企業のリーダーは、AIの野心を実際のビジネス成果に変えるプレッシャーにさらされていますが、多くの確立された企業はパイロットや断片的な実験に留まっています。データや高度なモデルにアクセスできるにもかかわらず、レガシーアーキテクチャ、組織の複雑さ、リスク回避がAIのスケーリングを妨げています。

課題は知性ではなく、実行です。

このウェビナーでは、オックスフォード大学の金融と技術の未来イニシアティブからの研究と、BMCのデジタルビジネス自動化の責任者であるアビヒジット・カカンディキの実務経験が結びつきます。Cスイートチームにアドバイスを提供します。一緒に、デジタルネイティブやビッグテックによって形作られたAIガイダンスが、確立された企業でしばしば失敗する理由と、リーダーが何を異なることをする必要があるのかを検討します。

このセッションでは以下を探求します：

• レガシーシステムと慎重な運用モデルがAIの勢いを停滞させる理由
• 「慎重の逆説」が期待外れの結果と自信喪失に繋がる方法
• パイロットを超えてAIを責任を持ってスケールさせるために必要な基盤戦略
• 野心と企業の現実を調和させるAI採用への発展的アプローチ

参加者は、AIが依存する実行の基盤を構築する方法と、確立された企業が実験から信頼できる企業全体の成果に進展する方法についての明確さを得ることができます。