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生命科學(xué)企業(yè)如何成功實(shí)施生成式AI
超過70%的生成式AI實(shí)驗(yàn)未能投入生產(chǎn)應(yīng)用。本文探討了實(shí)驗(yàn)與生產(chǎn)系統(tǒng)間的差距，分析了質(zhì)量一致性、用例評(píng)估和工作流集成等關(guān)鍵挑戰(zhàn)。文章提出了結(jié)構(gòu)化的優(yōu)先級(jí)評(píng)估框架，重點(diǎn)關(guān)注重復(fù)性手工任務(wù)、大量文本處理和代碼生成三大高價(jià)值應(yīng)用場(chǎng)景。同時(shí)介紹了代理AI的發(fā)展趨勢(shì)和技術(shù)演進(jìn)的三個(gè)階段，強(qiáng)調(diào)通過戰(zhàn)略性集成現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程來實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新和運(yùn)營(yíng)卓越。
Microsoft 365 Copilot十月推出銷售、服務(wù)、財(cái)務(wù)智能體套裝
微軟宣布將在10月份推出整合版Microsoft 365 Copilot，該版本將銷售、客戶服務(wù)和財(cái)務(wù)管理等多個(gè)專業(yè)領(lǐng)域的AI助手功能打包集成。這一更新將為企業(yè)用戶提供更全面的智能辦公解決方案，通過統(tǒng)一平臺(tái)實(shí)現(xiàn)跨部門協(xié)作和業(yè)務(wù)流程優(yōu)化，進(jìn)一步提升工作效率和決策質(zhì)量。
提升生成式AI技能的10個(gè)認(rèn)證項(xiàng)目全面指南
生成式AI持續(xù)顛覆各行各業(yè)，使具備高需求生成式AI技能的IT專業(yè)人士備受追捧。德勤報(bào)告顯示，75%的組織預(yù)計(jì)生成式AI技術(shù)將在未來兩年內(nèi)影響人才戰(zhàn)略。文章介紹了10個(gè)生成式AI認(rèn)證項(xiàng)目，包括AWS AI從業(yè)者認(rèn)證、生成式AI專家認(rèn)證、提示工程師認(rèn)證等，涵蓋從入門到專家級(jí)別，幫助專業(yè)人士掌握生成式AI流程和工具，向雇主展示處理相關(guān)項(xiàng)目的能力。
科技領(lǐng)導(dǎo)者如何平衡AI轉(zhuǎn)型與員工需求？
AI是一把雙刃劍，既能解放員工免于繁重工作，也可能奪走創(chuàng)造性任務(wù)。雖然今年已有超過8萬名科技員工被裁，但企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者正尋求通過AI增強(qiáng)而非替代員工的策略。Parsons等公司投資培訓(xùn)項(xiàng)目，提升員工技能，實(shí)現(xiàn)了十年來最佳留任率。湯森路透采用"AI優(yōu)先、人類主導(dǎo)"策略，部署Open Arena平臺(tái)供員工實(shí)驗(yàn)AI工具。專家認(rèn)為，AI將創(chuàng)造新就業(yè)機(jī)會(huì)，關(guān)鍵是企業(yè)要有積極愿景，通過技能提升幫助員工適應(yīng)新角色。
Intuit如何從聊天機(jī)器人失敗走向企業(yè)智能體成功
Intuit在ChatGPT發(fā)布后匆忙推出的聊天式AI助手遭遇失敗，隨后公司進(jìn)行了為期九個(gè)月的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。通過觀察客戶實(shí)際工作流程，發(fā)現(xiàn)手動(dòng)轉(zhuǎn)錄發(fā)票等重復(fù)性勞動(dòng)，決定用AI智能體自動(dòng)化這些任務(wù)而非強(qiáng)加新的聊天行為。公司建立了三大支柱框架：培養(yǎng)構(gòu)建者文化、高速迭代替代官僚主義、構(gòu)建GenOS平臺(tái)引擎。最終推出的QuickBooks支付智能體讓小企業(yè)平均提前5天收到款項(xiàng)，每月節(jié)省12小時(shí)工作時(shí)間。
五位AI領(lǐng)袖如何讓人工智能普及大眾
就像90年代撥號(hào)上網(wǎng)開啟互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代一樣，AI正在引發(fā)可能超越互聯(lián)網(wǎng)影響的社會(huì)變革。本文采訪了五位推動(dòng)AI技術(shù)普及的領(lǐng)袖人物，包括AI Made Simple作者Rajeev Kapur、全球首位企業(yè)首席AI官Sol Rashidi、HatchWorks AI首席執(zhí)行官Brandon Powell、MarTech專家Hema Dey和沃頓商學(xué)院教授Ethan Mollick。他們一致認(rèn)為AI不是要取代人類，而是增強(qiáng)人類能力，讓每個(gè)人都能發(fā)揮更大潛力。
亞馬遜云科技生成式AI技術(shù)創(chuàng)新中心再加碼，1億美元都要做些什么？
亞馬遜云科技生成式AI技術(shù)創(chuàng)新中心1億美元的再次投入，將在既有成果的基礎(chǔ)上，更精準(zhǔn)地聚焦客戶當(dāng)前需求，推動(dòng)生成式AI和Agentic AI的廣泛落地，并借助合作伙伴釋放更大的規(guī)模效應(yīng)。
生成式AI，游戲行業(yè)穿越周期的確定性變量
真正開啟新一輪上行周期，生成式AI無疑是最具確定性的方向，它正深刻重構(gòu)內(nèi)容創(chuàng)作、技術(shù)底座、商業(yè)模式，為游戲產(chǎn)業(yè)打開全新的增長(zhǎng)通道。
重塑企業(yè)未來的四種AI商業(yè)模式
隨著人工智能在各行業(yè)快速發(fā)展，2025年企業(yè)成功的關(guān)鍵不再是擁有AI技術(shù)，而是成為AI原生企業(yè)。本文分析四種新興AI商業(yè)模式：產(chǎn)品導(dǎo)向模式注重工作流程集成而非模型性能；產(chǎn)品加嵌入式工程模式通過與客戶深度合作開發(fā)定制化系統(tǒng)；全棧AI服務(wù)模式從工具提供轉(zhuǎn)向結(jié)果交付；收購加AI模式通過整合傳統(tǒng)業(yè)務(wù)并植入AI能力實(shí)現(xiàn)效率提升。這些模式為企業(yè)家和投資者提供了構(gòu)建可持續(xù)AI業(yè)務(wù)的藍(lán)圖。
Stack Overflow數(shù)據(jù)揭示"幾乎正確"的AI代碼帶來隱性生產(chǎn)力負(fù)擔(dān)
Stack Overflow 2025年開發(fā)者調(diào)查顯示，84%的開發(fā)者使用或計(jì)劃使用AI工具，但對(duì)AI工具的信任度卻大幅下降。僅33%的開發(fā)者信任AI準(zhǔn)確性，低于去年的43%。66%的開發(fā)者反映"幾乎正確但不完全正確"的AI解決方案是最大困擾，45%表示調(diào)試AI生成代碼比預(yù)期耗時(shí)更長(zhǎng)。AI工具承諾提升生產(chǎn)力，卻可能創(chuàng)造新的技術(shù)債務(wù)類別，成為企業(yè)AI應(yīng)用的隱性生產(chǎn)力稅收。
重塑AI未來：TechCrunch Disrupt 2025 AI舞臺(tái)陣容公布
TechCrunch Disrupt 2025 AI舞臺(tái)將匯聚塑造科技未來的領(lǐng)軍人物，頂尖風(fēng)投將揭示在快速變化的AI領(lǐng)域獲得融資的關(guān)鍵。來自Apptronik、ElevenLabs、Hugging Face、Runway等創(chuàng)新企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者將分享前沿洞見，探討AI如何重塑創(chuàng)意過程、改變物理世界、變革國(guó)防安全和重新定義人際關(guān)系。10月27-29日，五大主題舞臺(tái)將在舊金山呈現(xiàn)科技創(chuàng)新的未來圖景。
云勢(shì)數(shù)據(jù)，一場(chǎng)從“聯(lián)絡(luò)中心”向“AI驅(qū)動(dòng)客戶互動(dòng)”的范式升級(jí)
從成立之初，云勢(shì)數(shù)據(jù)就堅(jiān)定地與亞馬遜云科技攜手，逐步建立起系統(tǒng)的服務(wù)能力。如今，AI浪潮席卷而來，云勢(shì)數(shù)據(jù)依托多年的技術(shù)沉淀，與亞馬遜云科技再度聯(lián)手，進(jìn)入AI驅(qū)動(dòng)客戶互動(dòng)賽道，開拓下一代客戶服務(wù)的新邊界。
當(dāng)進(jìn)步不再讓人感到歸屬：為何許多人對(duì)加入AI遷移心存猶豫
當(dāng)前AI技術(shù)正引發(fā)一場(chǎng)"認(rèn)知遷移"，重新定義專業(yè)價(jià)值和工作方式。不同于以往技術(shù)革命，AI不僅自動(dòng)化任務(wù)，更開始承擔(dān)判斷、語言和創(chuàng)意表達(dá)，模糊了人機(jī)界限。面對(duì)這一轉(zhuǎn)變，專業(yè)人士呈現(xiàn)五種態(tài)度：積極擁抱者、被動(dòng)適應(yīng)者、主動(dòng)抵制者、未受影響者和邊緣化群體。AI采用速度超越理解速度，重塑認(rèn)知領(lǐng)域的同時(shí)也帶來身份認(rèn)同危機(jī)。這場(chǎng)遷移將重新定義角色、價(jià)值觀和整個(gè)職業(yè)階層，需要制度層面的具體應(yīng)對(duì)措施。
IBM首席執(zhí)行官堅(jiān)信AI不會(huì)侵蝕其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域
IBM首席執(zhí)行官阿爾溫德·克里希納表示，公司預(yù)計(jì)通過擴(kuò)大AI業(yè)務(wù)規(guī)模，到2025年底實(shí)現(xiàn)45億美元的內(nèi)部成本節(jié)約。IBM第二季度營(yíng)收達(dá)170億美元，同比增長(zhǎng)8%。生成式AI業(yè)務(wù)規(guī)模已超75億美元并持續(xù)加速增長(zhǎng)。盡管外界擔(dān)心AI業(yè)務(wù)可能沖擊公司其他板塊，克里希納強(qiáng)調(diào)AI技術(shù)的融入使IBM產(chǎn)品更具競(jìng)爭(zhēng)力，咨詢業(yè)務(wù)也因客戶對(duì)AI轉(zhuǎn)型項(xiàng)目的需求而受益。
Indeed運(yùn)用AI技術(shù)助力求職者尋找新崗位
Indeed通過云原生和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為AI時(shí)代做好了準(zhǔn)備。公司CIO Anthony Moisant表示，他們不僅在采用AI，更在構(gòu)建一個(gè)智能代理公司，將人類智慧與機(jī)器智能相結(jié)合。公司已完成從本地服務(wù)器向AWS的遷移，建立了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)湖架構(gòu)，并基于Apache Iceberg構(gòu)建數(shù)據(jù)湖倉。目前已有4個(gè)Salesforce代理投入生產(chǎn)，6個(gè)內(nèi)部智能產(chǎn)品上線，另有20多個(gè)代理正在開發(fā)中。
AI第四次浪潮來臨，企業(yè)準(zhǔn)備好迎接未來了嗎？
AI第四代生成式AI標(biāo)志著技術(shù)范式轉(zhuǎn)變，正在用戶體驗(yàn)、應(yīng)用自動(dòng)化和平臺(tái)三個(gè)層面為企業(yè)帶來重大價(jià)值和顛覆。企業(yè)應(yīng)關(guān)注商業(yè)價(jià)值而非技術(shù)本身，需要從業(yè)務(wù)問題出發(fā)量化價(jià)值。未來五年將在認(rèn)知任務(wù)處理上取得巨大進(jìn)展，但需要?jiǎng)?chuàng)新思維應(yīng)對(duì)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型。六大顛覆性支柱包括下一代AI能力、數(shù)據(jù)平臺(tái)、機(jī)器人技術(shù)、量子計(jì)算、企業(yè)用戶體驗(yàn)和云架構(gòu)等。
AWS Bedrock負(fù)責(zé)人Atul Deo：更便宜AI與新型智能體的未來之路
AWS Amazon Bedrock負(fù)責(zé)人Atul Deo正致力于讓人工智能軟件變得更便宜和更智能。他在12月re:Invent大會(huì)前只有六個(gè)月時(shí)間來證明這一目標(biāo)的可行性。Deo表示AI領(lǐng)域發(fā)展速度前所未有，模型每幾周就會(huì)改進(jìn)，但客戶只有在經(jīng)濟(jì)效益合理時(shí)才會(huì)部署。為此，AWS推出了提示緩存、智能路由、批處理模式等功能來降低推理成本，同時(shí)開發(fā)能執(zhí)行多步驟任務(wù)的自主代理軟件，將AI應(yīng)用從聊天機(jī)器人轉(zhuǎn)向?qū)嶋H業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化。
2040年實(shí)現(xiàn)AGI的S型曲線發(fā)展路徑預(yù)測(cè)分析
本文分析了AI向AGI發(fā)展的七大路徑中的S曲線路徑，該路徑預(yù)測(cè)AI發(fā)展將經(jīng)歷三個(gè)階段：2025-2030年AI多模態(tài)模型和智能體技術(shù)快速發(fā)展；2030-2035年進(jìn)入停滯平臺(tái)期，引發(fā)AI寒冬擔(dān)憂；2035-2040年技術(shù)突破重新啟動(dòng)，自改進(jìn)AI系統(tǒng)和混合認(rèn)知架構(gòu)推動(dòng)AGI最終實(shí)現(xiàn)。
企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者需要了解的開源與專有AI模型選擇策略
企業(yè)在采用生成式人工智能時(shí)，需在開源模型與專有模型間做出選擇。真正的開源AI包括模型架構(gòu)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和權(quán)重，但完全開源的模型很少。多數(shù)企業(yè)會(huì)混合使用兩種模型。對(duì)于銀行等受監(jiān)管行業(yè)，開源模型是唯一選擇，因?yàn)閿?shù)據(jù)不能離開本地。開源模型提供更大靈活性和深度定制，而專有模型在成本和延遲方面具有優(yōu)勢(shì)。隨著開源模型性能提升，專有模型的財(cái)務(wù)可行性面臨挑戰(zhàn)。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)根據(jù)具體需求選擇最適合的模型組合。
AI如何重塑數(shù)據(jù)中心軟件架構(gòu)堆棧
數(shù)據(jù)中心行業(yè)往往專注于生成式AI的物理需求，如密集GPU機(jī)架和散熱需求，但卻忽視了GenAI對(duì)整個(gè)軟件堆棧的顛覆性影響。專家指出，軟件實(shí)際上是推動(dòng)變革的核心驅(qū)動(dòng)力。AI將在編程自動(dòng)化、企業(yè)軟件重構(gòu)、存儲(chǔ)需求提升和網(wǎng)絡(luò)安全等多個(gè)層面帶來深刻變革，傳統(tǒng)SaaS廠商面臨AI原生初創(chuàng)企業(yè)的挑戰(zhàn)。
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