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。. 各个产业的技术鸿沟在 第四次工业革命 中将 ...
在教育领域，人工智能的全新突破有望实现更加个性化的学习体验，让学习内容更加匹配个人学习风格和多样化需求，在普及教育的同时改善教育效果。
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。
Antonio Zappulla. 数字化进步并不一定会带来数字公平。. 未来的数据治理需要解决有关所有权与控制权的问题。. 需要解决个人与机构之间的权力平衡问题。. 数据已成为世界上最有价值的货币。. 它以前所未有的规模和速度生成。. 在短短一天之内就有大约 5亿条推 ...
从可以诊断疾病的呼吸传感器到低功率设备的无线充电，今年的顶级新兴技术名单里充满了与环境、健康、基础设施和连接性有关的振奋人心的技术发展。
用AI开始和结束工作日：90%的超级用户使用AI工具来开启一天，并为第二天做准备。 用 AI 重塑工作方式并节约时间： 与其他受访者相比，超级用户更有可能将AI应用于一系列任务，包括跟进会议、分析信息、设计视觉内容、头脑风暴，甚至与客户互动等。
如何解决元宇宙中的数字安全问题. 2022年1月26日. 我们怎样才能保证元宇宙的安全性？. Image: UNSPLASH/Jessica Lewis. 由于数字风险居高（尤其是对于弱势群体而言），安全风险在元宇宙中可能会更加随处可见；. 诸多可能性都会在元宇宙中加剧此类数字风险——不必要 ...
评估人工智能实现自动化或增强各种工作的方式是世界经济论坛新发布的白皮书 《未来工作：大语言模型和工作》 的重点。 白皮书深入分析了可能会受到大语言模型影响的867个职业的19000多个不同的岗位，并将这些工作按照其实现自动化和采取增强手段的潜力高低进行了分类。 白皮书的主要观点如下： 较易实现自动化的工作. 白皮书指出，被人工智能颠覆风险最大的工作是那些日常工作和重复性语言工作。 这意味着授信员、收银员和文员等职业最可能受到人工智能的威胁，因为他们多达81%的工作任务可以实现自动化。 发布于2023年9月的白皮书《未来工作：大语言模型和工作》 Image: 世界经济论坛.
1) 区块链. 总有人对区块链持怀疑态度，有许多人认为该技术已经展示出缺陷，并且可能存在内生性问题。 有些怀疑是有道理的，但放弃区块链还为时尚早。 区块链背后的想法是，完成交易所需的所有信息都存储在透明的共享数据库中，以防止其被删除，干涉或修改。 每个过程，任务和付款都有数字记录。 在任何阶段所需的任何活动的授权，都将被识别、确认、存储并与链上各方共享。 在这项技术的不断试验中，托运人、货运代理、承运人、港口、保险公司、银行、律师和其他人员正在共享各自运输交易中的重要信息和数据。 今天缺少的是供应链中的所有相关方（包括监管机构）就一套共同的行业标准达成共识，这些标准将规范区块链的使用。 如果无法在标准化方面达成共识，区块链技术几乎无法为我们提供任何帮助。
为什么网络安全职位难以找到合适的人才？根据美国信息系统审计和控制协会（ISACA）的研究，网络安全的两个主要技能缺口是软技能和云计算知识。
移动技术可以通过以下五个方面，转变人道主义服务的提供方式。 1、互联互通：危机中的沟通渠道. 随着移动通信产业的覆盖面不断拓宽，世界各地的联系不断增强。 如今，该产业为全球50亿人口提供服务。 发生灾害事件时，移动网络能够从商业损失中尽快恢复，并成为客户的救命索，具有至关重要的意义。 Image: UNHCR. 近期的例子可参考2015年尼泊尔地震、2016年意大利地震、中东与欧洲地区的持续难民危机。 它们纷纷凸显了移动网络的重要性，和（在移动网络的帮助下）获得通信机会和获取信息的重要性。 即使只是一条最基本的短信，或是一通电话，也能够救人一命。
中国人工智能的远景目标是在未来几年内超越世界各国，并确保人工智能在中国作为产业转型的重要引擎。 在中国对人工智能研究进行大量投入的同时，美国政府减少了对人工智能的资金支持，并收紧了国际研究人员的移民规定。 但是，中国不仅仅在人工智能技术方面作为领头羊。 一项新的精准医学研究计划将使中国超越西方制药领域此前占据的主导地位，而美国在精准医学研究中每投入1美元，中国则会投入43美元。 4. 平台经济：从受到欢迎到遭遇抵制. 很多人已经习惯了打破传统行业的平台商业模式，并且这类平台的构想得到了公众的大力支持。 在2017年，许多平台都发现它们正面临着普遍的反冲。
通过利用企业资源规划（ERP）系统以及会计师和数据分析师的专业知识，我们可以加快转变。ERP数据潜力巨大，可以让企业为可持续发展做出贡献，并让我们加速走向更加绿色的未来。这种转变要求财务部门在可持续发展管理中发挥越来越重要的作用。
5G能为机器操作员提供各方面的实时信息，除了个别零部件，整体项目运行状态也能覆盖。 在5G时代，公司能够开发更多的机器学习功能，并有效地预测维护时间，从而缩短代价极大的停工期。
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。. Ian ...
“翻译官”能够解释人工智能如何通过算法找到答案，并以此建立起人类与人工智能之间的信任关系。 在自动驾驶汽车和无人机的时代，人工智能对我们生活中来说越来越重要，它也正通过学习变得越来越聪明。 今天，人工智能可以识别文字，区分人脸，甚至在一定程度上识别物体。 但是，即便是最好的人工智能系统，很大机会仍会出错。 波士顿大学计算机科学助理教授Saenko表示，人工智能的错误率确实是一个大问题。 她是这么说的：“如果人工智能发生错误，人类用户对人工智能的信任很快就会大打折扣，并最终停止使用它。 我认为，人类本质上不太可能只接受机器告诉他们的东西。 她补充说，另一个复杂因素在于，随着人工智能变得更加强大，驱动它的算法对于人类用户来说也变得越来越不透明。
19世纪末，数以千计的小公司被几十家大型信托企业所取代，这样一场伟大的兼并运动加速了企业格局的重组。 新的企业巨头推动了社会进步，但也创造出了新的不平衡——并且几乎立即遭到了抵制。
如何将信任打造成竞争优势. 2019年12月7日. 本文原载于2019 年11月 LSE Business Review. 最近的 一篇文章 发现，企业正面临着危及生存的信任危机。. 从波音到Facebook，企业都没有充分重视信任问题，没有把信任视为满足其利益相关者需求的重要因素，从而失去了公众的 ...
第四次工业革命的技术在多大程度上推动了网络安全领域的变革？ “网络安全”将一直是个数学问题。 网络犯罪分子和敌对公司（组织）发动复杂网络攻击所需的“计算能力成本”每天都在下降。
通过将技术和数据科学置于行业决策的核心，我发现我们可以通过改进预测和自动化决策来更好地满足消费者需求。 自2014年成立智能零售平台Nextail以来，我们就确立了我们的使命，那就是让零售世界变得更美好、更可持续。