Meriv Çawa AI-ê di Karsaziya Xwe de Bicîh Dike

AI sêrbazî nîne. Ew komek amûr, herikînên kar û adetan e ku - dema ku bi hev re têne çêkirin - bi bêdengî karsaziya we zûtir, zîrektir û bi awayekî ecêb mirovîtir dikin. Ger hûn meraq dikin ka meriv çawa AI-ê di karsaziya xwe de bicîh bike bêyî ku di jargonê de bixeniqe, hûn li cîhê rast in. Em ê nexşeya stratejiyê çêbikin, rewşên karanîna rast hilbijêrin, û nîşan bidin ku rêveberî û çand li ku derê li hev tên da ku tevahiya tişt mîna maseyek sê lingî nehejîne.

Gotarên ku hûn dikarin piştî vê yekê bixwînin:

🔗 Amûrên AI yên top ji bo karsaziyên piçûk li AI Assistant Store
Amûrên AI yên bingehîn kifş bikin da ku alîkariya karsaziyên piçûk bikin ku operasyonên rojane hêsan bikin.

🔗 Amûrên platforma rêveberiya karsaziya ewr a AI-ê yên herî baş: Ji komê hilbijêrin.
Platformên pêşeng ên ewr ên AI-ê ji bo rêveberiya karsaziyê û mezinbûna karsaziyê ya aqilmendtir bigerin.

🔗 Meriv çawa şîrketek AI-ê damezrîne
Gavên sereke û stratejiyên ji bo destpêkirina destpêşxeriya xwe ya AI-ê ya serketî fêr bibin.

🔗 Amûrên AI ji bo analîstên karsaziyê: Çareseriyên çêtirîn ji bo zêdekirina karîgeriyê
Performansa analîtîkê bi amûrên AI yên pêşkeftî yên ku ji bo analîstên karsaziyê hatine çêkirin baştir bikin.

Meriv Çawa AI-ê di Karsaziya Xwe de Bicîh Dike ✅

Ew bi encamên karsaziyê dest pê dike - ne bi navên modelan. Ma em dikarin dema birêvebirinê kêm bikin, veguherînê zêde bikin, windabûna xerîdaran kêm bikin, an RFP-yan nîv roj zûtir bikin... tiştên wisa.
ew rêzê li rîskê digire , da ku yasayî wekî xerabkar neyê hîskirin û berhem jî wekî kelepçekirî neyê hîskirin. Çarçoveyek sivik bi ser dikeve. Ji bo nêzîkatiyek pragmatîk a AIyê ya pêbawer, li Çarçoveya Rêvebiriya Rîska AIyê ya NIST (AI RMF) ya ku bi berfirehî tê referanskirin binêre. [1]
Pêşî daneyan diparêze. Daneyên paqij û baş-birêvebirî ji fermanên jîr çêtir in. Her dem.
Ew avakirin + kirîn tevlihev dike. Kapasîteyên kelûpelan çêtir têne kirîn; bi gelemperî avantajên bêhempa têne avakirin.
Ew mirov-navendî ye. Bilindkirina jêhatîbûnê û guhertina ragihandinê sosa veşartî ya ku dekên slaytê ji dest didin in.
Ew dubarekirî ye. Hûn ê guhertoya yekem ji dest bidin. Ev baş e. Ji nû ve çarçove bike, ji nû ve perwerde bike, ji nû ve bicîh bike.

Anekdotek bilez (şêweyekî ku em pir caran dibînin): tîmeke piştgiriyê ya 20-30 kesan pêşnûmeyên bersivê yên bi alîkariya AI diceribîne. Ajan kontrolê di destê xwe de digirin, nirxanderên kalîteyê rojane encaman nimûne digirin, û di nav du hefteyan de tîm zimanekî hevpar ji bo tonê û navnîşek kurt ji pêşniyarên ku "tenê dixebitin" heye. Ne qehremanî - tenê başbûnek domdar.

Bersiva kurt ji bo Meriv Çawa AI-ê di Karsaziya Xwe de Bikar Tîne : nexşerêyek 9-gavî 🗺️

Yek ji rewşên karanîna sînyala bilind hilbijêre
. Armanc bike ku tiştek pîvanbar û berbiçav be: triyaja e-nameyê, derxistina fatûreyan, notên bangên firotanê, lêgerîna zanînê, an alîkariya pêşbîniyê. Rêberên ku AI-ê bi ji nû ve sêwirandina karûbarê zelal ve girêdidin ji yên ku dest bi kar dikin, bandora jêrîn bêtir dibînin. [4]
Serkeftinê ji pêş de pênase bike
1-3 metrîkên ku mirov dikare fêm bike hilbijêre: dema ku ji bo her peywirekê tê teserûfkirin, çareseriya têkiliya yekem, bilindbûna veguherînê, an kêmtir zêdebûn.
Nexşeya herikîna kar
xêz bike. Rêya berî û piştî binivîse. AI li ku derê alîkariyê dike, û mirov li ku derê biryar didin? Ji ceribandina otomatîkkirina her gavê bi carekê dûr bisekinin.
Amadebûna daneyan kontrol bikin
Dane li ku ne, xwediyê wan kî ye, çiqas paqij in, çi hesas in, divê çi were veşartin an fîltrekirin? Rêbernameya ICO ya Keyaniya Yekbûyî ji bo hevrêzkirina AI bi parastina daneyan û dadperweriyê re pratîkî ye. [2]
Biryar bide ka meriv çawa bikire an ava bike
. Ji bo karên gelemperî yên wekî kurtkirin an dabeşkirinê amade ye; ji bo mantiqa taybet an pêvajoyên hesas xwerû ye. Ji bo ku hûn her du hefteyan carekê ji nû ve dozê nekin, qeydek biryaran bigirin.
Zû û bi sivikî hikûm bike.
Grûpeke xebatê ya biçûk a bi berpirsiyariya AI bikar bîne da ku rewşên karanînê ji bo rîskan pêş-lêkolîn bike û kêmkirinên wan belge bike. Prensîbên OECD ji bo nepenîtiyê, xurtbûn û şefafiyetê stêrkek bakur a zexm in. [3]
Bi bikarhênerên rastîn re
ceribandina destpêkirina siya bi tîmek piçûk re bikin. Bipîvin, bi xeta bingehîn re bidin ber hev, nirxandinên kalîteyî û hejmarî berhev bikin.
Çalakîzekirin
Çavdêrîkirin, çerxên bersivê, paşvegeran, û birêvebirina bûyeran zêde bikin. Perwerdeyê ber bi jorê rêzê ve bibin, ne ber bi paşketinê ve.
Bi baldarî pîvan bike
. Berfireh bike bo tîmên cîran û herikînên kar ên wekhev. Pêşniyar, şablon, setên nirxandinê û pirtûkên lîstikê standard bike da ku serketin tevlihev bibin.

Tabloya Berawirdkirinê: Vebijarkên AI-ê yên hevpar ên ku hûn ê bi rastî bikar bînin 🤝

Bi zanebûn ne temam e. Biha diguherin. Hin şîrove ji ber ku, erê, ji ber mirovan in.

Amûr / Platform	Guhdarvanên sereke	Parka werzîşê ya Price	Çima ew di pratîkê de dixebite
ChatGPT an jî wekhev	Karmendên Giştî, Piştgirî	ji bo her kursiyê + lêzêdekirina karanînê	Kêm xişandin, nirxek zû; ji bo kurtkirin, nivîsandin, û pirs û bersivan pir baş e.
Microsoft Copilot	Bikarhênerên Microsoft 365	zêdekirina ji bo her kursiyê	Jiyan li cihê ku mirov lê dixebitin - e-name, belge, Tîm - guheztina kontekstê kêm dike
Google Vertex AI	Tîmên Daneyan û ML	li gorî bikaranînê	Modelên operasyonên bihêz, amûrên nirxandinê, kontrolên pargîdaniyê
AWS Bedrock	Tîmên platformê	li gorî bikaranînê	Hilbijartina modelê, helwesta ewlehiyê, di nav stacka AWS ya heyî de entegre dibe
Xizmeta Azure OpenAI	Tîmên pêşdebirên pargîdaniyê	li gorî bikaranînê	Kontrolên pargîdaniyê, tora taybet, şopa lihevhatina Azure
Hevpîlotê GitHub	Endezyarî	ji bo her kursiyekê	Kêmtir lêdanên klavyeyê, nirxandinên kodê yên çêtir; ne sêrbazî lê bikêrhatî ye
Claude/alîkarên din	Karkerên zanînê	ji bo her kursiyê + bikaranîn	Sedemên dirêj-çarçoveyî ji bo belgeyan, lêkolînê, plansaziyê - bi awayekî ecêb zehmet in.
Zapier/Çêkirin + AI	Operasyon û RevOps	qatkirî + bikaranîn	Çîmento ji bo otomasyonan; CRM, qutiya peyamên nivîskî, pelan bi gavên AI ve girêbide
Têgîna AI + wîkî	Operasyon, Bazarkirin, PMO	zêdekirina ji bo her kursiyê	Zanîna navendî + kurtasiyên AI; ecêb lê bikêrhatî
DataRobot/Databricks	Dezgehên zanistiya daneyan	bihayên pargîdaniyê	Çerxa jiyana ML-ê ya serî-heta-serî, rêveberî û amûrên bicihkirinê

Bi zanebûn valahiyek ecêb. Jiyana di pelgeyan de ev e.

Kûr-lêkolîn 1: Li ku derê AI pêşî dadikeve - rewş li gorî fonksiyonê bikar bînin 🧩

Piştgiriya xerîdaran: Bersivên bi alîkariya AI, nîşankirina otomatîk, tespîtkirina niyetê, vegerandina zanînê, rahênana tonê. Ajan kontrolê diparêzin, dozên sînor birêve dibin.
Firotin: Nîşeyên bangan, pêşniyarên ji bo çareserkirina îtîrazan, kurtasiyên kalîfîkasyona rêberan, gihîştina kesane ya otomatîkî ku ne wekî robotîk xuya dike... bi hêvî me.
Kirrûbirra: Pêşnûmeyên naverokê, çêkirina xêzên SEO, kurtenivîsandina agahiyên pêşbaziyê, ravekirinên performansa kampanyayê.
Darayî: Şîrovekirina fatûreyan, hişyariyên anomaliyên lêçûnê, ravekirinên guherînan, pêşbîniyên herikîna drav ên kêmtir veşartî.
Çavkaniyên Mirovî & L&D: Pêşnûmeyên danasîna kar, kurteyên ekrana namzedan, rêyên fêrbûnê yên li gorî daxwazê hatine çêkirin, Pirs û Bersîvên polîtîkayê.
Berhem & Endezyarî: Kurteya taybetmendiyan, pêşniyara kodê, çêkirina ceribandinê, analîza tomarê, lêkolînên piştî bûyerê.
Yasayî û Pabendbûn: Derxistina bendan, triyaja rîskan, nexşerêya polîtîkayê, denetimên bi alîkariya AI bi îmzeya mirovî ya pir zelal.
Operasyon: Pêşbîniya daxwazê, plansazkirina guheztinê, rêkirin, sînyalên rîska dabînker-, triyaja bûyerê.

Eger hûn doza karanîna xwe ya yekem hildibijêrin û dixwazin ji bo kirînê alîkariyê bistînin, pêvajoyek hilbijêrin ku berê daneyên wê hene, lêçûnek rastîn heye, û rojane pêk tê. Ne sê mehan carekê. Ne rojekê.

Kûr-lêkolîn 2: Amadebûn û nirxandina daneyan - bingeha bêxem 🧱

Li ser AI-ê wek stajyerekî pir bijarte bifikirin. Ew dikare bi têketinên rêkûpêk bibiriqe, lê heke hûn qutiyek pêlavan tijî fatûreyan bidinê, ew ê halûsînasyonan bibîne. Rêgezên hêsan biafirînin:

Paqijiya daneyan: Standardkirina zeviyan, paqijkirina dubarekirinan, stûnên hesas ên li ser etîketan, xwediyên tagan, parastina setê.
Helwesta ewlehiyê: Ji bo rewşên karanîna hesas, daneyan di ewrê xwe de bihêlin, tora taybet çalak bikin, û parastina tomarê sînordar bikin.
Setên nirxandinê: Ji bo her rewşa karanînê 50-200 mînakên rastîn hilînin da ku rastbûn, temambûn, dilsozî û tonê binirxînin.
Xala bersivdayîna mirovan: Li her cihê ku AI xuya dibe, qadek nirxandina yek-klîk û şîroveya nivîsa azad lê zêde bikin.
Kontrolên driftê: Mehane an jî dema ku hûn ferman, model, an çavkaniyên daneyan diguherînin ji nû ve binirxînin.

Ji bo çarçovekirina rîskan, zimanek hevpar alîkariya tîman dike ku bi aramî li ser pêbawerî, şirovekirin û ewlehiyê biaxivin. NIST AI RMF avahiyek dilxwazî û berfireh bikar tîne da ku hevsengiya bawerî û nûjeniyê bike. [1]

Kûr-lêkolîn 3: AI û rêvebiriya berpirsiyar - sivik lê rast bihêle 🧭

Pêwîstiya te bi katedralekê nîne. Pêwîstiya te bi komeke xebatê ya biçûk bi şablonên zelal heye:

Danasîna rewşa karanînê: danasînek kurt bi armanc, daneyan, bikarhêneran, rîskan û metrîkên serkeftinê.
Nirxandina bandorê: berî destpêkirinê bikarhênerên xeternak, karanîna nerast a pêşbînîkirî, û kêmkirina bandorên neyînî destnîşan bikin.
Mirov-di-çerxê-de: sînorê biryarê diyar bike. Mirovek divê li ku derê binirxîne, pesend bike, an jî red bike?
Şefafî: alîkariya AI di navrû û ragihandina bikarhêner de nîşan bide.
Birêvebirina bûyeran: kî lêkolîn dike, kî danûstandinê dike, hûn çawa paşve vedigerin?

Rêkxer û saziyên standardkirinê bingehên pratîkî pêşkêş dikin. Prensîbên OECD girîngiyê didin xurtbûn, ewlehî, şefafî û ajansa mirovî (tevî mekanîzmayên serrastkirinê) di seranserê çerxa jiyanê de - kevirên bingehîn ên kêrhatî ji bo bicihkirinên berpirsiyar. [3] ICO ya Keyaniya Yekbûyî rêbernameya operasyonel weşan dike ku alîkariya tîman dike ku AI-ê bi erkên dadperwerî û parastina daneyan re li hev bikin, bi amûrên ku karsazî dikarin bêyî lêçûnên mezin bikar bînin. [2]

Kûr-Nêzîkbûn 4: Rêveberiya guhertinê û baştirkirina jêhatîbûnê - çi dibe bila bibe 🤝

Dema ku mirov xwe dûrxistin an jî bêparastin hîs dikin, zekaya sûnî bêdeng têk diçe. Li şûna wê vê bikin:

Çîrok: rave bikin ka çima AI tê, feydeyên ji bo karmendan, û rêlên ewlehiyê çi ne.
Mîkro-perwerde: Modulên 20-deqeyî yên ku bi erkên taybetî ve girêdayî ne, ji qursên dirêj çêtir in.
Şampiyon: çend dilxwazên zû di her tîmê de bigirin û bila ew pêşandan û axaftinên kurt li dar bixin.
Guardrails: pirtûkek rêbernameyê ya zelal li ser karanîna qebûlkirî, birêvebirina daneyan, û pêşniyarên ku têne pêşniyarkirin li hember yên qedexe çap bike.
Baweriyê bipîve: Beriya û piştî destpêkirinê anketên kurt bimeşîne da ku kêmasiyan bibîne û plana xwe biguhezîne.

Anekdot (şêwazek din a hevpar): podeke firotanê notên bangê yên bi alîkariya AI û pêşniyarên çareserkirina îtîrazê diceribîne. Nûner xwedîtiya plana hesabê diparêzin; rêveber ji bo rahênanê perçeyên parvekirî bikar tînin. Serkeftin "otomasyon" nîne; amadekariyek bileztir û şopandinên domdartir e.

Kûr-lêkolîn 5: Avakirin vs kirîn - rubrîkek pratîkî 🧮

Dema ku kapasîte bazirganî be, firoşkar ji we zûtir tevdigerin, û entegrasyon paqij be, bikirin
Dema ku mantiq bi xendeka we ve girêdayî be ava bikin
Dema ku hûn li ser platformek firoşkar xwerû dikin tevlihev bikin
Aqilmendiya lêçûnê: Bikaranîna modelê guhêrbar e; astên qebareyê danûstandin bikin û hişyariyên budceyê zû saz bikin.
Plana guhertinê: abstraksiyonan bihêlin da ku hûn bêyî ji nû ve nivîsandinek çend-mehî bikaribin dabînkeran biguherînin.

Li gorî lêkolîna dawî ya McKinsey, rêxistinên ku nirxek mayînde digirin, herikên kar ji nû ve dizayn dikin (ne tenê amûran lê zêde dikin) û rêberên payebilind ji bo rêveberiya AI û guhertina modela xebitandinê dixin ber berpirsiyariyê. [4]

Kûr-lêkolîn 6: Pîvandina ROI-ê - çi bi awayekî rastîn were şopandin 📏

Demê teserûfkirî: deqîqe ji bo her peywirekê, dema çareseriyê, dema navînî ya birêvebirinê.
Zêdekirina kalîteyê: rastbûn li gorî xeta bingehîn, kêmkirina ji nû ve xebatê, deltayên NPS/CSAT.
Berhemdarî: erk/kes/roj, hejmara bilêtên ku hatine pêvajoykirin, perçeyên naverokê yên hatine şandin.
Rewşa rîskê: bûyerên nîşankirî, rêjeyên serrastkirinê, binpêkirinên gihîştina daneyan ên hatine girtin.
Pejirandin: bikarhênerên çalak ên heftane, rêjeyên derketinê, hejmarên ji nû ve bikaranîna bilez.

Du nîşanên bazarê ji bo ku hûn rastgo bimînin:

Pejirandin rast e, lê bandora li ser asta pargîdaniyê dem digire. Ji sala 2025-an pê ve, ~%71-ê rêxistinên ku lêkolîn lê hatiye kirin radigihînin ku AI-ya nifşê birêkûpêk di herî kêm yek fonksiyonê de bikar tînin, lê piraniya wan bandora EBIT-ê ya li ser asta pargîdaniyê delîlên girîng nabînin - ku pêkanîna dîsîplînkirî ji pîlotên belavbûyî girîngtir e. [4]
Astengiyên veşartî hene. Belavkirinên zû dikarin windahiyên darayî yên kurt-dem çêbikin ku bi têkçûnên pabendbûnê, encamên xelet, an bûyerên alîgirî ve girêdayî ne berî ku feyde dest pê bikin; ji bo vê yekê di budçe û kontrolên rîskê de plan bikin. [5]

Serişteya rêbazê: Dema ku gengaz be, A/B-yên piçûk an belavkirinên qonax bi qonax bimeşînin; xetên bingehîn ji bo 2-4 hefteyan tomar bikin; pelgeyek nirxandinê ya hêsan bikar bînin (rastbûn, temambûn, dilsozî, ton, ewlehî) bi 50-200 mînakên rastîn ji bo her rewşa karanînê. Koma ceribandinê di nav dubarekirinan de sabît bihêlin da ku hûn karibin destkeftiyan bi guhertinên ku we çêkirine ve girêbidin - ne bi dengê bêserûber.

Nexşeyek ji bo nirxandin û ewlehiyê ya dostane ji bo mirovan 🧪

Seta zêrîn: seteke ceribandinê ya piçûk û kurkirî ya ji peywirên rastîn bihêle. Encaman li gorî alîkarî û zirarê puan bike.
Red-teaming: bi zanebûn testa stresê ji bo jailbreaks, bias, derzîkirin, an rijandina daneyan.
Pêşniyarên Guardrail: rêwerzên ewlehiyê û fîlterên naverokê standard bikin.
Zêdebûn: radestkirina wê ji mirovekî re bi çarçoveya xwe ya bêkêmasî hêsan bike.
Têketina denetimê: têketin, derketin û biryaran ji bo hesabdayînê tomar bike.

Ev zêde ne kar e. Prensîbên NIST AI RMF û OECD qalibên hêsan pêşkêş dikin: çarçovekirin, nirxandin, çareserkirin û çavdêrîkirin - di bingeh de navnîşek kontrolê ye ku projeyan di nav rêgiran de dihêle bêyî ku tîman hêdî bike. [1][3]

Parçeya çandî: ji pîlotan bigire heya pergala xebitandinê 🏗️

Fîrmayên ku AI-ê mezin dikin ne tenê amûran lê zêde dikin - ew dibin xwedî şiklê AI-ê. Rêber karanîna rojane model dikin, tîm bi berdewamî fêr dibin, û pêvajo bi AI-ê di çerxê de ji nû ve têne xeyal kirin li şûna ku li kêlekê werin girêdan.

Têbînî: Vekirina çandî pir caran wê demê tê ku rêber dev ji pirsa "Model dikare çi bike?" berdidin û dest bi pirsîna "Kîjan gav di vê herikîna kar de hêdî, destanî, an jî meyldarê xeletiyan e - û em çawa wê bi AI û mirovan ji nû ve sêwirînin?" dikin.

Rîsk, lêçûn û beşên nerehet 🧯

Mesrefên veşartî: pîlot dikarin mesrefên rastîn ên entegrasyonê veşêrin - paqijkirina daneyan, rêveberiya guhertinan, amûrên çavdêriyê û çerxên ji nû ve perwerdekirinê li hev dicivin. Hin şîrket berî ku feyde dest pê bikin, windahiyên darayî yên kurt-demî radigihînin ku bi têkçûnên pabendbûnê, encamên xelet, an bûyerên alîgirî ve girêdayî ne. Ji bo vê yekê bi awayekî rastîn plan bikin. [5]
Zêde-otomasyon: Heke hûn mirovan ji gavên giran ên darizandinê pir zû dûr bixin, kalîte û bawerî dikare dakeve xwarê.
Girêdana bi firoşkar re: ji kodkirina hişk li gorî taybetmendiyên yek dabînker dûr bisekinin; abstraksiyonan bihêlin.
Nepenî û dadperwerî: rêbernameyên herêmî bişopînin û kêmkirinên xwe belge bikin. Amûrên ICO ji bo tîmên Keyaniya Yekbûyî û li deverên din jî xalên referansê yên bikêrhatî ne. [2]

Meriv Çawa AI-ê Di Nav Karsaziya Xwe De Bikar Tîne Lîsteya Kontrolê ya Ji Pîlot-Ber bi Berhemanînê 🧰

Pirsên Pir tên Pirsîn: serdanên bilez li ser Meriv Çawa AI-ê di Karsaziya Xwe de Bicîh Dike 💬

P: Ji bo destpêkirinê, gelo pêdivîya me bi tîmeke mezin a zanista daneyan heye?
A: Na. Bi alîkarên amade û entegrasyonên sivik dest pê bikin. Jêhatîyên pispor ên ML-ê ji bo rewşên karanîna xwerû û bi nirx bilind veqetînin.

P: Em çawa dikarin ji halûsînasyonan dûr bisekinin?
B: Ji zanîna pêbawer, pêşniyarên bi sînor, setên nirxandinê û xalên kontrolê yên mirovan wergirtin. Her wiha di derbarê ton û formata xwestî de diyar bin.

P: Li ser pabendbûnê çi ye?
A: Li gorî prensîbên naskirî û rêbernameya herêmî tevbigerin û belgeyan biparêzin. Prensîbên NIST AI RMF û OECD çarçoveyek alîkar peyda dikin; ICO ya Keyaniya Yekbûyî ji bo parastina daneyan û dadperweriyê navnîşên kontrolê yên pratîkî pêşkêş dike. [1][2][3]

P: Serkeftin çawa xuya dike?
B: Serkeftinek berbiçav di her sê mehan de ku berdewam dike, toreke şampiyonên çalak, û başbûnên domdar di çend pîvanên bingehîn de ku rêber bi rastî lê dinêrin.

Hêza bêdeng a berhevkirinê serdikeve 🌱

Pêdivîya te bi wêneyekî ji bo dîtina heyvê tune. Pêdivîya te bi nexşeyek, çirayek û adetekê heye. Bi yek çerxeya xebatê ya rojane dest pê bike, tîmê li ser rêveberiya hêsan hevrêz bike û encaman xuya bike. Model û pêşniyarên xwe veguhêzbar, daneyên xwe paqij û mirovên xwe perwerdekirî bihêle. Piştre dîsa bike. Û dîsa.

Eger hûn wisa bikin, çawaniya bicihkirina AI di karsaziya we de êdî bernameyeke tirsnak nabe. Ew dibe beşek ji operasyonên rûtîn - mîna QA an budçekirinê. Dibe ku kêmtir balkêş be, lê pir bikêrtir be. Û erê, carinan metafor dê tevlihev bibin û dashboard dê tevlihev bin; ew baş e. Berdewam bikin. 🌟

Bonus: şablonên ji bo kopîkirin û pêvekirinê 📎

Kurteya rewşa bikaranînê

Pirsegirêk:
Bikarhêner:
Jimare:
Sînorê biryarê:
Rîsk û kêmkirin:
Pîvana serkeftinê:
Plana destpêkirinê:
Kadansa nirxandinê:

Şêweya bilez

Rol:
Hevgirêk:
Karî:
Astengkirin:
Formata derketinê:
Nimûneyên çend caran:

Referans

[1] NIST. Çarçoveya Rêvebiriya Rîska AI (AI RMF).
bêtir bixwîne

[2] Ofîsa Komîserê Agahdariyê ya Keyaniya Yekbûyî (ICO). Rêbername li ser AI û Parastina Daneyan.
bêtir bixwînin

[3] OECD. Prensîbên AI.
bêtir bixwînin

[4] McKinsey & Company. Rewşa AI: Rêxistin çawa ji bo bidestxistina nirxê ji nû ve xwe dispêrinê,
bêtir bixwînin

[5] Reuters. Anketa EY nîşan dide ku piraniya şîrketan ji ber bikaranîna AI-ê hin windahiyên darayî yên têkildarî rîskê dikişînin,
bêtir bixwînin

AI-ya herî dawî li Dikana Alîkarên AI-ya Fermî bibînin

Çûna nava

Vegere blogê

Welat/herêm