2024 年のデジタル変革のトレンド
人工知能と自動化が進化し続ける中、企業は人間味を保ちながらこれらのツールを最も効果的に活用するために戦略、プロセス、人材を適応させる必要があります。
人工知能 (AI) と自動化は、複数の業界とビジネス機能を変革しています。このテクノロジーが自己認識をして人類を脅かすのではないかと心配する人もいますが、スカイネットの警告が示唆するような未来からはまだ遠いです。
人工知能と自動化は、効率の向上とデータ主導型の洞察に大きな可能性をもたらしますが、これらのテクノロジーが人間のスキルや状況に応じた意思決定を完全に置き換えることはできません。 AI 機能と人間の専門知識をハイブリッド モデルで組み合わせた企業は、最大のメリットを実現します。
人工知能と自動化が進化し続ける中、企業は人間味と本質的な感触を保ちながら、これらのツールを最も効果的に活用できるように戦略、プロセス、人材を適応させる必要があります。
人工知能がコンサルティング業界を破壊する
中規模企業の半数がソフトウェアのスクリーニングに人工知能を使用し始めており、その 70% が従来の企業と比較して人工知能を活用していると考えています。コンサルタントの協力により、このツールは時間とお金をより効率的に節約できます。コンサルタントは豊富な経験にもかかわらず、組織固有のニーズの複雑さを見落とす可能性があり、その結果、ユーザーの採用率が低くなり、利害関係者の要件が一貫性を欠くことになります。
AI はチームメンバーとコンサルタントをマッチングする役割を果たしますが、知識範囲が限られているため、状況に応じた推奨事項を生成したり、動的な状況で微妙な判断を下したりすることには依然として限界があります。
人工知能は、最新のツールと統合できない場合、従来のコンサルティング業界にとって脅威となる可能性があります。したがって、人間の専門知識と人工知能テクノロジーを組み合わせてコンサルタントの効率と有効性を向上させ、それによって顧客により良いサービス結果をもたらすように業界を再構築する必要があります。
人事デジタル変革トレンド
労働市場の動的な変化とテクノロジーの進歩は、人事分野の継続的な発展を促進する重要な要素です。人事専門家は、人工知能と自動化の影響に積極的に対応し始めており、これらのテクノロジーが採用、従業員の新人研修、エンゲージメント、パフォーマンス管理などの側面に根本的な変化をもたらす可能性があることに気づきました。これらの新しいテクノロジーが発展し続けるにつれて、人材管理は将来の労働市場のニーズをより適切に満たすために適応し、進化し続けるでしょう。
人事部門は、経営上の課題にうまく対処するために、引き続き人工知能テクノロジーを活用して効率を向上させ、人件費を削減していきます。 AI ツールを活用することで、人事チームは戦略計画にさらに集中し、データ分析の助けを借りてより深い洞察を得ることができ、従業員の成長、忠誠心、パフォーマンス、定着率についてより正確な予測を立てることができます。
IT 意思決定の未来
調査によると、企業の IT 支出は変化しており、大企業および中堅企業の 50% 以上が IT の増強を計画しています。 2024年の予算。これは、企業がより複雑な調達プロセスに直面することを意味しており、ソフトウェアの調達に関わる調達委員会には平均 22 の役割が含まれています。これらの役割は、経営幹部、部門責任者、エンド ユーザー、社内影響力者、法務チーム ユーザー、IT 部門に及ぶ場合があります。
ジャーニーをマップするとき、直線的なパスや単純なフローチャートは表示されません。むしろ、このプロセスは、関係者が迷路を探索するように、さまざまなステージ間を行ったり来たりするようなものです。問題の特定と解決策の探索から、要件の構築とサプライヤーの選択、そして最終的には購入の決定段階に至るまで。
企業やサプライヤーの意思決定者が増えるにつれ、合意形成がより困難になる可能性があります。最終的な決定は依然として経営トップに委ねられています。 SaaS ソリューションはローコードまたはノーコード テクノロジーを採用しているため、特定の専門知識を必要とせずに開始と設定が簡単になります。
購入にかかる時間は依然として非常に長く、購入者の約 33% は 20,000 ドル以上の購入を完了するまでに 4 ~ 6 か月かかります。ほとんどの購入者 (80%) は大規模なソフトウェア (20,000 ドル以上) の購入を計画しており、6 か月以内に購入の引き金を引く予定です。現在、交渉には法的審査よりも長い時間がかかり、平均交渉時間は 22 日、法的審査は 11 日となっています。
購入者は、特定のベンダーの Web サイト上の情報のみに基づいて購入することに慎重になっています。彼らは、データを取得し、十分な情報に基づいた意思決定を行うための洞察を収集するために、専門家ネットワーク、市場レポート、アドバイス、オンライン コミュニティ、レビュー サイト、ソーシャル メディア プラットフォームを通じて生成されるユーザー コンテンツなど、他の信頼できる外部ソースに注目しています。
購入者は選択肢を最終候補に挙げると、機能や価格以外にも目を向けます。彼らは、使いやすさ、導入の容易さ、顧客サポートの質、投資収益率、データセキュリティのレベルに興味を持っています。 B2BSaaS の購入者の行動は進化し続け、この競争の激しい業界でソフトウェア販売者が製品を提示する方法に影響を与えます。
人工知能と自動化の役割
人工知能と自動化は、コンサルティング、人事、IT調達などの分野を変革し続けています。これらのテクノロジーがスカイネットの脅威を反映するのではないかと心配する人もいるかもしれないが、AI主導のディストピアからはまだ程遠い。進むべき道は、人工知能が人間に取って代わることではなく、人間を補完することにあります。
AI の可能性を最大限に活用する企業は、自動化された効率性とデータ主導の洞察を、同様に重要な人間のスキル、状況に応じた意思決定、倫理的監視と組み合わせて、思慮深く導入する企業になります。テクノロジーは急速に進化し続けますが、最も成功している企業は、その利点を活用し、人間味の必要性を擁護することで適応していきます。
責任ある実装を通じて、人工知能と自動化は、私たちが単独で達成できる以上に私たちの能力を強化します。技術革新によって人間の創意工夫を補うことは、より明るい集合的な未来を築き、世界を危険にさらすのではなく改善するでしょう。
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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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