


Comment l'intelligence artificielle peut aider à résoudre les pénuries de main-d'œuvre
Le problème de la pénurie de main-d'œuvre devient de plus en plus prégnant. L’IA peut-elle aider ?
La « Grande Démission » a entraîné des pénuries de main-d’œuvre qui affectent toutes les entreprises, en particulier celles qui comptent un grand nombre d’employés horaires. Alors que les entreprises recherchent des solutions, notamment de nouvelles façons d'attirer et de retenir les talents, les employés continueront de réévaluer les priorités auxquelles ils accordent de l'importance au travail, a déclaré Kshitij Dayal, vice-président principal de l'ingénierie et des opérations de la Légion.
Les grandes entreprises comme Walmart et Target augmentent les salaires pour attirer les travailleurs horaires. Cependant, avec autant d'entreprises offrant désormais des primes à la signature et des rémunérations record, les employeurs qui espèrent rivaliser sur un marché du travail tendu doivent trouver une nouvelle façon de convaincre leurs employés. La gestion des effectifs et la prévision de la demande basées sur l’IA pourraient être la solution.
Exploiter les informations de l'IA pour la prévision de la demande
Chaque entreprise physique connaîtra des pics et des creux dans la demande de main-d'œuvre. Des vacances aux événements météorologiques, de nombreux facteurs influencent la hausse et la baisse de votre entreprise sur une base quotidienne, hebdomadaire et mensuelle. Cependant, sans les bons outils pour prévoir correctement la demande, les gestionnaires ne peuvent pas élaborer des plans de travail et des horaires d'employés optimaux pour déterminer combien d'employés devraient travailler un jour ou à une heure donnée. Planifier trop de personnes entraînera des dépassements de main d'œuvre, tandis qu'en planifier trop peu entraînera des opportunités de revenus manquées, car la productivité des employés peut être entravée dans leurs tentatives de répondre à la demande des clients.
Par exemple, dans un restaurant avec trop d'employés, une journée lente peut entraîner une perte d'activité ; dans un restaurant avec trop peu d'employés, une journée chargée peut entraîner une perte de revenus car il n'y a pas le bon nombre de serveurs ou de cuisiniers. , incapable d’accueillir et de servir suffisamment de clients. De plus, une planification inefficace peut conduire à des employés insatisfaits qui se sentent surmenés lorsqu'ils manquent de personnel.
Les plateformes de gestion des effectifs qui intègrent des capacités de prévision de la demande basées sur l'IA peuvent aider à résoudre ces problèmes. Utilisez des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les points de données clés et les facteurs de demande tels que la météo quotidienne, les événements locaux, etc., afin de rechercher des modèles et des tendances du marché. Les modèles d'analyse prédictive utilisent ensuite ces informations pour fournir des informations sur le comportement des clients afin de déterminer d'où vient la demande, ainsi que les horaires optimaux des employés. En exploitant la puissance de l’intelligence artificielle pour prévoir la demande, les employeurs peuvent créer des horaires très précis, leur permettant ainsi d’optimiser l’efficacité de leur travail. De plus, vous pouvez plus facilement faire correspondre les besoins de votre entreprise avec les compétences et les préférences de vos employés, créant ainsi une meilleure expérience employé.
Intégrer des horaires flexibles dans la gestion de la main-d'œuvre
Dans le marché du travail compétitif d'aujourd'hui, les employeurs doivent également offrir des horaires flexibles, d'autant plus que 85 % des employés horaires estiment qu'il est important d'avoir plus de contrôle sur leurs heures de travail. Cependant, les managers qui utilisent encore des méthodes manuelles traditionnelles pour créer des horaires de travail (telles que des feuilles de calcul ou même « un stylo et du papier ») risquent de créer des horaires inefficaces et de perdre du temps qui pourrait être consacré à des activités à plus forte valeur ajoutée, comme travailler avec les clients. fournir des commentaires constructifs et positifs aux employés.
Les solutions de gestion des effectifs basées sur l'IA peuvent automatiser l'ensemble du processus de planification, permettant aux gestionnaires de générer facilement et efficacement des horaires conformes aux lois du travail locales, telles que les pauses repas et les pauses, tout en répondant aux préférences des employés. Ces solutions de planification intelligente permettent également aux employés de demander facilement des congés, d'échanger des quarts de travail et même d'effectuer des heures supplémentaires, souvent uniquement sur une application mobile, créant ainsi une meilleure expérience globale pour tous les employés. Parce que les employés peuvent définir quand ils veulent travailler, combien ils veulent travailler et où ils veulent travailler. Les plateformes mobiles sont particulièrement importantes pour les employés de la génération Y et de la génération Z, car ils s'attendent à ce que tous les aspects de leur vie soient en ligne, efficaces et personnalisés pour répondre à leurs besoins.
La plateforme intelligente de gestion des effectifs permet également aux entreprises d'optimiser leurs effectifs en partageant les employés sur plusieurs sites. Non seulement cela permet aux entreprises d’avoir plus d’employés qui comprennent le fonctionnement interne de l’entreprise, mais cela permet également aux employés d’assumer un travail supplémentaire qu’ils n’auraient peut-être pas pu effectuer auparavant.
Atténuer les perturbations de la chaîne d'approvisionnement
Même aujourd'hui, plus de deux ans après le début de la pandémie, les perturbations de la chaîne d'approvisionnement restent un problème pour tous les secteurs alors que les entreprises poursuivent la demande de produits, provoquant des retards et faisant monter les prix. Même si les tendances actuelles de l'emploi ne sont pas la seule cause des conditions de la chaîne d'approvisionnement, elles ont eu un impact significatif, des secteurs tels que la fabrication, le transport, l'entreposage et les services publics ayant enregistré des taux de rotation élevés l'année dernière. Du point de vue des stocks et des employés, les entreprises doivent faire plus avec moins de ressources.
Les solutions intelligentes de gestion des effectifs peuvent aider à faire face à l'incertitude de la chaîne d'approvisionnement en permettant aux centres de distribution de fonctionner plus efficacement. Par exemple, en utilisant l'IA et le ML, les entreprises peuvent analyser des milliers de points de données susceptibles d'affecter les besoins en main-d'œuvre, tels que les dates de livraison, les événements météorologiques, etc., pour prendre des décisions de planification plus judicieuses et plus éclairées. De plus, des orientations en matière de personnel peuvent être créées en fonction de la demande, des normes du travail, des politiques commerciales et des contraintes budgétaires afin d'élaborer le meilleur plan de main-d'œuvre. Cela permet aux opérateurs de centres de distribution d'élaborer des plans de dotation à long terme avec des horaires fixes et flexibles.
Créez un environnement de travail positif
S’il y a quelque chose à retenir du Grand Arrêt, c’est qu’aucune entreprise n’est à l’abri des pénuries de main-d’œuvre et des défis de formation qui sont survenus pendant cette période. Plutôt que de rester là à offrir les mêmes avantages sociaux et les mêmes salaires que les employés ne trouvent plus utiles, les entreprises devraient prendre le temps de réfléchir à ce que les employés attendent réellement de leur travail et de l'entreprise. S'agit-il de plus de reconnaissance, de salaires plus élevés ou d'une plus grande flexibilité des horaires de travail.
En offrant des avantages sociaux mieux adaptés aux besoins des employés, les entreprises prouvent qu'elles se soucient vraiment de leurs employés, et pas seulement des chiffres. Cela créera une meilleure culture d’entreprise et prédira l’avenir, réduisant ainsi les risques de départ des employés de l’entreprise.
Chaque avantage concurrentiel compte alors que les entreprises continuent de trouver de nouvelles façons d'attirer et de retenir les travailleurs horaires. La gestion des effectifs basée sur l'IA change la donne, offrant aux employeurs un moyen simple d'optimiser l'efficacité de leurs effectifs tout en améliorant l'expérience de leurs employés.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
