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1.機器人招聘人員
《福布斯》他寫道，招聘新員工是當今企業麵臨的最大困難之一。招聘對每個公司來說都是一個非常昂貴的過程，但如果新招的人不合適，成本就會更高。然而，與商業的許多其他方麵一樣，人工智能解決方案正開始提高招聘的效率和效果。
已經創建了一些AI工具來在漏鬥流程的頂部提供幫助。會議調度程序X.ai利用候選人和雇主的數據安排麵試，Clearfit從幾百份申請中選出最合格的候選人，然後過濾後的利用編碼挑戰淘汰工程師。
雖然這些快速取勝的解決方案確實節省了時間，但企業試圖解決的更大問題是效率。為了應對招聘信息關閉後大量未使用的候選人數據，人工智能解決方案韋德和溫迪被設計為你的個人AI招聘助理，跟蹤候選人與你的業務的每一個接觸點，並在適用時智能重新顯示候選人。
其他人工智能初創公司如Textio而且吸引人才利用公共數據，在正確的時間和正確的平台上向合格的候選人提供相關的招聘信息。哈裏測試申請人在期望的職位和工作中所具備的技能Ansaro正在根據從數百家公司收集的數據建立預測候選人模型，以努力招聘更聰明的人。
由於招聘在很大程度上是人性化的，它可能總是需要人力資源團隊的一些參與。伟德bv885盡管如此，人工智能顯然可以用來解釋數據並指導更明智的招聘。
2.好的數據，壞的數據
到目前為止，我們都知道，為了讓人工智能和機器學習運行，它們需要大量的數據。但不為人所知的是，數據的潔淨度在這個等式中也起著很大的作用。盡管許多組織可能坐擁大量的數據，但他們利用這些數據作為競爭優勢的能力仍有待商榷企業家．
機器學習工程師Sergey Zelvenskiy解釋道:
“公司掌握的數據不一定是壞的，隻是可能無法完全解決問題。這是一個先有雞還是先有蛋的問題。最初的係統通常用於收集人工驅動解決方案所需的數據，將其轉移到人工驅動解決方案可能需要填補空白。雖然人工可以快速評估這些數據並解決問題，但自動化係統需要自動化的方法來處理數據。”
對於希望利用數據的企業來說，在挖掘數據時要記住以下幾點提示。
首先，從產品開始。為了收集到好的數據，產品應該設計出正確的激勵機製，鼓勵用戶貢獻他們的數據，比如通過Alexa說出一個問題或關注的問題。
接下來，企業需要考慮將產品投入使用所需的數據類型。從項目一開始就瞄準正確的數據可以節省時間和資源。伟德bv885
理解數據的局限性同樣重要。簡單地揮動魔杖不會產生正確的數據或機器來解決問題。公司將需要找到合適的工程師團隊來實現他們的想法。
3.如果你不能打敗他們，那就加入他們
去年，埃隆·馬斯克(Elon Musk)表示:“機器人將能夠做任何事情都比我們更好。”雖然有些人可能擔心這意味著失業，VentureBeat認為人工智能的崛起實際上可能是一個創造更聰明、更熟練的人類勞動力的機會。
人工智能係統的研究和完成任務的速度和效率都超過了人類，這已經不是什麼秘密了。隨著企業將業務轉移到更好地利用機器人和自動化來完成繁重、重複的工作，工人將被迫創新和重塑他們的技能。
根據麥肯錫在美國，受人工智能威脅最小的工作是“知識型”工作，如管理、決策、關係建立和創造性工作。事實上，工作場所自動化的興起應該會讓人類的情感和認知技能變得更有價值。未來，情商高、思想開放、自我意識強、適應能力強的員工將會受到企業的青睞。
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阿什利地空導彈
阿什利·薩姆斯(Ashley Sams)是Ready North的營銷總監。她於2017年加入該機構，擁有市場營銷背景，特別是針對高等教育和社交媒體。阿什利是聯合山大學2015屆畢業生，她在那裏獲得了市場營銷學位。