IT世界正在见证云、边缘和AI之间越来越紧密的融合。通过连接对象并在边缘收集和处理数据,这成了工业4.0应用不可或缺的一部分,也是精准农业、智能城市和物流等应用不可或缺的一部分。
Manulife公司的AI战略以惠及多个市场的关键用例为中心,其中一个主要重点是销售代理支持。随着代理的客户组合不断增长,他们越来越难以跟踪个人需求和偏好。
在美国旧金山举行的Dreamforce 2024大会期间,菲律宾航空首席信息官Aurea Vidal表示,使用Salesforce将客户等待时间从一小时缩短到几分钟,将客户满意度得分从60%提高到95%左右。
早期采用生成式AI的人通常使用ChatGPT、微软Copilot和类似的SaaS 工具,这些工具虽然需要花钱,但不会带来基础设施方面的挑战。然而,随着企业的纵向扩展,这些挑战开始显现出来。
CIO面临着越来越大的压力,需要从生成式AI中创造商业价值,很多IT领导者——包括Salesforce首席信息官Juan Perez认为,高管层如此地不耐烦,可能会毁掉很多项目。
即使生成式AI结果失败没有达到引起公众尴尬或诉讼的程度,但仍会抑制企业的风险偏好,使其不愿启动更多的AI项目。
随着生成式AI被嵌入到越来越多的设备中,赋予它自主决策权就将取决于实时数据,以及避免过高的云成本,这就是边缘计算的用武之地。
Marie-Rose在技术职业生涯的早期,就首次尝试了体育领域的IT管理工作。退出短跑项目后不久,他就被任命为2003年巴黎田径世锦赛的技术总监。
NTT DATA North America的首席信息官讨论了他的员工战略如何成为IT战略的核心,以及组织内的职业流动性如何促进思想的多样性并激励同事发挥影响力。
近日,杂货巨头Woolworths新西兰技术总经理Steve James和我们分享了如何在极端事件中保持基本服务的运行,如何与社区互动以激励人们从事技术职业,以及如何利用技术来确保团队安全。
技术领导者们希望利用数据的力量来了解客户的需求和需求方式,这就是为什么整体数据和分析(D&A)市场预计将以惊人的速度增长。
从电子商务到非营利组织,利用企业数据资产可能是组织成败的关键。机器学习和生成式AI是其中的一个组成部分,但要成功地应用这些技术则评估AI对业务的实际影响。
在对生成式AI进行了近两年的试验之后,许多IT领导者已经准备好扩大规模了。然而,在此之前,他们需要重新考虑数据管理问题。
有分析师预测,首席数据官(CDO)和首席数据分析官(CDAO)必须更好地展示他们对企业和人工智能项目的价值,才能长期保住自己的高管地位。
受到生成式AI巨大潜力的启发,许多IT和商业领袖得出结论,实现所有形式AI变革潜力的最佳方式,就是把责任交给一位领导者——首席人工智能官(CAIO)。
为了适应市场需求,西班牙钢管制造商Tubos Reunidos正在精简技术支持系统——从质量流程和工厂自动化,到员工安全和生产控制,以便员工可以专注于增加价值。
随着生成式人工智能(GenAI)风靡全球,大多数企业都希望利用人工智能(AI)技术进行创新,以收获更多的业务成果。