符合安娜梅薩蘭塔：營銷AI會議（Maicon）揚聲器

索爾塔，技術，設計和策略谘詢，幫助客戶利用數據和技術進行持續影響的影響。

隨著她在運營研究中的學術背景（M.SC.ECON）和5年的係統發展經驗，Metsäranta幫助客戶塑造戰略舉措並解決了多學科團隊的複雜問題。

Metsäranta對人工智能和機器學習的可能性充滿熱情，同時保持專注於真實人的真實解決方案。她正處於減少AI周圍炒作的使命，並幫助企業高管在自己的背景下看到AI的可能性和限製。

AnnaMetalsäranta的一些工作

用AI創造可持續價值

摘錄：2019年，Gartner預測約85％的AI舉措將無法向業務提供承諾。這個悲傷的人物背後是什麼？在這個視頻中，安娜股份有關如何避免AI倡議典型缺陷的思考，並構建待遇時間考驗的解決方案。

為什麼我們喜歡它：甚至在此演示文稿後兩年，公司仍在努力從其AI解決方案提供承諾的結果。為什麼是這樣？Anna在這個視頻中的積分是現貨，許多公司和領導者通常會高估今天AI技術的真正能力，因此對這些項目具有不切實際的目標。在今年的毛澤東突破會議上，安娜將提供可行的提示，以避免您自己的AI努力中的類似失敗。

歐洲的AI生態係統如何趕上中國和美國。

摘錄：The problem with the inflated expectations caused by the hype is that when senior management expects miracles, and they expect that they can just pour all of the data into this magical black box called AI, and fantastic insight will come out of it, they don’t see the potential of the realistic use cases, which might be quite modest. And they should be modest to get started with the technology to start growing your maturity and your understanding. That [expectation] leads to lack of funding, [and then] we can’t get companies to fund these initiatives.

為什麼我們喜歡它：Anna在本文中談到的oi周圍的溢出炒作與美國在美國一樣可靠。時間和時間再次，我們看到了AI的雙曲線新聞和電影誇張，導致商業領袖的誤導信息。與安娜建議一樣，領導者必須願意在製定可能影響其公司，利益攸關方和客戶的業務決策之前教育AI技術的真正能力。

采訪：如何在Nordea授予客戶服務

摘錄：穀歌的許多尖端AI研究，穀歌在其實驗室中有數百或數千個GPU（圖形處理單位），雖然非常酷，但在商業角度來看，遠非實際。我鼓勵組織參加教育工作人員對機器學習技術的基礎知識：它是如何工作的，需要哪些數據，需要多少數據，您可以現實地進行多少數據。

為什麼我們喜歡它：在這次采訪中，安娜和鴻宇蘇發現了在采用解決方案之前在機器學習和AI教育的重要性的簡要介紹。這是一個常見的內線，anna的工作中的大部分工作，但令人難以置信的重要教育有可能阻止領導人製定誤導的ai決策。

了解有關Anna的更多信息Metsäranta