인공지능이 노동력 부족 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 됩니까?
일손 부족 문제가 점점 더 두드러지고 있습니다. AI가 도움이 될까요?
"대사임"으로 인해 모든 비즈니스, 특히 시간당 직원 수가 많은 비즈니스에 영향을 미치는 인력 부족이 발생했습니다. Legion 엔지니어링 및 운영 담당 수석 부사장인 Kshitij Dayal은 "기업이 인재를 유치하고 유지하는 새로운 방법을 포함한 솔루션을 모색함에 따라 직원들은 직장에서 중요하게 생각하는 우선순위를 계속해서 재평가하게 될 것"이라고 말했습니다.
월마트나 타겟 같은 대기업은 시간제 근로자를 유치하기 위해 임금을 인상하고 있습니다. 그러나 현재 많은 기업이 계약 보너스와 기록적인 보상 패키지를 제공하고 있으므로, 치열한 노동 시장에서 경쟁하기를 원하는 고용주는 직원을 설득할 수 있는 새로운 방법을 찾아야 합니다. AI 기반 인력 관리 및 수요 예측이 솔루션이 될 수 있습니다.
수요 예측을 위한 AI 통찰력 활용
모든 오프라인 사업은 노동 수요의 최고점과 최저점을 경험하게 됩니다. 휴일부터 기상 상황까지 매일, 매주, 매월 비즈니스의 상승과 하락에 영향을 미치는 많은 요소가 있습니다. 그러나 수요를 적절하게 예측할 수 있는 올바른 도구가 없으면 관리자는 특정 날짜 또는 특정 시간에 몇 명의 직원이 근무해야 하는지 결정하기 위한 최적의 노동 계획 및 직원 일정을 개발할 수 없습니다. 너무 많은 인원을 예약하면 인력 과잉이 발생하고, 너무 적은 인원을 예약하면 고객 요구를 충족하는 데 직원 생산성이 저하될 수 있으므로 수익 기회를 놓칠 수 있습니다.
예를 들어, 직원이 너무 많은 레스토랑에서는 직원이 너무 적은 레스토랑에서 하루가 늦어지면 비즈니스가 손실될 수 있고, 바쁜 하루에는 적절한 수의 웨이터가 없기 때문에 비즈니스의 수익이 손실될 수 있습니다. 또는 요리사는 충분한 고객을 수용하고 서비스할 수 없습니다. 또한, 비효율적인 일정 관리로 인해 직원이 부족할 때 과로감을 느끼는 직원의 불만족이 발생할 수 있습니다.
AI 기반 수요 예측 기능을 통합한 인력 관리 플랫폼은 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘을 사용하여 일일 날씨, 지역 이벤트 등과 같은 주요 데이터 포인트와 수요 동인을 분석하여 패턴과 시장 추세를 찾습니다. 그런 다음 예측 분석 모델은 이 정보를 사용하여 고객 행동에 대한 통찰력을 제공함으로써 수요가 어디서 발생하는지와 최적의 직원 일정을 결정하는 데 도움을 줍니다. 수요 예측을 위해 인공 지능의 힘을 활용함으로써 고용주는 매우 정확한 일정을 생성하여 노동 효율성을 최적화할 수 있습니다. 또한 비즈니스 요구 사항을 직원의 기술 및 선호도와 더 쉽게 일치시켜 더 나은 직원 경험을 만들 수 있습니다.
인력 관리에 유연한 일정 구축
오늘날 경쟁이 치열한 노동 시장에서 고용주는 유연한 일정을 제공해야 합니다. 특히 시간제 직원의 85%가 근무 시간에 대한 더 많은 통제권을 갖는 것이 중요하다고 생각하기 때문입니다. 그러나 작업 일정을 작성하기 위해 여전히 전통적인 수동 방법(예: 스프레드시트 또는 "펜과 종이")을 사용하는 관리자는 비효율적인 일정을 작성하고 고객과의 작업과 같은 더 가치 있는 활동에 사용할 수 있는 시간을 낭비할 위험이 있습니다. 직원들에게 건설적이고 긍정적인 피드백을 제공합니다.
AI 기반 인력 관리 솔루션은 전체 일정 프로세스를 자동화하여 관리자가 식사, 휴식 시간 등 현지 노동법을 준수하는 동시에 직원 선호도를 충족하는 일정을 쉽고 효율적으로 생성할 수 있도록 해줍니다. 또한 이러한 스마트 일정 관리 솔루션을 사용하면 직원들이 쉽게 휴가를 요청하고 교대 근무를 바꾸고 심지어 초과 근무까지 할 수 있습니다. 이는 종종 모바일 앱을 통해서만 가능하므로 모든 직원에게 전반적으로 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다. 직원들이 언제 일하고 싶은지, 얼마나 일하고 싶은지, 어디서 일하고 싶은지 정의할 수 있기 때문입니다. 모바일 플랫폼은 밀레니얼 세대와 Z세대 직원들에게 특히 중요합니다. 왜냐하면 그들은 삶의 모든 측면이 온라인이고, 효율적이며, 자신의 요구 사항을 충족하기 위해 개인화되기를 기대하기 때문입니다.
스마트 인력 관리 플랫폼을 사용하면 기업은 여러 위치에서 직원을 공유하여 인력을 최적화할 수 있습니다. 이는 기업의 내부 업무를 이해하는 더 많은 직원을 제공할 뿐만 아니라 직원이 이전에 수행할 수 없었던 추가 작업을 수행할 수 있게 해줍니다.
공급망 중단 완화
팬데믹이 시작된 지 2년이 지난 지금도 기업이 제품 수요를 쫓아 지연과 가격 상승을 초래하면서 공급망 중단은 모든 산업의 골칫거리로 남아 있습니다. 현재 고용 추세가 공급망 상황의 유일한 원인은 아니지만 제조, 운송, 창고 및 유틸리티와 같은 산업에서 작년에 높은 이직률을 보인 등 상당한 영향을 미쳤습니다. 재고 및 직원 관점에서 볼 때 기업은 더 적은 리소스로 더 많은 작업을 수행해야 합니다.
스마트 인력 관리 솔루션은 유통 센터를 보다 효율적으로 운영함으로써 공급망의 불확실성에 대처하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 기업은 AI와 ML을 사용하여 배송 날짜, 기상 상황 등 노동 요구에 영향을 미칠 수 있는 수천 개의 데이터 포인트를 분석하여 더 나은 정보에 입각한 일정 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 수요, 노동 기준, 비즈니스 정책, 예산 제약에 따라 인력 배치 지침을 작성하여 최상의 노동 계획을 개발할 수 있습니다. 이를 통해 유통 센터 운영자는 고정되고 유연한 일정으로 장기 인력 배치 계획을 개발할 수 있습니다.
긍정적인 업무 환경 조성
The Great Quit에서 배울 점이 있다면, 이 기간 동안 발생한 노동력 부족과 교육 문제에서 면제되는 기업은 없다는 것입니다. 직원들이 더 이상 가치 있다고 생각하지 않는 동일한 혜택과 급여를 제공하기보다는 기업은 직원들이 자신의 업무와 회사에서 정말로 원하는 것이 무엇인지 생각해 보는 시간을 가져야 합니다. 더 많은 인정을 받거나, 더 높은 급여를 받거나, 근무 시간의 유연성이 높아지는 것입니까?
직원의 요구에 더 잘 맞는 혜택을 제공함으로써 기업은 숫자뿐만 아니라 직원에게도 진심으로 관심을 갖고 있음을 입증하고 있습니다. 이를 통해 더 나은 기업 문화를 조성하고 미래를 예측할 수 있어 직원이 회사를 떠날 가능성이 줄어듭니다.
회사가 시간제 근로자를 유치하고 유지하기 위한 새로운 방법을 계속 모색함에 따라 모든 경쟁 우위가 중요해졌습니다. AI 기반 인력 관리는 고용주에게 직원 경험을 개선하는 동시에 인력 효율성을 최적화할 수 있는 간단한 방법을 제공하는 게임 체인저입니다.
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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

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