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          人工智能促進了哪些行業轉型?

          John Kell
          2024-10-05

          為了讓業務更具競爭優勢,許多首席執行官正專注于人工智能項目。

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          圖片來源:SvetaZi/Getty Images

          廢品管理公司WM的首席執行官吉姆·菲什(Jim Fish)表示,他十幾歲的女兒曾經告訴他:她的同學里沒有一個人想成為卡車司機。這句話也可以用來簡潔地概況他所從事的行業未來。

          菲什說:“我們最大的挑戰在于勞動力,目前我們正在利用技術來解決這個問題。”他在《財富》(Fortune)雜志與波士頓咨詢公司(BCG)聯合主辦的虛擬會議上分享了這個小段子。

          在過去幾年里,WM經歷了一場重大變革。該公司將名稱里的“廢品管理”幾個字更換為“WM”這兩個縮寫字母,使公司名稱與可持續發展的愿望更加一致。菲什表示,VM在過去幾年里投入了30億美元來加強公司的回收基礎設施,同時還在德克薩斯州、田納西州和佛羅里達州等業務量不多的市場擴大產能。

          然而WM真正的重大舉措還在于減輕員工的工作負擔。菲什說,找到駕駛卡車和操作重型設備的員工可能是個挑戰,而且非常昂貴。據他說,WM垃圾車司機的平均工資接近10萬美元,在舊金山等生活成本高的地區,平均工資可能接近20萬美元。

          因此,WM正在重建工廠,并積極運用新技術去減少那些人們未來可能不愿意從事的崗位。WM表示不打算裁員,但預計隨著時間的推移,員工人數會因自然減員而減少。

          除了菲什外,還有許多首席執行官在虛擬對話中分享了觀點,他們一直在重新思考如何轉型業務以保持優勢。隨著生成式人工智能等新興技術快速發展,各行各業的公司都有望提高生產效率,重塑運營模式,并不斷評估自己與競爭對手的差距。

          但波士頓咨詢公司的董事總經理兼高級合伙人莎倫·瑪瑟(Sharon Marcil)表示,許多領導者也應該把客戶反饋放在考慮之首。她說:“如果你忽視了這一點,你可能也在轉型,但不一定是朝著正確的方向。“

          尋找機會和解決方案

          友善工業國際(Goodwill Industries International)是一家非營利組織,該機構的競爭對手就包括越來越多的營利性企業。機構的首席執行官史蒂夫·普雷斯頓(Steve Preston)在虛擬會議上表示:“我們需要真正提高標準,與資金雄厚的企業去競爭。”。

          這家非營利組織正專注于建設實體場地和擴大在線業務兩手抓,帶來的結果是一個日益復雜完善的生態系統,他們在回收商品的新買家和賣家之間架起了一座橋梁,同時也帶來了許多尋求增長的新機會。

          與此同時,艾斯本科技公司(Aspen Technology)的首席執行官安東尼奧·佩特里(Antonio Pietri)在最近的一次投資者日活動上進行了主題為“值得信賴的轉型”的演講。他在演講結束后表示,該軟件公司的客戶正在尋找解決方案幫助自身脫碳,將能源從化石燃料轉向其它能源。

          佩特里表示:“然后我們必須自我轉型,以便在這個轉型過程中保持競爭優勢。” 2022年,該公司與艾默生電氣(Emerson Electric)的軟件部門完成了110億美元的合并,使公司員工人數有所增加。

          佩特里表示,為了幫助客戶實現跨越數年的能源轉型目標,艾斯本等公司被寄予更大厚望去進一步打開思路,廣泛地思考如何利用人工智能,從而使工程、物理、化學和數學領域的工作更加智能,更加可預測。

          與AI共同轉型

          許多首席執行官認同佩特里的觀點,他們非常關注人工智能項目。今年早些時候,Docusign公司推出了一個基于人工智能的“智能協議管理”平臺,使客戶能夠集中管理所有供應商協議,并借助人工智能來幫助跟蹤哪些合同需要續簽,哪些合同可能不符合公司的內部標準,并針對供應商的長期表現生成洞察分析報告。

          Docusign首席執行官艾倫·泰格森(Allan Thygesen)在談到5月份新推出的產品時說:“我們看到了大量的早期狀態的產品。”

          從事暖通空調行業的特靈科技公司(Trane Technologies)首席執行官大衛·瑞戈納尼(Dave Regnery)表示,人工智能這一重要工具也能幫助建筑物提高能源效率。他指出,普通商業建筑浪費的能源可能高達30%。由于這個原因,特靈多年來一直借助結構化數據來重新思考建筑設計。生成式人工智能還能幫助挖掘非結構化數據,包括多媒體內容、電子郵件、音頻文件等。

          瑞戈納尼說:“當你用非結構化數據來加強這種能力時,真正的機會就會出現。”

          商業服務和新聞提供商湯森路透(Thomson Reuters)的首席執行官史蒂夫·哈斯克(Steve Hasker)表示,他要確保公司所有員工每天都在使用生成式人工智能。在他的領導下,湯森路透將生成式人工智能技術融入了面向法律、稅務和會計行業的產品中,他補充說,記者們也在大量運用這一技術。

          哈斯克經歷過其它重大技術進步帶來的變化,包括個人電腦、移動設備、社交媒體和云計算的出現,他認為最新的新技術創新浪潮將是最具影響力的。

          哈斯克說:“就其顛覆性力量而言,生成式人工智能將超過其它任何新技術。”(財富中文網)

          譯者:辜傲詩

          廢品管理公司WM的首席執行官吉姆·菲什(Jim Fish)表示,他十幾歲的女兒曾經告訴他:她的同學里沒有一個人想成為卡車司機。這句話也可以用來簡潔地概況他所從事的行業未來。

          菲什說:“我們最大的挑戰在于勞動力,目前我們正在利用技術來解決這個問題。”他在《財富》(Fortune)雜志與波士頓咨詢公司(BCG)聯合主辦的虛擬會議上分享了這個小段子。

          在過去幾年里,WM經歷了一場重大變革。該公司將名稱里的“廢品管理”幾個字更換為“WM”這兩個縮寫字母,使公司名稱與可持續發展的愿望更加一致。菲什表示,VM在過去幾年里投入了30億美元來加強公司的回收基礎設施,同時還在德克薩斯州、田納西州和佛羅里達州等業務量不多的市場擴大產能。

          然而WM真正的重大舉措還在于減輕員工的工作負擔。菲什說,找到駕駛卡車和操作重型設備的員工可能是個挑戰,而且非常昂貴。據他說,WM垃圾車司機的平均工資接近10萬美元,在舊金山等生活成本高的地區,平均工資可能接近20萬美元。

          因此,WM正在重建工廠,并積極運用新技術去減少那些人們未來可能不愿意從事的崗位。WM表示不打算裁員,但預計隨著時間的推移,員工人數會因自然減員而減少。

          除了菲什外,還有許多首席執行官在虛擬對話中分享了觀點,他們一直在重新思考如何轉型業務以保持優勢。隨著生成式人工智能等新興技術快速發展,各行各業的公司都有望提高生產效率,重塑運營模式,并不斷評估自己與競爭對手的差距。

          但波士頓咨詢公司的董事總經理兼高級合伙人莎倫·瑪瑟(Sharon Marcil)表示,許多領導者也應該把客戶反饋放在考慮之首。她說:“如果你忽視了這一點,你可能也在轉型,但不一定是朝著正確的方向。“

          尋找機會和解決方案

          友善工業國際(Goodwill Industries International)是一家非營利組織,該機構的競爭對手就包括越來越多的營利性企業。機構的首席執行官史蒂夫·普雷斯頓(Steve Preston)在虛擬會議上表示:“我們需要真正提高標準,與資金雄厚的企業去競爭。”。

          這家非營利組織正專注于建設實體場地和擴大在線業務兩手抓,帶來的結果是一個日益復雜完善的生態系統,他們在回收商品的新買家和賣家之間架起了一座橋梁,同時也帶來了許多尋求增長的新機會。

          與此同時,艾斯本科技公司(Aspen Technology)的首席執行官安東尼奧·佩特里(Antonio Pietri)在最近的一次投資者日活動上進行了主題為“值得信賴的轉型”的演講。他在演講結束后表示,該軟件公司的客戶正在尋找解決方案幫助自身脫碳,將能源從化石燃料轉向其它能源。

          佩特里表示:“然后我們必須自我轉型,以便在這個轉型過程中保持競爭優勢。” 2022年,該公司與艾默生電氣(Emerson Electric)的軟件部門完成了110億美元的合并,使公司員工人數有所增加。

          佩特里表示,為了幫助客戶實現跨越數年的能源轉型目標,艾斯本等公司被寄予更大厚望去進一步打開思路,廣泛地思考如何利用人工智能,從而使工程、物理、化學和數學領域的工作更加智能,更加可預測。

          與AI共同轉型

          許多首席執行官認同佩特里的觀點,他們非常關注人工智能項目。今年早些時候,Docusign公司推出了一個基于人工智能的“智能協議管理”平臺,使客戶能夠集中管理所有供應商協議,并借助人工智能來幫助跟蹤哪些合同需要續簽,哪些合同可能不符合公司的內部標準,并針對供應商的長期表現生成洞察分析報告。

          Docusign首席執行官艾倫·泰格森(Allan Thygesen)在談到5月份新推出的產品時說:“我們看到了大量的早期狀態的產品。”

          從事暖通空調行業的特靈科技公司(Trane Technologies)首席執行官大衛·瑞戈納尼(Dave Regnery)表示,人工智能這一重要工具也能幫助建筑物提高能源效率。他指出,普通商業建筑浪費的能源可能高達30%。由于這個原因,特靈多年來一直借助結構化數據來重新思考建筑設計。生成式人工智能還能幫助挖掘非結構化數據,包括多媒體內容、電子郵件、音頻文件等。

          瑞戈納尼說:“當你用非結構化數據來加強這種能力時,真正的機會就會出現。”

          商業服務和新聞提供商湯森路透(Thomson Reuters)的首席執行官史蒂夫·哈斯克(Steve Hasker)表示,他要確保公司所有員工每天都在使用生成式人工智能。在他的領導下,湯森路透將生成式人工智能技術融入了面向法律、稅務和會計行業的產品中,他補充說,記者們也在大量運用這一技術。

          哈斯克經歷過其它重大技術進步帶來的變化,包括個人電腦、移動設備、社交媒體和云計算的出現,他認為最新的新技術創新浪潮將是最具影響力的。

          哈斯克說:“就其顛覆性力量而言,生成式人工智能將超過其它任何新技術。”(財富中文網)

          譯者:辜傲詩

          Jim Fish, CEO of waste management company WM, says the future of his industry can be succinctly summarized in an observation shared by his teenage daughter: None of her classmates aspire to become a truck driver.

          “Our biggest challenge—and we are using technology to address it—is labor,” says Fish, who shared the anecdote during a virtual session hosted by Fortune in partnership with consulting firm BCG.

          WM has been undergoing a pretty major transformation over the past several years. It rebranded itself from Waste Management to WM in a push to align more with sustainability aspirations. Fish says the company has spent $3 billion over the past few years to bolster WM’s recycling infrastructure, while also expanding capacity in markets where it didn’t have a big presence, like Texas, Tennessee, and Florida.

          But a big initiative at WM involves reducing the company’s labor burden. Finding employees to drive trucks and operate heavy equipment can be a challenge—and very expensive, Fish says. The average salary for a WM trash truck driver is approaching $100,000, according to Fish, and can sail to close to $200,000 in regions like San Francisco where the cost of living is high.

          As a result, WM is rebuilding plants and leaning on technologies that can reduce the number of employees that are needed, for jobs that the future workforce doesn’t necessarily want anyway. WM says it doesn’t plan to cut jobs, but expects to see headcount reduced over time through attrition.

          Fish was just one of many CEOs who shared during the virtual conversation that they were constantly rethinking how to transform their businesses to maintain an edge. As emerging technologies like generative AI advance quickly, companies across all sectors are expected to increase productivity, remake their operations, and constantly evaluate how they stand versus competitors.

          But BCG’s Sharon Marcil, a managing director and senior partner, says many leaders should also keep customer feedback top of mind, too. “If you lose sight of that, you can be transforming, but not necessarily in the right direction,” she says.

          Seeking opportunities and solutions

          The mix of competitors that nonprofit Goodwill Industries International is contending with includes an increasing number of for-profit businesses. “We just need to really raise the bar and compete against very well-funded corporate competitors,” says Goodwill CEO Steve Preston at the virtual session.

          The nonprofit is focusing on both building out brick-and-mortar locations while also expanding the company’s online presence. That’s resulting in an increasingly complex ecosystem to connect new buyers and sellers of recycled goods, but also a lot of new opportunities to hunt for growth.

          Meanwhile, on the heels of a recent “trusted to transform” themed investor day presentation, CEO Antonio Pietri of Aspen Technology says the software company’s customers are looking for solutions to help them as they decarbonize and transform their energy sources away from fossil fuels.

          “We then have to transform ourselves to be able to be uniquely positioned along the transformation,” says Pietri. The company’s employee count has swelled as a result of an $11 billion merger with Emerson Electric’s software units, a deal that closed in 2022.

          To help clients achieve their multi-year energy transition goals, Pietri says there’s a greater expectation for Aspen and others to think expansively about the use of AI to make engineering, physics, chemistry, and math more intelligent and predictable.

          Transforming with AI

          Many CEOs are on the same page as Pietri, focusing big on AI initiatives. Earlier this year, Docusign unveiled an AI-powered “intelligence agreement management” platform, which offers customers the ability to centralize all their vendor agreements and use AI to help track which contracts are up for renewal, the ones that may be out of compliance with a company’s internal standards, and generate insights into how vendors are performing over time.

          “We’re seeing tremendous early intakes,” says Docusign CEO Allan Thygesen of the offering that launched in May.

          AI is also an important tool that can help make buildings more efficient, says Dave Regnery, CEO of Trane Technologies, which sells heating, air conditioning, and ventilation systems. He points out that average commercial building can waste up to 30% of the energy it consumes. With that in mind, Trane has been using structured data for years to rethink building design. Generative AI can also help tap into unstructured data, which can include multimedia content, emails, audio files, and more.

          “When you augment that with unstructured data, that’s where the opportunity really happens,” Regnery says.

          And Steve Hasker, CEO of business services and news provider Thomson Reuters, says his intention is to ensure that all of the company’s employees are using generative AI every day. He’s injected generative AI into the products that Thomson Reuters sells to legal, tax, and accounting clients, but adds that journalists have embraced the technology, too.

          Having experienced other major technology advancements including the advent of the personal computer, mobile, social media, and cloud computing, Hasker thinks the latest new technology innovation wave will be the most impactful.

          “Generative AI is going to be bigger than any one of those, in terms of its disruptive power,” says Hasker.

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