Jadual Kandungan
Kecerdasan Buatan menumbangkan industri perundingan
Aliran Transformasi Digital Sumber Manusia
Masa Depan Pembuatan Keputusan IT
Peranan kecerdasan buatan dan automasi
Rumah Peranti teknologi AI Aliran transformasi digital pada tahun 2024

Aliran transformasi digital pada tahun 2024

Feb 19, 2024 pm 07:57 PM
AI transformasi digital

Aliran transformasi digital pada tahun 2024

Memandangkan kecerdasan buatan dan automasi terus berkembang, perniagaan mesti menyesuaikan strategi, proses dan bakat mereka untuk menggunakan alat ini dengan paling berkesan sambil mengekalkan sentuhan manusia.

Kecerdasan buatan (AI) dan automasi sedang mengubah pelbagai industri dan fungsi perniagaan. Sesetengah bimbang bahawa teknologi ini boleh menjadi sedar diri dan mengancam manusia, tetapi kami masih jauh dari masa depan yang dicadangkan oleh kisah amaran Skynet.

AI dan automasi memang menawarkan potensi besar untuk meningkatkan kecekapan dan cerapan terdorong data, tetapi teknologi ini tidak dapat menggantikan sepenuhnya kemahiran manusia dan membuat keputusan situasional. Perniagaan yang menggabungkan keupayaan AI dengan kepakaran manusia dalam model hibrid akan menyedari manfaat terbesar.

Memandangkan AI dan automasi terus berkembang, perniagaan mesti menyesuaikan strategi, proses dan bakat mereka untuk memanfaatkan alat ini dengan paling berkesan sambil mengekalkan sentuhan manusia dan sentuhan penting.

Kecerdasan Buatan menumbangkan industri perundingan

Separuh daripada syarikat bersaiz sederhana telah mula menggunakan kecerdasan buatan untuk menyaring perisian, dan 70% daripada mereka percaya bahawa alat ini boleh menjimatkan masa dan wang dengan lebih berkesan daripada bekerja dengan perunding tradisional . Walaupun pengalaman luas mereka, perunding mungkin terlepas pandang kerumitan keperluan unik organisasi, mengakibatkan penggunaan pengguna yang rendah dan keperluan pihak berkepentingan yang tidak konsisten.

Walaupun AI memainkan peranan dalam memadankan ahli pasukan dan perunding, ia masih mempunyai had dalam menjana cadangan kontekstual dan membuat pertimbangan yang bernuansa dalam situasi dinamik kerana skop pengetahuan yang terhad.

Jika industri perundingan tradisional tidak dapat disepadukan dengan alat moden, kecerdasan buatan boleh menimbulkan ancaman kepadanya. Oleh itu, industri perlu dibentuk semula untuk menggunakan sepenuhnya kepakaran manusia yang digabungkan dengan teknologi kecerdasan buatan untuk meningkatkan kecekapan dan keberkesanan perunding, seterusnya membawa hasil perkhidmatan yang lebih baik kepada pelanggan.

Aliran Transformasi Digital Sumber Manusia

Perubahan dinamik dalam pasaran buruh dan kemajuan teknologi adalah faktor penting yang menggalakkan pembangunan berterusan bidang sumber manusia. Profesional HR telah mula bertindak balas secara proaktif terhadap kesan kecerdasan buatan dan automasi, menyedari bahawa teknologi ini mungkin membawa perubahan asas dalam aspek seperti pengambilan pekerja, penerimaan pekerja, penglibatan dan pengurusan prestasi. Memandangkan teknologi baharu ini terus berkembang, pengurusan sumber manusia akan terus menyesuaikan diri dan berkembang untuk memenuhi keperluan pasaran buruh masa depan dengan lebih baik.

Jabatan sumber manusia akan terus menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk meningkatkan kecekapan dan mengurangkan kos buruh agar dapat menangani cabaran pengurusan dengan lebih baik. Dengan memanfaatkan alatan AI, pasukan HR boleh lebih menumpukan pada perancangan strategik dan mendapatkan pandangan yang lebih mendalam dengan bantuan analitik data untuk membuat ramalan yang lebih tepat untuk pembangunan, kesetiaan, prestasi dan pengekalan pekerja.

Masa Depan Pembuatan Keputusan IT

Penyelidikan menunjukkan bahawa perbelanjaan IT perusahaan sedang berubah, dengan lebih daripada 50% organisasi perusahaan dan pasaran pertengahan merancang untuk meningkatkan belanjawan IT pada 2024. Ini bermakna perusahaan akan menghadapi proses perolehan yang lebih kompleks, dan jawatankuasa perolehan yang melibatkan perisian perolehan mengandungi purata 22 peranan. Peranan ini mungkin merangkumi eksekutif C-suite, ketua jabatan, pengguna akhir, pengaruh dalaman, pengguna pasukan undang-undang dan jabatan IT.

Apabila anda memetakan perjalanan anda, anda tidak melihat laluan linear atau carta alir ringkas. Sebaliknya, prosesnya adalah seperti pihak berkepentingan yang bergerak berulang-alik antara peringkat yang berbeza, seperti meneroka labirin. Daripada pengenalpastian masalah dan penerokaan penyelesaian, kepada pembinaan keperluan dan pemilihan pembekal, dan akhirnya kepada peringkat keputusan pembelian.

Apabila bilangan pembuat keputusan perniagaan dan pembekal meningkat, mencapai kata sepakat mungkin menjadi lebih sukar. Keputusan muktamad masih terletak pada pengurusan tertinggi. Penyelesaian SaaS menggunakan teknologi kod rendah atau tanpa kod, menjadikan permulaan dan penyediaan lebih mudah tanpa memerlukan kepakaran khusus.

Masa pembelian masih agak lama, dengan kira-kira 33% pembeli mengambil masa 4-6 bulan untuk menyelesaikan pembelian $20,000 atau lebih. Kebanyakan pembeli (80%) merancang untuk membeli perisian besar ($20,000+) dan akan menarik pencetus dalam masa kurang daripada enam bulan. Rundingan kini juga mengambil masa lebih lama daripada semakan undang-undang, dengan purata masa rundingan ialah 22 hari dan semakan undang-undang 11 hari.

Pembeli menjadi berhati-hati untuk membuat pembelian hanya berdasarkan maklumat pada tapak web vendor tertentu. Mereka mencari sumber luar yang boleh dipercayai seperti rangkaian profesional, laporan pasaran, nasihat dan kandungan pengguna yang dihasilkan melalui komuniti dalam talian, tapak semakan dan platform media sosial untuk mendapatkan data dan mengumpul pandangan untuk membuat keputusan termaklum.

Setelah pembeli menyenarai pendek pilihan mereka, mereka melihat melangkaui ciri dan harga. Mereka berminat dengan kemesraan pengguna, kemudahan pelaksanaan, kualiti sokongan pelanggan, pulangan pelaburan dan tahap keselamatan data. Tingkah laku pembeli B2BSaaS akan terus berkembang, memberi kesan kepada cara penjual perisian mempersembahkan produk mereka dalam industri yang sangat kompetitif ini.

Peranan kecerdasan buatan dan automasi

Kecerdasan buatan dan automasi terus mengubah perundingan, sumber manusia, perolehan IT dan bidang lain. Walaupun sesetengah mungkin bimbang bahawa teknologi ini akan menggemakan ancaman Skynet, kami masih jauh daripada dystopia yang diterajui AI. Laluan ke hadapan bukan terletak pada kecerdasan buatan yang menggantikan manusia, tetapi dalam melengkapkan manusia.

Perniagaan yang merealisasikan potensi penuh AI ialah mereka yang melaksanakannya dengan bertimbang rasa, menggabungkan kecekapan automatik dan cerapan terdorong data dengan kemahiran manusia yang sama pentingnya, membuat keputusan situasional dan pengawasan etika. Walaupun teknologi akan terus berkembang pesat, syarikat yang paling berjaya akan menyesuaikan diri dengan memanfaatkan kelebihannya dan memperjuangkan keperluan untuk sentuhan manusia.

Dengan pelaksanaan yang bertanggungjawab, AI dan automasi akan meningkatkan keupayaan kami melebihi apa yang boleh kami capai secara bebas. Menambah kepintaran manusia melalui inovasi teknologi akan membina masa depan kolektif yang lebih cerah dan memperbaiki dunia kita, bukannya membahayakannya.

Atas ialah kandungan terperinci Aliran transformasi digital pada tahun 2024. 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

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

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

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

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

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

Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G

See all articles