ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကုမ္ပဏီ SAS သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ လက်လီရောင်းချမှု၊ အစိုးရ၊ လိမ်လည်မှု၊ ဒေတာကျင့်ဝတ်နှင့် အခြားအရာများတွင် ၎င်း၏ကျွမ်းကျင်သူများကို မေးမြန်းခဲ့သည်။ ဤသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့အားလုံး ယခုနှစ်တွင် ရင်ဆိုင်ရမည့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းအတွက် ၎င်းတို့၏ ခန့်မှန်းချက်များဖြစ်သည်-
စူးစမ်းလိုစိတ်သည် လိုချင်တပ်မက်ဖွယ်ရာ အလုပ်ကျွမ်းကျင်မှု ဖြစ်လာသည်။
" Curiosity သည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ အရေးကြီးသောစိန်ခေါ်မှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် ကူညီပေးသည် - အလုပ်အကိုင်ကျေနပ်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေခြင်းမှ ပိုမိုဆန်းသစ်သောအလုပ်ခွင်များဖန်တီးခြင်းအထိ။ စပ်စုသောဝန်ထမ်းများသည် ကြီးကျယ်သောနုတ်ထွက်ချိန်အတွင်း၌ပင် အလုံးစုံထိန်းသိမ်းထားနိုင်မှုကို တိုးတက်ကောင်းမွန်အောင် ကူညီပေးသောကြောင့် Curiosity သည် 2022 ခုနှစ်တွင် အရှာဖွေဆုံးအလုပ်ကျွမ်းကျင်မှုဖြစ်လာမည်ဖြစ်သည်။" [စက်မှုလုပ်ငန်းခွင်များတွင် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ မန်နေဂျာများအား စစ်တမ်းကောက်ယူခဲ့သော SAS Curiosity@Work အစီရင်ခံစာကို ကြည့်ပါ။] – Jay Upchurch, CIO
COVID သည် AI မော်ဒယ်များကို ပြန်လည်ရေးသားသည်။
"ကပ်ရောဂါသည် မျှော်လင့်ထားသည့် စီးပွားရေးလမ်းကြောင်းများကို တိုးလာစေပြီး သမိုင်းအချက်အလက်နှင့် ကျိုးကြောင်းဆီလျော်စွာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ပုံစံများပေါ် မူတည်၍ စက်သင်ယူမှုစနစ်များတွင် အားနည်းချက်များကို ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။ ဤအချက်သည် လျင်မြန်သောဒေတာရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် တွေးခေါ်မှုများအတွက် သမားရိုးကျခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအဖွဲ့များနှင့် နည်းစနစ်များတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများ အားကောင်းလာစေရန်အတွက် ပြင်းထန်သောလိုအပ်ချက်ကို ဖော်ထုတ်တွေ့ရှိခဲ့သည်။ Synthetic ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းသည် 2022 ခုနှစ်တွင် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ ဆက်လက်ရှင်သန်နေသောစျေးကွက်များနှင့် မသေချာမရေရာမှုများကို တုံ့ပြန်ရာတွင် ကူညီပေးရာတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်မည်ဖြစ်ပါသည်။" – ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် Brett Wujek၊ အဓိကထုတ်ကုန်မန်နေဂျာ
လိမ်လည်သူများသည် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ပြဿနာများကို အသုံးချကြသည်။
"ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်လိမ်လည်မှုသည်အသစ်အဆန်းမဟုတ်သော်လည်းဆက်လက်ဖြစ်ပွားနေသောကူးစက်ရောဂါသည်အရာအားလုံးကိုဆက်လက်နှောင့်ယှက်နေသောကြောင့်၎င်းသည် 2022 ခုနှစ်တွင်ကမ္ဘာ့တစ်ဝှမ်းတွင်အဓိကစိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်လိမ့်မည်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် အစားထိုးထောက်ပံ့ရေးအရင်းအမြစ်များကိုရှာဖွေရန် ၎င်းတို့၏အလျင်အမြန်လုပ်ဆောင်နေသော ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်များအတွက် စွန့်စားစီမံခန့်ခွဲမှုကို အလေးပေးဖော်ပြခဲ့သည်။ လိမ်လည်သူများနှင့် ရာဇ၀တ်ဂိုဏ်းများသည် ဤအခြေအနေကို အသုံးချရန် အခွင့်အရေးကို လက်လွတ်မခံပါ။ ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်သည် အဖွဲ့အစည်းများသည် တစ်ဖက်နှင့်တစ်ဖက် ဆက်လက်ရှင်သန်မှုနှင့် စွန့်စားမှုစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် အခြားတစ်ဖက်တွင် လိမ်လည်မှုတို့ကြား ဟန်ချက်ညီအောင် ချိန်ခွင်လျှာညှိပေးသောကြောင့် အသွင်ကူးပြောင်းရေးကို တွန်းအားပေးမည်ဖြစ်သည်။ - Stu Bradley၊ လိမ်လည်မှုနှင့် လုံခြုံရေးထောက်လှမ်းရေး၏ အကြီးတန်း ဒုအရာရှိ
ဝယ်လိုအား အချက်ပြမှုများသည် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ကို ကယ်တင်ရန် ကူညီပေးသည်။
"လက်လီရောင်းချမှုတွင်၊ သိုလှောင်မှုနည်းပါးခြင်း၊ ဝယ်လိုအားမြင့်မားခြင်းနှင့် 'စတော့မကျန်' တို့ကို 2022 ခုနှစ်အထိ မျှော်မှန်းထားသည်။ စတိုးဆိုင်တွဲဖက်များမှ စတော့ရှယ်ယာများအထိ ထရပ်ကားမောင်းသူများအထိ ဝန်ထမ်းရှားပါးမှု- 2022 တွင် နောက်ထပ်စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်လာမည်ဖြစ်သည်။ စားသုံးသူများသည် စတိုးဆိုင်အတွင်း စောင့်ဆိုင်းရမည့်အချိန်ကို ပိုကြာအောင် ပြင်ဆင်ထားသင့်သည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ 2022 ၏ပုံမှန်အသစ်တွင်အောင်မြင်သောလက်လီရောင်းချသူများသည်ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်အချက်အလက်များနှင့်စားသုံးသူ-ဝယ်လိုအားအချက်ပြမှုများကိုဖမ်းယူဖတ်ရှုရန် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ပြတ်ပြတ်သားသားအသုံးပြုမည်ဖြစ်ပြီး၊ ထို့နောက်ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ချို့ယွင်းချက်များအား လျင်မြန်စွာတုံ့ပြန်ပြီး ဖောက်သည်စိတ်ကြိုက်များကိုပြောင်းလဲစေပါသည်။” – ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ လက်လီလက်လီအလေ့အကျင့်ဆိုင်ရာ ဒါရိုက်တာ Dan Mitchell
ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ရောဂါဖြစ်ပွားမှုကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းသည်။
“ရှိပြီးသားအရာကို ရှာဖွေခြင်းကနေ နောက်ဘာဖြစ်လာမလဲဆိုတာကို ကြိုတင်မျှော်လင့်ဖို့ လိုပါတယ်။ ရောဂါရှိနေတယ်၊ ဘယ်ကလာတယ်၊ ဘယ်လို ဆင့်ကဲပြောင်းလဲလာတယ်ဆိုတာ ကျွန်တော်တို့ သိပေမယ့် အဲဒီပြောင်းလဲမှုတွေက ဘယ်အချိန်မှာ ဖြစ်ပေါ်လာမယ်ဆိုတာ ကျွန်တော်တို့ မသိပါဘူး။ အဆိုပါမေးခွန်းများကိုဖြေဆိုရန် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ဆက်လက်အသုံးပြုရမည်ဖြစ်ပြီး၊ လူသားကျန်းမာရေးအတွက် အနာဂတ်အန္တရာယ်များကို ဖော်ထုတ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။" - ကူးစက်ရောဂါဗေဒပညာရှင် Meg Schaeffer
COVID သည် ဒေတာကို လက်တွေ့သုတေသန၏ဗဟိုတွင် ထားရှိသည်။
“COVID-19 ၏ ရေရှည်အကျိုးသက်ရောက်မှုများအကြောင်း မကြာခဏပြောပြီးပါပြီ၊ ၎င်းသည် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုပိုရှိလာခြင်းကြောင့် မကြာခဏဖြစ်လေ့ရှိသည်။ သို့သော် တကယ့်ဂိမ်းပြောင်းလဲမှုသည် လူနာစာရင်းသွင်းခြင်းကို အရှိန်မြှင့်ရန်၊ နဂိုအတိုင်း လက်တွေ့ကျသော ဆေးဝါးထောက်ပံ့မှုကွင်းဆက်ကို သေချာစေရန်နှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော အချက်အလက်များ ဝင်ရောက်လာမှုမှ တိကျသော အဓိပ္ပါယ်ရှိသော သုတေသနနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ရလဒ်များကို ထုတ်ပေးရန် စည်းမျဉ်း-အဆင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍဖြစ်သည်။ ဆေးခန်းသမားများသည် ဆရာဝန်၏ရုံးခန်းမှထုတ်ပေးသည့်အရာများအပြင် အဝေးမှသတင်းအချက်အလက်များကို ပိုမိုအားကိုးလာသောကြောင့်၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် AI များအပေါ် ပိုမိုမှီခိုအားထားမှုကို ကျွန်ုပ်တို့ဆက်လက်မြင်တွေ့ရမည်ဖြစ်ပါသည်။”—EMEA & APAC ကျန်းမာရေးနှင့်ဘဝသိပ္ပံအလေ့အကျင့်ဆိုင်ရာ ဒါရိုက်တာ Mark Lambrecht
မွေးမြူရေး စောင့်ကြည့်ခြင်း သည် ရောဂါပြန့်ပွားမှုကို ရပ်တန့်စေပါသည်။
“မွေးမြူရေးလုပ်ငန်းမှာ ရောဂါဘယတွေ ဆက်ရှိနေတယ်။ ၎င်းသည် လာမည့်နှစ်များအတွင်း အပူဒဏ်၊ ရေကြီးမှုနှင့် မိုးခေါင်မှုတို့မှတစ်ဆင့် ရောဂါအသစ်များ ပျံ့နှံ့မှုကို တိုက်ဖျက်ရန် မွေးမြူရေးဆိုင်ရာ စောင့်ကြည့်ဖြေရှင်းနည်းများ ပိုမိုရရှိရန် အခွင့်အလမ်းများ ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် COVID-19 သည် တိရစ္ဆာန်ထွက်ကုန်များ အထူးသဖြင့် ဟိုတယ်နှင့် စားနပ်ရိက္ခာလုပ်ငန်းများတွင် တိရစ္ဆာန်ထွက်ကုန်များ၏ ၀ယ်လိုအားကို လျော့ကျစေသော်လည်း၊ တိရစ္ဆာန်ကျန်းမာရေးနှင့် သက်သာချောင်ချိရေးကို ဦးစားပေးသည့် အစပျိုးမှုအသစ်များသည် အလားတူ စောင့်ကြည့်ဖြေရှင်းနည်းများ လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။" – Sarah Myers၊ Horizon စက်မှုလုပ်ငန်းနှင့် အပိုင်းများအတွက် အကြီးတန်း ထုတ်ကုန်စျေးကွက်မန်နေဂျာ
AI နှင့် အချက်အလက် တတ်မြောက်မှုသည် မဟုတ်မမှန်သော သတင်းများကို တိုက်ဖျက်သည်။
“လေ့လာမှုတွေက သတင်းမှားတွေက အမှန်တရားထက် လူတွေဆီကို ပိုဖြစ်နိုင်ခြေပိုများတယ်လို့ လေ့လာမှုတွေက ဖော်ပြတယ်။ အမှန်တရားကို မြင်နိုင်စွမ်းရှိစေရန် ကူညီပေးရန်အတွက် အနာဂတ်တွင် လူကြိုက်များသောပလပ်ဖောင်းများ၏ နောက်ကွယ်တွင် လုပ်ဆောင်နေသည့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် AI ပေါင်းစပ်မှုတစ်ခု လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်း အစွမ်းထက်သော algorithms များသည် မလုံလောက်ပါ။ စိတ်ကူးယဉ်မှုမှ အမှန်တရားကို လူတိုင်းသိရှိနိုင်စေမည့် မီဒီယာနှင့် ဒေတာတတ်မြောက်ရေးစွမ်းရည်များကို ဆက်လက်တည်ဆောက်ရန် လိုအပ်ပါသည်။” - Jen Sabourin၊ အကြီးတန်း ဆော့ဖ်ဝဲလ်တီထွင်သူ၊ ကော်ပိုရိတ်လူမှုရေးဆိုင်ရာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့် အမှတ်တံဆိပ်
ဒေတာမြင်နိုင်စွမ်းသည် အများသူငှာယုံကြည်မှုကို တိုးတက်စေသည်။
"အစိုးရများသည် ဒေတာကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာအသုံးပြုရန် လိုအပ်သော ဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ အပြောင်းအလဲများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် တွန်းအားပေးရလိမ့်မည်- အစိုးရသည် နိုင်ငံသားများအတွက် လိုအပ်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသော အသေးစိပ်အချက်အလက်အဆင့်တွင် အရင်းအမြစ်ကို ရယူရမည်ဖြစ်ပြီး၊ အသေးစိတ်ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များနှင့်ပတ်သက်၍ privacy ဆိုင်ရာ စိုးရိမ်ပူပန်မှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန်နှင့် တိုးမြှင့်ခြင်း ဒေတာမျှဝေနိုင်သည့်အမြန်နှုန်း။ ဤအပြောင်းအလဲများကို တွန်းအားပေးရန်အတွက် လုပ်သားအင်အား ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုနှင့် ဥပဒေပြုရေးဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်မှုများ လိုအပ်ပါသည်။” – Tara Holland၊ အစိုးရစက်မှုလက်မှုလုပ်ငန်း အဓိက၊
AI ကျင့်ဝတ်စံနှုန်းများသည် စတင်ပေါင်းစပ်လာသည်။
"စည်းမျဉ်း/ဥပဒေပြုအဖွဲ့များမှ မောင်းနှင်သော AI မူဘောင်များနှင့် စံနှုန်းများအပေါ် တိုးမြှင့်အာရုံစိုက်ပြီး အရေးကြီးသည်မှာ စက်မှုလုပ်ငန်းမှလည်း ဖြစ်သည်။ အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုတွင် ကျွန်ုပ်တို့တွင် ကိန်းဂဏန်းစံနှုန်းများ ရှိနိုင်ဖွယ်မရှိသော်လည်း၊ ဥရောပသမဂ္ဂနှင့် အရှေ့တောင်အာရှကဲ့သို့သော ကမ္ဘာ့အခြားဒေသများရှိ ကုမ္ပဏီများသည် AI အတွက် တူညီသောချဉ်းကပ်မှုများကို ပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်လာကြသည်။” - Reggie Townsend၊ Data Ethics Practice ၏ ဒါရိုက်တာ
