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Quelles compétences les managers doivent-ils maîtriser à l'ère de l'IA ? 74 % des dirigeants pensent qu'il s'agit d'intelligence émotionnelle
Quelles compétences les managers doivent-ils maîtriser à l'ère de l'IA ? 74 % des dirigeants pensent qu'il s'agit d'intelligence émotionnelle
Le Forum économique mondial a publié le « Rapport sur l'avenir de l'emploi » en 2020, qui fait diverses prédictions surprenantes sur la façon dont l'intelligence artificielle (IA), la robotique et l'automatisation changeront la main-d'œuvre au cours des cinq prochaines années. La prédiction la plus surprenante est que l’IA supprimera 85 millions d’emplois et en créera 97 millions de nouveaux.
Cette prédiction est reconnue par les analystes du secteur et les futuristes, mais elle soulève également des questions urgentes auxquelles il faut répondre. Quels emplois seront supprimés ? Quelles compétences les chefs d’entreprise doivent-ils maîtriser à l’ère de l’intelligence artificielle ?
L'intelligence artificielle va-t-elle remplacer les managers ?
Alors que l'intelligence artificielle devient de plus en plus largement utilisée dans l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, l'analyse prédictive et d'autres domaines industriels, il y a beaucoup de discussions sur le fait que l'intelligence artificielle remplacera les rôles traditionnellement joués par les humains. Cela est particulièrement vrai dans les postes de direction, où certains craignent que l’IA soit bientôt capable de faire mieux que les humains. Heureusement, les recherches montrent que l’IA est plus susceptible de travailler aux côtés des humains plutôt que de les remplacer :
- Dans le rapport 2020 sur les tendances mondiales du capital humain de Deloitte, 64 % des personnes interrogées pensent que l’IA est un moyen d’aider le travail actuel et d’améliorer son efficacité.
- Dans une enquête Deloitte, 66 % des personnes interrogées s'attendaient à ce que l'intelligence artificielle crée davantage d'emplois et modifie les emplois existants.
- Le rapport IDC FutureScape 2022 indique que seule une entreprise sur cinq tirera profit de la gestion des systèmes d'intelligence artificielle si les employés ne sont pas impliqués ou remplacés.
Markus Schmitt, directeur du développeur allemand d'apprentissage automatique Data Revenue, a déclaré : « Même si 70 % des emplois sont remplacés par l'intelligence artificielle, cela ne signifie pas nécessairement que les managers perdront leur emploi. L'intelligence artificielle n'est pas différente des autres. outil sur le lieu de travail. Différents, comme le courrier électronique, Excel ou les outils d'automatisation du marketing. Même si l'intelligence artificielle peut remplacer 70 % du travail de certains managers, elle ne les remplacera pas, elle les aidera seulement à accomplir davantage de travail »
Artificiel. L'intelligence peut changer. La façon dont les gens travaillent et assument certaines tâches, mais elle ne supprimera pas nécessairement complètement les emplois des gens. L’interaction homme-machine est toujours nécessaire pour certaines tâches dont les gens craignent qu’elles soient prises en charge. Il n’y a donc pas lieu de s’inquiéter du remplacement des postes de direction par l’intelligence artificielle pour l’instant.
Le rôle de l'intelligence artificielle dans la gestion
L'intelligence artificielle est de plus en plus avancée, mais elle n'a pas encore atteint le point où elle peut créer des connexions de type humain entre les différentes tâches et départements du lieu de travail. En revanche, l’intelligence artificielle est principalement utilisée pour accélérer, automatiser et améliorer les processus afin de gagner du temps, de l’argent et de réduire les erreurs. Les logiciels de comptabilité, les CMS, les logiciels de planification ou d'autres outils organisationnels basés sur l'efficacité utilisés par les entreprises (tels que les logiciels de planification des employés) peuvent déjà inclure des fonctionnalités d'IA.
Gartner a identifié quatre domaines principaux dans lesquels l'intelligence artificielle est actuellement utilisée dans la gestion du lieu de travail :
(1) Fonction de gestion des ressources humaines : données de base de l'organisation et des employés.
(2) Gestion des services de ressources humaines (GRH): politiques, gestion de cas, procédures et processus organisationnels.
(3) Gestion des talents : suivi du recrutement, de l'onboarding, de la rétention et des démissions, données de performance.
(4) Gestion des effectifs (WFM) : gestion des absences, enregistrement des temps, présences, tâches/activités, budgétisation, prévisions et planification.
L'analyste de Deloitte, John Brownridge, a déclaré que les zones de travail matures sont généralement des tâches basées sur des données à grande échelle qui représentent une grande quantité de travail répétitif et sont exécutées sur la base d'un ensemble de règles. Cependant, il est préférable de laisser aux humains les tâches directement liées à la façon dont une entreprise génère de la valeur, comme l’utilisation des données collectées par l’IA pour prendre des décisions d’embauche et de licenciement.
Compétences essentielles pour les managers à l'ère de l'intelligence artificielle
Alors que les outils d'intelligence artificielle commencent à perturber les modes de travail et les lieux de travail dans les domaines mentionnés ci-dessus, les managers ne perdront pas leur emploi en grand nombre, mais ils doivent maîtriser de nouvelles compétences afin de pleinement comprendre et travailler dans leur travail quotidien. Tirer parti de l'apprentissage automatique. Il existe certaines compétences spécifiques qui peuvent aider les managers à se démarquer à l'ère de l'intelligence artificielle :
(1) L'intelligence émotionnelle
Selon une enquête menée par l'agence de recherche Capgemini, 74% des dirigeants estiment que l'intelligence émotionnelle va devenir un élément de base compétence. À mesure que l’intelligence artificielle devient plus répandue, la demande d’intelligence émotionnelle devrait être multipliée par six. À l’ère de l’intelligence artificielle, les entreprises doivent fidéliser des employés capables de communiquer avec les autres et de faire preuve d’empathie, de compréhension et d’humanité sur le lieu de travail. L’intelligence artificielle émotionnelle progresse rapidement dans l’interprétation des émotions humaines, mais elle est encore loin d’être capable d’avoir une présence émotionnelle sur le lieu de travail.
(2) Collaboration homme-machine
Dans son livre "Global Change: Globalization, Robotics, and the Future of Work", Richard Baldwin, expert en mondialisation de premier plan, décrit trois stratégies pour réussir à l'ère de l'intelligence artificielle.
- Évitez de rivaliser avec l'IA : comprenez qu'elle est meilleure pour traiter les informations à grande échelle.
- Développer des compétences dans des domaines spécifiques à l'humain (intelligence émotionnelle, questionnement, stratégie, créativité, dextérité, compétences sociales basées sur l'empathie).
- Considérez la nature humaine comme un avantage concurrentiel, et non comme un obstacle ou un désavantage.
De ces points de vue, une conclusion peut être tirée : la meilleure façon pour les managers de rester pertinents est de travailler avec l'IA, de combler les lacunes créées par l'IA et de voir comment ses capacités la complètent, plutôt que de la concurrencer.
(3) Compétences STEM
La troisième compétence que les managers devraient acquérir sont les compétences liées aux STEM (Science, Technologie, Ingénierie, Mathématiques). Une étude récente a révélé un lien étroit entre l’augmentation des investissements dans l’intelligence artificielle et la demande accrue de compétences STEM. Il est intéressant de noter que les entreprises qui adoptent l’IA embauchent souvent des candidats bien formés qui comprennent les nouvelles technologies comme l’IA et savent mieux les utiliser.
En résumé, les managers doivent réexaminer la façon dont ils perçoivent l’IA comme perturbant le travail. Plutôt que de se sentir menacé, mieux vaut acquérir les compétences nécessaires pour travailler avec les systèmes d’IA. Cela vous permet de combler les lacunes que l’IA ne peut pas combler et d’utiliser ces compétences à votre avantage sur le lieu de travail.
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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
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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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.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
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Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
