(Примечание редактора: версия этого интервью ранее публиковалась в нашем блоге на OrangeSV.com.)
Искусственный интеллект - одна из самых прибыльных областей для технических талантов в Кремниевой долине прямо сейчас, и компании из разных отраслей и секторов ищут все преимущества, чтобы продвинуться вперед. Уже в 2018 году Orange Silicon Valley провела обучающее мероприятие на тему ИИ в кадровых операциях, обсудила влияние голосовых интерфейсов ИИ на предприятии и оценила готовность GenZ использовать ИИ в нашем новом Руководстве по GenZ. Затем мы углубимся в широкий спектр бизнес-приложений на мероприятии 11 июля Искусственный интеллект, реальный бизнес, на котором выступят докладчики из Nvidia, Microsoft и других технологических компаний, которые делают большие ставки на ИИ и машины. обучение.
По мере продолжения разговора об ИИ, ожидайте увидеть больше о диалоговом ИИ, приложениях в области кибербезопасности и многом другом. Чтобы ускорить эти переговоры, взгляните на следующие выводы из того, что мы уже сделали в этом году:
1. ИИ будет формировать менеджмент и построение карьеры.
В новом справочнике Orange Silicon Valley, посвященном теме Как будет работать GenZ, мы подчеркнули новые возможности управления ролями и человеческими ресурсами ИИ: Поскольку использование дополнительных технологий распознавания голоса и обработки языка более глубоко внедряется в рабочие процессы и рабочие места, сбор данных данные и применение машинного обучения для анализа талантов - возможно, как на уровне команды, так и отдельных лиц - станут важной частью того, как GenZ продвинется вперед.
2. GenZ будет комфортно использовать голосовой ИИ на рабочем месте.
По мере того, как голосовые помощники готовятся для обслуживания офисов, мы видели, как эксперты формулируют, насколько подготовлен GenZ к ним в различных обстоятельствах: вице-президент SoundHound по маркетингу продуктов Майк Загорсек заявил об этом во время январского мероприятия в Orange Кремниевая долина, что GenZ будет поколением голос прежде всего, и данные и неофициальные данные подтверждают это. Недавний опрос Walker Sands показал, что 22% людей в возрасте 18–25 лет имеют устройство Alexa для Google Home, а среди 36–45-летних этот показатель достигает 46%.
3. Появление голосового ИИ на предприятии изменит офисные коммуникации.
Комфортное использование голосовых помощников - это только начало. У технологии есть потенциал заменить существующие каналы связи и сделать рабочие обсуждения более эффективными: [CPO Voicera Дэвид] Вайнер описывает встречи как самый большой убийца продуктивности на предприятии - хуже, чем сама электронная почта. Они рассматривают встречи не только как слова, но как набор значений: элементы действий, последующие действия, сантименты. Набравшись на работу из группы прикладного искусственного интеллекта Facebook, они проповедуют идею получения результатов и идей для команды после встречи. Сценарии использования добытых разговоров потенциально богаты: обобщение, коучинг, аналитика клиентов и собеседования при приеме на работу - это лишь некоторые примеры, которые делают ИИ бизнес-обоснованием.
4. Уже существуют значительные бюджеты на машинное обучение.
На нашем недавнем мероприятии, посвященном инновациям в HR-отделах, основатель Blumberg Capital Дэвид Дж. Блумберг отметил, что уже много денег тратится на должности, связанные с ИИ и связанные с ИИ: Даже если многие должности для сотрудников, использующих ИИ не нужно командовать высокопоставленными зарплатами, некоторые так и делают, и компании вкладывают средства в возможности искусственного интеллекта. По словам Блумберга, в 2016 году компании инвестировали в технологии, связанные с ИИ, от 26 до 39 миллиардов долларов, отметив, что недавние изменения налогового законодательства в США привели к повышенному интересу к таким технологиям, как искусственный интеллект и глубокое обучение.
5. ИИ не просто поможет нам понять данные; это поможет нам научиться лучше использовать данные.
Рассказывая о своем Правиле больших данных 20/80 на Medium, соучредитель Orange Silicon Valley IoT Studio Майк Владимер объяснил, как искусственный интеллект и машинное обучение принесут огромную пользу благодаря пониманию того, как взвешивать контекст и предпочтения: Обычное продукты предоставляют неполные решения, потому что они ограничены тем, что они могут измерить и как они используют данные. Обычный термометр измеряет только температуру прямо сейчас; он не может сохранять предыдущие измерения или учитывать дополнительные факторы, такие как погодные условия или личные предпочтения. Помощник по одежде больших данных учитывает все эти факторы. В основе этого продукта для работы с большими данными лежат новые инструменты, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, которые позволяют нам отвечать на еще более глубокие вопросы.
Вам нравится то, что вы только что прочитали? Следите за нашими мероприятиями и каждую неделю узнавайте о последних тенденциях в Кремниевой долине от наших технических и бизнес-аналитиков, подписавшись на The Main Cable, электронную рассылку Orange Silicon Valley.
Заявление об ограничении ответственности: взгляды и мнения, выраженные в этой статье, принадлежат автору и не обязательно отражают позицию или взгляды Оранжевой или Оранжевой Кремниевой долины.
