可视化为数据列车的数据流失

从人才流失到数据流失:范式转变

Maximilian Schneider

人工智能时代早已从起跑线上崛起。对于精通技术的个人来说,这就像一个文艺复兴的时刻;对于传统企业来说,这可能是一个警钟。现在最大的问题不再是如何接近人工智能,而是如何有效利用人工智能而不陷入困境。

人才外流是指高素质专业人才的外流。我们将数据外流定义为跨国界宝贵知识和数据的快速流失。

不可否认,人工智能(AI)已进入主流技术时代。只要点击一下 兴业银行和文本都是由人工智能生成的。对于那些具备必要专业知识的人,即所谓的提示者,人工智能甚至可以生成无需人工干预的内容。然而,其他人面对的却是一堆半真半假、被动拟定、相互交织的句子。

然而,这种无处不在的人工智能技术也存在问题。无法以同样快的速度适应这种技术渗透的业务流程失去了意义。公司员工面临着自动化浪潮的冲击。与此同时,许多业务流程,尤其是自人工智能技术推出以来,也变得越来越复杂。 聊天室GPT 在 2022 年 11 月的人工智能浪潮中,微软、Salesforce 和 Adobe 等巨头仍停留在传统结构中,被这股人工智能浪潮所忽视。与此同时,微软、Salesforce 和 Adobe 等巨头也没有闲着,纷纷调整战略。

但德国正面临着一个令人担忧的问题:知识的流失。过去,人们曾多次讨论德国如何为高素质专业人才创造一个有吸引力的环境。但除了这些专家的实际存在之外,另一个问题也迫在眉睫:知识会因为这些专家的离开而流失吗?我们认为不会。因为 人工智能工具它们通过互动学习,创造了一列 "数据列车",几乎免费地跨越国界传递知识、专业技能和商业秘密。这种知识传递过去需要数小时的飞行时间,现在通过海底电缆只需几分之一秒即可完成。

这些人工智能工具的主导地位对您的员工意味着什么?对人工智能一无所知或知之甚少的员工面临着越来越大的知识鸿沟,他们毫无准备,并承受着工作压力。知识渊博的同事效率越来越高,沟通周期越来越长,这让知识匮乏的员工倍感压力。这种压力状况有可能导致企业人员流动增加,并造成代沟。因此,必须重新思考业务流程,重新设计员工的角色,并通过有针对性的培训确保数据不会从组织中泄露出去。过去,IT 部门会完全封锁公司网络中的问题网站。然而,这种方法最晚在家庭办公室也不太成功,因为员工也可以通过私人无线网络访问这些网站。指出其他安全解决方案和提高使用软件的意识发挥着重要作用。

对于 人工智能时代的企业家 创新的方法、灵活的工作方式和持续的培训是必不可少的。公共部门呢?它必须做好准备,就如何应对人工智能向企业提供建议,制定支持措施并调整法律框架。

财政投入能否阻止数据外流?当然可以,但德国必须深挖国库。有几项倡议已经在德国和欧洲努力加强人工智能。他们的努力值得称赞,也是欧洲数字化未来所不可或缺的。

然而,需要强调的是,从零开始训练自己的人工智能模型的能力仍然是专家的专长。算法、数据结构和训练程序的复杂性和多样性不仅需要对这一主题的深刻理解,还需要相当多的经验和实践。不过,对于那些拥有这方面专业知识的人来说,这将为他们带来无限可能。根据特定的业务需求或创新研究领域调整人工智能系统并使之个性化,可以获得竞争优势并开发新的业务领域。在主流应用受到限制的地方,经过个性化训练的人工智能模型可以提供量身定制的解决方案,从而为面向未来的可持续数字化战略提供重要支持。

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