I have solid first-hand experience implementing AI/ML in my business/org   

We've collected data…but we do not know how to use it

Je reste incertain(e) car je suis sceptique et manque de connaissances.

Nous avons une stratégie de données efficace, et nos données sont constamment formatées, à jour, complètes (partiellement/totale intégration) et structurées.

Nous avons une stratégie de données mais nos données sont incomplètes/inexactes et ne sont pas stockées dans un format uniforme (ou elles sont dispersées).

Nous avons une stratégie de données mais nous avons une quantité limitée de données à notre disposition.

Notre produit/service est en retard sur le marché et nous ne savons pas quoi faire.

Nous voulons développer notre entreprise ou entrer sur de nouveaux marchés mais nous ne savons pas comment.

Nous prenons souvent des décisions instinctives et nous n'avons aucune idée de ce qui se passe vraiment. 

Nous sommes une startup avec des idées que tout le monde trouve folles !

Nous devons augmenter notre efficacité opérationnelle (par exemple, nous utilisons encore des tableurs ou le papier pour certaines choses...)

Nous avons constitué notre équipe interne pour les futurs projets IA/ML et la plupart des employés acceptent les innovations technologiques et les changements. 

We do not have the strategy to collect data effectively.

Nous avons des plans pour développer nos capacités internes en IA/ML.

Nous sommes une petite équipe/entreprise et la plupart des employés doivent améliorer leurs compétences pour l'ère numérique.

The financial investment and commitment seem to be too much

I can't find or keep in-house AI, Data Science, ML engineering, or Data-Driven UX/UI talent

I'm concerned about compliance or security risks, such as sensitive information leaks

I’m concerned about biased data affecting AI outcomes

I'm uncertain due to skepticism and a lack of knowledge

We have an effective data strategy, and our data is consistently formatted, up-to-date, (mostly) completely integrated), and structured.

We have a data strategy but have a limited amount of data available to us

We have a data strategy. Yet our data is incomplete/irrelevant/inaccurate and not stored uniformly (or it exists in disconnected places).

I'm familiar with best practices for using AI/ML to solve business problems

Our product/service is behind the market, and we don't know what to do

We want to scale our business or enter new markets but do not know how.

We often make 'gut' decisions and have no idea what is really happening   

We are a startup and have amazing new ideas that everyone tells us are crazy! 

We need to increase our operational efficiency  (still using spreadsheets or manual work for most things!) .

We have built our in-house team for future AI/ML projects and most of the employees tend to accept tech innovations and changes

We have plans to build our internal AI/ML capabilities soon

We are a small team/org, most of the employees need to upgrade their skills for the digital era

 AI/MLを使ったビジネス問題解決のベストプラクティスに詳しい。

I've heard of a few AI concepts, like Machine Learning, Natural Language Processing, etc. 

 機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなど、一部のAI概念を知っている。

 計画を立て、積極的にチームを探したり構築したりしている。

計画はあるが、どこから手をつければよいか分からない。

 綿密な計画と実行するチームが在籍している。

AI/MLのビジネスや組織への導入実績がある。

 私の現在のポジションでの役割が不明確。

 どこから始めればいいか、どの問題を優先的に解決すればいいか分からない。

 収集したデータの活用方法が不明。

データを効果的に収集する戦略がない。

I have a plan and am actively looking for a team (or building my own)

 財政的投資と組織的コミットメントが難しい。

 AI、データサイエンス、MLエンジニアリング、UX/UIのエキスパートを獲得・維持できない。

 AI利用による機密情報漏洩やセキュリティ問題など、コンプライアンス・セキュリティリスクが心配。

偏ったデータがAIの結果に影響を与えることを懸念している。

 知識不足で懐疑的であり、AI導入に確信が持てない。

 私たちは効果的なデータ戦略を持ち、データは一貫してフォーマットされ、最新かつ完全に構造化されている。

私たちにはデータ戦略があるものの、利用可能なデータの量は限られている。

私たちはデータ戦略からは程遠く、偶然にランダムに収集されたデータを持っている可能性がある。

製品やサービスが市場に後れを取っている。

 ビジネスを拡大したいが方法が不明。

よく「直感」で決定し、実際の状況が分からない。

 私たちはスタートアップで、素晴らしい新しいアイデアがある。

 業務効率を上げる必要がある。（例：スプレッドシートや手作業で行っている。）

AI/MLプロジェクトのために社内チームを編成し、従業員は技術革新や変化を受け入れる傾向がある。

社内にAI/ML能力を構築する計画があり、積極的にチームを探している。

 小規模なチームや企業で、従業員はデジタル時代に適応するためにスキルを向上させる必要がある。

具体的な方針が見えていない。

我在实践中拥有扎实的AI/ML经验。

我熟知使用AI/ML解决实际业务问题的最佳实践。

我只听说过一些AI概念，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。

I'm planning on it...but don’t know where to start

我已经有一个完善的计划并且有团队在执行。

我有一个计划，正在积极寻找团队/组建自己的团队。

我正在规划，但不知道从哪里开始。

我不确定AI能否解决我的问题。

我不知道从哪里开始，也不清楚哪些问题可以通过AI高效解决。

我们已经收集了数据……但不知道如何使用。

我们缺乏策略来有效地收集数据。

我找不到或无法留住团队内部的AI、数据科学、机器学习工程或数据驱动的UX/UI人才。

I already have a solid plan and a team to execute it

我担心合规性或安全风险，例如敏感信息泄露。

我担心带有偏见的数据会最终影响AI的结果。

由于怀疑和缺乏相关知识与经验，我感到更多的不确定性。

我们有一个有效的数据战略，数据格式统一、保持更新、（大部分）已完全集成且结构化。

我们有数据战略，但数据不完整/不相关/不准确，且没有统一存储（或存在于分散的地方）。

我们的产品/服务落后于市场，且不知道该怎么做。

我们有数据战略，但可用的数据量有限。

我们想扩大业务或进入新市场，但不清楚如何操作。

我们是初创公司，我们的很多创新想法让大家觉得太疯狂！

我们经常凭直觉做决策，对实际情况没有清晰的了解。

I don't know where to start or what problems can be solved efficiently

我们需要提高运营效率（目前大多数事情仍在使用电子表格或手动完成！）

我们已经建立了内部团队，准备开展AI/ML项目，大多数员工倾向于接受技术创新和变革。

我们是一个小团队/组织，大多数员工需要提升技能以适应数字时代。

J'ai une solide expérience pratique dans la mise en œuvre de l'IA/ML dans mon entreprise.

J'ai déjà un plan solide et une équipe pour l'exécuter.

J'ai un plan et je cherche activement une équipe.

J'envisage de le faire mais je ne sais pas par où commencer.

Je connais les meilleures pratiques pour utiliser l'IA/ML afin de résoudre de vraies problématiques commerciales.

I'm not convinced it will help in my situation

J'ai seulement entendu parler de quelques concepts d'IA, comme le machine learning, le traitement du langage naturel, etc.

Je ne suis pas convaincu(e) que cela aidera dans ma situation.

Je ne sais pas par où commencer / Je ne sais pas quels problèmes peuvent être résolus plus efficacement. 

Nous avons collecté des données... mais nous ne savons pas comment les utiliser. 

Nous n'avons pas de stratégie efficace pour collecter des données. 

L'investissement financier et l'engagement de l'équipe semblent trop élevés. 

Je ne trouve pas ou ne peux pas maintenir en interne des talents en IA, science des données, ingénierie ML, ou UX/UI basés sur les données. 

Je suis préoccupé(e) par les risques de conformité ou de sécurité, comme les fuites d'informations sensibles et les problèmes de sécurité liés à l'utilisation de l'IA.

Je suis préoccupé(e) par les biais des données qui pourraient affecter les résultats de l'IA.

Multimedia GPT

Brand Care GPT

Augmented Analytics

Neural Knowledge Base

拡張分析

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Vous aurez une **vision claire de ce à quoi  pourrait ressembler un MVP IA** – les premières étapes essentielles pour le succès de votre entreprise  ! Incluant : **définition des use case, scoping, besoins (data, tech, design), KPI pour votre solution technique**.

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Merci d'avoir complété notre quiz !

Avant de voir vos résultats !

L'IA est omniprésente, mais distinguer la réalité du buzz peut être complexe.
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Quiz Results 

Congrats on taking the quiz! 🎉 Now, before we unveil your results,  let's ensure you don't miss out on our expert guidance to make the most of your AI journey!

You will get a **specific understanding of what an AI MVP** would look like – the optimal 1st steps for your business success! Including: **use case definition,  scope, requirements (data, tech, design), value/KPI’s for your technical solution.**

Our experts will reach out soon to guide you on your journey to AI automation success. Stay tuned!

Thank you for completing our AI Readiness quiz!

Before seeing your score!

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You might ask: How do MY needs fit into this AI puzzle? Can Gen AI, ML, Automation, or Data solve for them? 
What truly matters? **Where do I begin?**

Ekohe’s here to guide you. Take our quick quiz to **gauge your AI Readiness, and uncover practical next steps.**
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Are You Ready for AI ?

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