Isaac Sacolick

Enterprise architects have struggled to deliver business benefits in the digital era. By enlisting them to take part in strategic digital initiatives in ways that play to their strengths, CIOs can remedy that.

As more organizations embrace AI, it is vital to document the policies and procedures that govern its use. Here are seven questions that define effective AI governance.

“원하는 대로 AI 도구를 사용해 어떤 방식으로든 실험해보세요. 어떤 데이터든 사용해도 됩니다”라고 말할 기업 임원은 없을 것이다. 경영진은 비즈니스 기회를 포착하면서도 위험을 피하며 AI를 활용하는 데 집중하고 있다. 그러나 아무리 신중한 리더라 할지라도 AI를 전면 금지하기는 꺼려 한다. 이제 AI 기반의 혁신적 성과 를 달성하지 못하면 비즈니스 중단의 리스크가 있기 때문이다.

A medida que más organizaciones adoptan la IA, es vital documentar las políticas y procedimientos que rigen su uso. He aquí siete cuestiones que definen una gobernanza eficaz de la IA.

GenAI is undoubtedly changing how data scientists and analysts work, including tools, processes, and deliverables. Here's what data scientists can do now to prepare.

생성형 AI는 의심할 여지 없이 툴, 프로세스, 결과물을 포함한 데이터 과학자와 분석가의 업무 수행 방식에 변화를 일으키고 있다. 데이터 과학자가 이에 대비하기 위해 지금 무엇을 해야 하는 알아보자.

DevOps success in complex enterprise environments can be elusive. Here's where IT leaders too often go wrong — and how to get back on track.

Data science and dataops have a critical role to play in developing revenue forecasts business leaders can count on.

세세한 참견부터 실용적 비전 부재에 이르기까지, IT 리더는 의도치 않게 비즈니스 성과를 창출할 IT 문화 조성에 악영향을 미칠 수 있다.

Architecture review boards have gone out of favor in the age of agile and devops, but what's really needed is a more collaborative approach.