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AIは従業員エンゲージメントの将来をどのように形作っているのでしょうか。
人工知能(AI)は議論の的となっている話題であり、業界の分野を超えて堅実な支持を得ています。このテクノロジーはここ数カ月間トレンドにあり、日々進化しているため、製造、金融、およびジャーナリズムの分野で新しいユースケースが生まれています。最近では、AIは従業員のエンゲージメントを高め、世界中の組織での採用、トレーニング、定着の方法を改善するための効果的なツールと見なされています。
Aino Aug 5, 2019 0 1937
人工知能(AI)は議論の的となっている話題であり、業界の分野を超えて堅実な支持を得ています。このテクノロジーはここ数カ月間トレンドにあり、日々進化しているため、製造、金融、およびジャーナリズムの分野で新しいユースケースが生まれています。最近では、AIは従業員のエンゲージメントを高め、世界中の組織での採用、トレーニング、定着の方法を改善するための効果的なツールと見なされています。
analyticsjapan Jan 6, 2020 0 35
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 34
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 34
Aino Jul 29, 2019 0 30
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 28
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 179
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 147
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 114
Aino Aug 5, 2019 0 108
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 100
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analyticsjapan Feb 5, 2020 0 1511
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analyticsjapan Jan 24, 2020 0 1338
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 1315
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 2655
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 2696
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ブロックチェーン技術は、ビジネスと最終的には経済を変革する可能性を秘めています。変化する消費者の要求に応え続け、競争に勝ち抜くために、計画と優先順位付けを開始する時が来ました。私たちのレポートは、小売および消費者向けパッケージ商品業界における50を超える潜在的なブロックチェーンのユースケースの詳細な分析を提供し、潜在的な価値と複雑さによって分類しています。
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 2849
ファッションは、ミシンの発明から電子商取引の台頭まで、常に革新の温床でした。テクノロジーと同様に、ファッションは前向きで循環的です。 巨大な産業でもあります。...
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 2126
大手物流業者は、業務から発生するデータ解釈のため、分析と研究に長い間頼っていました。
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 1974
すべての業界、すべての企業、そしてすべてのリーダーが、このたった1つの単純な事実を認識する必要があります。すべての製品、サービス、プロセス、ビジネスモデルが混乱するということ、それは時間の問題です。地球上のすべての業界でのトレンドやテクノロジーの影響を受けないなどと考える企業は、衰退する危険に晒されていることに気が付かなければなりません。
analyticsjapan Oct 18, 2019 0 1878
RPAイニシアチブが実現に失敗した場合、これはロボットが十分に賢くないためであるという自然な仮定があります。しかし、スマートになるのはロボットの仕事ではありません。AIの仕事です。
analyticsjapan Sep 4, 2019 0 1988
ブロックチェーンテクノロジーのユースケースシナリオは、終わりがありません。 世界が輸送および調整データを追跡する方法を根本的に混乱させるサプライチェーンのようなイーサリアムプラットフォームになっています。また、育成可能なCryptoKitties(猫を育成するイーサリアムコイン)として新時代のネオペットを収集する個人まで、ブロックチェーンの変革の始まりが始まったばかりです。現在、地球上の各産業は、ブロックチェーンがその最も役立つ手段であるか、最大の脅威となるのかどうかを探っています。...
analyticsjapan Aug 8, 2019 0 2538
すべての組織は現在、よりデータ駆動型の試みを行っています。機械学習の手法は、この取り組みに役立ちました。私は、世の中の多くの資料が技術的すぎて理解しにくいことを知っています。この一連の記事では、私の目的はデータサイエンスを簡素化することです。私はスタンフォードの講座、本から手がかりを得ています。この試みは、誰にとってもデータサイエンスを理解しやすくすることです。
analyticsjapan Aug 27, 2019 0 2343
慢性疾患と心臓病、脳卒中、がん、2型糖尿病、肥満、関節炎などの慢性疾患は、すべての健康問題の中で最も一般的で、費用がかかり、予防可能なものです。 慢性疾患の発生率の増加に加えて、65歳以上の保健計画対象の人数が増えており、統計的に慢性疾患のリスクが高くなっています。
analyticsjapan Oct 21, 2019 0 1947
ヒューマンバイアスの削減:AIは、人間の直感や知覚ではなくデータに依存しているため、人間の視点が歪曲されて意思決定プロセスが阻害される可能性がなくなります。これにより、組織を差別訴訟から保護することができますが、よりまとまりのある、コミュニケーションのとれる職場を作り出すこともできます。