


Comment les chefs d'entreprise peuvent utiliser l'intelligence artificielle et l'automatisation pour repousser les frontières entre l'homme et la machine
Selon un rapport sur l'avenir de l'emploi publié par le Forum économique mondial, des changements importants se produisent dans la manière dont l'intelligence artificielle et l'automatisation affectent la création et le remplacement d'emplois. La plupart des entreprises s'appuient désormais sur des technologies avancées telles que le cloud computing automatisé, l'intelligence prédictive basée sur l'IA et l'analyse commerciale pour atteindre leurs objectifs organisationnels. Alors que les tâches deviennent de plus en plus automatisées et axées sur le libre-service, il devient urgent de restructurer le marché du travail et de perfectionner la main-d’œuvre existante dans tous les secteurs. Aujourd’hui, plus d’un tiers (34 %) du travail d’une organisation est automatisé par des machines, tandis que les 66 % restants sont toujours effectués par des humains.
L'épidémie de COVID-19 a déplacé la frontière entre l'homme et la machine vers les machines automatisées, gagnant ainsi la confiance des chefs d'entreprise. Ces chefs d’entreprise font désormais confiance aux algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour créer des processus automatisés puissants et optimisés en termes de coûts pour leur organisation en période d’incertitude. Aujourd'hui, en mettant en œuvre de grands modèles de langage, tels que Generating Pretrained Transformers (GPT), les entreprises peuvent automatiser 15 % des tâches, augmentant ainsi la vitesse. En combinant ces grands modèles de langage avec les solutions métiers existantes, la part de l'automatisation pourrait atteindre 50 % dans les 4 prochaines années. La plupart des emplois liés au traitement des données, à la synthèse de l'information, à l'évaluation des informations liées au travail et à l'exécution de tâches manuelles et physiques seront gravement perturbés par les technologies d'IA et d'automatisation.
Rapport sur l'avenir de l'emploi 2023
La transition vers l'automatisation basée sur l'IA et l'analyse du Big Data sera le principal facteur affectant le marché du travail dans les années à venir. De plus, les chefs d’entreprise doivent être pleinement préparés à accepter la transformation de la frontière entre humains et machines. Les chefs d’entreprise peuvent tirer parti de l’intelligence artificielle et de l’automatisation pour relever les défis que ces technologies posent à la croissance et à la durabilité de leur organisation.
Dan Adika, PDG de WalkMe, un service d'applications numériques axé sur l'expérience employé, a déclaré : « L'intelligence artificielle est l'une des avancées technologiques les plus importantes au monde, comparable à la découverte du feu et de l'électricité avec le cloud computing, l'iPhone, Internet, Par rapport aux ordinateurs, l'intelligence artificielle crée des opportunités uniques pour transformer la société. En conséquence, Goldman Sachs prédit que l'intelligence artificielle contribuera à 7 000 milliards de dollars à la croissance économique mondiale d'ici 10 ans, soit une augmentation de 7 %. juste la technologie elle-même, mais la vitesse à laquelle elle change le lieu de travail.
Adika a cité le rapport sur l'avenir de l'emploi du Forum économique mondial sur l'impact de l'IA sur l'emploi au cours des cinq prochaines années. Il a déclaré : « Selon ce rapport publié par le Forum économique mondial, 23 % des emplois seront remplacés par l'intelligence artificielle dans les cinq prochaines années. Dans le même temps, Goldman Sachs estime que l'intelligence artificielle pourrait affecter 300 millions d'emplois dans le monde. Il ne s'agit pas de savoir si cette technologie va changer les lieux de travail des gens, mais comment elle les changera. Pour garantir que les employés soient équipés pour utiliser les outils d'IA, maintenir un équilibre entre bénéficier de l'IA et donner la priorité au développement et à la réussite des employés deviendra un facteur clé dans chaque entreprise. secteur, avec le potentiel d'étendre les capacités des employés en leur donnant accès à des informations sur les données, à l'automatisation et à une plus grande productivité, même si cela nécessitera qu'ils soient capables d'adopter avec succès les technologies d'IA et de les déployer de manière appropriée. Combiner la technologie avec la puissance de l'IA. les gens élargiront encore les capacités de l'intelligence artificielle et amélioreront tous les aspects de l'entreprise, en particulier à une époque où l'incertitude économique et l'instabilité professionnelle continuent de transformer la culture du lieu de travail. les perturbations provoquées par le couplage humains-machines.
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L'automatisation n'est pas un phénomène nouveau, et le débat sur sa capacité à remplacer la main-d'œuvre humaine est aussi vieux que ses origines.
L'intelligence artificielle et l'automatisation vont améliorer le marché du travail d'une manière que les gens ne peuvent imaginer. Une utilisation plus large des outils numériques modernes créera plus d’emplois qu’elle n’en supprimera à l’époque actuelle. Le rapport du Forum économique mondial souligne que des titres professionnels tels que les experts en commerce électronique, les experts en transformation numérique, les experts en marketing numérique et en stratégie créeront 2 millions d'opportunités d'emploi. Les facteurs régionaux joueront un rôle clé dans la création de nouveaux emplois dans toutes les régions, l’Asie du Sud étant en tête tandis que l’Afrique subsaharienne restera à la traîne.
Les chefs d'entreprise peuvent adopter des technologies de pointe, tirer parti des marchés du travail et des postes nouvellement créés, et continuer à développer leur organisation pour répondre aux demandes croissantes des consommateurs du monde entier.
Rapport sur l'emploi du futur 2023
Le rapport du Forum économique mondial souligne comment les travailleurs et les employeurs peuvent lutter contre le changement climatique en créant de nouveaux emplois et en effectuant la transition vers un avenir plus vert. Même si le taux net d’embauche pour les emplois verts est en baisse en 2022 par rapport à 2021, il reste meilleur que le nombre d’emplois verts créés en 2020, 2019 et 2018. Par conséquent, si l’on suit cette tendance, la tendance à la création d’emplois verts continuera à augmenter au cours des 4 à 5 prochaines années, même si les agences gouvernementales jouent un rôle plus important dans la « promotion de la transition verte ».
Les pays leaders à cet égard sont l'Australie, l'Argentine, la Suède, les Pays-Bas et les États-Unis.
Selon le rapport, voici les emplois verts les plus touchés par l'essor de l'intelligence artificielle et de l'automatisation à la frontière homme-machine.
Technologie d'atténuation du changement climatique L'influence jouera un rôle majeur au cours des cinq prochaines années- À mesure que les outils d'intelligence artificielle et d'automatisation mûrissent, les stratégies de recrutement des entreprises évoluent également.
- Un rapport du Forum économique mondial révèle que la pensée analytique et créative restera des compétences essentielles pour les travailleurs d'ici 2023, mais les avancées dans les domaines de l'intelligence artificielle et du big data, du leadership et de l'impact social méritent également d'être mentionnées. Cela reflète le besoin croissant de dirigeants et de gestionnaires de personnel empathiques, capables de tirer parti de l’intelligence artificielle et des données pour améliorer le profil et la productivité d’une organisation. En fait, l’intelligence artificielle et les compétences en matière de big data sont des priorités absolues pour les organisations de plus de 50 000 employés. En outre, cela révèle la nécessité pour les organisations de repenser et d'élargir leurs programmes de formation et de développement afin d'obtenir de meilleurs résultats commerciaux en requalifiant et en améliorant les compétences des employés.
- Vince Padua, directeur technologique d'Axway, a déclaré : « À mesure que le cloud computing, l'intelligence artificielle et les microservices se développent et sont adoptés, les compétences requises pour les prendre en charge continuent d'évoluer. comme dans les infrastructures informatiques de réseau et les experts en logiciels d'entreprise avec une expertise en sécurité, analyse de données et architecture cloud »
- De toute évidence, les chefs d'entreprise recentrent leurs programmes d'acquisition de talents et de développement des compétences autour de l'intelligence artificielle, du big data et des technologies d'automatisation, en mettant l'accent sur ces technologies de pointe. technologies. Comment deviendra une « priorité stratégique » pour chaque organisation dans les années à venir.
- Conclusion
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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

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
