数字时代怎么抢跑

2018-07-02 22:36保罗·勒里希
商业评论 2018年5期
关键词:代码生成知识型机器

保罗·勒里希

健身,戒烟,业务转型。一切有意义的改变,都始于一个简单的问题:我该从何开始?当前关于数字化、人工智能和新型机器的辩论已经不再是它们会不會发生,而是何时发生的问题。谁能正确解决“从何开始”的问题,谁就抓住了时代机遇。以下是为了适应未来你立刻就能做的三件事。

想数字化,就要关注人 当技术无所不在时,人类的比较优势将显得更加重要。在任何历史时期,分析、沟通和学习能力,以及理解他人感受的能力,对于在商业领域取得成功都至关重要。判断力、好奇心、创造力,以及人情味,都是当前和近期的技术难以企及的。

用新机器提升你的劳动力 每一项知识型工作都由不同的任务构成。可能你恨之入骨的那部分任务可以放心地交给人工智能来完成。当你选对了自动化的任务对象,对经济的影响可能是颠覆性的—因为新机器在提高工作效率的同时,还可以解放我们这些工作者,推动我们去做更多更有价值的工作。所以第一步,同样也是最重要的一步,就是找准切入点,那些涉及固定流程和大量数据的工作非常适合自动化处理。

让一切成为代码生成器 现在,每件物品都能成为代码生成器。手表、家电、服饰、灯泡、汽车和医疗设备上都能装上传感器,而且很多公司正在基于这些数据开发新产品和新服务。你需要一个分析团队来帮你从这些“数据原料”中提炼出有意义、有启示的信息。

总而言之,第四次工业革命的胜利者绝不会在发令枪响时睡着。他们意识到等待是最大的风险,确定自己必须采取行动,不会被前方的困难所吓退,采用本文提出的这些步骤为未来的工作做好准备。

猜你喜欢
代码生成知识型机器
机器狗
机器狗
Lustre语言可信代码生成器研究进展
未来机器城
中小企业知识型员工工作压力与对策建议
代码生成技术在软件开发中的应用
知识型新移民城市生态融合机制研究
基于XML的代码自动生成工具
让知识型员工的心留在科研院所——浅析科研院所中知识型员工的激励
基于关系数据模型代码生成器的设计与实现