Die Entwicklung von GenAI wird enorme disruptive Veränderungen mit sich bringen und wird in Zukunft zur dominierenden Kraft werden. Erstens wird GenAI die Arbeitsweisen und Geschäftsmodelle verschiedener Branchen verändern. Es kann durch intelligente Datenanalyse und -vorhersage genaue Entscheidungsunterstützung bieten und es Unternehmen ermöglichen, effizienter zu arbeiten und zu verwalten. Zweitens wird GenAI auch Veränderungen im Markt vorantreiben. Durch Deep Learning und maschinelle Lerntechnologien können personalisierte Empfehlungen und präzises Marketing erzielt werden, um die Bedürfnisse der Verbraucher besser zu erfüllen. Schließlich wird die Entwicklung von GenAI tiefgreifende Auswirkungen auf die Arbeitskräfte und die Regierungspolitik haben. Mit der Popularisierung der Automatisierungstechnik werden möglicherweise einige traditionelle Arbeitsplätze ersetzt und auch die Struktur der Arbeitskräfte wird sich verändern. Gleichzeitig muss die Regierung entsprechende Richtlinien formulieren, um die Entwicklung von GenAI zu steuern und zu regulieren, um sicherzustellen, dass seine Auswirkungen auf Gesellschaft und Wirtschaft positiv und nachhaltig sind. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die disruptive Wirkung von GenAI auf allen Ebenen sichtbar sein wird und die zukünftige Entwicklungsrichtung vorgeben wird. Intelligente KI-Technologie reduziert die Kosten für die Wissensaktivierung auf Null. Obwohl die Informationstechnologie die Datenkosten auf null reduziert hat, ist die Umwandlung von Daten in wertvolles Wissen immer noch teuer. Intelligente KI wird den kostenbasierten Markt revolutionieren, da sie Informationen auf Abruf und in einem Ausmaß, das die menschlichen Fähigkeiten übersteigt, in Wissen umwandeln kann. Kein Unternehmen kann sich den Auswirkungen dieser disruptiven Kraft entziehen, nicht nur in der Verarbeitung natürlicher Sprache, sondern auch in Bereichen wie Codegenerierung, Materialentdeckung (allein die chemische Industrie ist 5,7 Billionen US-Dollar wert), Bau- und Ingenieurplanung und mehr. Jeder Bereich, der auf menschliches Wissen oder Unternehmen angewiesen ist, wird von intelligenter KI berührt. Dies wird auch große Auswirkungen auf die Verbraucher haben
GenAI (künstliche Intelligenz) schließt den Wissenskreislauf. GenAI schafft einen positiven Kreislauf der Wissenserweiterung, der den Bedarf an mehr Wissenserwerb erhöhen wird, um die Entwicklung von GenAI voranzutreiben. Vereinfacht ausgedrückt: Je mehr Wissen ein Unternehmen durch GenAI gewinnt, desto mehr wird es sich dazu hingezogen fühlen und mehr Geld investieren, in der Hoffnung, mehr Wissen zu erlangen. Dadurch beginnt ein Kreislauf, der die Wirkung von GenAI in jedem Unternehmen beschleunigt. Es wird neue Wertschöpfungskanäle, neue Branchen und große Bedrohungen für Unternehmen schaffen, die sich nicht anpassen. GPT-3 hat diese Engine vor einem Jahr veröffentlicht, aber sie beschleunigt sich nur noch und treibt die nächste Generation privater Wissensmodelle voran – rund, auseinander und nach oben, und wir werden weiter voranschreiten
Allerdings trotz dieser beiden Realitäten für jede Branche betroffen sind, aber das bedeutet nicht, dass diese Störung alle Unternehmen gleichermaßen treffen wird. Wir glauben, dass diese Auswirkungen davon abhängen werden, wie Wissen genutzt wird, um Geschäftswert zu schaffen. Zum Beispiel:
Um die Wertschöpfung auszubauen, müssen Unternehmen hohe Expertise erwerben. Das menschliche Know-how verschiebt sich nach links, und das ist eine Chance für Unternehmen. Izola ist ein GenAI-Forschungstool für Kunden. Unsere Analysten verfügen über umfassendes Fachwissen, das sie durch jahrelange Forschung erworben haben. Kunden kommen zu uns, weil sie tiefer gehende Herausforderungen lösen müssen. Wir nutzen Izola, um unser Wissen zu erweitern und unseren Kunden die Möglichkeit zu geben, mit unseren Analysten in Kontakt zu treten und über das Wesentliche hinauszugehen. Darüber hinaus haben auch Dienstleistungsunternehmen das Potenzial von GenAI zur Steigerung des menschlichen Werts erkannt. Sie experimentieren mit der Nutzung von GenAI zur Neuarchitektur von Technologie-Stacks und der Verwendung von Modellen zur Aufnahme und Extraktion großer Mengen an IT-Service-Management- und Unternehmenssystemdaten. Ich glaube, dass bei Unternehmen mit hohem Fachwissen menschliches Know-how eine Rolle in der Wertschöpfungskette spielen wird, während GenAI das Wissen stärker automatisiert verteilen wird.
Unternehmen mit großen Datenmengen und wiederholbaren Prozessen werden Effizienzsteigerungen in Wachstum umsetzen. Ich glaube, das spürt jedes Unternehmen, das auf wiederholbare Prozesse mit großen Datenmengen setzt. In der Softwareentwicklung ist die Codegenerierung mit TuringBots erst der Anfang. In Zukunft werden Menschen Roboter bei der Entwicklung der meisten konventionellen Software beaufsichtigen. Ein weiteres Beispiel ist GNOME von Google DeepMind, das die Strukturen von 2,2 Millionen neuen Materialien vorhergesagt hat, von denen derzeit 700 erstellt und getestet werden. Wenn Wettbewerber solche Funktionen nicht nutzen, um die Effizienz um eine Größenordnung oder mehr zu steigern, können sie nicht mithalten. Führungskräfte werden diese Einsparungen nutzen und menschliches Talent in neue Wertschöpfung umwandeln
Neue Software- und Dienstleistungskonkurrenten werden den Wissenserwerb und die Bereitstellung proprietärer Modelle nutzen. Die Chance, neue Dienste rund um den Wissenszyklus aufzubauen, ist riesig. GenAI-Modelle können mit unvollständigen Daten umgehen, viele davon müssen Sie jedoch an Ihren spezifischen Anwendungsfall anpassen. Lieferanten und Partner stehen Ihnen gerne zur Seite. Die Bedeutung von Graphdatenbanken wird zunehmen, aber die Digitalisierung und Verknüpfung von Daten ist keine leichte Aufgabe. Beispielsweise ist das Geschäft mit der Beschaffung und Verknüpfung medizinischer Forschungsinformationen für die Biowissenschaften praktisch unerschlossen und erfordert neue Ideen, Risikokapital und technologische Innovation erweitern, was möglich ist. Neue Wettbewerber im Bereich Software und Dienstleistungen werden den Wissenserwerb und die Bereitstellung proprietärer Modelle nutzen. Die Chance, neue Dienste rund um den Wissenszyklus aufzubauen, ist riesig. GenAI-Modelle können mit unvollständigen Daten umgehen, viele davon müssen Sie jedoch an Ihren spezifischen Anwendungsfall anpassen. Lieferanten und Partner stehen Ihnen gerne zur Seite. Die Bedeutung von Graphdatenbanken wird zunehmen, aber die Digitalisierung und Verknüpfung von Daten ist keine leichte Aufgabe. Beispielsweise ist das Geschäft mit der Beschaffung und Verknüpfung medizinischer Forschungsinformationen für die Biowissenschaften praktisch unerschlossen und erfordert neue Ideen, Risikokapital und technologische Innovation Erweitern Sie, was möglich ist
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGenAI verändert den Arbeitsplatz und kanalisiert die Kraft des Wissenswandels. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!