Recientemente, la "Guerra de los Cien Modelos" está en pleno apogeo, y las principales empresas de tecnología han lanzado sus propios modelos generales y modelos industriales que combinan las características de la industria. La prosperidad de la industria tecnológica incluso hizo que la gente olvidara temporalmente la ferocidad de la ola de despidos en las principales fábricas.
El modelo de industria ha recibido una atención sin precedentes, lo que significa que se profundizará aún más en la aplicación de la inteligencia artificial en la industria To B.
Mediante el uso de grandes modelos de la industria, las empresas pueden construir de manera más conveniente modelos exclusivos que satisfagan sus propias necesidades comerciales, mejoren la eficiencia y la calidad del trabajo y reduzcan aún más los costos. Al mismo tiempo, el uso de grandes modelos industriales también puede ayudar a las empresas a realizar mejor la transformación digital y mejorar su competitividad y posición en el mercado.
Tan pronto como salió la noticia, estos fabricantes de software toB no pudieron quedarse quietos y tuvieron que cuestionar sus almas, ¿dónde están las barreras para el software B-end?
**La gran modelo de IA ataca, ¿qué software de toB marca el comienzo de la vida o la muerte? **
1. Análisis de datos
BI (Business Intelligence) y otros software de análisis de datos juegan un papel importante en la gestión y toma de decisiones de las empresas. Este tipo de software puede procesar, analizar y visualizar cantidades masivas de datos internos y externos para ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas. Sin embargo, con el desarrollo continuo de la tecnología de modelos grandes, algunas plataformas de IA pueden comenzar a proporcionar servicios de análisis y predicción de datos más inteligentes, que pueden satisfacer mejor las necesidades de las empresas. No hay duda de que este tipo de software de análisis de datos enfrentará riesgos. de sustitución
2. Clase de proceso estándar
Las poderosas capacidades de aprendizaje y procesamiento de datos del modelo grande pueden procesar automáticamente algunas tareas altamente repetitivas con reglas claras a través del aprendizaje y análisis de una gran cantidad de datos de oficina, a fin de evitar el procesamiento manual simple, repetitivo pero que requiere mucho tiempo y mano de obra. . Por lo tanto, como todas las ocupaciones altamente estandarizadas, el software de procesos estándar como OA (automatización de oficinas), el flujo de aprobación comercial y la automatización de marketing también enfrentan la amenaza de ser reemplazados.
Por ejemplo, en el sistema OA, la IA puede automatizar algunos procesos diarios de la oficina, como la clasificación del correo, el archivo de archivos, etc. En el proceso de aprobación comercial, la IA puede acelerar el proceso de aprobación y mejorar la eficiencia del proceso a través de la revisión y clasificación automáticas del contenido de la aplicación. En la automatización del marketing, los grandes modelos de IA pueden realizar marketing automatizado y recomendaciones precisas a través del análisis y la predicción automáticos del comportamiento del usuario, y mejorar las tasas de conversión.
Tercero, Automatización de Ejecución
RPA (Automatización robótica de procesos) es una tecnología de automatización de procesos de negocio basada en robots de software e inteligencia artificial (IA) que reemplaza la mano de obra humana en tareas bien definidas y de alto nivel. Por ejemplo, en el campo financiero, RPA puede realizar automáticamente tareas como procesamiento de contabilidad, entrada de datos y verificación de facturas; en el campo de servicio al cliente, RPA puede responder automáticamente a los correos electrónicos de los clientes y manejar quejas a través de la tecnología de procesamiento de lenguaje natural.
Sin embargo, las deficiencias de RPA también son obvias, por ejemplo, no puede manejar procesos complejos y altamente variables, y las tareas que requieren la toma de decisiones y el juicio humanos no son adecuadas para RPA. Además, RPA requiere configuración y programación, por lo que puede requerir un umbral técnico y un costo elevados.
Basado en el procesamiento del lenguaje natural y la tecnología de aprendizaje automático, AutoGPT puede evitar perfectamente estos problemas, comprender, aprender e imitar automáticamente el trabajo humano, por lo que puede reemplazar las funciones de algunos productos RPA.
Por lo tanto, en el futuro, RPA necesita combinar constantemente las capacidades de IA para iterar productos, de lo contrario, estos robots de ejecución automática menos inteligentes fácilmente "caerán en desgracia".
4. Software de servicio de consultoría ligera
Este tipo de software puede ayudar a las empresas a comprender la dinámica de la industria, las tendencias del mercado y las condiciones de competencia, y brindar apoyo para la toma de decisiones. Sin embargo, con el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, en realidad es mejor y más conveniente para Big Model brindar servicios inteligentes de análisis y consultoría de la industria.
Por lo tanto, en el futuro, no solo el software, sino toda la industria de consultoría ligera será el área más afectada que se verá afectada por el modelo de IA.
5. Software educativo tradicional
En comparación con el software de educación en línea tradicional, como la capacitación en inglés, la educación en programación, etc., la IA tiene ventajas más obvias, como:
Enseñanza automatizada: los modelos grandes de IA pueden generar automáticamente planes de enseñanza para proporcionar un contenido de enseñanza más personalizado y preciso, lo que reduce la dependencia de la enseñanza manual.
Comentarios inteligentes: el modelo grande de IA puede monitorear el estado de aprendizaje y el progreso de los estudiantes en tiempo real, y brindar comentarios y sugerencias oportunos para ayudar a los estudiantes a dominar mejor el conocimiento y las habilidades.
Ruta de aprendizaje personalizada: el modelo grande de IA puede personalizar la ruta de aprendizaje de acuerdo con las necesidades individuales y el progreso de aprendizaje de los estudiantes, proporcionando métodos de aprendizaje más flexibles y diversos.
Evaluación inteligente: el modelo grande de IA puede evaluar automáticamente los resultados de aprendizaje de los estudiantes y proporcionar resultados de evaluación más objetivos y precisos, para ayudar a los estudiantes a comprender mejor su propio progreso y nivel de aprendizaje.
Desde este punto de vista, se han abordado con claridad y claridad varios eslabones de la educación ¿Qué futuro tiene la educación en línea?
**¿Qué software toB no se reemplaza fácilmente por IA? **
1. Software de gestión empresarial complejo
El software de gestión empresarial complejo como ERP (Planificación de recursos empresariales), WMS (Sistema de gestión de almacenes) y TMS (Sistema de gestión de transporte) desempeñan un papel importante en las empresas. Este tipo de software puede ayudar a las empresas a realizar la asignación óptima de recursos, la gestión de compras, ventas e inventario, y el seguimiento del proceso de transporte. Sin embargo, el software de gestión empresarial complejo a menudo necesita manejar una gran cantidad de datos y procesos complejos, y debe personalizarse en función de la situación real de la empresa. La tecnología de inteligencia artificial puede proporcionar funciones auxiliares hasta cierto punto, pero es difícil reemplazar completamente dicho software.
2. Software con datos escasos
Algunos software de la industria, como la fabricación de precisión, la fabricación discreta y otro software industrial, así como el nuevo software de gestión de investigación y desarrollo de medicamentos, el software de gestión de producción de equipos y otro software de gestión de la industria, generalmente necesitan procesar una gran cantidad de datos y algoritmos complejos. Los datos y los algoritmos de este software suelen ser recursos escasos que solo unas pocas empresas pueden tener. Además, la experiencia y los conocimientos humanos siguen desempeñando un papel importante en el procesamiento de datos y conocimientos altamente especializados, por lo que es difícil reemplazarlos por completo con grandes modelos de IA.
3. Software de gestión industrial
El software de gestión de la industria, como el software de gestión de investigación y desarrollo de nuevos medicamentos y el software de gestión de producción de equipos, juegan un papel importante en ciertas industrias específicas. Este tipo de software puede ayudar a las empresas a realizar la estandarización, el flujo y la estandarización de I+D, producción, calidad y gestión de materiales. Porque los modelos comerciales y de gestión de diferentes industrias son muy diferentes, y este software generalmente necesita lidiar con reglas y conocimientos complejos de la industria. Por lo tanto, es difícil para la tecnología de IA desarrollar un software de gestión industrial general para cada industria.
Con base en lo anterior, no es difícil encontrar que ya sean puestos humanos o software, todos aquellos que no son fáciles de reemplazar por IA son en realidad aquellos que son altamente profesionales, complejos, técnicos e interactivos. Pero en el futuro, si estos softwares quieren sobrevivir y desarrollarse mejor, deben cooperar e integrarse con grandes modelos de IA para brindar servicios más eficientes y precisos de manera conjunta.
**En la era de la IA, ¿cómo aborda el software toB los desafíos? **
1. Combinación de modelo grande de IA para remodelar el producto
Desde finales del año pasado, los grandes modelos de lenguaje representados por ChatGPT y Wenxin Yiyan han liderado una nueva ronda de revolución en el campo de la tecnología de la información global. La nueva ola está surgiendo, la IA está reconstruyendo el futuro y miles de industrias darán paso a nuevas oportunidades.
Bajo esta nueva oportunidad, Baidu ha emitido una declaración más de una vez y utilizará modelos grandes de IA para reconstruir todos los productos.
La remodelación de productos se combina con el modelo grande de IA y, mediante la asistencia de la tecnología de inteligencia artificial, mejora la inteligencia y la personalización de los productos, e incluso reconstruye sus propios productos.
Por ejemplo, la industria del software toB puede considerar el uso de tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para realizar funciones como el servicio al cliente inteligente y la recomendación inteligente, mejorando así la experiencia del usuario y el valor del producto.
Segundo, aproveche el período de ventana, reposicione y cambie de pista
Aprovechando el período de ventana, reposicione sus productos y servicios y cambie a una pista más prometedora. En esta era en constante cambio, ningún producto o incluso una industria puede convertirse en un árbol de hoja perenne. Si te quedas quieto, solo acelerarás su declive. Por lo tanto, en el momento adecuado, cambia tu estrategia de pensamiento y entra en una nueva pista. nueva vida en él. Por ejemplo, la industria del software toB también puede considerar ingresar a campos emergentes como la computación en la nube, big data e inteligencia artificial en función de sus propias necesidades y estrategias de desarrollo para obtener más oportunidades de desarrollo.
3. Prestar servicios para el modelo de IA, vender agua y palas
Es un hecho innegable que los grandes modelos de IA se están comiendo poco a poco la cuota de mercado del software B. Sin embargo, eso no significa que el software sea indefenso y simplemente se siente y muera. De hecho, este software todavía tiene ventajas en muchos aspectos, como tecnología madura, rendimiento estable, funciones completas, etc.
Por supuesto, si su producto ha sido efectivamente asediado por la IA y se ha hundido, y no hay salida para la transformación en un corto período de tiempo, entonces tal vez debería detenerse lo antes posible y cambiar su negocio de otra manera. direcciones.
Por ejemplo, considere proporcionar etiquetado de datos, capacitación, optimización y otros servicios para modelos grandes de IA, así como dispositivos de hardware y herramientas de software relacionados.
Realmente, no hay vergüenza en eso.
El trabajo de vender agua, ollas y palas puede no parecer tan elevado, pero de hecho es una fuerte demanda, mientras puedas sobrevivir a través de estos, podrás ganar dinero a la vuelta de la esquina.
Después de tener dinero, considere lentamente la transformación y actualización del modelo comercial, para ocupar un lugar en el desarrollo de la tecnología AI.
En esencia, un modelo grande es una herramienta como cualquier plataforma o software. Todas las empresas deben prestar mucha atención al desarrollo de modelos grandes de IA, explorar activamente sus campos de aplicación y buscar formas de cooperar con modelos grandes de IA. Siempre que pueda hacer un buen uso de él, no será destruido ni dañado por él, sino que se beneficiará.
Ver originales
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
Gran modelo de IA, ¿está matando al software B?
Fuente original: Liderazgo técnico
Recientemente, la "Guerra de los Cien Modelos" está en pleno apogeo, y las principales empresas de tecnología han lanzado sus propios modelos generales y modelos industriales que combinan las características de la industria. La prosperidad de la industria tecnológica incluso hizo que la gente olvidara temporalmente la ferocidad de la ola de despidos en las principales fábricas.
El modelo de industria ha recibido una atención sin precedentes, lo que significa que se profundizará aún más en la aplicación de la inteligencia artificial en la industria To B.
Mediante el uso de grandes modelos de la industria, las empresas pueden construir de manera más conveniente modelos exclusivos que satisfagan sus propias necesidades comerciales, mejoren la eficiencia y la calidad del trabajo y reduzcan aún más los costos. Al mismo tiempo, el uso de grandes modelos industriales también puede ayudar a las empresas a realizar mejor la transformación digital y mejorar su competitividad y posición en el mercado.
Tan pronto como salió la noticia, estos fabricantes de software toB no pudieron quedarse quietos y tuvieron que cuestionar sus almas, ¿dónde están las barreras para el software B-end?
**La gran modelo de IA ataca, ¿qué software de toB marca el comienzo de la vida o la muerte? **
1. Análisis de datos
BI (Business Intelligence) y otros software de análisis de datos juegan un papel importante en la gestión y toma de decisiones de las empresas. Este tipo de software puede procesar, analizar y visualizar cantidades masivas de datos internos y externos para ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas. Sin embargo, con el desarrollo continuo de la tecnología de modelos grandes, algunas plataformas de IA pueden comenzar a proporcionar servicios de análisis y predicción de datos más inteligentes, que pueden satisfacer mejor las necesidades de las empresas. No hay duda de que este tipo de software de análisis de datos enfrentará riesgos. de sustitución
2. Clase de proceso estándar
Las poderosas capacidades de aprendizaje y procesamiento de datos del modelo grande pueden procesar automáticamente algunas tareas altamente repetitivas con reglas claras a través del aprendizaje y análisis de una gran cantidad de datos de oficina, a fin de evitar el procesamiento manual simple, repetitivo pero que requiere mucho tiempo y mano de obra. . Por lo tanto, como todas las ocupaciones altamente estandarizadas, el software de procesos estándar como OA (automatización de oficinas), el flujo de aprobación comercial y la automatización de marketing también enfrentan la amenaza de ser reemplazados.
Por ejemplo, en el sistema OA, la IA puede automatizar algunos procesos diarios de la oficina, como la clasificación del correo, el archivo de archivos, etc. En el proceso de aprobación comercial, la IA puede acelerar el proceso de aprobación y mejorar la eficiencia del proceso a través de la revisión y clasificación automáticas del contenido de la aplicación. En la automatización del marketing, los grandes modelos de IA pueden realizar marketing automatizado y recomendaciones precisas a través del análisis y la predicción automáticos del comportamiento del usuario, y mejorar las tasas de conversión.
Tercero, Automatización de Ejecución
RPA (Automatización robótica de procesos) es una tecnología de automatización de procesos de negocio basada en robots de software e inteligencia artificial (IA) que reemplaza la mano de obra humana en tareas bien definidas y de alto nivel. Por ejemplo, en el campo financiero, RPA puede realizar automáticamente tareas como procesamiento de contabilidad, entrada de datos y verificación de facturas; en el campo de servicio al cliente, RPA puede responder automáticamente a los correos electrónicos de los clientes y manejar quejas a través de la tecnología de procesamiento de lenguaje natural.
Sin embargo, las deficiencias de RPA también son obvias, por ejemplo, no puede manejar procesos complejos y altamente variables, y las tareas que requieren la toma de decisiones y el juicio humanos no son adecuadas para RPA. Además, RPA requiere configuración y programación, por lo que puede requerir un umbral técnico y un costo elevados.
Basado en el procesamiento del lenguaje natural y la tecnología de aprendizaje automático, AutoGPT puede evitar perfectamente estos problemas, comprender, aprender e imitar automáticamente el trabajo humano, por lo que puede reemplazar las funciones de algunos productos RPA.
Por lo tanto, en el futuro, RPA necesita combinar constantemente las capacidades de IA para iterar productos, de lo contrario, estos robots de ejecución automática menos inteligentes fácilmente "caerán en desgracia".
4. Software de servicio de consultoría ligera
Este tipo de software puede ayudar a las empresas a comprender la dinámica de la industria, las tendencias del mercado y las condiciones de competencia, y brindar apoyo para la toma de decisiones. Sin embargo, con el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, en realidad es mejor y más conveniente para Big Model brindar servicios inteligentes de análisis y consultoría de la industria.
Por lo tanto, en el futuro, no solo el software, sino toda la industria de consultoría ligera será el área más afectada que se verá afectada por el modelo de IA.
5. Software educativo tradicional
En comparación con el software de educación en línea tradicional, como la capacitación en inglés, la educación en programación, etc., la IA tiene ventajas más obvias, como:
Enseñanza automatizada: los modelos grandes de IA pueden generar automáticamente planes de enseñanza para proporcionar un contenido de enseñanza más personalizado y preciso, lo que reduce la dependencia de la enseñanza manual.
Comentarios inteligentes: el modelo grande de IA puede monitorear el estado de aprendizaje y el progreso de los estudiantes en tiempo real, y brindar comentarios y sugerencias oportunos para ayudar a los estudiantes a dominar mejor el conocimiento y las habilidades.
Ruta de aprendizaje personalizada: el modelo grande de IA puede personalizar la ruta de aprendizaje de acuerdo con las necesidades individuales y el progreso de aprendizaje de los estudiantes, proporcionando métodos de aprendizaje más flexibles y diversos.
Evaluación inteligente: el modelo grande de IA puede evaluar automáticamente los resultados de aprendizaje de los estudiantes y proporcionar resultados de evaluación más objetivos y precisos, para ayudar a los estudiantes a comprender mejor su propio progreso y nivel de aprendizaje.
Desde este punto de vista, se han abordado con claridad y claridad varios eslabones de la educación ¿Qué futuro tiene la educación en línea?
**¿Qué software toB no se reemplaza fácilmente por IA? **
1. Software de gestión empresarial complejo
El software de gestión empresarial complejo como ERP (Planificación de recursos empresariales), WMS (Sistema de gestión de almacenes) y TMS (Sistema de gestión de transporte) desempeñan un papel importante en las empresas. Este tipo de software puede ayudar a las empresas a realizar la asignación óptima de recursos, la gestión de compras, ventas e inventario, y el seguimiento del proceso de transporte. Sin embargo, el software de gestión empresarial complejo a menudo necesita manejar una gran cantidad de datos y procesos complejos, y debe personalizarse en función de la situación real de la empresa. La tecnología de inteligencia artificial puede proporcionar funciones auxiliares hasta cierto punto, pero es difícil reemplazar completamente dicho software.
2. Software con datos escasos
Algunos software de la industria, como la fabricación de precisión, la fabricación discreta y otro software industrial, así como el nuevo software de gestión de investigación y desarrollo de medicamentos, el software de gestión de producción de equipos y otro software de gestión de la industria, generalmente necesitan procesar una gran cantidad de datos y algoritmos complejos. Los datos y los algoritmos de este software suelen ser recursos escasos que solo unas pocas empresas pueden tener. Además, la experiencia y los conocimientos humanos siguen desempeñando un papel importante en el procesamiento de datos y conocimientos altamente especializados, por lo que es difícil reemplazarlos por completo con grandes modelos de IA.
3. Software de gestión industrial
El software de gestión de la industria, como el software de gestión de investigación y desarrollo de nuevos medicamentos y el software de gestión de producción de equipos, juegan un papel importante en ciertas industrias específicas. Este tipo de software puede ayudar a las empresas a realizar la estandarización, el flujo y la estandarización de I+D, producción, calidad y gestión de materiales. Porque los modelos comerciales y de gestión de diferentes industrias son muy diferentes, y este software generalmente necesita lidiar con reglas y conocimientos complejos de la industria. Por lo tanto, es difícil para la tecnología de IA desarrollar un software de gestión industrial general para cada industria.
Con base en lo anterior, no es difícil encontrar que ya sean puestos humanos o software, todos aquellos que no son fáciles de reemplazar por IA son en realidad aquellos que son altamente profesionales, complejos, técnicos e interactivos. Pero en el futuro, si estos softwares quieren sobrevivir y desarrollarse mejor, deben cooperar e integrarse con grandes modelos de IA para brindar servicios más eficientes y precisos de manera conjunta.
**En la era de la IA, ¿cómo aborda el software toB los desafíos? **
1. Combinación de modelo grande de IA para remodelar el producto
Desde finales del año pasado, los grandes modelos de lenguaje representados por ChatGPT y Wenxin Yiyan han liderado una nueva ronda de revolución en el campo de la tecnología de la información global. La nueva ola está surgiendo, la IA está reconstruyendo el futuro y miles de industrias darán paso a nuevas oportunidades.
Bajo esta nueva oportunidad, Baidu ha emitido una declaración más de una vez y utilizará modelos grandes de IA para reconstruir todos los productos.
La remodelación de productos se combina con el modelo grande de IA y, mediante la asistencia de la tecnología de inteligencia artificial, mejora la inteligencia y la personalización de los productos, e incluso reconstruye sus propios productos.
Por ejemplo, la industria del software toB puede considerar el uso de tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para realizar funciones como el servicio al cliente inteligente y la recomendación inteligente, mejorando así la experiencia del usuario y el valor del producto.
Segundo, aproveche el período de ventana, reposicione y cambie de pista
Aprovechando el período de ventana, reposicione sus productos y servicios y cambie a una pista más prometedora. En esta era en constante cambio, ningún producto o incluso una industria puede convertirse en un árbol de hoja perenne. Si te quedas quieto, solo acelerarás su declive. Por lo tanto, en el momento adecuado, cambia tu estrategia de pensamiento y entra en una nueva pista. nueva vida en él. Por ejemplo, la industria del software toB también puede considerar ingresar a campos emergentes como la computación en la nube, big data e inteligencia artificial en función de sus propias necesidades y estrategias de desarrollo para obtener más oportunidades de desarrollo.
3. Prestar servicios para el modelo de IA, vender agua y palas
Es un hecho innegable que los grandes modelos de IA se están comiendo poco a poco la cuota de mercado del software B. Sin embargo, eso no significa que el software sea indefenso y simplemente se siente y muera. De hecho, este software todavía tiene ventajas en muchos aspectos, como tecnología madura, rendimiento estable, funciones completas, etc.
Por supuesto, si su producto ha sido efectivamente asediado por la IA y se ha hundido, y no hay salida para la transformación en un corto período de tiempo, entonces tal vez debería detenerse lo antes posible y cambiar su negocio de otra manera. direcciones.
Por ejemplo, considere proporcionar etiquetado de datos, capacitación, optimización y otros servicios para modelos grandes de IA, así como dispositivos de hardware y herramientas de software relacionados.
Realmente, no hay vergüenza en eso.
El trabajo de vender agua, ollas y palas puede no parecer tan elevado, pero de hecho es una fuerte demanda, mientras puedas sobrevivir a través de estos, podrás ganar dinero a la vuelta de la esquina.
Después de tener dinero, considere lentamente la transformación y actualización del modelo comercial, para ocupar un lugar en el desarrollo de la tecnología AI.
En esencia, un modelo grande es una herramienta como cualquier plataforma o software. Todas las empresas deben prestar mucha atención al desarrollo de modelos grandes de IA, explorar activamente sus campos de aplicación y buscar formas de cooperar con modelos grandes de IA. Siempre que pueda hacer un buen uso de él, no será destruido ni dañado por él, sino que se beneficiará.