Tendances de la transformation numérique en 2024
À mesure que l'intelligence artificielle et l'automatisation continuent d'évoluer, les entreprises doivent adapter leurs stratégies, leurs processus et leurs talents pour exploiter le plus efficacement possible ces outils tout en conservant une touche humaine.
L'intelligence artificielle (IA) et l'automatisation transforment de multiples secteurs et fonctions commerciales. Certains craignent que cette technologie puisse prendre conscience d’elle-même et menacer l’humanité, mais nous sommes encore loin de l’avenir suggéré par le récit édifiant de Skynet.
L'IA et l'automatisation offrent un énorme potentiel d'efficacité accrue et d'informations basées sur les données, mais ces technologies ne peuvent pas remplacer complètement les compétences humaines et la prise de décision situationnelle. Les entreprises qui combinent les capacités de l’IA avec l’expertise humaine dans un modèle hybride en tireront les plus grands avantages.
À mesure que l'IA et l'automatisation continuent d'évoluer, les entreprises doivent adapter leurs stratégies, leurs processus et leurs talents pour exploiter le plus efficacement possible ces outils tout en conservant la touche humaine et la touche essentielle.
L'intelligence artificielle bouleverse le secteur du conseil
La moitié des entreprises de taille moyenne ont commencé à utiliser l'intelligence artificielle pour filtrer les logiciels, et 70 % d'entre elles pensent que cet outil peut économiser du temps et de l'argent plus efficacement que de travailler avec des consultants traditionnels . Malgré leur vaste expérience, les consultants peuvent négliger la complexité des besoins uniques d'une organisation, ce qui entraîne une faible adoption par les utilisateurs et des exigences incohérentes des parties prenantes.
Bien que l'IA joue un rôle dans la mise en relation des membres de l'équipe et des consultants, elle a encore des limites dans la génération de recommandations contextuelles et la formulation de jugements nuancés dans des situations dynamiques en raison de la portée limitée des connaissances.
Si le secteur du conseil traditionnel ne peut pas être intégré aux outils modernes, l'intelligence artificielle peut constituer une menace pour lui. Par conséquent, le secteur doit être remodelé pour tirer pleinement parti de l’expertise humaine combinée à la technologie de l’intelligence artificielle afin d’améliorer l’efficience et l’efficacité des consultants, apportant ainsi de meilleurs résultats de service aux clients.
Tendance de transformation numérique des ressources humaines
Les changements dynamiques sur le marché du travail et les progrès technologiques sont des facteurs importants favorisant le développement continu du domaine des ressources humaines. Les professionnels des ressources humaines ont commencé à réagir de manière proactive à l'impact de l'intelligence artificielle et de l'automatisation, réalisant que ces technologies peuvent entraîner des changements fondamentaux dans des aspects tels que le recrutement, l'intégration des employés, l'engagement et la gestion des performances. À mesure que ces nouvelles technologies continuent de se développer, la gestion des ressources humaines continuera de s'adapter et d'évoluer pour mieux répondre aux besoins du futur marché du travail.
Le service des ressources humaines continuera d'utiliser la technologie de l'intelligence artificielle pour améliorer l'efficacité et réduire les coûts de main-d'œuvre afin de mieux faire face aux défis de gestion. En tirant parti des outils d'IA, les équipes RH peuvent se concentrer davantage sur la planification stratégique et obtenir des informations plus approfondies à l'aide de l'analyse des données afin de faire des prédictions plus précises sur le développement, la fidélité, les performances et la rétention des employés.
L'avenir de la prise de décision informatique
La recherche montre que les dépenses informatiques des entreprises évoluent, avec plus de 50 % des entreprises et des entreprises de taille intermédiaire prévoyant d'augmenter leurs budgets informatiques en 2024. Cela signifie que les entreprises seront confrontées à un processus d'approvisionnement plus complexe et que le comité d'approvisionnement impliquant un logiciel d'approvisionnement comprend en moyenne 22 rôles. Ces rôles peuvent concerner des cadres supérieurs, des chefs de service, des utilisateurs finaux, des influenceurs internes, des utilisateurs de l'équipe juridique et des services informatiques.
Lorsque vous cartographiez votre voyage, vous ne voyez pas de chemins linéaires ou de simples organigrammes. Au lieu de cela, le processus ressemble à celui des parties prenantes qui vont et viennent entre différentes étapes, comme si elles exploraient un labyrinthe. De l'identification des problèmes et de l'exploration des solutions, à la construction des exigences et à la sélection des fournisseurs, et enfin à l'étape de décision d'achat.
À mesure que le nombre de décideurs commerciaux et de fournisseurs augmente, il peut devenir plus difficile de parvenir à un consensus. La décision finale appartient toujours à la haute direction. Les solutions SaaS utilisent une technologie low-code ou no-code, ce qui facilite le démarrage et la configuration sans nécessiter d'expertise spécifique.
Le délai d'achat est encore assez long, avec environ 33 % des acheteurs mettant 4 à 6 mois pour finaliser un achat de 20 000 $ ou plus. La plupart des acheteurs (80 %) prévoient d'acheter des logiciels volumineux (20 000 $ et plus) et appuieront sur la gâchette dans moins de six mois. Les négociations prennent désormais également plus de temps que les examens juridiques, la durée moyenne des négociations étant de 22 jours et celle des examens juridiques de 11 jours.
Les acheteurs hésitent à effectuer des achats uniquement sur la base des informations figurant sur le site Web d’un fournisseur spécifique. Ils se tournent vers d'autres sources externes fiables telles que des réseaux professionnels, des rapports de marché, des conseils et du contenu utilisateur générés par le biais de communautés en ligne, de sites d'avis et de plateformes de médias sociaux pour obtenir des données et rassembler des informations permettant de prendre des décisions éclairées.
Une fois que les acheteurs ont sélectionné leurs options, ils regardent au-delà des fonctionnalités et du prix. Ils s'intéressent à la convivialité, à la facilité de mise en œuvre, à la qualité du support client, au retour sur investissement et au niveau de sécurité des données. Le comportement des acheteurs B2BSaaS continuera d'évoluer, ce qui aura un impact sur la manière dont les vendeurs de logiciels présentent leurs produits dans ce secteur hautement concurrentiel.
Le rôle de l'intelligence artificielle et de l'automatisation
L'intelligence artificielle et l'automatisation continuent de transformer le conseil, les ressources humaines, les achats informatiques et d'autres domaines. Même si certains craignent que ces technologies ne fassent écho à la menace de Skynet, nous sommes encore loin d’une dystopie dirigée par l’IA. La voie à suivre ne réside pas dans le remplacement des humains par l’intelligence artificielle, mais dans leur complémentarité.
Les entreprises qui réaliseront tout le potentiel de l’IA seront celles qui la mettront en œuvre de manière réfléchie, en combinant l’efficacité automatisée et les informations basées sur les données avec les compétences humaines, la prise de décision situationnelle et la surveillance éthique, tout aussi importantes. Même si la technologie continuera d’évoluer rapidement, les entreprises les plus performantes s’adapteront en tirant parti de ses avantages et en défendant la nécessité d’une touche humaine.
Avec une mise en œuvre responsable, l'IA et l'automatisation amélioreront nos capacités au-delà de ce que nous pouvons réaliser de manière indépendante. Compléter l’ingéniosité humaine par l’innovation technologique permettra de construire un avenir collectif meilleur et d’améliorer notre monde, plutôt que de le mettre en danger.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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.
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.
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
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.
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
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
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
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
