Ո՞ր ոլորտները կխաթարի արհեստական ​​բանականությունը

Ո՞ր ոլորտները կխաթարի արհեստական ​​բանականությունը։

Ստորև բերված է հստակ, մի փոքր կարծիք պարունակող քարտեզ, որը ցույց է տալիս, թե իրականում որտեղ կազդի խափանումը, ով կշահի և ինչպես պատրաստվել՝ առանց խելագարվելու։ 

Հոդվածներ, որոնք կարող են ձեզ դուր գալ կարդալ սրանից հետո.

🔗 Ի՞նչ են անում արհեստական ​​բանականության ինժեներները
Բացահայտեք արհեստական ​​բանականության ինժեներների հիմնական դերերը, հմտությունները և առօրյա առաջադրանքները։

🔗 Ի՞նչ է արհեստական ​​բանականության մարզիչը
Իմացեք, թե ինչպես են արհեստական ​​բանականության մարզիչները դասավանդում մոդելներին՝ օգտագործելով իրական աշխարհի տվյալների օրինակներ։

🔗 Ինչպես սկսել արհեստական ​​բանականության ընկերություն
Քայլ առ քայլ ուղեցույց ձեր արհեստական ​​ինտելեկտի ստարտափը գործարկելու և մասշտաբավորելու համար։

🔗 Ինչպես ստեղծել արհեստական ​​բանականության մոդել. ամբողջական քայլերի բացատրություն
Հասկացեք արհեստական ​​բանականության մոդելների կառուցման, մարզման և տեղակայման ամբողջական գործընթացը։

Արագ պատասխան. Ո՞ր ոլորտները կխաթարի արհեստական ​​բանականությունը։ 🧭

Սկզբում՝ կարճ ցանկ, մանրամասները՝ հետո։

  • Մասնագիտական ​​ծառայություններ և ֆինանսներ ՝ արտադրողականության ամենաանմիջական աճը և շահույթի ընդլայնումը, հատկապես վերլուծության, հաշվետվությունների և հաճախորդների սպասարկման ոլորտներում: [1]

  • Ծրագրային ապահովում, տեղեկատվական տեխնոլոգիաներ և հեռահաղորդակցություն ՝ արդեն իսկ արհեստական ​​բանականության ոլորտում ամենահասուն ոլորտներն են, որոնք առաջ են մղում ավտոմատացումը, կոդի օգնականները և ցանցի օպտիմալացումը։ [2]

  • Հաճախորդների սպասարկում, վաճառք և մարքեթինգ ՝ մեծ ազդեցություն բովանդակության, հաճախորդների կառավարման և զանգերի լուծման վրա՝ չափված արտադրողականության բարձրացմամբ։ [3]

  • Առողջապահություն և կենսաբանական գիտություններ ՝ որոշումների կայացման աջակցություն, պատկերագրություն, փորձարկումների նախագծում և հիվանդների հոսք՝ ուշադիր կառավարմամբ: [4]

  • Մանրածախ առևտուր և էլեկտրոնային առևտուր ՝ գնագոյացում, անհատականացում, կանխատեսում և գործողությունների կարգավորում։ [1]

  • Արտադրություն և մատակարարման շղթա ՝ որակ, կանխատեսողական սպասարկում և մոդելավորում. ֆիզիկական սահմանափակումները դանդաղեցնում են ներդրումը, բայց չեն վերացնում աճի միտումը։ [5]

Հիշելու արժանի օրինաչափություն. տվյալներով հարուստը գերազանցում է տվյալներով աղքատին ։ Եթե ձեր գործընթացներն արդեն թվային տեսքով են, ապա փոփոխությունն ավելի արագ է տեղի ունենում։ [5]

Ի՞նչն է հարցը դարձնում իրականում օգտակար ✅

Զվարճալի բան է պատահում, երբ դուք հարցնում եք. «Ո՞ր ոլորտներն է խաթարելու արհեստական ​​բանականությունը»։ Դուք պարտադրում եք ստուգաթերթիկ.

  • Արդյո՞ք աշխատանքը թվային է, կրկնվող և չափելի, որպեսզի մոդելները արագ սովորեն։

  • Կա՞ կարճ հետադարձ կապի ցիկլ , որպեսզի համակարգը կատարելագործվի առանց անվերջ հանդիպումների։

  • Արդյո՞ք ռիսկը կառավարելի է քաղաքականության, աուդիտների և մարդկային վերանայման միջոցով։

  • Արդյո՞ք բավարար տվյալների իրացվելիություն կա՝ առանց իրավական խնդիրների մարզվելու և կատարելագործվելու համար։

Եթե ​​կարողանաք «այո» ասել դրանց մեծ մասին, ապա խափանումը ոչ միայն հավանական է, այլև գրեթե անխուսափելի։ Եվ այո, կան բացառություններ։ Հավատարիմ հաճախորդներ ունեցող փայլուն արհեստավորը կարող է ուսերը թոթվել ռոբոտների շքերթից։

Եռակի ազդանշանային լակմուսի թեստը 🧪

Երբ ես վերլուծում եմ որևէ ոլորտի արհեստական ​​բանականության ազդեցությունը, ես փնտրում եմ այս եռյակը՝

  1. Տվյալների խտություն - արդյունքների հետ կապված մեծ, կառուցվածքային կամ կիսակառուցվածքային տվյալների հավաքածուներ

  2. Կրկնվող դատողություն . շատ առաջադրանքներ թեմայի տարբերակներ են՝ հստակ հաջողության չափանիշներով։

  3. Կարգավորող թողունակություն - պաշտպանիչ ցանկապատեր, որոնք կարող եք ներդնել առանց ցիկլի ժամանակը խաթարելու

Երեք ոլորտներում էլ առաջատար դիրքեր են գրավում ոլորտները։ Ընդունման և արտադրողականության վերաբերյալ ավելի լայնածավալ հետազոտությունները հաստատում են այն տեսակետը, որ ձեռքբերումները կենտրոնանում են այնտեղ, որտեղ խոչընդոտները ցածր են, իսկ հետադարձ կապի ցիկլերը՝ կարճ։ [5]

Խորը ուսումնասիրություն 1. Մասնագիտական ​​ծառայություններ և ֆինանսներ 💼💹

Մտածեք աուդիտի, հարկային, իրավաբանական հետազոտությունների, բաժնետոմսերի հետազոտությունների, ապահովագրության, ռիսկերի և ներքին հաշվետվությունների մասին: Սրանք տեքստերի, աղյուսակների և կանոնների օվկիանոսներ են: Արհեստական ​​բանականությունն արդեն իսկ ժամեր է ծախսում առօրյա վերլուծությունների վրա, բացահայտում անոմալիաներ և ստեղծում նախագծեր, որոնք մարդիկ մշակում են:

  • Ինչո՞ւ խափանումներ հիմա. առատ թվային գրառումներ, ցիկլի ժամանակը կրճատելու ուժեղ խթաններ և ճշգրտության հստակ չափանիշներ։

  • Ի՞նչ է փոխվում. կրտսերների աշխատանքը սեղմվում է, ավագների կողմից վերանայումն ընդլայնվում է, և հաճախորդների հետ փոխազդեցությունները դառնում են ավելի տվյալներով հարուստ։

  • Ապացույց. արհեստական ​​բանականության ինտենսիվ կիրառմամբ ոլորտները, ինչպիսիք են մասնագիտական ​​և ֆինանսական ծառայությունները, գրանցում են արտադրողականության ավելի արագ աճ, քան հետ մնացող ոլորտները, ինչպիսիք են շինարարությունը կամ ավանդական մանրածախ առևտուրը: [1]

  • Զգուշացում (գործնական նշում). Խելացի քայլը աշխատանքային հոսքերի վերաձևակերպումն է այնպես, որ մարդիկ վերահսկեն, արագացնեն գործընթացը և կարգավորեն ծայրաստիճան դեպքերը՝ մի՛ սահմանափակեք աշակերտության շերտը և մի՛ ակնկալեք, որ որակը կպահպանվի։

Օրինակ՝ միջին շուկայի վարկատուն օգտագործում է վերականգնման ընդլայնված մոդելներ՝ վարկային հուշագրերը ավտոմատ կերպով կազմելու և բացառությունները նշելու համար։ Ավագ ապահովագրողները դեռևս ունեն ստորագրություններ, սակայն առաջին անցման ժամանակը կրճատվում է ժամերից մինչև րոպեներ։

Խորը ուսումնասիրություն 2. Ծրագրային ապահովում, ՏՏ և հեռահաղորդակցություն 🧑💻📶

Այս ոլորտները և՛ գործիքակազմի արտադրողներն են, և՛ ամենաշատ օգտագործողները։ Կոդի համատեղ փորձարկումները, թեստերի ստեղծումը, միջադեպերին արձագանքը և ցանցի օպտիմալացումը հիմնական ուղղություններ են, այլ ոչ թե եզրային։

  • Ինչո՞ւ խափանումներ հիմա. մշակողների արտադրողականությունը մեծանում է, քանի որ թիմերը ավտոմատացնում են թեստերը, կառուցվածքների ստեղծումը և վերականգնողական աշխատանքները։

  • Ապացույց. Արհեստական ​​բանականության ինդեքսի տվյալները ցույց են տալիս ռեկորդային մասնավոր ներդրումներ և բիզնեսի կողմից օգտագործման աճ, որտեղ գեներատիվ արհեստական ​​բանականությունը մեծ մասամբ է զբաղեցնում։ [2]

  • Եզրակացություն. սա ավելի քիչ է վերաբերում ինժեներներին փոխարինելուն, քան փոքր թիմերին, որոնք ավելի շատ են աշխատում՝ ավելի քիչ ռեգրեսիաներով։

Օրինակ՝ հարթակի թիմը կոդի օգնականը զուգակցում է ավտոմատ կերպով ստեղծված քաոսի թեստերի հետ։ Միջադեպի MTTR-ը ընդհատվում է, քանի որ խաղային ձեռնարկները առաջարկվում և կատարվում են ավտոմատ կերպով։

Խորը ուսումնասիրություն 3. Հաճախորդների սպասարկում, վաճառք և մարքեթինգ ☎️🛒

Զանգերի ուղղորդումը, ամփոփումը, CRM նշումները, ելքային հաջորդականությունները, ապրանքի նկարագրությունները և վերլուծությունները հատուկ մշակված են արհեստական ​​բանականության համար: Շահույթը երևում է ժամում լուծված տոմսերի, լիդերի արագության և կոնվերսիայի տեսքով:

  • Ապացույց. լայնածավալ դաշտային ուսումնասիրությունը ցույց է տվել, որ արհեստական ​​բանականության սերնդի օգնական օգտագործող աջակցության գործակալների համար արտադրողականության միջին աճը կազմել է 14% սկսնակների համար՝ 34% : [3]

  • Ինչու է դա կարևոր. կարողությունների ձեռքբերման ավելի արագ ժամանակի փոփոխություններ, աշխատանքի ընդունում, ուսուցում և կազմակերպության դիզայն։

  • Ռիսկ. գերավտոմատացումը կարող է վնասել ապրանքանիշի վստահությունը. մարդկանց պահել զգայուն իրավիճակների մասին տեղեկացված։

Օրինակ՝ մարքեթինգային գործողությունները օգտագործում են մոդել՝ էլփոստի տարբերակները անհատականացնելու և ռիսկի միջոցով սահմանափակելու համար. իրավական վերանայումը խմբային է բարձր լսարան ունեցող ուղարկումների համար։

Խորը ուսումնասիրություն 4. Առողջապահություն և կենսաբանական գիտություններ 🩺🧬

Պատկերումից և տեսակավորումից մինչև կլինիկական փաստաթղթավորում և փորձարկումների նախագծում, արհեստական ​​բանականությունը գործում է որպես որոշումների կայացման աջակցություն՝ շատ արագ մատիտով: Զուգակցեք մոդելները խիստ անվտանգության, ծագման հետևման և կողմնակալության աուդիտների միջոցով:

  • Հնարավորություն՝ բժիշկների աշխատանքային ծանրաբեռնվածության կրճատում, ավելի վաղ հայտնաբերում և ավելի արդյունավետ հետազոտությունների և զարգացման ցիկլեր:

  • Իրականության ստուգում. Էլեկտրոնային բժշկական գրառումների որակը և փոխգործունակությունը դեռևս խոչընդոտում են առաջընթացը։

  • Տնտեսական ազդանշան. Անկախ վերլուծությունները կենսաբանական գիտությունները և բանկային գործը դասում են արհեստական ​​բանականության սերնդի ամենաբարձր ներուժ ունեցող արժեք ունեցող ֆոնդերի շարքին: [4]

Օրինակ՝ ռադիոլոգիայի թիմը օգտագործում է օժանդակ տեսակավորում՝ հետազոտությունները առաջնահերթություն տալու համար։ Ռենտգենոլոգները շարունակում են կարդալ և զեկուցել, բայց կարևորագույն արդյունքները ավելի շուտ են ի հայտ գալիս։

Խորը ուսումնասիրություն 5. Մանրածախ առևտուր և էլեկտրոնային առևտուր 🧾📦

Պահանջարկի կանխատեսումը, փորձի անհատականացումը, եկամտաբերության օպտիմալացումը և գների կարգավորումը բոլորն էլ ունեն տվյալների հետադարձ կապի ուժեղ օղակներ: Արհեստական ​​բանականությունը նաև բարելավում է պաշարների տեղադրումը և վերջին մղոնի երթուղիների ձանձրալի մշակումը, մինչև որ այն խնայի մի ամբողջ կարողություն:

  • Նշում ոլորտի վերաբերյալ. Մանրածախ առևտուրը հստակ պոտենցիալ շահող է, որտեղ անհատականացումը հանդիպում է գործողություններին. աշխատատեղերի հայտարարությունները և արհեստական ​​բանականության ազդեցության տակ գտնվող պաշտոններում աշխատավարձի պարգևավճարները արտացոլում են այդ փոփոխությունը: [1]

  • Իրականում՝ ավելի լավ ակցիաներ, ավելի քիչ պաշարներ, ավելի խելացի վերադարձներ։

  • Զգուշացե՛ք. ապրանքի մասին հալյուցինացված փաստերը և համապատասխանության վերաբերյալ անփույթ ակնարկները վնաս են հասցնում հաճախորդներին: Պաշտպանիչ ցանկապատեր, բարեկամնե՛ր:

Խորը ուսումնասիրություն 6. Արտադրություն և մատակարարման շղթա 🏭🚚

Դուք չեք կարող ֆիզիկայի ոլորտում իրավաբանորեն կողմնորոշվել։ Բայց կարող եք մոդելավորել , կանխատեսել և կանխել ։ Ակնկալեք, որ որակի ստուգումը, թվային երկվորյակները, ժամանակացույցը և կանխատեսողական սպասարկումը կլինեն հիմնական աշխատանքային ձիերը։

  • Ինչու է անհավասար ներդնումը. ակտիվների երկար կյանքի ցիկլը և հին տվյալների համակարգերը դանդաղեցնում են ներդրումը, բայց աճը մեծանում է, քանի որ սկսում են հոսել սենսորային և MES տվյալները: [5]

  • Մակրո միտում. արդյունաբերական տվյալների խողովակաշարերի հասունացմանը զուգընթաց, ազդեցությունը խորանում է գործարանների, մատակարարների և լոգիստիկ հանգույցների վրա։

Օրինակ՝ գործարանը տեսողական որակի վերահսկումը շերտավորում է առկա գծերի վրա. կեղծ-բացասական արատները վերանում են, բայց ավելի մեծ առավելությունը կառուցվածքային արատների գրանցամատյաններից արմատային պատճառի ավելի արագ վերլուծությունն է։

Խորը ուսումնասիրություն 7. Մեդիա, կրթություն և ստեղծագործական աշխատանք 🎬📚

Բովանդակության ստեղծումը, տեղայնացումը, խմբագրական օգնությունը, հարմարվողական ուսուցումը և գնահատման աջակցությունը մասշտաբային են։ Արագությունը գրեթե աբսուրդային է։ Այնուամենայնիվ, ծագումը, հեղինակային իրավունքը և գնահատման ամբողջականությունը լուրջ ուշադրության կարիք ունեն։

  • Հետևելու ազդանշան. ներդրումները և ձեռնարկությունների կողմից օգտագործումը շարունակում են աճել, հատկապես արհեստական ​​բանականության սերնդի շուրջ։ [2]

  • Գործնական ճշմարտություն. լավագույն արդյունքները դեռևս ստացվում են այն թիմերից, որոնք արհեստական ​​բանականությանը վերաբերվում են որպես համագործակցողի, այլ ոչ թե որպես վաճառքի ավտոմատի։

Հաղթողներ և պայքարողներ. հասունության տարբերությունը 🧗♀️

Հարցումները ցույց են տալիս ընդլայնվող անջրպետ. ընկերությունների մի փոքր խումբ՝ հաճախ ծրագրային ապահովման, հեռահաղորդակցության և ֆինանսական տեխնոլոգիաների ոլորտներում, արդյունահանում է չափելի արժեք, մինչդեռ նորաձևությունը, քիմիական նյութերը, անշարժ գույքը և շինարարությունը հետ են մնում։ Տարբերությունը բախտավորությունը չէ, այլ ղեկավարությունը, վերապատրաստումը և տվյալների հավաքագրումը։ [5]

Թարգմանություն՝ տեխնոլոգիան անհրաժեշտ է, բայց ոչ բավարար. կազմակերպչական սխեման, խթանները և հմտություններն են անում ամենածանր աշխատանքը։

Ընդհանուր տնտեսական պատկերը՝ առանց գովազդային գրաֆիկի 🌍

Դուք կլսեք բևեռացված պնդումներ՝ ապոկալիպսիսից մինչև ուտոպիա։ Սթափ միջինն ասում է.

  • Շատ աշխատատեղեր ենթարկվում են արհեստական ​​ինտելեկտի առաջադրանքների, բայց ազդեցությունը ≠ վերացում է. հետևանքները բաժանվում են լրացման և փոխարինման միջև: [5]

  • Ընդհանուր արտադրողականությունը կարող է աճել , հատկապես այն դեպքերում, երբ կիրառումը իրական է, և կառավարումը վերահսկում է ռիսկերը։ [5]

  • Խափանումները սկզբում տեղի են ունենում տվյալներով հարուստ ոլորտներում , ավելի ուշ՝ տվյալներով աղքատ, դեռևս թվայնացման փուլում գտնվող ոլորտներում։ [5]

Եթե ​​ուզում եք մեկ հյուսիսային աստղ. ներդրումների և օգտագործման չափանիշները արագանում են, և դա կապված է գործընթացների նախագծման և շահույթի ոլորտներում արդյունաբերության մակարդակի փոփոխությունների հետ։ [2]

Համեմատական ​​աղյուսակ. որտեղ է արհեստական ​​բանականությունը առաջինը հարվածում, իսկ որտեղ՝ ամենաարագը 📊

Անկատար է միտումնավոր անիմաստ գրառումների վրա, որոնք իրականում կբերեիր հանդիպման։

Արդյունաբերություն Հիմնական արհեստական ​​բանականության գործիքները գործում են Լսարան Գին* Ինչու է այն աշխատում / առանձնահատկություններ 🤓
Մասնագիտական ​​ծառայություններ GPT օգնականներ, որոնում, փաստաթղթերի որակի ստուգում, անոմալիաների հայտնաբերում Գործընկերներ, վերլուծաբաններ անվճարից մինչև ձեռնարկություն Մաքուր փաստաթղթերի տոննա + հստակ KPI-ներ։ Կրտսերների աշխատանքը սեղմվում է, ավագների կողմից գրախոսությունը՝ ընդլայնվում։
Ֆինանսներ Ռիսկի մոդելներ, ամփոփիչներ, սցենարային սիմուլյացիաներ Ռիսկ, ընտանեկան բյուջե և ապահովագրություն, ընդունարան $$$, եթե կարգավորվում է Տվյալների ծայրահեղ խտություն. վերահսկողությունը կարևոր է։
Ծրագրային ապահովում և ՏՏ Կոդի օգնություն, թեստավորման գեներացիա, միջադեպային բոտեր Մշակողներ, SRE, PM-ներ մեկ նստատեղի համար + օգտագործում Բարձր հասունության շուկա։ Գործիքագործներն օգտագործում են իրենց սեփական գործիքները։
Հաճախորդների սպասարկում Գործակալի օգնություն, մտադրությունների ուղղորդում, որակի ապահովման ստուգում Կոնտակտային կենտրոններ աստիճանական գնագոյացում Տոմսերի/ժամի չափելի աճ՝ դեռ մարդիկ են պետք։
Առողջապահություն և կենսաբանություն Պատկերման արհեստական ​​բանականություն, փորձարկման նախագծում, գրիչի գործիքներ Կլինիկական բժիշկներ, վիրաբուժներ ձեռնարկություն + օդաչուներ Կառավարման վրա ծանրաբեռնվածություն, մեծ թողունակության առավելություն։
Մանրածախ առևտուր և էլեկտրոնային առևտուր Կանխատեսում, գնագոյացում, առաջարկություններ Ապրանքներ, գործողություններ, փորձի որոնում միջինից բարձր Արագ հետադարձ կապի ցիկլեր. դիտեք հալյուցինացված ակնոցներ։
Արտադրություն Տեսողության որակի վերահսկում, թվային երկվորյակներ, սպասարկում Գործարանի ղեկավարներ կապիտալ ծախսեր + SaaS համադրություն Ֆիզիկական սահմանափակումները դանդաղեցնում են ամեն ինչ… ապա ավելացնում են շահույթը։
Մեդիա և կրթություն Գենետիկական բովանդակություն, թարգմանություն, դասավանդում Խմբագիրներ, ուսուցիչներ խառը Մտավոր սեփականության իրավունքը և գնահատման ամբողջականությունը այն դարձնում են կծու։

*Գները մեծապես տարբերվում են՝ կախված մատակարարից և օգտագործումից: Որոշ գործիքներ էժան են թվում, մինչև ձեր API հաշիվը չհաստատի ձեր կարծիքը:

Ինչպե՞ս պատրաստվել, եթե ձեր ոլորտը ցուցակում է 🧰

  1. Գույքագրման աշխատանքային հոսքեր, այլ ոչ թե պաշտոններ: Քարտեզագրեք առաջադրանքները, մուտքային տվյալները, ելքային տվյալները և սխալների ծախսերը: Արհեստական ​​բանականությունը համապատասխանում է այն վայրերին, որտեղ արդյունքները ստուգելի են:

  2. Կառուցեք բարակ, բայց ամուր տվյալների ողնաշար։ Ձեզ պետք չէ հսկայական տվյալների լճակ՝ ձեզ պետք են կառավարվող, վերականգնելի, պիտակավորված տվյալներ։

  3. Գործեք այնպիսի պայմաններում, որտեղ զղջալու կարիք չկա։ Սկսեք այնտեղից, որտեղ սխալները էժան են և արագ սովորեք։

  4. Զուգակցեք օդաչուներին վերապատրաստման հետ։ Ամենամեծ օգուտները երևում են, երբ մարդիկ իրականում օգտագործում են գործիքները։ [5]

  5. Որոշեք մարդկային փոխազդեցության կետերը։ Որտե՞ղ եք պարտադրում վերանայումը, թե՞ թույլատրում ուղիղ մշակումը։

  6. Չափեք մինչև/հետո բազային գծերով։ Լուծման ժամանակը, մեկ տոմսի արժեքը, սխալի մակարդակը, NPS-ը՝ անկախ ձեր եկամտաբերությունից և վնասից։

  7. Կառավարեք լուռ, բայց վճռականորեն։ Փաստաթղթավորեք տվյալների աղբյուրները, մոդելի տարբերակները, հուշումները և հաստատումները։ Աուդիտ անցկացրեք այնպես, ինչպես դուք եք մտածում։

Առավելագույն դեպքեր և անկեղծ նախազգուշացումներ 🧩

  • Հալյուցինացիաներ են տեղի ունենում։ Մոդելներին վերաբերվեք ինչպես վստահ պրակտիկանտների՝ արագ, օգտակար, երբեմն՝ չափազանց սխալ։

  • Կարգավորման շեղումը իրական է։ Վերահսկողությունը կզարգանա. դա նորմալ է։

  • Մշակույթն է որոշում արագությունը։ Նույն գործիքն ունեցող երկու ընկերություններ կարող են տեսնել խիստ տարբեր արդյունքներ, քանի որ մեկը իրականում վերահղում է աշխատանքային հոսքերը։

  • Ոչ բոլոր KPI-ներն են բարելավվում։ Երբեմն պարզապես տեղափոխում ես աշխատանքը։ Դա դեռ սովորելու բան է։

Ապացույցների կարճ նկարագրություններ, որոնք կարող եք մեջբերել ձեր հաջորդ հանդիպման ժամանակ 🗂️

  • Արդյունավետության աճը կենտրոնացած է արհեստական ​​բանականության ինտենսիվ կիրառմամբ ոլորտներում (մասնագիտական ​​ծառայություններ, ֆինանսներ, տեղեկատվական տեխնոլոգիաներ): [1]

  • Իրական աշխատանքի չափված աճը. աջակցության գործակալները գրանցել են միջինում 14% արտադրողականության աճ, սկսնակների համար՝ 34% : [3]

  • Ներդրումներն ու օգտագործումը աճում են տարբեր ոլորտներում։ [2]

  • Ազդեցությունը լայն է, բայց անհավասար. արտադրողականության աճը կախված է ընդունումից և կառավարումից։ [5]

  • Ոլորտային արժեքի համախմբումներ. բանկային գործը և կենսաբանական գիտությունները՝ ամենամեծերի շարքում։ [4]

Հաճախակի տրվող նրբերանգ. արհեստական ​​բանականությունն ավելի շատ կվերցնի, քան կվերադարձնի ❓

Կախված է ձեր ժամանակային հորիզոնից և ձեր ոլորտից։ Առավել հավաստի մակրոտնտեսական աշխատանքը ցույց է տալիս զուտ արտադրողականության աճ ՝ անհավասար բաշխմամբ։ Աճը ավելի արագ է կուտակվում, երբ ներդրումը իրական է, իսկ կառավարումը՝ խելամիտ։ Թարգմանություն՝ ավարը գնում է գործողներին, այլ ոչ թե խաղաքարտերի պատրաստողներին։ [5]

TL;DR 🧡

Եթե ​​հիշում եք միայն մեկ բան, հիշեք սա. Ո՞ր ոլորտներն է արհեստական ​​բանականությունը խաթարելու։ Այն ոլորտները, որոնք աշխատում են թվային տեղեկատվության, կրկնվող դատողության և չափելի արդյունքների վրա։ Այսօր դրանք են՝ մասնագիտական ​​ծառայությունները, ֆինանսները, ծրագրային ապահովումը, հաճախորդների սպասարկումը, առողջապահության որոշումների աջակցությունը, մանրածախ առևտրի վերլուծությունը և արտադրության որոշ մասերը։ Մնացածը կհետևի տվյալների փոխանցման խողովակաշարերի հասունացմանը և կառավարման հաստատմանը։

Դուք կփորձեք մի գործիք, որը ձախողվում է։ Դուք կգրեք մի քաղաքականություն, որը հետագայում կվերանայեք։ Դուք կարող եք գերավտոմատացնել և հետ մղել այն։ Սա ձախողում չէ, սա առաջընթացի ոլորապտույտ գիծն է։ Տվեք թիմերին գործիքներ, վերապատրաստում և թույլտվություն՝ հրապարակայնորեն սովորելու։ Խափանումը ընտրովի չէ. այն, թե ինչպես եք այն ուղղորդում, անպայման ընտրովի է։ 🌊

Հղումներ

  1. Ռոյթերս — PwC-ն հայտարարում է, որ արհեստական ​​բանականությամբ ինտենսիվորեն օգտագործվող ոլորտները ցույց են տալիս արտադրողականության աճ (20 մայիսի, 2024թ.): Հղում

  2. Սթենֆորդի HAI — 2025 թվականի արհեստական ​​բանականության ինդեքսի զեկույց (տնտեսության գլուխ) : Հղում

  3. NBER — Բրինյոլֆսոն, Լի, Ռեյմոնդ (2023), Գեներատիվ արհեստական ​​բանականությունը աշխատանքի մեջ (Աշխատանքային փաստաթուղթ w31161): Հղում

  4. McKinsey & Company — Գեներատիվ արհեստական ​​բանականության տնտեսական ներուժը. հաջորդ արտադրողականության սահմանը (հունիս 2023): Հղում

  5. Տնտեսական համագործակցության և զարգացման կազմակերպություն — Արհեստական ​​բանականության ազդեցությունը արտադրողականության, բաշխման և աճի վրա (2024)։ Հղում

Գտեք արհեստական ​​բանականության վերջին նորույթները պաշտոնական արհեստական ​​բանականության օգնականների խանութում

Մեր մասին

Վերադառնալ բլոգ