Jadual Kandungan
Laporan Masa Depan Pekerjaan 2023
Akses kumpulan bakat yang serasi secara digital
Laporan Pekerjaan Masa Hadapan 2023
Apabila alat kecerdasan buatan dan automasi semakin matang, strategi pengambilan syarikat juga berubah.
Analisis pekerjaan utama kecerdasan buatan menunjukkan bahawa trend dalam ekonomi A.S. agak berbeza. Kekurangan bakat AI dibincangkan secara meluas. Walaupun pelaburan dalam AI dalam pendidikan kekal sebagai tumpuan global, ia memerlukan sokongan padu daripada penggubal dasar yang boleh menentukan jalan untuk membangunkan saluran bakat AI tanpa memberi kesan kepada kumpulan bakat lain. Organisasi, pelabur, pihak berkepentingan kerajaan dan warga AI am boleh berkumpul untuk membangunkan dasar peningkatan kemahiran AI dan automasi yang memberi manfaat kepada semua manusia sekarang dan dalam masa terdekat.
Rumah Peranti teknologi AI Bagaimana pemimpin perniagaan boleh menggunakan AI dan automasi untuk menolak sempadan mesin manusia

Bagaimana pemimpin perniagaan boleh menggunakan AI dan automasi untuk menolak sempadan mesin manusia

Oct 17, 2023 am 08:45 AM
AI data besar automasi

Menurut Laporan Masa Depan Pekerjaan yang dikeluarkan oleh Forum Ekonomi Dunia, terdapat perubahan ketara dalam cara kecerdasan buatan dan automasi mempengaruhi penciptaan dan penggantian pekerjaan. Kebanyakan perniagaan kini bergantung pada teknologi canggih seperti pengkomputeran awan automatik, kecerdasan ramalan berasaskan AI dan analitik perniagaan untuk mencapai matlamat organisasi mereka. Memandangkan tugas menjadi semakin automatik dan didorong layan diri, terdapat keperluan mendesak untuk menyusun semula pasaran buruh dan meningkatkan kemahiran tenaga kerja sedia ada merentas semua industri. Hari ini, lebih daripada satu pertiga (34%) kerja organisasi diautomasikan oleh mesin, manakala baki 66% masih dilakukan oleh manusia.

Wabak COVID-19 telah mengalihkan sempadan antara manusia dan mesin kepada mesin automatik, sekali gus mendapat kepercayaan pemimpin perniagaan. Pemimpin perniagaan ini kini mempercayai kecerdasan buatan dan algoritma pembelajaran mesin untuk membina proses automatik yang berkuasa dan dioptimumkan kos untuk organisasi mereka semasa masa yang tidak menentu. Hari ini, dengan melaksanakan model bahasa yang besar, seperti Menjana Transformer Terlatih (GPT), syarikat boleh mengautomasikan 15% tugas, dengan itu meningkatkan kelajuan. Dengan menggabungkan model bahasa besar ini dengan penyelesaian perniagaan sedia ada, bahagian automasi mungkin meningkat kepada 50% dalam tempoh 4 tahun akan datang. Kebanyakan pekerjaan yang berkaitan dengan pemprosesan data, sintesis maklumat, penilaian maklumat berkaitan pekerjaan dan melaksanakan tugasan manual dan fizikal akan terganggu teruk oleh AI dan teknologi automasi.

Laporan Masa Depan Pekerjaan 2023

Peralihan ke arah automasi berasaskan AI dan analitik data besar akan menjadi faktor terbesar yang mempengaruhi pasaran pekerjaan pada tahun-tahun akan datang. Selain itu, pemimpin perniagaan harus bersedia sepenuhnya untuk menerima transformasi sempadan antara manusia dan mesin. Pemimpin perniagaan boleh memanfaatkan kecerdasan buatan dan automasi untuk menangani cabaran yang ditimbulkan oleh teknologi ini kepada pertumbuhan dan kemampanan organisasi mereka.

Dan Adika, Ketua Pegawai Eksekutif WalkMe, perkhidmatan aplikasi digital yang memfokuskan kepada pengalaman pekerja, berkata, “Kecerdasan buatan adalah salah satu kemajuan teknologi yang paling penting di dunia, setanding dengan penemuan kebakaran dan elektrik , iPhone, Internet, Berbanding dengan komputer, kecerdasan buatan mencipta peluang unik untuk mengubah masyarakat Akibatnya, Goldman Sachs meramalkan bahawa kecerdasan buatan akan menyumbang $7 trilion kepada pertumbuhan ekonomi global dalam tempoh 10 tahun, peningkatan sebanyak 7%. revolusioner bukan hanya teknologi itu sendiri, tetapi kepantasan ia mengubah tempat kerja.”

Adika memetik Laporan Masa Depan Pekerjaan Forum Ekonomi Dunia tentang bagaimana AI akan memberi kesan kepada pekerjaan dalam tempoh lima tahun akan datang. Beliau berkata: "Menurut laporan yang dikeluarkan oleh Forum Ekonomi Dunia ini, 23% pekerjaan akan digantikan dengan kecerdasan buatan dalam tempoh lima tahun akan datang. Pada masa yang sama, Goldman Sachs menganggarkan bahawa kecerdasan buatan boleh menjejaskan 300 juta pekerjaan di seluruh dunia. Soalan Ini bukan tentang sama ada teknologi ini akan mengubah tempat kerja orang, tetapi bagaimana ia akan mengubah mereka Untuk memastikan pekerja dilengkapi untuk menggunakan alatan AI, mengekalkan keseimbangan antara mendapat manfaat daripada AI dan mengutamakan pembangunan dan kejayaan pekerja akan menjadi faktor utama dalam setiap sektor, dengan potensi untuk mengembangkan keupayaan pekerja dengan memperkasakan mereka dengan cerapan data, automasi dan produktiviti yang lebih tinggi, walaupun ini memerlukan mereka untuk berjaya menggunakan teknologi AI dan menggunakan teknologi tersebut dengan sewajarnya orang ramai akan mengembangkan lagi keupayaan kecerdasan buatan dan meningkatkan semua aspek perniagaan, terutamanya pada masa ketidaktentuan ekonomi dan ketidakstabilan profesional terus mengubah budaya tempat kerja.”

Berikut ialah beberapa cara pemimpin perniagaan harus menerima kecerdasan buatan dan automasi serta cemerlang dalam gangguan yang disebabkan oleh pasangan manusia dan mesin.

Akses kumpulan bakat yang serasi secara digital

Automasi bukanlah fenomena baharu, dan perdebatan mengenai keupayaannya untuk menggantikan tenaga kerja manusia adalah setua asal usulnya.

Kecerdasan buatan dan automasi akan membetulkan pasaran pekerjaan dengan cara yang tidak dapat dibayangkan oleh orang ramai. Penggunaan alat digital moden yang lebih meluas akan mewujudkan lebih banyak pekerjaan daripada menggantikannya dalam era semasa. Laporan Forum Ekonomi Dunia menyerlahkan bahawa tajuk perniagaan seperti pakar e-dagang, pakar transformasi digital, pakar pemasaran digital dan strategi akan mewujudkan 2 juta peluang pekerjaan. Faktor serantau akan memainkan peranan penting dalam mewujudkan pekerjaan baharu di seluruh rantau, dengan Asia Selatan mendahului manakala Afrika sub-Sahara akan terus ketinggalan.

Pemimpin perniagaan boleh mengguna pakai teknologi termaju, memanfaatkan pasaran pekerjaan dan peranan pekerjaan yang baru dicipta, dan terus membina organisasi mereka untuk memenuhi permintaan pengguna yang semakin meningkat di seluruh dunia.

Laporan Pekerjaan Masa Hadapan 2023

Laporan Forum Ekonomi Dunia menyerlahkan cara pekerja dan majikan boleh memerangi perubahan iklim dengan mencipta pekerjaan baharu dan beralih kepada masa depan yang lebih hijau. Walaupun kadar pengambilan bersih untuk pekerjaan hijau turun pada 2022 berbanding 2021, ia masih lebih baik daripada jumlah pekerjaan hijau yang diwujudkan pada 2020, 2019 dan 2018. Oleh itu, jika seseorang mengikuti trend, trend penciptaan pekerjaan hijau akan terus meningkat dalam tempoh 4-5 tahun akan datang, walaupun agensi kerajaan memainkan peranan yang lebih besar dalam "menggalakkan peralihan hijau."

Negara terkemuka dalam hal ini termasuk Australia, Argentina, Sweden, Belanda dan Amerika Syarikat.

Menurut laporan, berikut ialah pekerjaan hijau yang paling terjejas oleh peningkatan kecerdasan buatan dan automasi di sempadan mesin manusia.

  • teknologi mitigasi perubahan iklim
  • teknologi pengurusan perubahan alam sekitar
  • teknologi perlindungan biodiversiti
  • #🎜🎜 #teknologi berkaitan air 🎜🎜#
  • ?Teknologi Kenderaan Elektrik (Kenderaan Elektrik dan Pemanduan Autonomi)
  • Kecerdasan Buatan, Data Besar, Kecerdasan Kognitif dan Kesan Sosial akan menjadi lima pemain utama dalam kejohanan seterusnya tahun

Apabila alat kecerdasan buatan dan automasi semakin matang, strategi pengambilan syarikat juga berubah.

Laporan Forum Ekonomi Dunia mendapati bahawa pemikiran analitikal dan kreatif akan kekal sebagai kemahiran teras untuk pekerja menjelang 2023, tetapi lonjakan dalam kecerdasan buatan dan data besar, kepimpinan dan impak sosial juga patut diberi perhatian. Ini mencerminkan keperluan yang semakin meningkat untuk pemimpin yang empati dan pengurus orang yang boleh memanfaatkan kecerdasan buatan dan data untuk meningkatkan profil dan produktiviti organisasi. Malah, kecerdasan buatan dan kemahiran data besar adalah keutamaan utama bagi organisasi yang mempunyai lebih daripada 50,000 pekerja. Selain itu, ia mendedahkan keperluan bagi organisasi untuk mereka bentuk semula dan mengembangkan program latihan dan pembangunan mereka untuk mencapai hasil perniagaan yang lebih baik dengan melatih semula dan meningkatkan kemahiran pekerja.

Vince Padua, CTO Axway, berkata, “Memandangkan pengkomputeran awan, kecerdasan buatan dan perkhidmatan mikro dibangunkan dan diterima pakai, kemahiran yang diperlukan untuk menyokong mereka terus berkembang pekerja, serta pakar infrastruktur IT dan perisian perusahaan dengan kepakaran dalam keselamatan siber, analisis data dan seni bina awan.”

Jelas sekali, pemimpin perniagaan memfokuskan semula usaha mereka di sekitar kecerdasan buatan, data besar dan teknologi automasi. Selaraskan rancangan pemerolehan bakat dan pembangunan kemahiran untuk menekankan bagaimana teknologi termaju ini akan menjadi "keutamaan strategik" untuk setiap organisasi pada tahun-tahun akan datang.

Kesimpulan

Analisis pekerjaan utama kecerdasan buatan menunjukkan bahawa trend dalam ekonomi A.S. agak berbeza. Kekurangan bakat AI dibincangkan secara meluas. Walaupun pelaburan dalam AI dalam pendidikan kekal sebagai tumpuan global, ia memerlukan sokongan padu daripada penggubal dasar yang boleh menentukan jalan untuk membangunkan saluran bakat AI tanpa memberi kesan kepada kumpulan bakat lain. Organisasi, pelabur, pihak berkepentingan kerajaan dan warga AI am boleh berkumpul untuk membangunkan dasar peningkatan kemahiran AI dan automasi yang memberi manfaat kepada semua manusia sekarang dan dalam masa terdekat.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana pemimpin perniagaan boleh menggunakan AI dan automasi untuk menolak sempadan mesin manusia. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles