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人工智能与机器学习
dotData公司的Ryohei  Fujimaki说，几个岗位最大的变革是由人工智能和机器学习推动的。 他期待着数字化变革出现第二次浪潮。 他说，首要目标是为金融服务、保险和制造业的早期用户提供数字化产品和服务。 第二项改革彻底改变了人们的工作方式，以“组织效率”为目标，在各个行业实现智能商业决策的自动化。
Fujimaki表示：“人工智能和机器学习被纳入重要业务领域的多个业务功能中，不仅可以提高效率，还可以制作新产品和服务。 目前出现这种情况的一个重要原因是人工智能和机器学习自动化平台的可用性。 这些平台允许组织快速、轻松地实施人工智能，而无需投资数据科学团队。 ”。
Fujimaki认为，这可能会引起更具流动性的商业智能(BI  )的作用，因为人工智能和机器学习模型的开发和管理可能是任务。 他称这些为“基于商业智能的人工智能开发者”。 他认为这是招聘数据科学家更具可持续性和可扩展性的选择，相信会加快从产品和服务需求到工作模式的生命周期。
云和数据读写能力
随着人工智能和机器学习，基于云计算的模型有助于职场满足2021年带来的变化和需求。 Workday公司首席信息官Sheri  Rhodes表示，构建云计算基础设施的企业可以迅速应对疫情的影响。 她相信在很多方面都会改变人们对云计算的看法，包括如何管理分散的劳动力。
Rhodes说：“对于员工团队分散的企业来说，人们在需要的时候访问必要的数据很重要，必须是CIO和IT团队的关键。” 她认为企业强调了今后一年后需要优先考虑的重要领域之一——数据素养。
她说：“过去，数据经常被视为IT领域的一部分。 但是，正如人们所看到的，特别是随着GDPR法规的出现，任何组织的所有员工都必须了解如何使用、访问和保护数据。 ”。
克服数字技能差距。
技术是数字化变革的动力，但企业必须坚持下去。 普华永道公司爱尔兰地区的数字商务负责人Joe  Tynan也赞同Rhodes关于为更数字化的世界做准备的意见。 例如，技术进步需要解决不断扩大的技能差距。
他说：“2020年以意想不到的方式影响世界，把企业面临的一些潜在课题带到了风口浪尖。 技术正以惊人的速度发展，创造了精通数字化的顾客。 企业需要通过数字化战略、自动化和数据洞察力实现变革。 ”。根据PwC今年年初对1500多名CEO进行的调查，74%的受访者对数字化变革的重要技能可用性表示担忧。 许多受访者表示他们已经制定了提高技能的计划，但只有20%的受访者表示他们有效地减少了与技能差距的不匹配。
Tynan解释说，为了在普永道公司内部克服这个挑战，今后4年将投资30亿美元，以提高该公司世界27.6万名员工的技能。
他说：“普永道公司爱尔兰分公司去年有90%的员工进行了培训。 这包括为期两天的专业数字培训，然后包括个性化的持续学习途径。 这推动了普洱永道继续建立社会信任，为顾客解决重要问题的雄心壮志，现在利用数字技术进一步推进新世界的关联性和独特性的发展。 ”。
允许员工进行职场数字化的变革
根据Tynan公司的调查，员工将成为2021年推进数字化变革不可或缺的一部分，赋予他们权利是这个过程的核心。WEN

文/上海蓝盟  IT外包专家

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