问题的关键在于,新的岗位不断出现、技能要求不断变化,现有的熟练工人群体的规模却不能跟上步伐满足需求。 比如说,今天的世界面临数据科学和人工智能技术人才短缺。
员工监控系统的数据是为领导者服务的,而不是为员工服务的。 单一的生产力评分并不能揭示员工的完整表现。 员工监控软件无法考察到某些形式的团队工作以及某些已经完成的任务和目标,反而可能出现技术问题,影响员工的分数。
该报告指出,专业服务行业的公司正在开发沟通、领导力和管理、以及营销方面的“前沿”技能与技术,以确保客户关系能够蓬勃发展。 7. 科技公司正在努力跟上快速创新的步伐
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。
该企业表示,其平台每年追踪150亿多种产品,将30万利益相关方与1500万消费者联系在一起。 该项目产生了广泛的社会影响,包括通过监测森林砍伐活动与工人的社会状况来监督棕榈油供应链的责任。
公用事业部门将不得不决定是否与软件公司合作,或者是想将自身转变为软件公司。 这些进步举措需要思维的转变,从对一些大型能源发电资产进行投资的传统模式转变为对数量呈指数增长的私有资产进行需求管理,同时还要保护客户数据和隐私以及确保电网 ...
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。
即使榜单上其他工作被人工智能颠覆的可能性也很高,如电话销售员(68%)、统计助理(61%)和银行出纳员(60%),但授信员、收银员和文员的风险仍旧遥遥领先、高居榜首。
1、360数科——卓越企业治理奖. 位于上海的金融科技公司 360数科 打造了一个免费的人工智能机器人——疫情通,帮助中国中小企业和公共机构获得最新的新冠疫情信息。 公司依托最初为实现营销和客服运营自动化而打造的语言识别工具,在2020年初疫情爆发后的短短24小时之内推出了“疫情通”。 Image: 360数科公司. “疫情通”能够调查和呈现疫情动态,回答用户问询,分析相关数据,并帮助用户总结信息。 2020年2月,这一机器人被部署到全国各地的医院和社区组织。 截至目前,“疫情通”已经回答了1000万个问题,将每通疫情热线电话的成本从1美元以上降至0.25美元以下。 此外,由于响应用户问询的速度超过人工热线,因此疫情通将每通电话的时间从8分钟降至3分钟。
分享. Sam Werthmuller, 世界经济论坛公众参与部, 邮箱: swer@weforum.org. English. 一份针对 800 位中小企业和中型企业高管的全球调查显示, 出于对经济衰退的担忧, 商业领袖们认为生存和发展是他们当前面临的首要挑战. 中小企业是全球经济的基础, 创造了全球近 70% 的就业机会和生产总值. 世界经济论坛报告重点介绍了帮助中小企业提升未来就绪度的机会. 阅读完整报告, 请点击这里. 2022年12月2日,瑞士,日内瓦 —— 中小企业和中型企业是全球经济的基础, 创造了全球近 70% 的就业机会和生产总值。
在这种新的“快速并肮脏”的学习中,我开始看到以前看不到的模式和联系。 我找到了新的方法,用技巧和决心来弥补知识上的不足,从而变得有效。 我得到了自己的海腿,然后我再也没有回头。
如今,很多举措都是信任拥护者和信任经纪人的基础操作系统,如分布式分类账平台Corda(企业软件公司R3的产品),或由Linux基金会托管并由IBM,Intel和SAP支持建立的开源区块链项目Hyperledger。
越来越多的公司和政府意识到,“网络安全”不仅仅是一个IT问题,他们正在将网络安全视为一种商业风险。 全球各大公司的经理层和董事会成员都开始意识到,现在网络安全显然是他们运营公司的一大责任。
构建从智能边缘到企业核心的连续体,这样每个行动都能在最短的时间内使用最少的能量完成; 通过流程改进、投资战略、客户满意、减少保修频率和直接货币化持续不断地将原始数据转化成经济优势。
您的“好工作战略”指出了一些关键步骤。比如,需要慷慨地投资于人,以适当设计工作,从而实现高生产率。无论是在处理电话咨询的中心,还是在零售商店或医院,这一战略都十分有效。您能够再为我们具体介绍一下“好工作战略”吗?
您读了吗? 何时会有自动驾驶汽车开入您的车道? 从紧闭大门到开放数据. 在过去的一年半中,各家行业领先的自动驾驶技术开发商已经开始公开其道路驾驶数据库。 在此之前,由于数据收集的资源密集性要求,学术界只能使用少量小型数据库。 开放数据库让学术界研究人员可以进行自动驾驶技术的实验和研究,开启该领域的创新。 然而,经常被忽视的一点是,数据共享对于实现自动驾驶的安全问题也至关重要。 促进利益相关者之间的协作和数据共享是制定恰当的安全标准的基础,也是 美国国家公路交通安全管理局制定《自动驾驶汽车志愿指南》的核心重点之一。 数据共享与自动驾驶的安全是密不可分的,下面我们将从两个构想开始,解释其中的原因。 首先,在自动驾驶汽车方面,安全是首要社会目标。
如今,学校和职场之间的差距愈发明显。职场要求员工具备适应2020年代及未来发展的技能,如使用人工智能、开发软件和管理数据库等。但是,学校仍然停留在教授重知识而非技能的课程,这种教学风格自1990年代以来几乎没有改变。
“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。
世界经济论坛的“好工作联盟”和“教育4.0全球框架”致力于有效且负责地部署AI,并确保教育系统培训下一代劳动力的AI技能。 根据微软和领英联合开展的有关 生成式 AI 兴起带来的劳动力和招聘趋势 的新国际研究,AI技能可能将很快变得和工作经验 ...
该公司的Materia MX软件,即服务供应链解决方案,可自动执行多余库存的购买、销售、再利用和回收,从而提高库存效率、节省资金并利用可能的服装废料。