В последнее время «Война сотен моделей» идет полным ходом, и крупные технологические компании запустили свои собственные общие модели и отраслевые модели, сочетающие в себе отраслевые характеристики. Процветание технологической отрасли даже заставило людей на время забыть о свирепости волны увольнений на крупных заводах.
Отраслевая модель привлекла беспрецедентное внимание, а это означает, что применение искусственного интеллекта в отрасли To B будет еще более углубляться.
Используя крупные отраслевые модели, предприятия могут более удобно создавать эксклюзивные модели, отвечающие потребностям собственного бизнеса, повышать эффективность и качество работы и дополнительно сокращать затраты. В то же время использование крупных отраслевых моделей также может помочь компаниям лучше реализовать цифровую трансформацию и повысить свою конкурентоспособность и положение на рынке.
Как только новость вышла, эти производители программного обеспечения для B-конца не могли сидеть на месте и должны были задать себе вопрос, где находятся барьеры для программного обеспечения B-end?
**Большая модель искусственного интеллекта поражает, какое программное обеспечение toB открывает жизнь и смерть? **
1. Анализ данных
BI (Business Intelligence) и другое программное обеспечение для анализа данных играют важную роль в управлении и принятии решений предприятиями. Этот тип программного обеспечения может обрабатывать, анализировать и визуализировать огромные объемы внутренних и внешних данных, помогая компаниям принимать более обоснованные решения. Однако с непрерывным развитием технологии больших моделей некоторые платформы ИИ могут начать предоставлять более интеллектуальные услуги анализа данных и прогнозирования, которые могут лучше удовлетворить потребности предприятий.Нет сомнений в том, что этот тип программного обеспечения для анализа данных столкнется с риском. замены.
2. Стандартный класс обработки
Мощные возможности обработки данных и обучения большой модели могут автоматически обрабатывать некоторые часто повторяющиеся задачи с четкими правилами посредством изучения и анализа большого объема офисных данных, чтобы избежать простой повторяющейся, но трудоемкой и трудоемкой ручной обработки. . Поэтому, как и все высоко стандартизированные профессии, стандартное программное обеспечение процессов, такое как OA (автоматизация офиса), поток утверждения бизнеса и автоматизация маркетинга, также сталкиваются с угрозой замены.
Например, в системе открытого доступа ИИ может автоматизировать некоторые повседневные офисные процессы, такие как классификация почты, хранение файлов и т. д. В процессе бизнес-утверждения ИИ может ускорить процесс утверждения и повысить эффективность процесса за счет автоматического просмотра и классификации содержимого приложения. В автоматизации маркетинга большие модели ИИ могут реализовать автоматизированный маркетинг и точные рекомендации за счет автоматического анализа и прогнозирования поведения пользователей, а также повысить коэффициент конверсии.
В-третьих, автоматизация выполнения
RPA (Robotic Process Automation) — технология автоматизации бизнес-процессов, основанная на программных роботах и искусственном интеллекте (ИИ), заменяющая человеческий труд в высокоуровневых, четко определенных задачах. Например, в финансовой сфере RPA может автоматически выполнять такие задачи, как обработка бухгалтерского учета, ввод данных и проверка счетов; в области обслуживания клиентов RPA может автоматически отвечать на электронные письма клиентов и обрабатывать жалобы с помощью технологии обработки естественного языка.
Однако очевидны и недостатки RPA: например, он не справляется со сложными и сильно изменчивыми процессами, а задачи, требующие принятия решений и суждений человеком, для RPA не подходят. Кроме того, RPA требует настройки и программирования, поэтому может потребоваться высокий технический порог и стоимость.
Основанный на обработке естественного языка и технологии машинного обучения, AutoGPT может полностью избежать этих проблем и автоматически понимать, изучать и имитировать человеческую работу, поэтому он может заменить функции некоторых продуктов RPA.
Поэтому в будущем RPA нужно постоянно комбинировать возможности ИИ для итерации продуктов, иначе такие менее интеллектуальные автоматически исполняющие роботы легко «выпадут из моды».
4. Программное обеспечение Light Consulting Service
Этот тип программного обеспечения может помочь компаниям понять динамику отрасли, рыночные тенденции и условия конкуренции, а также обеспечить поддержку принятия решений. Однако с развитием технологии искусственного интеллекта для Большой модели на самом деле стало лучше и удобнее предоставлять интеллектуальный отраслевой анализ и консультационные услуги.
Поэтому в будущем не только программное обеспечение, но и вся индустрия легкого консалтинга будет наиболее пострадавшей областью, которая будет затронута моделью ИИ.
5. Традиционное образовательное ПО
По сравнению с традиционным программным обеспечением для онлайн-обучения, таким как обучение английскому языку, обучение программированию и т. д., ИИ имеет более очевидные преимущества, такие как:
Автоматизированное обучение: большие модели ИИ могут автоматически генерировать планы обучения, чтобы предоставлять более персонализированный и точный учебный контент, тем самым снижая зависимость от ручного обучения.
Интеллектуальная обратная связь: большая модель ИИ может отслеживать статус обучения и прогресс учащихся в режиме реального времени, а также давать своевременную обратную связь и предложения, чтобы помочь учащимся лучше овладеть знаниями и навыками.
Индивидуальный путь обучения: большая модель ИИ может настраивать путь обучения в соответствии с индивидуальными потребностями и успеваемостью учащихся, обеспечивая более гибкие и разнообразные методы обучения.
Интеллектуальная оценка: большая модель ИИ может автоматически оценивать результаты обучения учащихся и предоставлять более объективные и точные результаты оценки, чтобы помочь учащимся лучше понять свой собственный прогресс и уровень обучения.
С этой точки зрения четко и ясно освещено несколько звеньев образования.Какое будущее у онлайн-образования?
**Какое программное обеспечение toB не может быть легко заменено искусственным интеллектом? **
1. Комплексное программное обеспечение для управления бизнесом
Комплексное программное обеспечение для управления бизнесом, такое как ERP (планирование ресурсов предприятия), WMS (система управления складом) и TMS (система управления транспортом), играет важную роль в бизнесе. Этот тип программного обеспечения может помочь предприятиям реализовать оптимальное распределение ресурсов, управление закупками, продажами и запасами, а также мониторинг процесса транспортировки. Однако сложное программное обеспечение для управления бизнесом часто должно работать с большими объемами данных и сложными процессами, и его необходимо настраивать в зависимости от реальной ситуации на предприятии. Технология ИИ может в определенной степени обеспечивать вспомогательные функции, но полностью заменить такое программное обеспечение сложно.
2. Программное обеспечение с недостаточными данными
Некоторое отраслевое программное обеспечение, такое как программное обеспечение для точного производства, дискретного производства и другое промышленное программное обеспечение, а также программное обеспечение для управления исследованиями и разработками новых лекарств, программное обеспечение для управления производством оборудования и другое программное обеспечение для управления отраслью, обычно требует обработки большого объема данных и сложных алгоритмов. Данные и алгоритмы в этом программном обеспечении часто являются дефицитными ресурсами, которые могут быть только у нескольких компаний. Кроме того, человеческие знания и опыт по-прежнему играют важную роль в обработке узкоспециализированных данных и знаний, поэтому их трудно полностью заменить большими моделями ИИ.
3. Программное обеспечение для управления отраслью
Программное обеспечение для управления промышленностью, такое как программное обеспечение для управления исследованиями и разработками новых лекарств и программное обеспечение для управления производством оборудования, играет важную роль в некоторых конкретных отраслях. Этот тип программного обеспечения может помочь предприятиям реализовать стандартизацию, поток и стандартизацию исследований и разработок, производства, качества и управления материалами. Потому что бизнес-модели и модели управления в разных отраслях очень разные, и это программное обеспечение обычно должно иметь дело со сложными отраслевыми правилами и знаниями. Поэтому технологии искусственного интеллекта сложно разработать общее программное обеспечение для управления отраслью для каждой отрасли.
Исходя из вышеизложенного, нетрудно обнаружить, что будь то человеческие позиции или программное обеспечение, все те, которые нелегко заменить ИИ, на самом деле являются высокопрофессиональными, сложными, техническими и интерактивными. Но в будущем, если эти программы хотят выжить и лучше развиваться, они должны сотрудничать и интегрироваться с большими моделями ИИ, чтобы совместно предоставлять более эффективные и точные услуги.
**Как программное обеспечение toB справляется с проблемами в эпоху ИИ? **
1. Объединение большой модели с искусственным интеллектом для изменения формы продукта
С конца прошлого года большие языковые модели, представленные ChatGPT и Wenxin Yiyan, возглавили новый виток революции в сфере глобальных информационных технологий. Надвигается новая волна, ИИ реконструирует будущее, и тысячи отраслей откроют новые возможности.
В рамках этой новой возможности Baidu неоднократно делал заявление и будет использовать большие модели ИИ для реконструкции всех продуктов.
Модернизация продукта заключается в сочетании с большой моделью ИИ и с помощью технологии искусственного интеллекта, улучшении интеллекта и персонализации продуктов и даже реконструкции собственных продуктов.
Например, индустрия программного обеспечения toB может рассмотреть возможность использования таких технологий, как обработка естественного языка и машинное обучение, для реализации таких функций, как интеллектуальное обслуживание клиентов и интеллектуальные рекомендации, тем самым повышая качество обслуживания пользователей и ценность продукта.
Во-вторых, используйте период окна, изменяйте положение и переключайте треки
Воспользовавшись периодом окна, перепозиционируйте свои продукты и услуги и переключитесь на более перспективный путь. В эту постоянно меняющуюся эпоху ни один продукт или даже отрасль не может стать вечнозеленым деревом.Если вы будете стоять на месте, вы только ускорите его падение.Поэтому в нужный момент переключите свою стратегию мышления и шагните в новую колею.Вдохните в него новую жизнь. Например, индустрия программного обеспечения toB также может рассмотреть возможность выхода на новые области, такие как облачные вычисления, большие данные и искусственный интеллект, исходя из своих собственных потребностей и стратегий развития, чтобы получить больше возможностей для развития.
3. Оказывайте услуги модели ИИ, продавайте воду и лопаты
Неоспоримым фактом является то, что большие модели ИИ постепенно поглощают долю рынка программного обеспечения класса B. Однако это не означает, что программное обеспечение беспомощно и просто сидит и умирает. На самом деле, это программное обеспечение по-прежнему имеет преимущества во многих аспектах, таких как зрелая технология, стабильная производительность, богатый функционал и так далее.
Конечно, если ваш продукт действительно был осажден ИИ и брошен на землю, а выхода на трансформацию за короткий промежуток времени нет, то, возможно, стоит как можно быстрее остановиться и перевернуть свой бизнес в другую сторону. направления.
Например, рассмотрите возможность предоставления маркировки данных, обучения, оптимизации и других услуг для больших моделей ИИ, а также соответствующих аппаратных устройств и программных инструментов.
Действительно, в этом нет ничего постыдного.
Работа по продаже воды, кастрюль и лопат может показаться не такой уж и высококлассной, но на нее действительно есть большой спрос. Пока вы можете выживать на этом, вы сможете зарабатывать деньги прямо за углом.
Получив деньги, медленно подумайте о преобразовании и обновлении бизнес-модели, чтобы занять место в развитии технологии ИИ.
По сути, большая модель — это такой же инструмент, как и любая платформа или программное обеспечение. Все предприятия должны уделять пристальное внимание разработке крупных моделей ИИ, активно изучать области его применения и искать способы сотрудничества с большими моделями ИИ. Пока вы можете правильно использовать его, вы не будете уничтожены или повреждены им, а вместо этого получите пользу.
Посмотреть Оригинал
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Большая модель AI убивает программное обеспечение B?
Первоисточник: Техническое лидерство
В последнее время «Война сотен моделей» идет полным ходом, и крупные технологические компании запустили свои собственные общие модели и отраслевые модели, сочетающие в себе отраслевые характеристики. Процветание технологической отрасли даже заставило людей на время забыть о свирепости волны увольнений на крупных заводах.
Отраслевая модель привлекла беспрецедентное внимание, а это означает, что применение искусственного интеллекта в отрасли To B будет еще более углубляться.
Используя крупные отраслевые модели, предприятия могут более удобно создавать эксклюзивные модели, отвечающие потребностям собственного бизнеса, повышать эффективность и качество работы и дополнительно сокращать затраты. В то же время использование крупных отраслевых моделей также может помочь компаниям лучше реализовать цифровую трансформацию и повысить свою конкурентоспособность и положение на рынке.
Как только новость вышла, эти производители программного обеспечения для B-конца не могли сидеть на месте и должны были задать себе вопрос, где находятся барьеры для программного обеспечения B-end?
**Большая модель искусственного интеллекта поражает, какое программное обеспечение toB открывает жизнь и смерть? **
1. Анализ данных
BI (Business Intelligence) и другое программное обеспечение для анализа данных играют важную роль в управлении и принятии решений предприятиями. Этот тип программного обеспечения может обрабатывать, анализировать и визуализировать огромные объемы внутренних и внешних данных, помогая компаниям принимать более обоснованные решения. Однако с непрерывным развитием технологии больших моделей некоторые платформы ИИ могут начать предоставлять более интеллектуальные услуги анализа данных и прогнозирования, которые могут лучше удовлетворить потребности предприятий.Нет сомнений в том, что этот тип программного обеспечения для анализа данных столкнется с риском. замены.
2. Стандартный класс обработки
Мощные возможности обработки данных и обучения большой модели могут автоматически обрабатывать некоторые часто повторяющиеся задачи с четкими правилами посредством изучения и анализа большого объема офисных данных, чтобы избежать простой повторяющейся, но трудоемкой и трудоемкой ручной обработки. . Поэтому, как и все высоко стандартизированные профессии, стандартное программное обеспечение процессов, такое как OA (автоматизация офиса), поток утверждения бизнеса и автоматизация маркетинга, также сталкиваются с угрозой замены.
Например, в системе открытого доступа ИИ может автоматизировать некоторые повседневные офисные процессы, такие как классификация почты, хранение файлов и т. д. В процессе бизнес-утверждения ИИ может ускорить процесс утверждения и повысить эффективность процесса за счет автоматического просмотра и классификации содержимого приложения. В автоматизации маркетинга большие модели ИИ могут реализовать автоматизированный маркетинг и точные рекомендации за счет автоматического анализа и прогнозирования поведения пользователей, а также повысить коэффициент конверсии.
В-третьих, автоматизация выполнения
RPA (Robotic Process Automation) — технология автоматизации бизнес-процессов, основанная на программных роботах и искусственном интеллекте (ИИ), заменяющая человеческий труд в высокоуровневых, четко определенных задачах. Например, в финансовой сфере RPA может автоматически выполнять такие задачи, как обработка бухгалтерского учета, ввод данных и проверка счетов; в области обслуживания клиентов RPA может автоматически отвечать на электронные письма клиентов и обрабатывать жалобы с помощью технологии обработки естественного языка.
Однако очевидны и недостатки RPA: например, он не справляется со сложными и сильно изменчивыми процессами, а задачи, требующие принятия решений и суждений человеком, для RPA не подходят. Кроме того, RPA требует настройки и программирования, поэтому может потребоваться высокий технический порог и стоимость.
Основанный на обработке естественного языка и технологии машинного обучения, AutoGPT может полностью избежать этих проблем и автоматически понимать, изучать и имитировать человеческую работу, поэтому он может заменить функции некоторых продуктов RPA.
Поэтому в будущем RPA нужно постоянно комбинировать возможности ИИ для итерации продуктов, иначе такие менее интеллектуальные автоматически исполняющие роботы легко «выпадут из моды».
4. Программное обеспечение Light Consulting Service
Этот тип программного обеспечения может помочь компаниям понять динамику отрасли, рыночные тенденции и условия конкуренции, а также обеспечить поддержку принятия решений. Однако с развитием технологии искусственного интеллекта для Большой модели на самом деле стало лучше и удобнее предоставлять интеллектуальный отраслевой анализ и консультационные услуги.
Поэтому в будущем не только программное обеспечение, но и вся индустрия легкого консалтинга будет наиболее пострадавшей областью, которая будет затронута моделью ИИ.
5. Традиционное образовательное ПО
По сравнению с традиционным программным обеспечением для онлайн-обучения, таким как обучение английскому языку, обучение программированию и т. д., ИИ имеет более очевидные преимущества, такие как:
Автоматизированное обучение: большие модели ИИ могут автоматически генерировать планы обучения, чтобы предоставлять более персонализированный и точный учебный контент, тем самым снижая зависимость от ручного обучения.
Интеллектуальная обратная связь: большая модель ИИ может отслеживать статус обучения и прогресс учащихся в режиме реального времени, а также давать своевременную обратную связь и предложения, чтобы помочь учащимся лучше овладеть знаниями и навыками.
Индивидуальный путь обучения: большая модель ИИ может настраивать путь обучения в соответствии с индивидуальными потребностями и успеваемостью учащихся, обеспечивая более гибкие и разнообразные методы обучения.
Интеллектуальная оценка: большая модель ИИ может автоматически оценивать результаты обучения учащихся и предоставлять более объективные и точные результаты оценки, чтобы помочь учащимся лучше понять свой собственный прогресс и уровень обучения.
С этой точки зрения четко и ясно освещено несколько звеньев образования.Какое будущее у онлайн-образования?
**Какое программное обеспечение toB не может быть легко заменено искусственным интеллектом? **
1. Комплексное программное обеспечение для управления бизнесом
Комплексное программное обеспечение для управления бизнесом, такое как ERP (планирование ресурсов предприятия), WMS (система управления складом) и TMS (система управления транспортом), играет важную роль в бизнесе. Этот тип программного обеспечения может помочь предприятиям реализовать оптимальное распределение ресурсов, управление закупками, продажами и запасами, а также мониторинг процесса транспортировки. Однако сложное программное обеспечение для управления бизнесом часто должно работать с большими объемами данных и сложными процессами, и его необходимо настраивать в зависимости от реальной ситуации на предприятии. Технология ИИ может в определенной степени обеспечивать вспомогательные функции, но полностью заменить такое программное обеспечение сложно.
2. Программное обеспечение с недостаточными данными
Некоторое отраслевое программное обеспечение, такое как программное обеспечение для точного производства, дискретного производства и другое промышленное программное обеспечение, а также программное обеспечение для управления исследованиями и разработками новых лекарств, программное обеспечение для управления производством оборудования и другое программное обеспечение для управления отраслью, обычно требует обработки большого объема данных и сложных алгоритмов. Данные и алгоритмы в этом программном обеспечении часто являются дефицитными ресурсами, которые могут быть только у нескольких компаний. Кроме того, человеческие знания и опыт по-прежнему играют важную роль в обработке узкоспециализированных данных и знаний, поэтому их трудно полностью заменить большими моделями ИИ.
3. Программное обеспечение для управления отраслью
Программное обеспечение для управления промышленностью, такое как программное обеспечение для управления исследованиями и разработками новых лекарств и программное обеспечение для управления производством оборудования, играет важную роль в некоторых конкретных отраслях. Этот тип программного обеспечения может помочь предприятиям реализовать стандартизацию, поток и стандартизацию исследований и разработок, производства, качества и управления материалами. Потому что бизнес-модели и модели управления в разных отраслях очень разные, и это программное обеспечение обычно должно иметь дело со сложными отраслевыми правилами и знаниями. Поэтому технологии искусственного интеллекта сложно разработать общее программное обеспечение для управления отраслью для каждой отрасли.
Исходя из вышеизложенного, нетрудно обнаружить, что будь то человеческие позиции или программное обеспечение, все те, которые нелегко заменить ИИ, на самом деле являются высокопрофессиональными, сложными, техническими и интерактивными. Но в будущем, если эти программы хотят выжить и лучше развиваться, они должны сотрудничать и интегрироваться с большими моделями ИИ, чтобы совместно предоставлять более эффективные и точные услуги.
**Как программное обеспечение toB справляется с проблемами в эпоху ИИ? **
1. Объединение большой модели с искусственным интеллектом для изменения формы продукта
С конца прошлого года большие языковые модели, представленные ChatGPT и Wenxin Yiyan, возглавили новый виток революции в сфере глобальных информационных технологий. Надвигается новая волна, ИИ реконструирует будущее, и тысячи отраслей откроют новые возможности.
В рамках этой новой возможности Baidu неоднократно делал заявление и будет использовать большие модели ИИ для реконструкции всех продуктов.
Модернизация продукта заключается в сочетании с большой моделью ИИ и с помощью технологии искусственного интеллекта, улучшении интеллекта и персонализации продуктов и даже реконструкции собственных продуктов.
Например, индустрия программного обеспечения toB может рассмотреть возможность использования таких технологий, как обработка естественного языка и машинное обучение, для реализации таких функций, как интеллектуальное обслуживание клиентов и интеллектуальные рекомендации, тем самым повышая качество обслуживания пользователей и ценность продукта.
Во-вторых, используйте период окна, изменяйте положение и переключайте треки
Воспользовавшись периодом окна, перепозиционируйте свои продукты и услуги и переключитесь на более перспективный путь. В эту постоянно меняющуюся эпоху ни один продукт или даже отрасль не может стать вечнозеленым деревом.Если вы будете стоять на месте, вы только ускорите его падение.Поэтому в нужный момент переключите свою стратегию мышления и шагните в новую колею.Вдохните в него новую жизнь. Например, индустрия программного обеспечения toB также может рассмотреть возможность выхода на новые области, такие как облачные вычисления, большие данные и искусственный интеллект, исходя из своих собственных потребностей и стратегий развития, чтобы получить больше возможностей для развития.
3. Оказывайте услуги модели ИИ, продавайте воду и лопаты
Неоспоримым фактом является то, что большие модели ИИ постепенно поглощают долю рынка программного обеспечения класса B. Однако это не означает, что программное обеспечение беспомощно и просто сидит и умирает. На самом деле, это программное обеспечение по-прежнему имеет преимущества во многих аспектах, таких как зрелая технология, стабильная производительность, богатый функционал и так далее.
Конечно, если ваш продукт действительно был осажден ИИ и брошен на землю, а выхода на трансформацию за короткий промежуток времени нет, то, возможно, стоит как можно быстрее остановиться и перевернуть свой бизнес в другую сторону. направления.
Например, рассмотрите возможность предоставления маркировки данных, обучения, оптимизации и других услуг для больших моделей ИИ, а также соответствующих аппаратных устройств и программных инструментов.
Действительно, в этом нет ничего постыдного.
Работа по продаже воды, кастрюль и лопат может показаться не такой уж и высококлассной, но на нее действительно есть большой спрос. Пока вы можете выживать на этом, вы сможете зарабатывать деньги прямо за углом.
Получив деньги, медленно подумайте о преобразовании и обновлении бизнес-модели, чтобы занять место в развитии технологии ИИ.
По сути, большая модель — это такой же инструмент, как и любая платформа или программное обеспечение. Все предприятия должны уделять пристальное внимание разработке крупных моделей ИИ, активно изучать области его применения и искать способы сотрудничества с большими моделями ИИ. Пока вы можете правильно использовать его, вы не будете уничтожены или повреждены им, а вместо этого получите пользу.