


Wie Unternehmensführer künstliche Intelligenz und Automatisierung nutzen können, um die Grenze zwischen Mensch und Maschine zu erweitern
Laut einem vom Weltwirtschaftsforum veröffentlichten Bericht zur Zukunft der Arbeitsplätze gibt es erhebliche Veränderungen in der Art und Weise, wie künstliche Intelligenz und Automatisierung die Schaffung und den Ersatz von Arbeitsplätzen beeinflussen. Die meisten Unternehmen verlassen sich heute auf fortschrittliche Technologien wie automatisiertes Cloud Computing, KI-basierte prädiktive Intelligenz und Geschäftsanalysen, um ihre Unternehmensziele zu erreichen. Da Aufgaben zunehmend automatisiert und durch Self-Service gesteuert werden, ist es dringend erforderlich, den Arbeitsmarkt umzustrukturieren und die vorhandenen Arbeitskräfte in allen Branchen weiterzubilden. Heutzutage wird mehr als ein Drittel (34 %) der Arbeit eines Unternehmens durch Maschinen automatisiert, während die restlichen 66 % immer noch von Menschen erledigt werden.
Die COVID-19-Epidemie hat die Grenze zwischen Mensch und Maschine hin zu automatisierten Maschinen verschoben und so das Vertrauen von Wirtschaftsführern gewonnen. Diese Unternehmensführer vertrauen heute auf künstliche Intelligenz und maschinelle Lernalgorithmen, um in unsicheren Zeiten leistungsstarke und kostenoptimierte automatisierte Prozesse für ihre Unternehmen aufzubauen. Durch die Implementierung großer Sprachmodelle wie Generating Pretrained Transformers (GPTs) können Unternehmen heute 15 % der Aufgaben automatisieren und so die Geschwindigkeit erhöhen. Durch die Kombination dieser großen Sprachmodelle mit bestehenden Geschäftslösungen könnte der Automatisierungsanteil in den nächsten 4 Jahren auf 50 % steigen. Die meisten Jobs im Zusammenhang mit Datenverarbeitung, Informationssynthese, berufsbezogener Informationsauswertung und der Ausführung manueller und physischer Aufgaben werden durch KI- und Automatisierungstechnologien erheblich beeinträchtigt.
Future of Jobs Report 2023
Der Wandel hin zu KI-basierter Automatisierung und Big-Data-Analysen wird in den kommenden Jahren der größte Einflussfaktor auf den Arbeitsmarkt sein. Darüber hinaus sollten Unternehmensführer voll und ganz darauf vorbereitet sein, die Transformation der Grenze zwischen Mensch und Maschine anzunehmen. Unternehmensführer können künstliche Intelligenz und Automatisierung nutzen, um die Herausforderungen zu bewältigen, die diese Technologien für das Wachstum und die Nachhaltigkeit ihrer Organisationen darstellen.
Dan Adika, CEO von WalkMe, einem digitalen Anwendungsdienst, der sich auf die Mitarbeitererfahrung konzentriert, sagte: „Künstliche Intelligenz ist einer der wichtigsten technologischen Fortschritte der Welt, vergleichbar mit der Entdeckung von Feuer und Elektrizität. Sie ist vergleichbar mit Cloud Computing.“ , iPhone, Internet, Im Vergleich zu Computern schafft künstliche Intelligenz einzigartige Möglichkeiten, die Gesellschaft zu verändern. Daher prognostiziert Goldman Sachs, dass künstliche Intelligenz innerhalb von 10 Jahren 7 Billionen US-Dollar zum globalen Wirtschaftswachstum beitragen wird, was einer Steigerung von 7 % entspricht Revolutionär ist nicht nur die Technologie selbst, sondern auch die Geschwindigkeit, mit der sie den Arbeitsplatz verändert.“
Adika zitierte den Future of Jobs Report des Weltwirtschaftsforums darüber, wie sich KI in den nächsten fünf Jahren auf die Beschäftigung auswirken wird. Er sagte: „Laut diesem vom Weltwirtschaftsforum veröffentlichten Bericht werden in den nächsten fünf Jahren 23 % der Arbeitsplätze durch künstliche Intelligenz ersetzt. Gleichzeitig schätzt Goldman Sachs, dass künstliche Intelligenz weltweit 300 Millionen Arbeitsplätze beeinträchtigen könnte.“ Frage Es geht nicht darum, ob diese Technologie die Arbeitsplätze der Menschen verändern wird, sondern darum, wie sie sie verändern wird. Um sicherzustellen, dass Mitarbeiter für den Einsatz von KI-Tools gerüstet sind, wird die Wahrung eines Gleichgewichts zwischen dem Nutzen von KI und der Priorisierung von Mitarbeiterentwicklung und -erfolg zu einem Schlüsselfaktor Sektor, mit dem Potenzial, die Fähigkeiten der Mitarbeiter zu erweitern, indem ihnen Dateneinblicke, Automatisierung und höhere Produktivität ermöglicht werden. Dies erfordert jedoch, dass sie in der Lage sind, KI-Technologien erfolgreich einzuführen und sie angemessen einzusetzen Die Menschen werden die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz weiter ausbauen und alle Aspekte des Geschäfts verbessern, insbesondere in einer Zeit, in der wirtschaftliche Unsicherheit und berufliche Instabilität die Arbeitskultur weiterhin verändern.“
Hier sind einige Möglichkeiten, wie Führungskräfte künstliche Intelligenz und Automatisierung nutzen und sich darin auszeichnen sollten die Störung, die durch die Paarung von Mensch und Maschine entsteht.
Zugang zu einem digital kompatiblen Talentpool
Automatisierung ist kein neues Phänomen, und die Debatte über ihre Fähigkeit, die menschliche Arbeitskraft zu ersetzen, ist so alt wie ihre Ursprünge.
Künstliche Intelligenz und Automatisierung werden den Arbeitsmarkt auf eine Weise verändern, die sich die Menschen nicht vorstellen können. Durch den verstärkten Einsatz moderner digitaler Tools werden in der heutigen Zeit mehr Arbeitsplätze geschaffen als verdrängt. Der Bericht des Weltwirtschaftsforums hebt hervor, dass Unternehmenstitel wie E-Commerce-Experten, Experten für digitale Transformation, Experten für digitales Marketing und Strategie 2 Millionen Beschäftigungsmöglichkeiten schaffen werden. Regionale Faktoren werden eine Schlüsselrolle bei der Schaffung neuer Arbeitsplätze in allen Regionen spielen, wobei Südasien führend sein wird, während Afrika südlich der Sahara weiterhin zurückbleiben wird.
Wirtschaftsführer können modernste Technologien einführen, von neu geschaffenen Arbeitsmärkten und Stellenangeboten profitieren und ihre Organisationen weiter ausbauen, um den wachsenden Verbraucheranforderungen auf der ganzen Welt gerecht zu werden.
Future Jobs Report 2023
Der Bericht des Weltwirtschaftsforums beleuchtet, wie Arbeitnehmer und Arbeitgeber den Klimawandel bekämpfen können, indem sie neue Arbeitsplätze schaffen und in eine grünere Zukunft übergehen. Obwohl die Nettoeinstellungsquote für grüne Arbeitsplätze im Jahr 2022 im Vergleich zu 2021 gesunken ist, ist sie immer noch besser als die Zahl der in den Jahren 2020, 2019 und 2018 geschaffenen grünen Arbeitsplätze. Wenn man dem Trend folgt, wird der Trend zur Schaffung grüner Arbeitsplätze in den nächsten vier bis fünf Jahren weiter zunehmen, auch wenn staatliche Stellen eine größere Rolle bei der „Förderung des grünen Übergangs“ spielen.
Zu den führenden Ländern in dieser Hinsicht gehören Australien, Argentinien, Schweden, die Niederlande und die Vereinigten Staaten.
Dem Bericht zufolge sind hier die grünen Arbeitsplätze, die am stärksten vom Aufstieg der künstlichen Intelligenz und Automatisierung an der Mensch-Maschine-Grenze betroffen sind.
- Klimaschutztechnologie
- Umweltveränderungsmanagementtechnologie
- Biodiversitätsschutztechnologie
- Wasserbezogene adaptive Technologie
- ?Elektrofahrzeugtechnologie (Elektrofahrzeuge und autonomes Fahren)
Künstliche Intelligenz, Big Data, kognitive Intelligenz und Soziales Einfluss wird in den nächsten fünf Jahren eine große Rolle spielen
Mit zunehmender Reife von künstlicher Intelligenz und Automatisierungstools ändern sich auch die Rekrutierungsstrategien von Unternehmen.
Ein Bericht des Weltwirtschaftsforums kommt zu dem Schluss, dass analytisches und kreatives Denken bis 2023 Kernkompetenzen für Arbeitnehmer bleiben werden, aber auch Fortschritte bei künstlicher Intelligenz und Big Data, Führung und sozialer Wirkung sind erwähnenswert. Dies spiegelt den wachsenden Bedarf an einfühlsamen Führungskräften und Personalmanagern wider, die künstliche Intelligenz und Daten nutzen können, um das Profil und die Produktivität eines Unternehmens zu verbessern. Tatsächlich haben künstliche Intelligenz und Big-Data-Kompetenzen für Unternehmen mit mehr als 50.000 Mitarbeitern oberste Priorität. Darüber hinaus zeigt es, dass Unternehmen ihre Schulungs- und Entwicklungsprogramme neu gestalten und erweitern müssen, um durch Umschulung und Weiterqualifizierung ihrer Mitarbeiter bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Vince Padua, Chief Technology Officer von Axway, sagte: „Mit der Entwicklung und Einführung von Cloud Computing, künstlicher Intelligenz und Mikrodiensten entwickeln sich auch die zu ihrer Unterstützung erforderlichen Fähigkeiten weiter.“ B. bei Netzwerk-IT-Infrastruktur- und Unternehmenssoftware-Experten mit Fachkenntnissen in den Bereichen Sicherheit, Datenanalyse und Cloud-Architektur.
Es ist klar, dass Unternehmensführer ihre Programme zur Talentakquise und Kompetenzentwicklung neu auf künstliche Intelligenz, Big Data und Automatisierungstechnologien ausrichten und dabei den Schwerpunkt auf Spitzentechnologien legen Technologien werden in den kommenden Jahren zu einer „strategischen Priorität“ für jede Organisation.
Fazit
Die Analyse wichtiger KI-Berufe zeigt, dass die Trends in der US-Wirtschaft etwas anders sind. Der Mangel an KI-Talenten wird vielfach diskutiert. Während Investitionen in KI im Bildungsbereich weiterhin ein globaler Schwerpunkt bleiben, erfordern sie eine starke Unterstützung durch politische Entscheidungsträger, die den Weg zur Entwicklung der KI-Talentpipeline bestimmen können, ohne andere Talentpools zu beeinträchtigen. Organisationen, Investoren, Regierungsakteure und KI-Bürger im Allgemeinen können zusammenkommen, um eine KI- und Automatisierungs-Weiterbildungspolitik zu entwickeln, die der gesamten Menschheit jetzt und in naher Zukunft zugute kommt.
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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

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

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

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

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

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

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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
