Нещодавно «Війна сотень моделей» у розпалі, і великі технологічні компанії запустили власні загальні та галузеві моделі, які поєднують галузеві характеристики. Процвітання технологічної індустрії навіть змусило людей тимчасово забути про жорстокість хвилі звільнень на великих заводах.
Галузева модель привернула безпрецедентну увагу, а це означає, що застосування штучного інтелекту в галузі To B буде ще більше поглиблено.
Використовуючи великі галузеві моделі, підприємства можуть зручніше будувати ексклюзивні моделі, які відповідають їхнім власним бізнес-потребам, підвищують ефективність і якість роботи та додатково знижують витрати. Водночас використання великих галузевих моделей також може допомогти компаніям краще реалізувати цифрову трансформацію та покращити свою конкурентоспроможність і позицію на ринку.
Як тільки ця новина з’явилася, ці виробники програмного забезпечення ToB не могли сидіти на місці, і їм довелося запитати свої душі, де бар’єри для програмного забезпечення B-end?
**Велика модель штучного інтелекту вражає, яке програмне забезпечення toB відкриває життя і смерть? **
1. Аналіз даних
BI (Business Intelligence) та інше програмне забезпечення для аналізу даних відіграють важливу роль в управлінні та прийнятті рішень підприємствами. Цей тип програмного забезпечення може обробляти, аналізувати та візуалізувати величезні обсяги внутрішніх і зовнішніх даних, щоб допомогти компаніям приймати більш обґрунтовані рішення. Однак із безперервним розвитком технології великих моделей деякі платформи штучного інтелекту можуть почати надавати більш інтелектуальні послуги аналізу даних і прогнозування, які можуть краще задовольнити потреби підприємств. Безсумнівно, цей тип програмного забезпечення для аналізу даних зіткнеться з ризиком заміни.
2. Стандартний клас процесу
Потужна обробка даних і можливості навчання великої моделі можуть автоматично обробляти деякі дуже повторювані завдання за чіткими правилами шляхом вивчення та аналізу великої кількості офісних даних, щоб уникнути простого повторюваного, але тривалого та трудомісткого ручного опрацювання. . Тому, як і всі високостандартизовані професії, стандартне програмне забезпечення для процесів, таке як ОА (автоматизація офісу), потік затвердження бізнесу та автоматизація маркетингу, також стикаються з загрозою заміни.
Наприклад, у системі OA ШІ може автоматизувати деякі щоденні офісні процеси, такі як класифікація пошти, зберігання файлів тощо. У бізнес-процесі затвердження ШІ може пришвидшити процес затвердження та підвищити ефективність процесу за допомогою автоматичного перегляду та класифікації вмісту програми. У сфері автоматизації маркетингу великі моделі штучного інтелекту можуть реалізувати автоматизований маркетинг і отримати точні рекомендації за допомогою автоматичного аналізу та прогнозування поведінки користувачів, а також підвищити коефіцієнти конверсії.
По-третє, автоматизація виконання
RPA (Robotic Process Automation) — це технологія автоматизації бізнес-процесів, заснована на програмних роботах і штучному інтелекті (AI). Замінює людську працю в чітко визначених завданнях високого рівня. Наприклад, у фінансовій сфері RPA може автоматично виконувати такі завдання, як обробка бухгалтерського обліку, введення даних і перевірка рахунків; у сфері обслуговування клієнтів RPA може автоматично відповідати на електронні листи клієнтів і розглядати скарги за допомогою технології обробки природної мови.
Однак недоліки RPA також очевидні.Наприклад, він не може обробляти складні та дуже варіативні процеси, а завдання, які вимагають прийняття рішень і суджень людини, не підходять для RPA. Крім того, RPA потребує конфігурації та програмування, тому може знадобитися високий технічний поріг і вартість.
Заснований на обробці природної мови та технології машинного навчання, AutoGPT може ідеально уникнути цих проблем, автоматично розуміти, вивчати та імітувати людську роботу, тому він може замінити функції деяких продуктів RPA.
Тому в майбутньому RPA потрібно постійно поєднувати можливості штучного інтелекту для ітерації продуктів, інакше такі менш інтелектуальні автоматичні роботи легко «впадуть у немилість».
4. Програмне забезпечення Light Consulting Service
Цей тип програмного забезпечення може допомогти компаніям зрозуміти динаміку галузі, ринкові тенденції та умови конкуренції, а також забезпечити підтримку прийняття рішень. Однак із розвитком технології штучного інтелекту Big Model насправді стає кращим і зручнішим для надання інтелектуальних галузевих аналізів і консультаційних послуг.
Тому в майбутньому не тільки програмне забезпечення, але й вся індустрія легкого консалтингу буде найбільш постраждалою сферою, на яку вплине модель AI.
5. Традиційне освітнє програмне забезпечення
Порівняно з традиційним програмним забезпеченням для онлайн-освіти, таким як навчання англійської мови, навчання програмуванню тощо, ШІ має більш очевидні переваги, такі як:
Автоматизоване навчання: великі моделі штучного інтелекту можуть автоматично генерувати навчальні плани, щоб забезпечити більш персоналізований і точний навчальний контент, тим самим зменшуючи залежність від ручного навчання.
Інтелектуальний зворотний зв’язок: велика модель штучного інтелекту може стежити за станом навчання та прогресом студентів у режимі реального часу, а також надавати своєчасні відгуки та пропозиції, щоб допомогти студентам краще опанувати знання та навички.
Індивідуальний шлях навчання: велика модель AI може налаштувати шлях навчання відповідно до індивідуальних потреб і прогресу навчання студентів, забезпечуючи більш гнучкі та різноманітні методи навчання.
Інтелектуальне оцінювання: велика модель штучного інтелекту може автоматично оцінювати результати навчання студентів і надавати більш об’єктивні та точні результати оцінювання, щоб допомогти студентам краще зрозуміти свій прогрес у навчанні та рівень.
З цієї точки зору кілька ланок освіти були висвітлені чітко та зрозуміло.Яке майбутнє чекає онлайн-освіти?
**Яке програмне забезпечення toB не легко замінити ШІ? **
1. Комплексне програмне забезпечення для управління бізнесом
Комплексне програмне забезпечення для управління бізнесом, таке як ERP (Enterprise Resource Planning), WMS (Warehouse Management System) і TMS (Transportation Management System), відіграє важливу роль у бізнесі. Цей тип програмного забезпечення може допомогти підприємствам оптимально розподілити ресурси, керувати закупівлями, продажами та запасами, а також контролювати процес транспортування. Однак складне програмне забезпечення для управління бізнесом часто має працювати з великою кількістю даних і складними процесами, і його потрібно налаштовувати відповідно до реальної ситуації на підприємстві. Технологія штучного інтелекту може певною мірою забезпечити допоміжні функції, але повністю замінити таке програмне забезпечення складно.
2. Програмне забезпечення з обмеженими даними
Деяке галузеве програмне забезпечення, таке як прецизійне виробництво, дискретне виробництво та інше промислове програмне забезпечення, а також програмне забезпечення для управління новими дослідженнями та розробкою ліків, програмне забезпечення для керування виробництвом обладнання та інше програмне забезпечення для управління промисловістю, як правило, вимагає обробки великої кількості даних і складних алгоритмів. Дані та алгоритми в цьому програмному забезпеченні часто є дефіцитними ресурсами, які можуть мати лише деякі компанії. Крім того, людські знання та досвід все ще відіграють важливу роль в обробці вузькоспеціалізованих даних і знань, тому їх важко повністю замінити великими моделями ШІ.
3. Програмне забезпечення для управління промисловістю
Програмне забезпечення для управління галуззю, таке як програмне забезпечення для управління дослідженнями та розробкою нових ліків і програмне забезпечення для управління виробництвом обладнання, відіграє важливу роль у певних конкретних галузях. Цей тип програмного забезпечення може допомогти підприємствам реалізувати стандартизацію, потоки та стандартизацію досліджень і розробок, виробництва, якості та управління матеріалами. Оскільки бізнес-моделі та моделі управління в різних галузях дуже різні, і це програмне забезпечення зазвичай потребує роботи зі складними галузевими правилами та знаннями. Тому технології ШІ важко розробити загальне програмне забезпечення для управління галуззю для кожної галузі.
Виходячи з вищесказаного, неважко з’ясувати, що будь то людські посади чи програмне забезпечення, усі ті, які непросто замінити ШІ, насправді є високопрофесійними, складними, технічними та інтерактивними. Але в майбутньому, якщо ці програми хочуть виживати та розвиватися краще, вони повинні співпрацювати та інтегруватися з великими моделями ШІ, щоб спільно надавати більш ефективні та точні послуги.
**Як програмне забезпечення toB долає виклики в епоху ШІ? **
1. Об’єднання великої моделі AI для зміни форми продукту
З кінця минулого року великі мовні моделі, представлені ChatGPT і Wenxin Yiyan, почали новий виток революції в галузі глобальних інформаційних технологій. Нова хвиля наростає, ШІ реконструює майбутнє, і тисячі галузей відкриють нові можливості.
Відповідно до цієї нової можливості Baidu неодноразово виступав із заявою та використовуватиме великі моделі ШІ для реконструкції всіх продуктів.
Ремоделювання продукту полягає в поєднанні з великою моделлю ШІ та за допомогою технології штучного інтелекту, покращенні інтелекту та персоналізації продуктів і навіть реконструкції власних продуктів.
Наприклад, індустрія програмного забезпечення toB може розглянути можливість використання таких технологій, як обробка природної мови та машинне навчання, щоб реалізувати такі функції, як інтелектуальне обслуговування клієнтів і розумні рекомендації, тим самим підвищуючи досвід користувачів і цінність продукту.
По-друге, скористайтеся перевагами періоду вікна, змініть положення та перемикайте треки
Скориставшись періодом вікна, змініть позиції своїх продуктів і послуг і перейдіть на більш перспективний шлях. У цю епоху, що постійно змінюється, жоден продукт чи навіть галузь не може стати вічнозеленим деревом. Якщо ви будете стояти на місці, ви лише прискорите його занепад. Тому в потрібний момент змініть свою стратегію мислення та вийдіть на новий шлях. Дихайте нове життя в нього. Наприклад, індустрія програмного забезпечення ToB також може розглянути можливість виходу на нові сфери, такі як хмарні обчислення, великі дані та штучний інтелект на основі власних потреб і стратегій розвитку, щоб отримати більше можливостей для розвитку.
3. Надавати послуги для моделі AI, продавати воду та лопати
Незаперечним фактом є те, що великі моделі ШІ поступово з’їдають частку ринку програмного забезпечення категорії B. Однак це не означає, що програмне забезпечення безпорадне та просто сидить і вмирає. Насправді це програмне забезпечення все ще має переваги в багатьох аспектах, таких як зріла технологія, стабільна продуктивність, багаті функції тощо.
Звичайно, якщо ваш продукт справді був обложений штучним інтелектом і був поставлений на землю, і немає виходу для трансформації за короткий проміжок часу, тоді, можливо, вам слід якнайшвидше зупинитися та змінити свій бізнес на інші напрямки.
Наприклад, розгляньте можливість надання маркування даних, навчання, оптимізації та інших послуг для великих моделей ШІ, а також відповідних апаратних пристроїв і програмних засобів.
Справді, в цьому немає нічого сорому.
Робота з продажу води, каструль і лопат може здатися не надто високою, але вона справді користується великим попитом. Поки ви можете вижити завдяки цьому, ви зможете заробляти гроші не за горами.
Отримавши гроші, повільно подумайте про трансформацію та модернізацію бізнес-моделі, щоб зайняти місце в розвитку технології ШІ.
По суті, велика модель — це інструмент, як і будь-яка платформа чи програмне забезпечення. Усі підприємства повинні приділяти пильну увагу розробці великих моделей штучного інтелекту, активно досліджувати сфери їх застосування та шукати шляхи співпраці з великими моделями штучного інтелекту. Поки ви можете добре використовувати його, ви не будете знищені чи завдані шкоди, а натомість отримаєте користь.
Переглянути оригінал
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.
Велика модель штучного інтелекту, чи є програмне забезпечення для вбивства B?
Джерело: Technical Leadership
Нещодавно «Війна сотень моделей» у розпалі, і великі технологічні компанії запустили власні загальні та галузеві моделі, які поєднують галузеві характеристики. Процвітання технологічної індустрії навіть змусило людей тимчасово забути про жорстокість хвилі звільнень на великих заводах.
Галузева модель привернула безпрецедентну увагу, а це означає, що застосування штучного інтелекту в галузі To B буде ще більше поглиблено.
Використовуючи великі галузеві моделі, підприємства можуть зручніше будувати ексклюзивні моделі, які відповідають їхнім власним бізнес-потребам, підвищують ефективність і якість роботи та додатково знижують витрати. Водночас використання великих галузевих моделей також може допомогти компаніям краще реалізувати цифрову трансформацію та покращити свою конкурентоспроможність і позицію на ринку.
Як тільки ця новина з’явилася, ці виробники програмного забезпечення ToB не могли сидіти на місці, і їм довелося запитати свої душі, де бар’єри для програмного забезпечення B-end?
**Велика модель штучного інтелекту вражає, яке програмне забезпечення toB відкриває життя і смерть? **
1. Аналіз даних
BI (Business Intelligence) та інше програмне забезпечення для аналізу даних відіграють важливу роль в управлінні та прийнятті рішень підприємствами. Цей тип програмного забезпечення може обробляти, аналізувати та візуалізувати величезні обсяги внутрішніх і зовнішніх даних, щоб допомогти компаніям приймати більш обґрунтовані рішення. Однак із безперервним розвитком технології великих моделей деякі платформи штучного інтелекту можуть почати надавати більш інтелектуальні послуги аналізу даних і прогнозування, які можуть краще задовольнити потреби підприємств. Безсумнівно, цей тип програмного забезпечення для аналізу даних зіткнеться з ризиком заміни.
2. Стандартний клас процесу
Потужна обробка даних і можливості навчання великої моделі можуть автоматично обробляти деякі дуже повторювані завдання за чіткими правилами шляхом вивчення та аналізу великої кількості офісних даних, щоб уникнути простого повторюваного, але тривалого та трудомісткого ручного опрацювання. . Тому, як і всі високостандартизовані професії, стандартне програмне забезпечення для процесів, таке як ОА (автоматизація офісу), потік затвердження бізнесу та автоматизація маркетингу, також стикаються з загрозою заміни.
Наприклад, у системі OA ШІ може автоматизувати деякі щоденні офісні процеси, такі як класифікація пошти, зберігання файлів тощо. У бізнес-процесі затвердження ШІ може пришвидшити процес затвердження та підвищити ефективність процесу за допомогою автоматичного перегляду та класифікації вмісту програми. У сфері автоматизації маркетингу великі моделі штучного інтелекту можуть реалізувати автоматизований маркетинг і отримати точні рекомендації за допомогою автоматичного аналізу та прогнозування поведінки користувачів, а також підвищити коефіцієнти конверсії.
По-третє, автоматизація виконання
RPA (Robotic Process Automation) — це технологія автоматизації бізнес-процесів, заснована на програмних роботах і штучному інтелекті (AI). Замінює людську працю в чітко визначених завданнях високого рівня. Наприклад, у фінансовій сфері RPA може автоматично виконувати такі завдання, як обробка бухгалтерського обліку, введення даних і перевірка рахунків; у сфері обслуговування клієнтів RPA може автоматично відповідати на електронні листи клієнтів і розглядати скарги за допомогою технології обробки природної мови.
Однак недоліки RPA також очевидні.Наприклад, він не може обробляти складні та дуже варіативні процеси, а завдання, які вимагають прийняття рішень і суджень людини, не підходять для RPA. Крім того, RPA потребує конфігурації та програмування, тому може знадобитися високий технічний поріг і вартість.
Заснований на обробці природної мови та технології машинного навчання, AutoGPT може ідеально уникнути цих проблем, автоматично розуміти, вивчати та імітувати людську роботу, тому він може замінити функції деяких продуктів RPA.
Тому в майбутньому RPA потрібно постійно поєднувати можливості штучного інтелекту для ітерації продуктів, інакше такі менш інтелектуальні автоматичні роботи легко «впадуть у немилість».
4. Програмне забезпечення Light Consulting Service
Цей тип програмного забезпечення може допомогти компаніям зрозуміти динаміку галузі, ринкові тенденції та умови конкуренції, а також забезпечити підтримку прийняття рішень. Однак із розвитком технології штучного інтелекту Big Model насправді стає кращим і зручнішим для надання інтелектуальних галузевих аналізів і консультаційних послуг.
Тому в майбутньому не тільки програмне забезпечення, але й вся індустрія легкого консалтингу буде найбільш постраждалою сферою, на яку вплине модель AI.
5. Традиційне освітнє програмне забезпечення
Порівняно з традиційним програмним забезпеченням для онлайн-освіти, таким як навчання англійської мови, навчання програмуванню тощо, ШІ має більш очевидні переваги, такі як:
Автоматизоване навчання: великі моделі штучного інтелекту можуть автоматично генерувати навчальні плани, щоб забезпечити більш персоналізований і точний навчальний контент, тим самим зменшуючи залежність від ручного навчання.
Інтелектуальний зворотний зв’язок: велика модель штучного інтелекту може стежити за станом навчання та прогресом студентів у режимі реального часу, а також надавати своєчасні відгуки та пропозиції, щоб допомогти студентам краще опанувати знання та навички.
Індивідуальний шлях навчання: велика модель AI може налаштувати шлях навчання відповідно до індивідуальних потреб і прогресу навчання студентів, забезпечуючи більш гнучкі та різноманітні методи навчання.
Інтелектуальне оцінювання: велика модель штучного інтелекту може автоматично оцінювати результати навчання студентів і надавати більш об’єктивні та точні результати оцінювання, щоб допомогти студентам краще зрозуміти свій прогрес у навчанні та рівень.
З цієї точки зору кілька ланок освіти були висвітлені чітко та зрозуміло.Яке майбутнє чекає онлайн-освіти?
**Яке програмне забезпечення toB не легко замінити ШІ? **
1. Комплексне програмне забезпечення для управління бізнесом
Комплексне програмне забезпечення для управління бізнесом, таке як ERP (Enterprise Resource Planning), WMS (Warehouse Management System) і TMS (Transportation Management System), відіграє важливу роль у бізнесі. Цей тип програмного забезпечення може допомогти підприємствам оптимально розподілити ресурси, керувати закупівлями, продажами та запасами, а також контролювати процес транспортування. Однак складне програмне забезпечення для управління бізнесом часто має працювати з великою кількістю даних і складними процесами, і його потрібно налаштовувати відповідно до реальної ситуації на підприємстві. Технологія штучного інтелекту може певною мірою забезпечити допоміжні функції, але повністю замінити таке програмне забезпечення складно.
2. Програмне забезпечення з обмеженими даними
Деяке галузеве програмне забезпечення, таке як прецизійне виробництво, дискретне виробництво та інше промислове програмне забезпечення, а також програмне забезпечення для управління новими дослідженнями та розробкою ліків, програмне забезпечення для керування виробництвом обладнання та інше програмне забезпечення для управління промисловістю, як правило, вимагає обробки великої кількості даних і складних алгоритмів. Дані та алгоритми в цьому програмному забезпеченні часто є дефіцитними ресурсами, які можуть мати лише деякі компанії. Крім того, людські знання та досвід все ще відіграють важливу роль в обробці вузькоспеціалізованих даних і знань, тому їх важко повністю замінити великими моделями ШІ.
3. Програмне забезпечення для управління промисловістю
Програмне забезпечення для управління галуззю, таке як програмне забезпечення для управління дослідженнями та розробкою нових ліків і програмне забезпечення для управління виробництвом обладнання, відіграє важливу роль у певних конкретних галузях. Цей тип програмного забезпечення може допомогти підприємствам реалізувати стандартизацію, потоки та стандартизацію досліджень і розробок, виробництва, якості та управління матеріалами. Оскільки бізнес-моделі та моделі управління в різних галузях дуже різні, і це програмне забезпечення зазвичай потребує роботи зі складними галузевими правилами та знаннями. Тому технології ШІ важко розробити загальне програмне забезпечення для управління галуззю для кожної галузі.
Виходячи з вищесказаного, неважко з’ясувати, що будь то людські посади чи програмне забезпечення, усі ті, які непросто замінити ШІ, насправді є високопрофесійними, складними, технічними та інтерактивними. Але в майбутньому, якщо ці програми хочуть виживати та розвиватися краще, вони повинні співпрацювати та інтегруватися з великими моделями ШІ, щоб спільно надавати більш ефективні та точні послуги.
**Як програмне забезпечення toB долає виклики в епоху ШІ? **
1. Об’єднання великої моделі AI для зміни форми продукту
З кінця минулого року великі мовні моделі, представлені ChatGPT і Wenxin Yiyan, почали новий виток революції в галузі глобальних інформаційних технологій. Нова хвиля наростає, ШІ реконструює майбутнє, і тисячі галузей відкриють нові можливості.
Відповідно до цієї нової можливості Baidu неодноразово виступав із заявою та використовуватиме великі моделі ШІ для реконструкції всіх продуктів.
Ремоделювання продукту полягає в поєднанні з великою моделлю ШІ та за допомогою технології штучного інтелекту, покращенні інтелекту та персоналізації продуктів і навіть реконструкції власних продуктів.
Наприклад, індустрія програмного забезпечення toB може розглянути можливість використання таких технологій, як обробка природної мови та машинне навчання, щоб реалізувати такі функції, як інтелектуальне обслуговування клієнтів і розумні рекомендації, тим самим підвищуючи досвід користувачів і цінність продукту.
По-друге, скористайтеся перевагами періоду вікна, змініть положення та перемикайте треки
Скориставшись періодом вікна, змініть позиції своїх продуктів і послуг і перейдіть на більш перспективний шлях. У цю епоху, що постійно змінюється, жоден продукт чи навіть галузь не може стати вічнозеленим деревом. Якщо ви будете стояти на місці, ви лише прискорите його занепад. Тому в потрібний момент змініть свою стратегію мислення та вийдіть на новий шлях. Дихайте нове життя в нього. Наприклад, індустрія програмного забезпечення ToB також може розглянути можливість виходу на нові сфери, такі як хмарні обчислення, великі дані та штучний інтелект на основі власних потреб і стратегій розвитку, щоб отримати більше можливостей для розвитку.
3. Надавати послуги для моделі AI, продавати воду та лопати
Незаперечним фактом є те, що великі моделі ШІ поступово з’їдають частку ринку програмного забезпечення категорії B. Однак це не означає, що програмне забезпечення безпорадне та просто сидить і вмирає. Насправді це програмне забезпечення все ще має переваги в багатьох аспектах, таких як зріла технологія, стабільна продуктивність, багаті функції тощо.
Звичайно, якщо ваш продукт справді був обложений штучним інтелектом і був поставлений на землю, і немає виходу для трансформації за короткий проміжок часу, тоді, можливо, вам слід якнайшвидше зупинитися та змінити свій бізнес на інші напрямки.
Наприклад, розгляньте можливість надання маркування даних, навчання, оптимізації та інших послуг для великих моделей ШІ, а також відповідних апаратних пристроїв і програмних засобів.
Справді, в цьому немає нічого сорому.
Робота з продажу води, каструль і лопат може здатися не надто високою, але вона справді користується великим попитом. Поки ви можете вижити завдяки цьому, ви зможете заробляти гроші не за горами.
Отримавши гроші, повільно подумайте про трансформацію та модернізацію бізнес-моделі, щоб зайняти місце в розвитку технології ШІ.
По суті, велика модель — це інструмент, як і будь-яка платформа чи програмне забезпечення. Усі підприємства повинні приділяти пильну увагу розробці великих моделей штучного інтелекту, активно досліджувати сфери їх застосування та шукати шляхи співпраці з великими моделями штучного інтелекту. Поки ви можете добре використовувати його, ви не будете знищені чи завдані шкоди, а натомість отримаєте користь.