分析师们11月23日至25日在Gartner IT讨论会上讨论了未来工作和新兴趋势。根据市场分析公司Gartner的说法,人工智能(AI)常规工作自动化、数字灵巧性和分布式劳动力的混合作用将会是影响未来工作的三个关键趋势,首席信息官CIO应该对这三个趋势加以关注。
分析师周三在Gartner IT讨论会上讨论了印度的未来工作以及科技、代际和文化转型在塑造工作文化上发挥的重要作用。这次的讨论会以虚拟方式进行。
Gartner高级研究分析师Rashmi Choudhary表示,“世界各地组织的遥距员工数目在2020年里突然飙升。在这个转型期里,劳动力自动化、数字灵巧性和混合工作提供了重大的商业价值和收入增长,也帮助组织得以维持业务连续性。展望未来,促进合作和归宿感要依赖科技,保持与遥距员工的联系和参与度在‘新常态’下就更加重要了。”
Gartner建议CIO和IT领导者聚焦未来工作的三个趋势,确保自己的组织能够在后大流行时期处于有利地位。
人工智能主导常规工作自动化
AI可以对大量日常工作进行自动化,员工进而可以将重点放在更高价值的、非例行的工作上。企业的AI和机器人过程自动化(RPA)技术将增加。Gartner预测全球RPA软件收入将在2021年里增加19.5%,直至2024年每年都会以双位数增长。
AI将进入以前由知识工作者完成的非例行任务和认知任务的许多领域。被AI取代的工作很少,但几乎所有的工作都会遭遇自动化或辅助增强。一些组织将拥抱人类和机器组合的互补功能,这些组织的员工可以更有效的工作,胜过人类专家单独工作或AI机器单独工作的情况。
数字灵巧性将会十分重要
各组织可以培养新一代劳动力的数字灵巧性和打造竞争优势。各组织都在加速实施数字转型举措,劳动力的强大数字灵巧性就会变得至关重要。
首席信息官和IT领导者应该重点扩充IT指导方针,要与人力资源领导者密切合作,包括帮助员工迅速接受新技术,要在算法和具有良好结构的培训计划上投资,更好地定位员工技能和改善数字灵活性。
Choudhary 女士表示,“技能现在被贴上了人才新货币的标签。技能是任何行业内劳动力管理的基本要素。自动化技能改善的检测和评估可以大大提高组织敏捷性。“、
分布式劳动力的混用
根据Gartner的资料,后大流行期间48%的员工将以遥距的方式工作,与大流行前相比增加了30%。Choudhary女士表示,“2019新冠肺炎大流行加速了这一趋势,许多组织被迫不是将全部就是将大部分劳动力转为遥距工作。后新冠肺炎大流行期间,许多员工比大流行之前都更加希望能以遥距的方式工作,“。
一众组织将增大自己的混合工作员工数目,实现劳动力管理上更大的灵活性,这样可以节省成本,也可以更好地处理由于疾病或需要照顾家人时员工请假的情况。IT和人力资源组织对于新一代遥距工作平台有着浓厚的兴趣,这样的平台可以改善时间、出勤率、日程安排、请假等等的管理,也可以改善混合员工的任务管理。
好文章,需要你的鼓励
这项由加州大学圣地亚哥分校和微软研究院合作开发的REAL框架,通过程序分析反馈训练大型语言模型生成高质量代码。与传统方法不同,REAL采用强化学习将代码安全性和可维护性作为奖励信号,不依赖人工标注或特定规则。研究在多个数据集上的实验表明,REAL在保证功能正确性的同时显著提高了代码质量,有效解决了"即兴编程"中的安全漏洞和维护性问题,为AI辅助编程提供了新的范式。
加州大学伯克利分校与Meta FAIR研究团队开发了"Self-Challenging"框架,让大语言模型通过自己创建和解决任务来提升能力。该方法引入创新的"Code-as-Task"格式,包含指令、验证函数、示例解决方案和失败案例,确保生成的任务既可行又有挑战性。在工具计算、网页浏览、零售服务和航班预订四种环境测试中,仅使用自生成训练数据,Llama-3.1-8B模型性能提升了两倍多,证明AI可以通过自我挑战实现有效学习,减少对人类标注的依赖。
南洋理工大学与SenseTime Research合作提出了PoseFuse3D-KI,一种创新的人体中心关键帧插值框架。该方法将3D人体模型信息融入扩散过程,解决了现有技术在处理复杂人体动作时产生扭曲结果的问题。研究团队开发了专门的SMPL-X编码器直接从3D空间提取几何信息,并设计了融合网络将3D线索与2D姿态无缝整合。他们还构建了CHKI-Video数据集,包含2,614个视频片段及完整的人体标注。实验结果显示,PoseFuse3D-KI在PSNR上提升9%,LPIPS减少38%,显著超越现有方法。
这项研究提出了LongGuide算法,解决了大型语言模型在长文本生成任务中的局限性。研究团队发现,仅依靠上下文学习无法使模型充分掌握文本的语言和格式特性。LongGuide通过自动生成两种指导原则:度量指导原则和输出约束指导原则,显著提升了模型性能。在七种长文本生成任务中,该方法使开源和闭源模型的ROUGE-L评分平均提高约6%。LongGuide具有通用性强、易于学习、成本效益高等优点,为提升AI长文本生成能力提供了新方向。