Périphériques technologiques
IA
Une enquête montre que l'IA a un impact majeur sur la culture des données
Une enquête montre que l'IA a un impact majeur sur la culture des données
Bien que 2023 soit considérée comme l’année de GenAI, le taux d’adoption généralisée de la technologie n’a pas répondu aux attentes. La plupart des organisations continuent d’investir dans GenAI mais n’ont pas encore constaté de retours clairs et matériels. Pourtant, le battage médiatique autour de GenAI a eu un impact significatif sur la culture des données et de l'analyse des organisations.
Wavestone révèle l'impact de GenAI sur les découvertes importantes des entreprises basées sur les données dans sa nouvelle enquête sur le leadership en matière de données et d'intelligence artificielle. L'enquête a porté sur les dirigeants de plusieurs sociétés Fortune 1000, y compris ceux qui détiennent le titre de directeur des données et de l'analyse (CDAO) ou de directeur des données (CDO).
Les recherches de Wavestone soulignent que de nombreuses entreprises explorent et développent activement la technologie GenAI, qui a un impact important sur l’opinion des dirigeants sur les données, l’analyse et l’intelligence artificielle.
Dans l'avant-propos de l'étude de cette année, Randy Bean, chercheur en innovation chez Wavestone, fondateur de NewVantage Partners, et Thomas H. Davenport, auteur de Competing on Analytics, notent : « Depuis le début de l'enquête, l'IA générative semble être sur le devant de la scène. susciter un changement positif sans précédent dans la culture des données et de l’analyse des organisations »
Wavestone est une société de conseil commerciale et numérique dédiée qui fournit un soutien essentiel à la transformation numérique des entreprises. La société est connue pour son leadership en matière de données et d'intelligence artificielle, et son enquête auprès des dirigeants est largement considérée comme l'une des enquêtes en cours les plus anciennes du Fortune 1000 et des principales sociétés mondiales de données, d'analyse et d'intelligence artificielle.
Dans les précédentes enquêtes Wavestone, les organisations ont signalé un déclin de la culture data et analytique. Cependant, d’ici 2024, la proportion de responsables des données déclarant que leur organisation a « établi une culture des données et de l’analyse » est passée de 21 % à 43 %. Ce changement important marque la plus grande avancée dans l’histoire des enquêtes de l’entreprise.
Le seul changement majeur entre les enquêtes 2023 et 2024 est l’émergence de GenAI, qui pourrait être responsable de l’essor des réponses positives à la culture des données.
Le déclin de la culture des données et de l'analyse au cours des dernières années est en grande partie dû à l'échec de la construction d'une culture des données et à une concentration davantage sur l'investissement technologique que sur la culture. Mais aujourd’hui, cela change à mesure que les leaders des données reconnaissent la valeur de la culture et commencent à voir des retours sur leurs investissements dans la culture des données.
Selon cette enquête, l'un des avantages les plus attendus de l'utilisation de GenAI est l'augmentation de la productivité personnelle. Cette utilisation des données et de l’intelligence artificielle au travail pourrait devenir un moteur majeur de changement culturel. La popularité de GenAI incite également les gens à croire que la transformation numérique est plus réalisable, et l’enthousiasme et l’optimisme des responsables des données à l’égard de GenAI se répandent dans toute l’organisation.
Les résultats de l'enquête montrent également que les leaders des données sont également conscients des défis et des risques posés par GenAI. Ils comprennent que des garanties et des garde-fous sont nécessaires pour régir l’utilisation de GenAI. Plus des trois cinquièmes (63 %) des personnes interrogées ont déclaré que leur organisation avait mis en place des mécanismes pour gérer l'utilisation de GenAI.
Il existe également un risque que si GenAI traverse un « cycle de battage médiatique » comme le prédit Gartner, nous pourrions alors connaître un « creux de désillusion ». Cela signifie que l’impact positif sur la culture des données pourrait commencer à s’estomper.
Pour garantir que cet élan ne s'éteigne pas, les organisations doivent continuer à expérimenter GenAI au niveau individuel. Ces entreprises doivent également s’assurer qu’elles mènent des expériences au niveau organisationnel sur la meilleure façon de tirer parti de GenAI.
Picture
Pour parvenir à un changement culturel plus durable, les organisations doivent rapidement déplacer les systèmes GenAI vers des déploiements de production. L’enquête Wavestone montre que seuls 5 % des projets GenAI sont entrés en phase de production. Une autre étape importante est l’éducation et la formation GenAI pour les employés à tous les niveaux afin de les aider à développer une compréhension approfondie de la manière de tirer le meilleur parti de la technologie.
Il reste encore beaucoup de travail à faire, cependant, si les organisations parviennent à atteindre certains de ces objectifs, nous pouvons alors nous attendre à ce que l’IA entraîne des changements plus spectaculaires et plus permanents dans la culture des données.
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)
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.
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
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
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
