Inhaltsverzeichnis
1. Bestimmen Sie, wo KI in Ihre Abläufe passt
2. Schaffen Sie eine datengesteuerte Grundlage
3. Machen Sie einen kleinen Schritt und erzielen Sie eine große Wirkung
4. Stellen Sie Teamressourcen zur Unterstützung von KI bereit.
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Die Revolution der künstlichen Intelligenz: Vier Tipps, um wettbewerbsfähig zu bleiben

Apr 12, 2023 pm 04:22 PM
人工智能

Die Revolution der künstlichen Intelligenz: Vier Tipps, um wettbewerbsfähig zu bleiben

Die Einführung von Tools der künstlichen Intelligenz (KI) gewinnt in Unternehmen aller Branchen immer mehr an Dynamik. Berücksichtigen Sie bei der Entwicklung Ihrer KI-Strategie für Ihr Unternehmen einige praktische Ratschläge.

Mit der Popularität der künstlichen Intelligenz (KI) nehmen ihre Anwendungen zu. In den letzten zwei Jahren haben mehr als die Hälfte der Unternehmen ihre KI-Einführung beschleunigt und damit die Zukunft der Arbeit revolutioniert.

Die Vereinfachung und Kommerzialisierung von KI-Tools erleichtert die Nutzung des wahren Potenzials der KI. Bankinstitute setzen KI ein, um Betrug zu erkennen und zu verhindern, Schulen nutzen das System, um Schülern dabei zu helfen, schneller zu lernen und Lehrer auf Probleme aufmerksam zu machen, und Supply-Chain-Manager integrieren End-to-End-Lösungen, um Beschaffungs- und Vertriebsherausforderungen zu bewältigen.

Einige Unternehmen beginnen gerade erst mit der Implementierung, während andere Organisationen Schwierigkeiten haben, die Auswirkungen zu verstehen. Daher ist es wichtig, die volle Breite und das Potenzial der Technologie zu verstehen, insbesondere wenn sie als Wettbewerbsvorteil eingesetzt wird.

1. Bestimmen Sie, wo KI in Ihre Abläufe passt

Viele Unternehmen kämpfen mit interner Trägheit, wenn es um die Einführung von Technologien geht, und Änderungen dieser Größenordnung können typische Alltagsprozesse stören. Um den reibungslosesten Weg nach vorne zu finden, ist es notwendig, das Tagesgeschäft zu verstehen und neu zu bewerten.

Erwarten Sie in den frühen Phasen der Einführung einen gewissen Widerstand, ein häufiges Hindernis, das durch die interne Starrheit gegenüber Veränderungen verursacht wird, insbesondere im öffentlichen Sektor oder im Gesundheitswesen, die oft in veralteten Arbeitsweisen feststecken. Es ist von entscheidender Bedeutung, Standardgeschäftsprozesse in Frage zu stellen und Führungskräfte zu ermutigen, neue Denk- und Arbeitsweisen einzuführen.

Es gibt viele Möglichkeiten, das Potenzial der Technologie voll auszuschöpfen. Beginnen Sie damit, Schwachstellen zu identifizieren, zeigen Sie, wie Technologie Probleme lindern, Abläufe rationalisieren und Möglichkeiten zur Verbesserung der Kundenergebnisse aufzeigen kann. Dazu kann die Analyse des Verhaltens gehören, um komplexe Kundenabwanderungsmodelle zu erstellen und einen detaillierten Einblick in die Wahrscheinlichkeit zu erhalten, dass sie ihr Geschäft anderswo verlagern. Alternativ können Teams maschinelles Lernen auf Kundendienstinformationen anwenden, um Warnsignale oder häufige Bedenken zu identifizieren.

2. Schaffen Sie eine datengesteuerte Grundlage

Die verantwortungsvolle und effektive Einführung von KI führt zu kritischen, datengesteuerten Fragen: Wie werden Daten intern auf unterschiedlichen Datensätzen aufgebaut? Organisation?

Die Beantwortung dieser Fragen erfordert eine datenorientierte Denkweise. Die erfolgreichsten Unternehmen von heute haben damit begonnen, strategische interne Daten zu Leistung, Kundenerfahrung und Geschäftsergebnissen zu erfassen, die Skalierbarkeit und Zugänglichkeit erfordern – je mehr Daten vorhanden sind, desto mehr KI kann im Unternehmen eingesetzt werden.

Zum Beispiel ist die DiscoverWeekly-Playlist von Spotify ein Paradebeispiel dafür, wie ein datengesteuerter KI-Ansatz Empfehlungen für Streaming-Inhalte erstellen kann. Durch den Aufbau einer Grundlage auf der Grundlage datengesteuerter Erkenntnisse und Praktiken können Unternehmen wie Spotify die Kundenbindung erheblich steigern und gleichzeitig Einblicke in Benutzergewohnheiten und Hörpräferenzen gewinnen, die die Zukunft des Unternehmens prägen werden.

3. Machen Sie einen kleinen Schritt und erzielen Sie eine große Wirkung

Es ist leicht, sich in den Versprechungen und dem Hype der Technologie zu verlieren, aber fangen Sie klein an, insbesondere zu Beginn Ihrer KI-Reise. Suchen Sie nach Möglichkeiten, das Erlebnis zu verbessern, und überlegen Sie, wo monotone Aufgaben erleichtert werden können. Nutzen Sie bei der Entwicklung Ihrer Strategie Dateneinblicke, um Prozessverbesserungen zu identifizieren, um Zeit zu sparen, Kosten zu senken und den Arbeitsaufwand zu reduzieren.

Der Gesundheitssektor ist ein gutes Beispiel. Gesundheitsorganisationen verlassen sich zunehmend auf künstliche Intelligenz, um Aufgaben wie die Führung elektronischer Aufzeichnungen zu erledigen, die traditionell ein zeitaufwändiger und fehleranfälliger Prozess waren. Gehen Sie bei der Integration neuer Technologien in Arbeitsabläufe langsam und methodisch vor, anstatt jeden Prozess auf den Kopf zu stellen, und stellen Sie sicher, dass die Teammitglieder offen für neue Arbeitsweisen bleiben.

Die Ernennung eines KI-Experten oder eines engagierten Teams, das die Anwendungen und potenziellen Chancen der Technologie versteht, ist ein Eckpfeiler der Weiterentwicklung der KI am Arbeitsplatz.

4. Stellen Sie Teamressourcen zur Unterstützung von KI bereit.

Die Ernennung eines KI-Champions oder eines engagierten Teams, das die Anwendungen und potenziellen Chancen der Technologie versteht, ist ein Grundstein für die Weiterentwicklung von KI am Arbeitsplatz. Mit zunehmender Akzeptanz können diese Teams als Ansprechpartner dienen, insbesondere in Bezug auf bestimmte Geschäftsbereiche.

Der Aufbau einer internen Kraft aus Wissen und Fürsprechern kann auch das Wohlbefinden, die Offenheit und die Begeisterung für neue Technologien erheblich steigern. Ohne diese engagierten Teams ist es wahrscheinlicher, dass Unternehmen mit der Einführung von KI Schwierigkeiten haben und jeden potenziellen Wettbewerbsvorteil verlieren, den KI bieten könnte.

Die Revolution der künstlichen Intelligenz ist noch lange nicht abgeschlossen. Das ist erst der Anfang.

Während sich die digitale Transformation und ihre Revolution weiterentwickeln, werden diejenigen Organisationen, die früh mit der Reise beginnen, an der Spitze des Wandels stehen, weit vor denen, die auf Veränderungen warten. Gleiches gilt für die KI-Transformation. Neben der Steigerung der Effizienz und der Reduzierung von Kosten und Ausfallzeiten wird uns die KI ermöglichen, Dinge zu tun, die vorher nicht möglich waren, und Innovationen in großem Maßstab zu begrüßen.

Durch die entsprechende Implementierung von KI im gesamten Unternehmen ist es möglich, ein Unternehmen von einem anderen zu unterscheiden. Um Ihr Unternehmen auf langfristigen Erfolg vorzubereiten, sollten Sie sich zunächst darüber im Klaren sein, wo KI eingeführt und implementiert werden soll, mithilfe von KI-Champions interne Unterstützung gewinnen und nicht zu viel und zu schnell versuchen. Durch einen durchdachten, datengesteuerten Ansatz können Unternehmen in die bevorstehende KI-Revolution einsteigen und sich darin hervortun.

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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw. SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht

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