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Ultimate Guide To Enterprise AI Strategy: Algorithms And Ecosystems | CXOTalk #852

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In Episode 852 of CXOTalk, host Michael Krigsman explores enterprise AI strategy with guests Anindya Ghose, Professor at NYU Stern School of Business, and Ravi Bapna, Chair Professor at the University of Minnesota's Carlson School of Management.
What You'll Learn:
The "House of AI" Framework: Understand the foundational pillars—data engineering, descriptive analytics, predictive analytics, causal analytics, and prescriptive analytics—that form the basis of successful AI strategies.
Building a Strong AI Foundation: Learn why allocating 70% of resources to data cleaning and preparation is crucial for AI success.
Overcoming Barriers to AI Adoption: Discover how to address the "three I's"—inertia, ignorance, and lack of imagination—that hinder AI implementation in organizations.
Leveraging AI for Competitive Advantage: Explore techniques like transfer learning and fine-tuning to maximize AI benefits, even with smaller datasets.
Addressing AI Ethics and Bias: Gain insights into proactive measures for de-biasing AI models and ensuring fairness and equity in AI outputs.
Cultivating an AI-Ready Workforce: Find out how to upskill your team and foster a culture that bridges the gap between technical capabilities and business leadership.
Learn from two leading academics collaborating on AI initiatives with over 200 companies globally.
Stay Connected:
🔷 *Read transcript on CXOTalk site: https://www.cxotalk.com/episode/enterprise-ai-strategy-algorithms-and-ecosystems
🔷 *Subscribe:* newsletter.cxotalk.com
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The "House of AI" Framework: Understand the foundational pillars—data engineering, descriptive analytics, predictive analytics, causal analytics, and prescriptive analytics—that form the basis of successful AI strategies.
Building a Strong AI Foundation: Learn why allocating 70% of resources to data cleaning and preparation is crucial for AI success.
Overcoming Barriers to AI Adoption: Discover how to address the "three I's"—inertia, ignorance, and lack of imagination—that hinder AI implementation in organizations.
Leveraging AI for Competitive Advantage: Explore techniques like transfer learning and fine-tuning to maximize AI benefits, even with smaller datasets.
Addressing AI Ethics and Bias: Gain insights into proactive measures for de-biasing AI models and ensuring fairness and equity in AI outputs.
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