获得熟练工人是区分成功与失败企业的关键因素。欧盟委员会相信,在2020年以前,欧洲的信息通信技术领域将会出现75.6万个岗位空缺,在数据驱动越发重要的未来,是否能获取熟练工人的区别将会越发显著。
这篇文章采访了14位创业者,分享了他们如何将想法转化为成功的创业公司的过程和心得。文章涉及目标、社会影响、人机协作、创新、学习等主题,但与查询“创建成功”无直接关联。
数字化保护能力:发现在线威胁(黑客攻击、在线欺诈和恶意软件等),理解最有效的自我保护方法,并使用得当的安全工具保护数据的能力。 数字化情绪智力:善解人意、在网上与他人建立良好关系的能力。 数字化交流能力:通过数字化技术和媒体与他人交流、合作的能力。 数字化文化能力:搜索、分析、应用、分享和创造内容,以及计算思维的能力。 数字化维权能力:理解和支持包括隐私权、知识产权、言论自由权和免受仇恨言论等个人和法律权利的能力。 尤其需要注意的是,获得的这些能力应当源自于尊重、同理心和谨慎等可取的人类价值观。 这些价值观念将帮助年轻一代利用科技时更理智、更有责任心,这将使他们更有机会成为未来的领袖。 当然,对于“数商”的开发,最终必须让我们的下一代成为科技的主人,而非沦为科技的奴隶。
这将给企业的运行带来一系列潜在问题,比如使用“过时”软件可能会降低工作效率、提高维护成本、甚至带来网络安全隐患。此外,目前技术发展呈现指数级速度,忽略对新科技的了解和使用长远来看可能造成企业与技术进步脱节。
我们分析了四个基本的数字平台:电子商务平台(如Amazon,eBay);数字媒体平台(如YouTube,Netflix);共享经济平台(如Uber,Airbnb);以及在线自由职业者平台(如Upwork,Toptal)。 可以说,数字商业代表了大多数主要经济体中最具活力的增长因素之一。 比如, 美国商务部经济分析局 的数据显示,截至2016年的11年间,美国数字经济的增速是整体经济的3.7倍。 我们考虑到数字商业面临的一些特殊挑战: 它们增长或萎缩的速度不一致,受到数字生态系统特有的几个因素支配。 它们面临独特的市场 阻力和竞争。 数字商业面临复杂的的法规挑战。 管理数据移动性、保护用户隐私或网络中立性的规范可以从根本上影响开展数字商业的难易程度——而这些规范因国家而异。
当代社会,人口老龄化、能源短缺、气候变化等风险进一步凸显了ESG理念的重要性。更重要的是,通过将ESG融入其商业模式创新实践,企业可以将这些危机和风险转化为创造可持续价值的机遇。
世界经济论坛能源与材料中心和清洁电力、电网和电气化倡议召集三位专家讨论能源创新和跨行业合作这一核心话题,以帮助信息与通信技术行业可持续地应对这些挑战。
BenevolentAI的一个关键转折点是,我们部署了人工智能(AI)药物发现平台,以确定可能被重新用于治疗新冠肺炎的现有药物。 2020年1月,我们利用人工智能工作流程确定了一种药物,即Eli Lilly公司的的baricitinib,该药物最终获得美国食品和药物管理局批准,用于治疗住院病人,并在临床试验中降低了38%的死亡率。 我们的人工智能模型发现了该药物的一种未知的、非目标的抗病毒作用,使这种已知的、用于类风湿性关节炎的抗炎药成为挽救住院的新冠肺炎患者生命的疗法。 “日常生活中的裂缝比许多其他事情更能让我了解生活” Ariel Katz, H1 首席执行官和联合创始人. 我休息了一段时间。 在卖掉我的第一家公司之后、创办H1公司之前,我休息了6个月。
网商银行将绿色供应链中的小微企业纳入其绿色包容的金融政策的覆盖范围。 它还基于客户需求开发了一系列新型绿色金融产品,形成了一个绿色数字供应链金融产品矩阵,其中就包括绿色采购贷款。
为了建立可知的人工智能,应该保证和鼓励公众参与和个人权利的行使。人工智能开发不应只是企业的秘密行为。作为最终用户的公众可以提供有价值的反馈,有权质疑可能造成伤害或难堪的机器决策,这将有助于开发更高质量的人工智能。
只有实行积极措施、重塑公众信任,才能为数字经济的健康发展指明方向。只有这样,个人和企业才能按照各自需求管理个人信息。为推动愿景开花结果,我们要成立一个多方参与的新型国际机构,前路漫漫,任重道远,采取行动势在必行。
本文介绍了人工智能训练、解释和维护等三个领域的就业机会可能增长最快,并举例说明了这些岗位的内容和要求。文章还分析了人工智能对其他行业的影响,以及如何利用人工智能创造更多的工作机会。
有了人工智能 (AI),人们开始重新使用变更管理和流程重组两大功能。 曾经的单行线逐渐演化成了双向道路:我们现在可以教科技如何与人沟通,就像我们曾教人如何使用科技一样。 记住,AI驱动的变革成功与否,很大程度上取决于人们能否正确理解以人为中心的设计。 数字变革最难的部分恰恰是“模拟”人类. 在科技引领的传统变革中,变革管理的目标一直是教导人们使用科技、投入领导力和资源,以确保人们能够遵守、接受。 这种方法就像是条单行线:人们学习完科技的运行方式后,再开始下达指令、获取结果。 不过,科技只能基于预先设定好的规则,遵循精确的指令。 在绝大部分情况下,科技产出的结果需要人们用特定的技能进行翻译解读后,才能应用于各类专业。 随着AI试点大范围扩张,公司、顾问和科技企业必须重新思考变革之路。
网络安全是实现第四次工业革命的关键。新冠病毒疫情加速了这一革命,在公共部门和私营部门中推进数字技术和云技术的使用——当前这些技术对我们的社会来讲至关重要。
尽管互联网增长速度过慢,尽管全球基础设施中心已经确定,从现在到2040年,在信息和通信技术(ICT)基础设施领域会出现1万亿美元的全球资金缺口,但是过去六年来多边发展银行只投入了1%的资源用于解决这个问题。
这张图的外圈展现了人工智能目前主要的垂直发展领域,包括神经网络、迷你机器人、自然语言处理、面部、姿态与视频识别、生物识别等,内圈则展示了人工智能发展的核心基础技术,包括深度学习、传感器处理、知识表示、计算机视觉、机器学习、推理引擎、专家系统、以及机器处理自动化等。 人工智能不是某种单一的技术,而是一系列不同类型的软件、以各种方式服务于不同应用的体系的总称。 但同样重要的是数据可获得性的大幅提升。 人工智能并不能自主思考,而必须依靠软件获取到的外界信息才能洞察世界。 人工智能获得的信息越丰富,其洞察就越深刻。 在过去十年中,互联网和社交网络引发的全民信息产出尤其明显。 人们在日常生活中上传了海量的影像、视频、社交网络评论和聊天记录等。
我们的注意力一直是我们所拥有的唯一而确切的财富,因此,我们一直在尝试着争夺注意力资源。但这并不是一个新问题,只是数字时代孕育了新的争夺注意力的形式。我们需要对这种情况做出更好的回应——了解风险,但也要更大胆地提出问题,抓住机会。
数据中心运营商正在探索替代能源方案,例如利用核技术为站点供电或使用氢气等储能技术。 企业也在投资新兴技术,例如碳去除,用于从空气中吸收二氧化碳并将其安全储存。
对于企业领导者来说,通过“人力数据”(people data)来培养一种强调信任、透明度和生产力的文化将更为有效;人力数据系统将不同来源的人力资源数据汇聚在一起,能够帮助员工了解为取得工作成果需要做到什么,以及如何为公司更大的目标做出贡献。
据比尔·盖茨所言,人工智能的革命性意义与手机和互联网相当。在此,这位美国科技大亨和慈善家分享了他对这一生经历过的所有最重要的技术进展的思考。他还指出了人工智能在未来对人类和地球最有用的应用领域。
理解三项自动化关键技术以及哪项技术最适合哪项工作是十分重要的,如图所示。 机器人流程自动化(RPA): 三项技术中最成熟的机器人流程自动化技术可以自动处理大批量、低复杂度的日常业务流程。
研究具体如下:101名被试者被随机分配到两种条件下。 在无聊的环境中,被试者需要仅用一只手将一碗豆子按红、绿分类,整个过程持续30分钟;而控制组的被试者则需要利用纸张、豆子以及胶水开展艺术创作。 Academy of Management Discoveries. 随后,被试者被要求参与“创意生产”任务。 最终,研究人员会评估他们想法的创意性。 研究人员有两大重要发现: 第一,两名评估人员各自根据五分制独立打分,评估两组被试者想法的创意性,其中有五项非常独特、有创意。 评估人员发现,相较控制组,无聊状态下的被测者更容易提出富有创意性的想法。 事实上,无聊有助于提高个体的工作效率。 您读了吗? 从事脑力工作的时候应该听音乐吗? 未来的工作:达沃斯专家的五大见解.
许多金融机构正在利用数字化转型来提高客户参与度。在这方面,金融服务提供商可以采用游戏化和助推两种策略。游戏化是指将积分、分数、竞争和奖励等游戏元素应用到非游戏活动中。暗示则指微妙的助推或鼓励,可引导个人做出特定行为或选择。