Thomas H. Davenport
Profesor informatyki i zarządzania w Babson College w Wellesley, w stanie Massachusetts, członek MIT Initiative on the Digital Economy (Inicjatywy MIT na rzecz Gospodarki Cyfrowej) oraz NewVantage Partners. Starszy doradca w Deloitte Analytics.
Wpływ GenAI na Hollywood i branżę rozrywkową
Jednym z aspektów generatywnej sztucznej inteligencji, którym poświęca się dużo uwagi, jest jej potencjalne oddziaływanie na Hollywood i przemysł rozrywkowy. Obawy dotyczące tej kwestii są oczywiste, ponieważ GenAI potrafi kreować dane wyjściowe, z których korzysta ten sektor – teksty w formie opowiadań, scenariuszy, tekstów reklamowych i recenzji; kampanie marketingowe oraz ruchome i statyczne obrazy. Niektóre segmenty tego sektora odczuwają obecnie presję ekonomiczną, co zwiększa zapotrzebowanie na produktywność i tańsze „produkty”. A duża część współczesnych wytworów przemysłu rozrywkowego powstała na podstawie już istniejących treści. Stwarza to duże szanse dla generatywnych technologii, które są trenowane na już istniejących treściach.
5 najważniejszych trendów w sferze AI i danych w 2024 roku
Zdaniem menedżerów odpowiedzialnych za dane na radarze każdego lidera powinno znaleźć się piec newralgicznych kwestii.
Jak firma Northwestern Mutual wykorzystuje w praktyce AI
W czasie, w którym wiele firm z zakresu usług finansowych cechuje nieco chwiejna pozycja, stabilność powinna być szeroko dyskutowaną kwestią.
Jak generatywna AI wpływa na przemysł rozrywkowy i Hollywood
To dopiero początek tworzenia przez generatywną sztuczną inteligencję rozrywki, ale już wiadomo, że jesteśmy świadkami poważnych zmian.
Co się dzieje, a co zaniedbano w sferze danych, analityki oraz sztucznej inteligencji
Organizacje nieprzerwanie inwestują w szeroko pojęte dane. W 2023 roku, pomimo wysokiego poziomu niepewności co do sytuacji gospodarczej, większość firm planuje jeszcze więcej inwestować w w ten obszar. Jednak ludzki wymiar danych ciągle stanowi wyzwanie, a liderom odpowiedzialnym za dane nie spieszy się do zmiany nastawienia i pochylenia się nad nim.
Jak amerykański Regions Bank odniósł sukces dzięki danym
Zorientowanie na produkt od dawna jest ważnym elementem sukcesu w branży oprogramowania. Menedżerowie produktu nadzorują powstawanie nowego oprogramowania od najwcześniejszych etapów, w czasie których rozpoznawane są potrzeby klientów, następnie przez fazę testów aż do gotowej oferty.
Czego AI (na razie) nie potrafi bez pomocy człowieka
Gdy przyglądamy się pracy maszyn, o wiele częściej jesteśmy świadkami sytuacji, w których wspomagają one pracę człowieka, niż gdy działają samodzielnie. Oczekuje się, że ten schemat utrzyma się w przewidywalnej przyszłości.
Firmy działające w modelu PLG znalazły nowy sposób obsługi klientów
Organizacje, takie jak Zoom lub Slack, sprzedają w istocie tylko jeden produkt. Przy okazji służy on do znajdowania nowych klientów i przekonania ich, by zapłacili. Tym samym produkt staje się narzędziem do wspierania rozwoju firmy. Bez konieczności zatrudniania pracowników zajmujących się obsługą klienta.
Firma, która chce stać się „potęgą w dziedzinie AI”, musi całkowicie się zaangażować
Jest wiele organizacji, które eksperymentują ze sztuczną inteligencją (AI), ale relatywnie niewiele z nich postanowiło całkowicie zaangażować się we wdrożenie tej technologii. Jedną z firm, która znalazła się na tej ścieżce, jest Mastercard.
Firmy zarabiają dzięki AI
Z początkiem każdego roku firmy konsultingowe przedstawiają swoje prognozy, plany oraz wyniki badań. W przypadku tych ostatnich wiele wskazuje, że jeżeli chodzi o sztuczną inteligencję, organizacje planują w 2022 roku spore inwestycje, bowiem już teraz czerpią zyski z tej technologii.
Doganiaj konkurentów dzięki sztucznej inteligencji
Wedle powszechnego przekonania, pozyskiwanie kompetencji AI to wyścig, a jeśli zacznie się późno, nie ma szans na nadrobienie zaległości. Przykład Scotiabanku pokazuje, że to mit.
Cyfrowy lider w akcji. Piyush Gupta prezes banku wspieranego przez AI
Piyush Gupta, dyrektor generalny Banku Rozwoju w Singapurze (Development Bank of Singapore, DBS), od prawie 40 lat pracuje w znanej z konserwatyzmu branży bankowej. A jednak udało mu się stworzyć potęgę w obszarze bankowości i obsługi klienta i agresywnie wykorzystać sztuczną inteligencję w firmie, która kiedyś była znana jako „bardzo powolna”.
Zarządzanie majątkiem z wykorzystaniem AI
Zrozumienie zastosowania sztucznej inteligencji (AI) w biznesie wymaga zrozumienia kontekstu - strategii, klientów, kultury firmy i tak dalej. Jednym z takich zastosowań, wartym zbadania w różnych organizacjach, jest zarządzanie majątkiem.
Twoja organizacja jest na etapie transformacji? To właściwy czas na wykorzystanie sztucznej inteligencji
Wymiana silnika w samolocie w trakcie lotu na wysokości 10 tys. metrów, gdy maszyną targają turbulencje, to trudne zadanie. Tak samo jest w biznesie – wymiana „silnika” firmy, gdy ta przyśpiesza, bądź jest w tarapatach, to nie lada wyzwanie. Ale także konieczność. Szczególnie w sytuacji krytycznej, jaką jest troska o zdrowie i życie. Pokazuje to historia Parexel International.
Czy liderzy przygotowują pracowników na pojawienie się AI?
Strategie firm związane z faktem, że sztuczna inteligencja będzie coraz bardziej powszechna wahają się od nicnierobienia do umożliwienia zatrudnionym wyznaczania własnych ścieżek kariery.
Dlaczego menedżerowie boją się danych?
Kierownicy są optymistycznie nastawieni do sztucznej inteligencji, ale ostrożni w kwestii przywództwa w zakresie danych.
Sposób na rozbudowę kadr analitycznych
Przedsiębiorstwo musi precyzyjnie określić, jakiego rodzaju specjalistów potrzebuje, aby móc działać na podstawie zgromadzonych przez siebie danych.
Jak podejmować lepsze decyzje w kryzysie
Podejmowanie szybkich i trafnych decyzji nabiera znaczenia w czasach kryzysu – a w takich z pewnością dzisiaj żyjemy. Jednak gdy działamy pod presją, staje się ono również większym wyzwaniem, a najtrudniej przychodzi nam podejmować decyzje wtedy, gdy ich skutki są niepewne – a to również cechuje naszą teraźniejszość. Dzieje się tak między innymi dlatego, że w zmiennym i bardzo stresującym otoczeniu często pojawiają się decyzyjne błędy poznawcze, które wpływają na nasze wybory w szkodliwy sposób.
Analityka danych a pandemia
Firmy wracają do wykorzystywania uczenia maszynowego i analityki, zdestabilizowanych przez globalną pandemię.
Wpływ recesji na analitykę danych
Ubiegłą dekadę charakteryzowało ogromne zapotrzebowanie na analityków danych. Czy to się teraz zmieni?