Appboy’s co-founder and CIO Jon Hyman discusses ho
Appboy’s co-founder and CIO Jon Hyman discusses how the leading platform for app marketing automation leverages MongoDB and ObjectRocket for real-time data aggregation and scale and gives a preview of his talk with Kenny Gorman of ObjectR
Appboy’s co-founder and CIO Jon Hyman discusses how the leading platform for app marketing automation leverages MongoDB and ObjectRocket for real-time data aggregation and scale and gives a preview of his talk with Kenny Gorman of ObjectRocket at MongoDB World.
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原文地址:Appboy’s co-founder and CIO Jon Hyman discusses ho, 感谢原作者分享。

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ここ数か月間、人工知能は誰もが話題にする流行語になりました。 AIのペースが着実に加速する中、シリコンバレーの新興企業もフォーチュン500企業も同様に、AIが業界に革命を起こすのを目の当たりにしている。しかし、AIwashing のような興奮、進歩、危険信号は同じ速度でブームになっています。一部の企業では AI の導入が最小限またはまったく行われていないにもかかわらず、マネートレインに乗って誇大宣伝に便乗したいと考えているため、自社の AI 機能を誇張しています。このマーケティング戦略には問題があるものの、非 AI スタートアップよりも大きなシード、シリーズ A、シリーズ B の資金調達ラウンドを確保するのに役立ちます。グロさんによると

2023 年 8 月 16 日、中国で WAVESUMMIT ディープ ラーニング開発者カンファレンスが開催されました。このイベントは、国家ディープ ラーニング技術および応用工学研究センターが主催し、Baidu Fei Paddle と Wenxin Big Model が主催しました。この会議で、BaiduはWenxin大型モデル、フライングパドルプラットフォーム、LiuliuなどのAIネイティブアプリケーションなどの一連の技術や製品の最新の進歩と生態学的成果を発表した。基調講演を行った百度グループ副社長兼最高情報責任者の李英氏は、AI大型モデルを中核技術とした現在の第4次技術革命が根本的に生産性の変化を促進し、あらゆる階層に強力なサポートを提供し、企業にオフィス分野は前例のない発展機会をもたらす AIネイティブ思考に基づき、李英氏は百度のスマートワークナレッジマネジメントコンセプト「イノベーションパイプライン=AIxナレッジ」を発表

生成 AI は企業に革新的な機会をもたらしていますが、この新しい時代において、上級管理者はコードの品質を確保し、技術的リスクを軽減するために生成 AI の適用に細心の注意を払う必要があります。経営者は、AI ソリューションの信頼性とセキュリティを慎重に評価し、潜在的な問題をタイムリーに検出して修正するための効果的な監視手段を開発する必要があります。厳格な技術標準と監視メカニズムを確立することで、企業は生成型 AI をより効果的に活用でき、早い段階で組織の変革を開始し、IT 戦略に大きな影響を与えることができます。大規模な言語モデルはエンジニアリングの俊敏性を高めますが、技術的負債の問題も引き起こします。 RedMonk の主任アナリスト兼共同創設者である Stephen O'Grady 氏は、「生成システムはコード生成を増加させる可能性があります。

組織が、ますますインテリジェントになるソフトウェア ツールと生産的なパートナーシップを確実に形成できるようにすることが、生成 AI 戦略の成功の鍵であり、双方に対する指導と指導が必要です。このパートナーシップにより、エンドユーザーはスマートツールの可能性を最大限に活用し、相乗効果を実現できるようになります。したがって、組織はこのようなパートナーシップの確立に積極的に参加し、促進し、共通の目標を達成するために双方がお互いを促進し、支援できるようにする必要があります。生成型 AI の期待を実現するためのテクノロジー戦略の開発を急ぐ中、多くの CIO は、知識から知識まであらゆるものを含む組織のエンドユーザーの準備という、おそらくこれまでで最も困難なタスクに陥っていることに気づきました。労働者から医師、会計士、弁護士まで。生成 AI を使用する必要がある

SQLAND&OR 演算子AND 演算子と OR 演算子は、複数の条件に基づいてレコードをフィルタリングするために使用されます。 AND と OR は、WHERE サブステートメント内の 2 つ以上の条件を結合します。 AND 演算子は、最初と 2 番目の条件が両方とも true の場合にレコードを表示します。 OR 演算子は、最初の条件または 2 番目の条件のいずれかが true の場合にレコードを表示します。 「人物」テーブル: 姓名住所市区町村アダムスジョンオックスフォードストリートロンドンブッシュジョージ五番街ニューヨークカーター

GenAI は 2024 年に最も重要なテクノロジー トレンドとなり、CIO にとって、新しいツールのレビュー、インフラストラクチャの構成、新しいリスクへの対応、新しいユーザー エクスペリエンスの提供が最優先事項となります。ほとんどのベンダーが新しい GenAI 機能を展開していますが、CIO にとって、それらの機能がコストのかかる失敗につながるのではなく、本当に価値があるかどうかを判断するのは難しい場合があります。したがって、CIO はこれらのツールが真の価値を確実に提供できるように、そのツールのビジネス ケースを開発する必要があります。新しい GenAI ツールとインフラストラクチャは、予想をはるかに超えて CIO に影響を与えます。 CIO は、データ インフラストラクチャとプロセスのアップグレードに加えて、新しいサイバーセキュリティ ツールの予算編成、新しい人材の誘致、チームのスキル向上、スタッフのタスクの再配置を担当します。

消費者と市場を保護するために規制が制定されていますが、多くの場合、規制は複雑であり、その遵守はコストがかかり、困難なものとなっています。金融サービスやライフサイエンスなどの厳しく規制されている業界は、最も大きなコンプライアンスコストを負担しなければなりません。 Deloitte は、2008 年の金融危機以来、銀行業界のコンプライアンス コストが 60% 増加したと推定しています。一方、リスク管理協会は、金融機関の 50% が収益の 6% ~ 10% しかコンプライアンス コストに費やしていないことを発見しました。人工知能 (AI) と、RPA (ロボット プロセス オートメーション) や NLP (自然言語処理) などのインテリジェントな自動プロセスは、規制要件を満たすために効率を向上させ、コストを削減するのに役立ちます。その方法は次のとおりです

誰もが AI について話しており、多くの企業がすでに AI をビジネスに統合していることが指摘されています。 「それはすでに組み込まれているか、大手プロバイダーの既存のSaaSプラットフォームに組み込まれつつある。」 しかし、AIの登場にはある程度の恐怖と不安が伴うとフォックス氏は語った。多くの問題があります。 「完全に AI 対応の企業はどのようなものになるでしょうか? 同じ従業員が同じ場所に配置されるでしょうか?」 これらは今日答えるべき質問ではありませんが、考慮する必要があると彼女は言いました。このトレンドや他のいくつかの新たなトレンドが、IT とビジネスの世界を再構築しようとしている可能性があります。 Asana CEO のサケット・スリバスタヴァ氏が、CIO になるのに今ほど良い時期はないと信じているのはそのためです。 AI と仕事の未来に関する不確実性にもかかわらず
