5つのAI技術トレンドが私たちの労働環境を根本的に変える

5つのAI技術トレンドが私たちの労働環境を根本的に変える

[51CTO.com クイック翻訳] 現在、人工知能技術に対する人々の見解は主に2つの陣営に分かれています。1つは人工知能技術が人類の文明を完全に覆すと信じている陣営であり、もう1つは人工知能技術がすべての社会問題を奇跡的に解決すると信じている陣営です。しかし、実際の状況はその中間にあるということを強調しておかなければなりません。

短期的には、AI が日常生活に最も大きな影響を与えるのは職場であると考えられます。次の 5 つの AI 開発トレンドは、私たちの労働環境に最も大きな影響を与えると考えられています。

[[188535]]

1. ビッグデータの問題

機械学習テクノロジーは自己トレーニングに大量の情報を必要とするため、データは AI ソリューションにとって非常に重要です。 AI の最大の敵はデータの断片化です。従来のスタック ベンダーが提供する多数のスイートと会話型アプリケーションによって情報の混乱が生じ、データの処理がますます困難になります。先見性のある企業は、接続されたバックボーン ソリューションとオープン API を使用してデータの力を解き放ち、将来の AI システムがそれを活用できるようにすでに取り組み始めています。

2. モノのインターネット: 「低インテリジェンス」デバイスを使用してエンタープライズインテリジェンスを向上させる

現在、インターネットに接続されている「低知能デバイス」の数は人間の約2倍であり、この数は2020年までに6倍に増加すると予想されています。 IoT 開発に投入される資金が増えるにつれ、IoT デバイスによって生成された情報を AI で処理し、それを実際に活用してビジネス遂行を改善することが不可欠になります。たとえば、センサーを使用して、顧客が交換部品を必要とする時期を判断し、営業チームを通じて積極的に推奨することができます。

3. 予測分析を使用して競争優位性を高める

現在、企業内から情報を入手することは比較的簡単ですが、情報やシステムと、それを意思決定の材料として必要とするスタッフとのインタラクションを確立することは非常に困難であり、この課題を達成できる可能性があるのは AI だけです。予測分析メカニズムは、適切な情報を適切なタイミングで提供できるだけでなく、効果増幅要因、推進要因、社内の専門家の意見などの条件に基づいて意思決定を行うための重要な基盤も提供します。

4. ワークマップを使って貴重な洞察を発見する

意思決定はエンタープライズ AI ソリューションにおける次の革命であり、この新しい時代に、私たちは新しい証拠に基づく資料である作業マップを導入します。 AI は、個人、チーム、さらには複数のチーム間の会話、コンテンツ、感情、行動を予測的に分析し、意思決定者に適切な洞察を提供できるようになります。これを基に、経営者はより斬新な開発計画を策定できるようになります。今後数年、あるいは数か月のうちに、ワークマップに関する議論がさらに活発になると思います。

5. 効率性とインタラクティブ性を向上させる

現在の音声アシスタントの多くは主に消費者を対象としていますが、実際には、音声認識技術にとって最適な舞台はオフィスにあると認めざるを得ません。実際、音声を使用して会議のスケジュール設定、受信トレイの整理、コンテンツの作成ができる独自の AI アシスタントをすぐに購入できるようになります。さらに、AI 駆動型の仮想現実システムにより、顧客は最初に製品を試用でき、従業員のオンボーディングが迅速化され、専門家は革新的なコンセプトをより効率的に実際の製品に変換できるようになります。

現在の AI ソリューションは成熟には程遠いものの、その発展に対してより高い期待を抱く理由は十分にあります。 AI テクノロジーに関しては、厳密な戦略を策定することが明らかに当社自身の利益になるだけでなく、将来の市場競争で優位に立つことにもつながります。

原題: ***職場を変えるトレンド

ジョン・シュナイダーによるオリジナル記事

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください]

<<:  マルウェア検出のための機械学習

>>:  人工知能が誤って解釈する画像とはどのようなものでしょうか?

推薦する

健康コードがないと旅行するのは難しいですか?顔認識により健康コードのバリアフリー利用が可能に

「公共交通機関では健康コードの提示が求められますが、提示できない場合はどうすればよいですか?」予防と...

データ変換ツールにおけるAIの未来

人工知能はデータ変換ツールに革命をもたらし、効率、精度、リアルタイム処理を向上させます。シームレスな...

AI アプリケーションをテストするにはどうすればいいですか?

著者:サンジャナ・タクル徐潔成編纂人工知能技術は世界中で前例のないスピードで発展しています。短期間で...

ReSimAD: 実データなしで知覚モデルの一般化パフォーマンスを向上させる方法

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

...

機械分野におけるLDAトピックモデルを説明する記事

[[211903]]序文このブログ投稿では、第一レベルの数学的導出の観点から LDA トピック モデ...

研究によると、GPT-4モデルはエラーを自己修正する能力があり、AIコードのさらなる商業化を促進することが期待されています。

7月5日、マサチューセッツ工科大学(MIT)とマイクロソフトの研究者らは、GPT-4モデルには優れ...

ChatGPT「コードインタープリター」が正式リリースされました! 30秒で写真を動画に変え、口を動かしてショーを作りましょう

家族よ、ついに来たぞ!先ほど、ChatGPT「コードインタープリター」ベータ版がすべてのPlusユー...

JD.com がオープンソースの顔認識ツールキットを公開: 最も強力なモデルをカバーし、トレーニングとスコアの実行をサポート

近年、ディープラーニングをベースとした顔認識技術は大きな進歩を遂げています。しかし、顔認識モデルの実...

必要なパラメータはわずか1%で、その効果はControlNetを上回る。新しいAI塗装制御マスターが登場

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

...

2020年の人工知能開発動向予測

調査によると、機械学習のアプリケーション、ツール、テクニック、プラットフォーム、標準に大きな変化が起...

150億のパラメータと60%以上の初回合格率を持つHuaweiの大規模モデルが登場、コーディング能力はGPT3.5を超える

大規模モデルが AI 開発の新たなパラダイムとなるにつれ、大規模言語モデルをプログラミング分野に統合...