Trends der digitalen Transformation im Jahr 2024
Da sich künstliche Intelligenz und Automatisierung ständig weiterentwickeln, müssen Unternehmen ihre Strategien, Prozesse und Talente anpassen, um diese Tools möglichst effektiv zu nutzen und gleichzeitig eine menschliche Note zu bewahren.
Künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung verändern zahlreiche Branchen und Geschäftsfunktionen. Einige befürchten, dass diese Technologie sich ihrer selbst bewusst werden und die Menschheit bedrohen könnte, aber wir sind noch weit von der Zukunft entfernt, die Skynets warnende Geschichte nahelegt.
KI und Automatisierung bieten zwar ein enormes Potenzial für mehr Effizienz und datengesteuerte Erkenntnisse, aber diese Technologien können menschliche Fähigkeiten und situative Entscheidungsfindung nicht vollständig ersetzen. Unternehmen, die KI-Fähigkeiten mit menschlichem Fachwissen in einem Hybridmodell kombinieren, werden die größten Vorteile erzielen.
Da sich KI und Automatisierung ständig weiterentwickeln, müssen Unternehmen ihre Strategien, Prozesse und Talente anpassen, um diese Tools möglichst effektiv zu nutzen und gleichzeitig den menschlichen Touch und die notwendige Note zu bewahren.
Künstliche Intelligenz untergräbt die Beratungsbranche
Die Hälfte der mittelständischen Unternehmen hat begonnen, künstliche Intelligenz zur Überprüfung von Software einzusetzen, und 70 % von ihnen glauben, dass dieses Tool effektiver Zeit und Geld sparen kann als die Zusammenarbeit mit herkömmlichen Beratern . Trotz ihrer umfangreichen Erfahrung übersehen Berater möglicherweise die Komplexität der individuellen Anforderungen einer Organisation, was zu einer geringen Benutzerakzeptanz und inkonsistenten Anforderungen der Stakeholder führt.
Obwohl KI bei der Abstimmung von Teammitgliedern und Beratern eine Rolle spielt, weist sie aufgrund des begrenzten Wissensumfangs immer noch Einschränkungen bei der Generierung kontextbezogener Empfehlungen und der differenzierten Beurteilung in dynamischen Situationen auf.
Wenn die traditionelle Beratungsbranche nicht mit modernen Tools integriert werden kann, kann künstliche Intelligenz eine Bedrohung für sie darstellen. Daher muss die Branche umgestaltet werden, um das menschliche Fachwissen in Kombination mit der Technologie der künstlichen Intelligenz voll zu nutzen, um die Effizienz und Effektivität der Berater zu verbessern und so bessere Serviceergebnisse für die Kunden zu erzielen.
Trend zur digitalen Transformation im Personalwesen
Dynamische Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt und technologischer Fortschritt sind wichtige Faktoren, die die weitere Entwicklung des Personalwesens fördern. HR-Experten haben begonnen, proaktiv auf die Auswirkungen von künstlicher Intelligenz und Automatisierung zu reagieren, da sie erkannt haben, dass diese Technologien grundlegende Veränderungen in Aspekten wie Personalbeschaffung, Mitarbeiter-Onboarding, Engagement und Leistungsmanagement mit sich bringen können. Während sich diese neuen Technologien weiterentwickeln, wird sich das Personalmanagement weiter anpassen und weiterentwickeln, um den Anforderungen des zukünftigen Arbeitsmarktes besser gerecht zu werden.
Die Personalabteilung wird weiterhin Technologien der künstlichen Intelligenz einsetzen, um die Effizienz zu verbessern und die Arbeitskosten zu senken, um die Herausforderungen des Managements besser bewältigen zu können. Durch den Einsatz von KI-Tools können sich HR-Teams stärker auf die strategische Planung konzentrieren und mithilfe von Datenanalysen tiefere Erkenntnisse gewinnen, um genauere Vorhersagen für Mitarbeiterentwicklung, Loyalität, Leistung und Bindung zu treffen.
Die Zukunft der IT-Entscheidungsfindung
Untersuchungen zeigen, dass sich die IT-Ausgaben von Unternehmen verändern: Mehr als 50 % der großen und mittelständischen Organisationen planen, ihre IT-Budgets im Jahr 2024 zu erhöhen. Dies bedeutet, dass Unternehmen mit einem komplexeren Beschaffungsprozess konfrontiert werden und der Beschaffungsausschuss für Beschaffungssoftware durchschnittlich 22 Rollen umfasst. Diese Rollen können sich auf C-Level-Führungskräfte, Abteilungsleiter, Endbenutzer, interne Einflussnehmer, Benutzer von Rechtsteams und IT-Abteilungen erstrecken.
Wenn Sie Ihre Reise kartieren, sehen Sie keine linearen Pfade oder einfachen Flussdiagramme. Stattdessen ist der Prozess so, als würden sich die Beteiligten zwischen verschiedenen Phasen hin und her bewegen, als würden sie ein Labyrinth erkunden. Von der Problemerkennung und Lösungsfindung über die Anforderungskonstruktion und Lieferantenauswahl bis hin zur Kaufentscheidungsphase.
Da die Zahl der Entscheidungsträger in Unternehmen und Lieferanten zunimmt, kann es schwieriger werden, einen Konsens zu erzielen. Die endgültige Entscheidung liegt weiterhin beim Top-Management. SaaS-Lösungen nutzen Low-Code- oder No-Code-Technologie und erleichtern so den Einstieg und die Einrichtung, ohne dass spezielle Fachkenntnisse erforderlich sind.
Die Kaufzeit ist immer noch recht lang, da etwa 33 % der Käufer 4 bis 6 Monate brauchen, um einen Kauf im Wert von 20.000 $ oder mehr abzuschließen. Die meisten Käufer (80 %) planen den Kauf großer Software (über 20.000 US-Dollar) und werden in weniger als sechs Monaten den Kauf tätigen. Auch Verhandlungen dauern inzwischen länger als juristische Prüfungen: Die durchschnittliche Verhandlungszeit beträgt 22 Tage und die juristische Prüfung 11 Tage.
Käufer werden immer vorsichtiger, wenn es darum geht, Käufe ausschließlich auf der Grundlage von Informationen auf der Website eines bestimmten Anbieters zu tätigen. Sie suchen nach anderen zuverlässigen externen Quellen wie professionellen Netzwerken, Marktberichten, Ratschlägen und Benutzerinhalten, die über Online-Communities, Bewertungsseiten und Social-Media-Plattformen generiert werden, um Daten zu erhalten und Erkenntnisse zu sammeln, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
Sobald Käufer ihre Optionen in die engere Auswahl nehmen, achten sie nicht nur auf Funktionen und Preis. Sie interessieren sich für Benutzerfreundlichkeit, einfache Implementierung, Qualität des Kundensupports, Return on Investment und Niveau der Datensicherheit. Das Käuferverhalten im B2BSaaS-Bereich wird sich weiterentwickeln und Auswirkungen auf die Art und Weise haben, wie Softwareverkäufer ihre Produkte in dieser hart umkämpften Branche präsentieren.
Die Rolle von künstlicher Intelligenz und Automatisierung
Künstliche Intelligenz und Automatisierung verändern weiterhin die Beratung, das Personalwesen, die IT-Beschaffung und andere Bereiche. Während einige befürchten, dass diese Technologien die Bedrohung durch Skynet widerspiegeln, sind wir noch weit von einer KI-gesteuerten Dystopie entfernt. Der Weg nach vorne liegt nicht darin, dass künstliche Intelligenz den Menschen ersetzt, sondern darin, den Menschen zu ergänzen.
Unternehmen, die das volle Potenzial der KI erkennen, werden sie mit Bedacht umsetzen und dabei automatisierte Effizienz und datengesteuerte Erkenntnisse mit den ebenso wichtigen menschlichen Fähigkeiten, situativer Entscheidungsfindung und ethischer Aufsicht kombinieren. Während sich die Technologie rasant weiterentwickeln wird, werden sich die erfolgreichsten Unternehmen anpassen, indem sie ihre Vorteile nutzen und sich für die Notwendigkeit einer menschlichen Note einsetzen.
Mit verantwortungsvoller Umsetzung werden KI und Automatisierung unsere Fähigkeiten über das hinaus erweitern, was wir unabhängig erreichen können. Die Ergänzung des menschlichen Einfallsreichtums durch technologische Innovation wird eine bessere gemeinsame Zukunft schaffen und unsere Welt verbessern, anstatt sie zu gefährden.
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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
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
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
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
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
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
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
