AI jest gotowa do rynku. Generatywna AI skraca czas kodowania, personalizuje interakcje i automatyzuje cyberbezpieczeństwo. Ryzyka związane z AI rosną: zgodność, stronniczość danych, niezawodność i utrata zaufania. Zarządzanie ustanawia ramy zgodne z wartościami etycznymi i ludzkimi.
Dwukolumnowy układ tekstu z dekoracyjnymi kołami wskaźnika postępu na górze, pokazującymi różne stany ukończenia
74% respondentów uważa, że zarządzanie będzie miało duży wpływ w ciągu następnych 3 lat, gdy bariery adopcji generatywnej AI zostaną usunięte. Jednak tylko 21% uważa, że dojrzałość zarządzania ich organizacji jest wiodąca.
Lewa kolumna tekstowa z kluczowymi wynikami, po prawej duża wizualizacja danych w formie diagramu Venna ze statystykami 74% i 21%
63% CRO i CFO skupionych na ryzykach regulacyjnych i compliance. 60% CEO rozważa obowiązkowe dodatkowe polityki AI. Jednak tylko 29% CRO i CFO mówi, że te ryzyka zostały wystarczająco zaadresowane. 27% spółek publicznych cytowało regulacje AI jako ryzyko w dokumentach SEC.
Lewa kolumna tekstowa, po prawej ułożone koła infografiki ze statystykami 63%, 60% i 29%
Czynnik zaufania 1: Odpowiedzialność (Kto odpowiada za zarządzanie AI?). Czynnik zaufania 2: Przejrzystość (Jak oceniasz źródła danych i co jest o nich udostępniane?). Czynnik zaufania 3: Wyjaśnialność (Jak wyjaśniasz wyniki systemów i modeli AI?).
Trójkolumnowy układ z nagłówkami ikon, każda kolumna poświęcona jednemu czynnikowi zaufania z opisem
Definiuje przejrzystość, wyjaśnialność i proweniencję. Zarządzanie opiera się na przejrzystości, wyjaśnialności i proweniencji, aby kierować, oceniać, monitorować i podejmować działania naprawcze na wszystkich etapach cyklu życia AI.
Pełnoszerokościowy trójkolumnowy układ tekstu z wskaźnikami przepływu procesu na górze
60% dyrektorów C-suite wyznaczyło wyraźnie zdefiniowanych czempionów generatywnej AI. 59% ma bezpośredniego podwładnego odpowiedzialnego za integrację AI w całej organizacji. 80% ma oddzielną funkcję ryzyka dedykowaną AI lub generatywnej AI.
Otwieracz sekcji z banerem Czynnika Zaufania 1, lewa kolumna tekstowa, po prawej ilustracja workflow/zatwierdzania
47% ustanowiło radę ds. etyki generatywnej AI. Wydatki na etykę AI wzrosły z 2,9% w 2022 roku do 4,6% w 2024 roku, oczekuje się 5,4% w 2025 roku. 68% CEO mówi, że zarządzanie generatywną AI musi być zintegrowane z góry na etapie projektowania.
Trójkolumnowy układ tekstu z wyróżnikiem statystyk wzrostu wydatków po prawej, pokazującym postęp rok do roku
5 pozycji działań: 1) Upoważnij starszego kierownika do kierowania zarządzaniem AI. 2) Priorytetyzuj odpowiedzialny rozwój i wdrożenie AI. 3) Zapewnij, że wyższe kierownictwo dostosuje zasady do praktyk. 4) Rozwijaj kulturową podstawę dla struktur zarządzania. 5) Wspieraj współpracę z interesariuszami i partnerami ekosystemu.
Duży tekst wezwania do działania po lewej, pięć ponumerowanych zaleceń w trzech kolumnach po prawej
Data & Trust Alliance (D&TA) założona w 2020 roku przez wiodące firmy, w tym Deloitte, GM, IBM, Johnson & Johnson, Mastercard, Meta, Nike, UPS. 27 członków z 18 branż. Cytat od Sairy Jesani, Dyrektora Wykonawczego.
Otwieracz sekcji studium przypadku z jasnoniebieskim tłem, trójkolumnowy układ z opisem organizacji, cytat po prawej
D&TA stworzyło 22 pola metadanych dla standardów proweniencji danych w różnych branżach. IBM przetestował standardy na początku 2024 roku dla clearance'u danych zestawów danych do trenowania modeli fundamentalnych. Wyniki: 58% redukcja czasu przetwarzania clearance'u danych dla danych firm trzecich, 62% redukcja dla danych należących do IBM.
Trójkolumnowa kontynuacja tekstu studium przypadku z jasnoniebieskim tłem
90% danych dostępnych na świecie zostało wygenerowanych w ciągu ostatnich dwóch lat. Codziennie tworzonych jest ~400 milionów terabajtów danych, szacunki na 2024 rok to 150 zettabajtów. Prawie połowa ankietowanych CEO obawia się dokładności i stronniczości.
Otwieracz sekcji z banerem Czynnika Zaufania 2, lewa kolumna tekstowa, po prawej ilustracja o tematyce przejrzystości
Rysunek 3 przedstawia 8 ważnych pytań, na które organizacje muszą odpowiedzieć: Kto jest odpowiedzialny? Czy dane zostały zebrane za zgodą? Czy reprezentuje wszystkie społeczności? Czy eksperci zgadzają się co do poprawnych danych? Jak model porównuje się z człowiekiem? Co wchodzi do algorytmu? Jak często model jest audytowany? Jak i do czego jest audytowany?
Lewe kolumny tekstowe z prawostronną siatką 8 kart pytań z ikonami
4 pozycje działań: 1) Ustanów multidyscyplinarny zespół ds. zarządzania AI. 2) Szkól wszystkich w zakresie przejrzystości. 3) Zadawaj pytania poza regulacyjną zgodność. 4) Przyjmuj pomysły spoza organizacji (powołanie się na zasady OECD).
Duży tekst wezwania do działania po lewej, cztery ponumerowane zalecenia w trzech kolumnach
Australia Post (przychody 5,8 mld dolarów, 4310 lokalizacji) używające generatywnej AI do obsługi klienta. Po przetestowaniu tysięcy połączeń z klientami i naciśnięć klawiszy pracowników, generatywna AI kieruje zapytaniami i odpowiada na pytania. Cel: obsługa 40-60% połączeń przez generatywną AI. Post przeprowadziło przegląd danych, tworząc surowe procedury zarządzania danymi.
Studium przypadku z jasnoniebieskim tłem, trójkolumnowy układ, wyróżniony cytat na dole
Akceptacja AI jest na rozdrożu. 35% respondentów w Edelman Trust Barometer 2024 akceptuje innowacje AI, ale prawie 30% je odrzuca. Wykazanie wiarygodności AI będzie kluczowe dla optymalizacji jej wpływu.
Otwieracz sekcji z banerem Czynnika Zaufania 3, lewa kolumna tekstowa, po prawej ilustracja o tematyce wyjaśnialności
Rysunek 4: 78% utrzymuje solidną dokumentację z wyjaśnialnością. 74% przeprowadza etyczne oceny wpływu, aby ocenić potencjał inicjatyw na interesariuszy. 70% przeprowadza testy użytkowników w celu oceny i ograniczania ryzyka.
Lewa kolumna tekstowa, po prawej Rysunek 4 z trzema ułożonymi kartami metrycznymi pokazującymi 78%, 74% i 70%
3 pozycje działań: 1) Projektuj systemy AI, które ułatwiają współpracę i nadzór człowieka i AI. 2) Priorytetyzuj wyniki AI, które są wyjaśnialne i audytowalne. 3) Zachęcaj pracowników do wyrażania opinii, jeśli wynik AI jest mylący.
Duży tekst wezwania do działania po lewej, trzy ponumerowane zalecenia w trzech kolumnach
Czy generatywnej AI można ufać? Tak, ale tylko jeśli organizacje podejdą do zarządzania z zaangażowaniem i entuzjazmem. Zarządzanie musi być osadzone na każdym etapie cyklu życia AI. 79% mówi, że ważne jest, aby CEO mówił o etycznym wykorzystaniu technologii. Zarządzanie AI to kluczowa strategia tworzenia wartości, wzrostu i innowacji.
Lewy nagłówek z okrągłą ilustracją człowiek-AI, trójkolumnowa treść tekstowa z podsumowującymi argumentami
Autorzy: Phaedra Boinodiris (Globalny Lider ds. Godnej Zaufania AI, IBM Consulting), Brian Goehring (Partner Stowarzyszony i Lider Badań AI, IBM IBV), Milena Pribic (Główny Projektant, Etyczne Praktyki AI), Catherine Quinlan (Wiceprezes ds. Etyki AI, IBM Chief Privacy Office). Wymienione powiązane raporty z adresami URL.
Czteroszpaltowy układ: Autorzy, Współpracownicy, Opis IBM IBV, Powiązane raporty
20 ponumerowanych referencji i cytowań, w tym badania IBM, Forbes, Wall Street Journal, IEEE, OECD, World Economic Forum i Exploding Topics.
Dwukolumnowa ponumerowana lista referencji
Copyright IBM Corporation 2024. Wyprodukowano w październiku 2024. Standardowe zastrzeżenia prawne IBM, informacje o znakach towarowych i certyfikaty środowiskowe (FSC, Green-e).
Logo IBM na górze, tekst prawny w prawej kolumnie, loga certyfikatów na dole
Kod QR prowadzący do ibm.co/consulting-ai
Minimalna tylna okładka z kodem QR w lewym dolnym rogu
Częste pytania dotyczące tego slajdu i podstawowej treści prezentacji.
Przewodnik koncentruje się na trzech krytycznych czynnikach zaufania: Odpowiedzialności (kto odpowiada za zarządzanie AI), Transparentności (jak oceniasz źródła danych i co jest o nich udostępniane) i Wytłumaczalności (jak wyjaśniasz wyniki systemów i modeli AI). Każdy czynnik zawiera szczegółową analizę, statystyki i dedykowany przewodnik.
Ten szablon jest przeznaczony dla kadry kierowniczej szczebla C, liderów ds. zarządzania AI, specjalistów ds. zgodności, dyrektorów ds. ochrony prywatności i specjalistów ds. zarządzania ryzykiem w przedsiębiorstwach, którzy muszą budować, prezentować lub komunikować strategie zarządzania AI w swoich organizacjach.
Prezentacja zawiera dane z badań IBM IBV, takie jak: 74% uważa, że zarządzanie będzie miało duży wpływ w ciągu 3 lat, tylko 21% zgłasza dojrzałe zarządzanie, 63% CRO/CFO koncentruje się na ryzyku regulacyjnym, 60% CEO chce dodatkowych polityk AI, wydatki na etykę AI wzrosły z 2,9% do 4,6%, a 78% prowadzi dokumentację z wytłumaczalnością.
Tak, zawiera dwa szczegółowe studia przypadków: Data & Trust Alliance (D&TA) demonstrujące międzybranżowe standardy pochodzenia danych z poprawą wydajności o 58-62% oraz Australia Post pokazujące, jak korporacja należąca do rządu wdraża transparentność AI, dążąc do obsługi 40-60% połączeń klientów za pośrednictwem gen AI.
Prezentacja zawiera 24 profesjonalnie zaprojektowane slajdy obejmujące kompletną strukturę zarządzania AI, w tym tytuł, wprowadzenie, trzy sekcje czynników zaufania z przewodnikami, dwa studia przypadków, podsumowanie, informacje o autorach i odniesienia.
Tak, ten szablon zapewnia kompleksowe ramy, które można dostosować do specyficznych potrzeb Twojej organizacji w zakresie zarządzania AI. Trzy czynniki zaufania, przewodniki i punkty danych stanowią podstawę, którą możesz dostosować za pomocą własnych danych organizacyjnych, zasad i studiów przypadków.
Prezentacja charakteryzuje się czystym, profesjonalnym stylem IBM z charakterystyczną paletą kolorów w gradientach fioletu i błękitu, abstrakcyjnymi geometrycznymi wizualizacjami danych, spójną ikonografią i wyraźną hierarchią typograficzną. Projekt równoważy wpływ wizualny z czytelnością dla odbiorców na szczeblu kierowniczym.
Każdy czynnik zaufania zawiera dedykowany przewodnik: Odpowiedzialność oferuje 5 kroków (kierownictwo, odpowiedzialna AI, fundament kulturowy), Transparentność zapewnia 4 kroki (interdyscyplinarne zespoły, szkolenia, wykraczanie poza zgodność), a Wytłumaczalność daje 3 kroki (współpraca człowiek-AI, audytowalne wyniki, wzmocnienie pozycji pracowników).
Create Your Own Slides
Turn your ideas into professional presentations in seconds with 2slides AI.
Odwołuj się do profesjonalnych projektów, wybierz swój styl i generuj slajdy z idealnym renderowaniem tekstu. Napędzane przez Nano Banana—zacznij tworzyć swoją prezentację teraz.
Twój Agent AI dla slajdów. Oszczędzaj czas, błyszcz szybciej dzięki inteligentnemu tworzeniu prezentacji.
© 2026 2slides. Wszelkie prawa zastrzeżone.