熟练掌握“前沿技能”的公司在 2020 年的股票回报率高于熟练度落后的公司；. 最理想的技能包括云计算、网络安全、数据分析和软件开发；. 全球每个地区都面临着技能差距，因此提高员工的技能水平至关重要；. 汽车行业的技能水平正在增长，但在其 ...
为了帮助公司加速引入新的管理理念，我有四点建议： 探索“相邻可能”、容忍拖延行为、投资“创意实验室”和寻求外部支持。 探索“相邻可能” 在维多利亚时代的英国，查尔斯·达尔文提出了惊世骇俗的自然选择理论。 他后来回忆道，这是他在阅读托马斯·马尔萨斯的《人口原理》时突然冒出的想法。 如果事实确是如此，那么这可谓一个绝妙的灵光乍现时刻。 不过， 事实却并非如此。 马尔萨斯的确对自然选择理论的形成有贡献，但他也只是助力了该理论的一小部分。 从达尔文的笔记可以看出，他的理论是随着时间的推移逐渐成熟的，不是产生于瞬间的顿悟。 同样，新的管理理念也难以在短时间内取得重大突破。 这是很正常的，因为比起科学探索，检验新的管理理念是否生效要困难得多，这意味着不可能轻易实现巨大飞跃。
面临数字时代，CEO们可以通过这5个途径更新经营模式. 但是，如果反馈并不能保证轻松地提高员工表现，那么管理人员应该怎么做？. 研究表明，“拉”比“推”更好。. 拉动需要教学、指导和发展员工，而不是推动或纠正员工。. “拉动”派说：“这是该公司 ...
人工智能或许无法直接代为完成涉及批判性思维和解决复杂问题能力的任务，但它能够通过增强生产力为劳动者提供帮助。 大语言模型的辅助将节省劳动者的时间，从而提高他们的生产力。
开发AI模型需要一种“测试与学习”的方法，在这一流程中，算法将不断学习，数据也将不断完善。这与软件开发的方式有很大不同，并且需要一套截然不同的工具。机器通过输入数据来学习，而更多（更好的质量）数据是训练AI的关键。
新冠疫情给企业带来了巨大的挑战：如改变工作场所，协助远程工作的员工，休假计划和裁员等。. 未来一些职业将不复存在，其他的职业则需要改变才能生存。. 因此，社会必须协作探讨可持续的工作方案以应对这种情况。. 人力资源管理者担任着特殊位置 ...
实践1：合作解决问题. 协作解决问题是一个系统的讨论过程，其中涉及的关键单一业务问题是——在一个60至90分钟的会议中，我们讨论的重点该是什么？ 比如说： “在经济疲软的情况下，我们应该如何为来年的工作重新安排优先次序？ “对于公司的增长战略，我们可以考虑哪些更大胆的创新？ “在未来6个月里，哪些风险可能会使公司的业务出现脱轨？ 协作解决问题还要求团队从一开始就明确由谁做出最后决定。 团队可以留出一半的会议时间，让成员们分成三人小组进行头脑风暴。 人们在小组里会有更多的勇气表达自己的观点，对批判性的观点也不会有那么多顾虑。
技能优先的招聘——基于能力而不是学位或工作经历等传统标准进行招聘——可以帮助年轻人在人工智能时代找到工作并取得成功。 对于年轻人来说，未来尚未确定。 这一现实既让人兴奋，又让人感到不确定。 如今的年轻人正值人工智能开始改变职场的关键时刻，他们步入职场。 这种前景可能会引发矛盾的情绪。 一方面，他们可能会感到兴奋，因为人工智能可以帮助他们更快、更高效地工作，同时让他们的工作过程更加愉快。 另一方面，他们可能会担心，在他们开始职业生涯时，人工智能正在重塑就业市场。 那么，人工智能如何改变职场？ 年轻人又如何应对这种转变？ 普华永道最近的研究有助于阐明这些问题。 研究结果证实，虽然人工智能彻底改变了职场，但学会驾驭人工智能的年轻人可以开启巨大的机遇。
人工智能有可能为农业、教育和医疗保健等行业带来“重大效益”；. 但世界经济论坛新发布的一份报告指出了人工智能给企业和社会带来的潜在风险；. 风险管理专业人士表示，我们需要加强对人工智能的监管，才能安全地从中获益。. 世界经济论坛的《全球 ...
消费不会消失，但是可以变得更加负责任. 数据是激发循环经济潜能的关键. “大数据”、“人工智能”、“供应链”。. 这些商业领域的术语和热词正在逐渐进入我们每一个人的日常生活。. 虽然这些词在商业领域已经被反复提及，但是今天我们依然有必要 ...
Optel Group的技术可以帮助制药、化妆品、食品及饮料等行业的企业实时跟踪其资产，减轻假冒产品所带来的风险，分析其影响与资源利用，并核实其产品的来源。
这份白皮书概述了30项关于负责任地开发生成式人工智能的建议，包括与开放式创新和协作有关的实践，以及社会进步的优先事项。 本文作者：Ian Shine，论坛议程高级撰稿人
分析数据后，研究团队就可以利用算法预测2016年末抵达的难民的最佳居住地，并比较该地点与难民迁入的实际地点。. 研究人员发现，如果算法投入使用的话，难民的就业率将提高41%。. 同样，研究人员还调取了1999年至2013年期间抵达瑞士的寻求避难者的数据，并 ...
一些免费人才培养计划正在帮助数百万人获得从事网络安全职业所需的云计算技能; 拥有云架构和软件开发等高级数字技能的人才每年为全球贡献约6.3万亿美元GDP。
AI正以前所未有的规模扩大数据世界。找到利用AI而不引起伦理或安全问题的方法至关重要。在AI时代，合成数据这种令人振奋的 隐私增强技术正在重新兴起。这一技术会复制敏感数据集的模式和趋势，但不涉及可以联系到个人或危及组织或政府的具体信息。
开发集成数字生态系统的第一步是实现孤立数据板块之间的连接，这可以通过结合行业AI洞察的数字孪生技术来实现。 在建筑或工厂范围内，来自不同流程（如供暖、通风和空调系统的数据）可以在实时物理数据和过往经验之间创建一个矩阵，从而主动预测自我维护需求和室内舒适度。 这些数据会实时传送到电网，以便于系统调整耗电量，避免电网过载， 帮助稳定频率，减少拥堵和对可再生能源发电量的限制。 鉴于工业资产电气化程度正逐步提高，可再生能源电力输入增加也为电网带来压力，做到数据连接这一步尤为重要。 第二步是通过 工业智能平台 等方式，让企业获取统一可靠的信息和解决方案。 这种方法可以确保企业可以受益于团队共享的单一、实时信息源。
这种“资产化”的技术仍在开发中，但随着技术变得更加广泛和复杂，它们将带来与工具本身一样独特和复杂的治理问题。 分析师Benedict Evans预测，这将使 科技行业变成“受监管的行业” ，人们需要在常规的社会法律之上制定单独的法规，以减轻意料之外的不 ...
除了优化工作流程外，人工智能和LLM可以如何重新定义制造业？ 制造业需要处理大量复杂的非结构化数据，包括传感器读数、图像、视频和遥测数据等。 实时数据流和与上下文数据源的集成对于及时有效地响应事件至关重要。 通过新的工具赋能从业人员，LLM能彻底改变这一行业。 它们可以重新定义操作人员与系统和文件的交互方式，从而推动生产率、客户满意度和财务业绩的指数级提升。 其中，有两个经常被忽视的领域至关重要：自然语言界面和产品设计与优化。 这些领域蕴藏着巨大的潜力，可为制造业带来切实的影响和可观的投资回报。 基于LLM的制造业自然语言界面：复杂系统的简便访问. 人工智能，尤其是LLM及其自然语言界面，在彻底改变制造效率、工人参与度、产品质量和采用率方面具有巨大潜力。
通过利用财会专业人士和数据分析师的专业技能以及企业资源规划（ERP）系统，我们可以加快气候行动。. 将温室气体排放视为一种资源类型，并考虑其生产相关的成本，组织可以更好地做出达成它们气候目标及环境、社会和治理（ESG）目标的决策。. 该目标是 ...
研究人员已经发现，人们如果在想要说话时可以找到可靠的听众，这可能会帮助提高他们的认知韧性。. 新研究发现，尽管人们的大脑可能老化，甚至出现神经病理学变化（例如阿尔茨海默病），但成年之后的支持性社交互动对于避免认知衰退十分重要。. 认知 ...
“龙葵”数据投毒工具或将成为艺术家的未来利器，帮助阻止人工智能在未经许可的情况下使用创作作品。 在世界经济论坛《2023年十大新兴技术报告》中，生成式人工智能位列10项2023年最有前途的新兴技术第二名。
根据Hired的调查，弹性工作制可能是解决技术人员招聘难题的关键。Hired发现，2015年有4%的公司考虑聘用更多的自由职业者，而现在有13%的公司在考虑这样做。
人工智能与能源：人工智能会减少排放还是增加需求？. 人工智能需要强大的计算能力，但人工智能工具也可以帮助促进能源转型。. 科技公司报告称，为支持人工智能运行，数据中心的碳排放量因此增加。. 但人工智能工具也有助于促进能源转型。. 世界经济 ...