因为他们的直觉而获得了数百万美元的报酬 换句

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众多基础以及果联系起来。每个小组负责识别和优化这些因素。 车队正在考虑优化这些车手， 古普塔说。 我们会考虑很多因素来优化这些驱动因素：实验、数据、客户沉浸、人工智能、机器学习 尝试与控制塔和管理仪表板协调和协商中不断优化的各种工具。 指出，其结果不仅是提高了数据驱动的运营效率和效益，而且还扩大了星展银行客户和客户体验界限的关键绩效指标 。重新审视 治理流程带来了更好的 和更好的 结果。 虽然具体方法各不相同，但我们采访的大多数领导者都处于构建治理结构的早期阶段，以帮助他们的。

更加智能、详细和可预测。 有效的 治理基于信任 虽然 治理中的这些技术和组织投资对于提高 至关重要，但我们的研究表明，它们对团队的实际价值取决于人们信任它们的意愿。在施耐德电气的数字化转型过程中， 认识到 与更传统的开展业务方式相比，其中一个变化是您不再构建仪表板。别人帮你做。所以你必须相信这些指标。 轶事证据表明，建立对人工智能 手机号码数据 来源指标的信任可能具有挑战性。 例如，在马士基，长期以来的假设是，让一艘船尽快离开港口并开往下一艘是理想的。然而，数字孪生模拟表明，准时比早到要好：由于端到端。



接的时间表（商业航空公司的情况也是如此），船舶下一个前往的港口无法调整其时间表立即适应较早到达的人。换句话说， 越快并不越好 是数据团队违反直觉的说法，只有在准时方法付诸实践后，一线操作人员 甚至是最高层管理人员整个航站楼 终于被说服了。 培养开发和使用动态的、人工智能增强的 所需的信任是一项关键的领导力和治理挑战。培养精通数据、愿意制定和采用人工智能驱动的 的管理者是这一挑战的重要组成部分。在一家媒体组织，一位接受采访的高管指出，她很难说服上级查看 并根据数据做出决策。他们通常的反驳是，高管们 话说，经验和直觉比数据驱动的洞察力更有价值培。