🔵 عنوان مقاله
How to Get AI to Deliver Superior ROI, Faster (6 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله نشان میدهد کندی در ROIِ AI معمولاً از خودِ سازمان میآید: دادههای جزیرهای، QA ناکارآمد (مثل تولید garbage tokens و ارزیابیهای ناقص)، انتخاب مدلهای بیشازحد بزرگ و فرهنگی که «بزرگتر یعنی بهتر» را فضیلت میداند. راهحل، Lean AI است: از کوچکترین راهکار مؤثر شروع کنید، مدل متناسب با کار انتخاب کنید و با تکنیکهایی مانند fine‑tuning سبک، LoRA، distillation، quantization، RAG و caching هزینه/کیفیت را بهینه کنید و شاخصهایی مثل هزینه بهازای حل هر تیکت را بسنجید. از آغاز با CFO و ذینفعان روی KPIها، بودجه، ریسک و SLAها همراستا شوید و واحداقتصاد پروژه را قبل از کدنویسی مشخص کنید. QA را جدی بگیرید: ارزیابی چندلایه آفلاین/آنلاین، داده طلایی با rubric شفاف، تست رگرسیون خودکار، و enforce کردن schema برای خروجیهای ساختاریافته. گلوگاههای داده را با data contract، استانداردسازی schema و privacy‑by‑design پیشاپیش رفع کنید. از خود AI برای debugging استفاده کنید: خوشهبندی خطاها، تحلیل لاگ، تولید تست و پایش drift؛ حلقه بازخورد کاربر را به چرخه ارزیابی/آموزش وصل کنید. در اجرا، چرخههای کوتاه با آزمایشهای کوچک، A/B تست، red teaming، runbook و داشبورد هفتگی مشترک میان محصول/فنی/داده/مالی را پیاده کنید. جمعبندی: چابکی، تمرکز بر عملکرد و کیفیت داده، و همراستایی زودهنگام ذینفعان، ROI سریعتر و برتر میدهد—نه صرفاً رفتن سراغ بزرگترین مدل.
#AI #ROI #LeanAI #MLOps #DataQuality #LLM #AIEvaluation #ProductStrategy
🟣لینک مقاله:
https://www.datasciencecentral.com/how-to-get-ai-to-deliver-superior-roi-faster/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
How to Get AI to Deliver Superior ROI, Faster (6 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله نشان میدهد کندی در ROIِ AI معمولاً از خودِ سازمان میآید: دادههای جزیرهای، QA ناکارآمد (مثل تولید garbage tokens و ارزیابیهای ناقص)، انتخاب مدلهای بیشازحد بزرگ و فرهنگی که «بزرگتر یعنی بهتر» را فضیلت میداند. راهحل، Lean AI است: از کوچکترین راهکار مؤثر شروع کنید، مدل متناسب با کار انتخاب کنید و با تکنیکهایی مانند fine‑tuning سبک، LoRA، distillation، quantization، RAG و caching هزینه/کیفیت را بهینه کنید و شاخصهایی مثل هزینه بهازای حل هر تیکت را بسنجید. از آغاز با CFO و ذینفعان روی KPIها، بودجه، ریسک و SLAها همراستا شوید و واحداقتصاد پروژه را قبل از کدنویسی مشخص کنید. QA را جدی بگیرید: ارزیابی چندلایه آفلاین/آنلاین، داده طلایی با rubric شفاف، تست رگرسیون خودکار، و enforce کردن schema برای خروجیهای ساختاریافته. گلوگاههای داده را با data contract، استانداردسازی schema و privacy‑by‑design پیشاپیش رفع کنید. از خود AI برای debugging استفاده کنید: خوشهبندی خطاها، تحلیل لاگ، تولید تست و پایش drift؛ حلقه بازخورد کاربر را به چرخه ارزیابی/آموزش وصل کنید. در اجرا، چرخههای کوتاه با آزمایشهای کوچک، A/B تست، red teaming، runbook و داشبورد هفتگی مشترک میان محصول/فنی/داده/مالی را پیاده کنید. جمعبندی: چابکی، تمرکز بر عملکرد و کیفیت داده، و همراستایی زودهنگام ذینفعان، ROI سریعتر و برتر میدهد—نه صرفاً رفتن سراغ بزرگترین مدل.
#AI #ROI #LeanAI #MLOps #DataQuality #LLM #AIEvaluation #ProductStrategy
🟣لینک مقاله:
https://www.datasciencecentral.com/how-to-get-ai-to-deliver-superior-roi-faster/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Data Science Central
How to Get AI to Deliver Superior ROI, Faster
LLM, SLM, TCO, RAG, Agents, BondingAI, xLLM, security, compliance, AI, LLM 2.0
🔵 عنوان مقاله
The Art of Lean Governance: The Cybernetics of Data Quality (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله پیشنهاد میکند برای مدیریت کیفیت دادهها از رویکرد سایبرنتیک استفاده شود؛ یعنی اکوسیستم داده مانند یک سامانه خودتنظیم و یادگیرنده با حلقههای بازخورد، کنترل و بهبود مداوم دیده شود. عناصر کلیدی شامل موتورهای پویا برای آشتیدادن دادهها در لحظه، واژهنامههای کسبوکارِ تعبیهشده برای یکپارچگی معنایی، و تبارشناسی کامل دادهها جهت ردیابی علّی و حاکمیت قوی بر AI است. حاکمیت چابک با سیاستها بهصورت کد، دروازههای کیفیت در CI/CD، و اتوماسیون رویدادمحور اجرا میشود؛ مالکیت در تیمهای دامنه است و گروه مرکزی فقط استانداردها و ابزار مشترک را فراهم میکند. با تعریف SLOهای کیفیت و اجرای چرخه کشف → تشخیص → اصلاح → راستیآزمایی → یادگیری، کنترلها بهصورت پیشدستانه و مقیاسپذیر اعمال میشوند و ریسک، هزینه و زمان رفع خطا کاهش مییابد.
#DataQuality #Cybernetics #DataGovernance #AIGovernance #DataLineage #Observability #LeanGovernance #MLOps
🟣لینک مقاله:
https://tdan.com/the-art-of-lean-governance-the-cybernetics-of-data-quality/33051?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The Art of Lean Governance: The Cybernetics of Data Quality (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله پیشنهاد میکند برای مدیریت کیفیت دادهها از رویکرد سایبرنتیک استفاده شود؛ یعنی اکوسیستم داده مانند یک سامانه خودتنظیم و یادگیرنده با حلقههای بازخورد، کنترل و بهبود مداوم دیده شود. عناصر کلیدی شامل موتورهای پویا برای آشتیدادن دادهها در لحظه، واژهنامههای کسبوکارِ تعبیهشده برای یکپارچگی معنایی، و تبارشناسی کامل دادهها جهت ردیابی علّی و حاکمیت قوی بر AI است. حاکمیت چابک با سیاستها بهصورت کد، دروازههای کیفیت در CI/CD، و اتوماسیون رویدادمحور اجرا میشود؛ مالکیت در تیمهای دامنه است و گروه مرکزی فقط استانداردها و ابزار مشترک را فراهم میکند. با تعریف SLOهای کیفیت و اجرای چرخه کشف → تشخیص → اصلاح → راستیآزمایی → یادگیری، کنترلها بهصورت پیشدستانه و مقیاسپذیر اعمال میشوند و ریسک، هزینه و زمان رفع خطا کاهش مییابد.
#DataQuality #Cybernetics #DataGovernance #AIGovernance #DataLineage #Observability #LeanGovernance #MLOps
🟣لینک مقاله:
https://tdan.com/the-art-of-lean-governance-the-cybernetics-of-data-quality/33051?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
TDAN.com
The Art of Lean Governance: The Cybernetics of Data Quality
In the age of algorithmic intelligence, data is no longer just an asset — it is a self-regulating system whose health determines the stability and success of modern enterprises. To manage data effectively today, leaders must think in cybernetic terms — as…