生成式人工智能和人力资源的未来
生成式人工智能：它很强大。 这是可以访问的。 它有望改变我们的工作方式。 在麦肯锡人才对话播客的这一集中，人才领袖 Bryan Hancock 和 Bill Schaninger …
工业自动化正走向临界点吗？
过去几十年来，工业自动化逐步发展，市场结构几乎没有变化。 但由于技术颠覆和回流、全球熟练劳动力短缺以及环境、社会和治理 (ESG) 努力等宏观趋势，变革的步伐正在加快。 软件定义制…
自由港麦克莫兰公司将数据转化为价值
自由港麦克莫兰（自由港）在采矿业享有精明运营商的声誉。 该公司在美洲经营着一批相对成熟的大型铜矿。 其业绩与全球铜价紧密相关：在高价环境下，矿山产生大量现金，但在价格周期底部，一些…
重新连接以使用人工智能的超能力
一位高管最近将人工智能的影响描述为“赋予每个人超能力”。 这是一个令人兴奋的愿景，表明人工智能相当于助手，可以消除枯燥的任务，提供量身定制的支持，并增强人们的能力。 但你不能仅仅赋…
大规模开发人工智能的高管指南
实验室 由于其实验性质，分析开发工作（包括数据探索、预测模型实验以及通过快速迭代开发原型）必须在与其他系统分开的“实验室”环境中执行，以免妨碍正常业务 操作。 实验室技术必须灵活且…
欧盟人工智能法规草案对企业意味着什么
随着人工智能 (AI) 日益融入商业和我们的日常生活中，企业和消费者权益团体都在游说制定更明确的规则，以确保人工智能得到公平使用。 今年五月，欧盟成为世界上第一个以专门针对人工智能…
数据隐私法规本地化创造竞争机会
多年来，典型的跨国公司通过在不同地区的运营模式、IT 系统和数据方面采用相同的方法来建立竞争优势。 但随着全球各国和地区在数据隐私、保护和本地化方面制定和执行大量重叠（有时甚至令人…
Mozilla 的 Mark Surman：让人工智能像安全带一样值得信赖
在不断变革的科技格局中，Mozilla 的做法始终如一：通过公平和开放的访问来扩大互联网的公共利益。 该信条早在 2007 年就在公司宣言中概述，至今仍然有效。 早在加入 Mozi…
为什么数字信任真正重要
我们对全球 1,300 多名商业领袖和 3,000 名消费者进行的调查结果表明，建立对利用人工智能、数字技术和数据的产品和体验的信任不仅可以满足消费者的期望，还可以促进增长。 研究…
2025 年的数据驱动型企业
到 2025 年，智能工作流程以及人与机器之间的无缝交互可能会像企业资产负债表一样成为标准，大多数员工将使用数据来优化工作的几乎各个方面。 我们知道 2025 年并不遥远，但这就是…
轻数据环境中人工智能驱动的运营预测
风险评估、资本支出规划和劳动力规划等不同的内部职能有什么共同点？ 每一个从根本上来说都是关于理解需求——使需求预测成为一个重要的分析过程。 在提高预测准确性的压力日益增大的情况下，…
数据如何帮助科技公司在经济不确定的情况下蓬勃发展
从很多方面来说，科技公司都是自身成功的受害者。 它们已成为重塑整个行业以及我们日常生活的创新类型的代名词，同时享受着长期令人印象深刻的增长。 然而，股价下跌表明投资者希望科技公司不…
数据伦理：这意味着什么以及需要什么
现在，每家公司都比以往任何时候都更像是一家数据公司。 到 2025 年，世界各地的个人和公司每天将产生约 463 艾字节的数据，而十年前还不到 3 艾字节。 考虑到这一点，大多数企…
像技术原住民一样扩展人工智能首席执行官的角色
将人工智能嵌入到企业中以充分利用其商业价值需要从定制构建转向工业化人工智能工厂。 MLOps 可以提供帮助，但首席执行官必须提供便利。 如果一家公司根据每个订单从头开始构建其产品的…
如何释放数据的全部价值？ 像管理产品一样管理它
创建可重用的数据产品和模式来拼凑数据技术使公司能够从当前和未来的数据中获取价值。 我们最近在《哈佛商业评论》上发表的文章“让数据发挥作用的更好方法”详细介绍了如何建立可持续的价值之…
2022 年人工智能的现状——五年回顾
自 2017 年以来，采用率增加了一倍多，但过去几年使用人工智能的组织比例一直稳定在 50% 至 60% 之间。 一些从人工智能中获得最高财务回报的公司继续领先于竞争对手。 结果显…
探索生成人工智能价值链中的机会
在 2022 年和 2023 年初，技术创新者集体释放了生成式人工智能，利用该技术创建全新的、看似人造的文本和图像的能力，让商界领袖、投资者和整个社会眼花缭乱。 反响是空前的。 短…
企业如何缩小中国人工智能人才缺口
吸引和留住人工智能人才在任何地方都充满挑战。 中国也不例外。 在我们对高级企业高管进行的 2022 年全球人工智能调查中，75% 的中国受访者表示在招聘数据科学家方面面临挑战。 超…
