颠覆者手册：借助代理式人工智能取胜
与 AWS 驻场高管 Jake Burns 和 Tom Soderstrom 一起探索“人工智能多元宇宙”，探讨为什么一些组织通过代理式人工智能可实现生产力跃升，而另一些却难以见效。凭借他们丰富的企业经验，他们阐述了如何将代理式人工智能视作与人类团队成员一样的角色——设定明确的规范、进行迭代反馈，并提供恰当的背景信息——这样就能实现前所未有的生产力提升，其提升幅度远超所报告的 30%。Burns 和 Soderstrom 分享了有关营造创新文化方面的实用见解，强调了传统的投资回报率（ROI）指标为何可能会阻碍创新，同时也指出“注意力回报率”为何可能是一个能更早反映成功情况的指标。
首席技术官的视角：与首席执行官探讨代理式人工智能
与 AWS 企业战略分析师 Arvind Mathur 和 Matthias Patzak 共同探讨技术领导者如何就代理式人工智能与首席执行官展开有效互动。本期节目灵感源自 Matthias 近期在 LinkedIn 博客上发表的文章，揭示了成功的五大关键步骤：聚焦业务影响而非技术本身、组建跨职能转型团队、选择合适的使用案例、大规模开展并行试点项目，以及衡量实际业务成果。无论您是希望从人工智能实施中创造十倍价值的技术领导者，还是探索人工智能变革潜力的企业高管，本次讨论都将为您提供驾驭代理式人工智能变革的宝贵见解。
关于生成式人工智能对话的高管洞见播客
借助 AWS 最新的生成式人工智能技术推动创新
AWS 人工智能与数据副总裁Swami Sivasubramanian 博士讨论了人工智能的关键发展和战略。他重点介绍了 AWS 在生成式人工智能创新方面的全面方案，以应对模型准确性和数据整合等挑战。
首席人工智能官对引领人工智能转型和治理的观点
跟随 AWS 企业战略分析师 Tom Soderstrom，同 Leidos 首席人工智能官 Ron Keesing 开展对话，共同解析如何引领企业人工智能转型。作为新任首席人工智能官，Keesing 致力于将人工智能融入 Leidos 的全方位战略布局，推动人工智能项目从集中式模式向全组织分布式卓越模式转型。
F1 所采用的人工智能和数据策略
加入 Richard Taylor 与 Ruth Buscombe 的对谈。Ruth Buscombe 是一位杰出的一级方程式赛车战略分析师，从航空航天工程领域转型，成为顶尖一级方程式赛车车队的首席战略分析师。在这场富有洞察力的对话中，Buscombe 分享了自己在决策制定、团队领导力，以及在高风险赛车环境中如何实现数据驱动策略与人性因素微妙平衡方面的专业见解。
探索人工智能前沿
在本次炉边谈话中，AWS 的 Tom Godden 与麦肯锡人工智能部门 QuantumBlack 前高级合伙人、Invisible Technologies 现任首席执行官 Matt Fitzpatrick 将展开对话。Fitzpatrick 根据其领导主要企业人工智能计划的经验，揭示为何仅 8% 的人工智能模型取得成功，并概述在组织中扩展人工智能的实用策略。
探索数字孪生与边缘人工智能相融合的可能性
Hexagon 首席技术官 Burkhard Boeckem 博士揭示了该公司如何通过将边缘人工智能与实时数字孪生分析相结合，在源头直接释放前所未有的运营洞见，以突破工业创新的边界。无论您是探索数字孪生实施的技术领导者，还是寻求利用边缘计算获取竞争优势的高管，本次讨论都将为您提供有关工业数字化转型的未来的宝贵见解。
生成式人工智能的基础
生成式人工智能将为每个行业和业务领域带来变革。向高管学习，了解坚实的安全基础与云基础、员工技能培训、人工智能领导力以及负责任地实施这项技术以实现人工智能业务转型的重要性。
如果生成式人工智能是答案：那么问题是什么？
生成式人工智能不仅是时下热词，更是一项颠覆性技术，可以与印刷术和电力等历史创新相提并论。跟随 AWS 企业战略分析师 Tom Godden、Phil Le-Brun 和 Miriam McLemore，一起讨论如何利用生成式人工智能的力量实现价值驱动的结果。
AWS 客户和合作伙伴如何使用生成式人工智能和机器学习
倾听 AWS 客户和合作伙伴的观点，了解其组织如何看待并实施生成式人工智能。
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关于生成式人工智能和机器学习的常见问题
关于生成式人工智能，首席执行官需要了解什么？
生成式人工智能正在为从日常运营到战略规划的各个方面注入新水平的智能和创造力，从而改变商业世界。首席执行官和所有领导层必须了解其潜力、影响以及有效实施的必要考虑因素。
生成式人工智能模型在大量数据集上进行训练，使它们能够生成从文本到设计模式的连贯的、上下文相关的输出。它们可以预测可能的结果，甚至可以创建类似人类的对话和回应。
运营效率是该技术的主要优势。生成式人工智能可以自动执行内容创建、数据分析和客户互动等任务，从而提高绩效，让员工能腾出时间完成流程中的其他任务。
在创新方面，生成式人工智能提供了独特的机会。它能从复杂的数据中提取信息，从而提供新的见解，帮助首席执行官针对几乎任何主题制定更明智的策略。这种新水平的预测分析可以揭示原本可能未被发现或被忽视的趋势和模式。
此外，生成式人工智能可以支持聊天机器人提供个性化、高效的客户界面，而不会过度消耗员工资源或带宽，从而显著增强客户体验。
值得注意的是，随着生成式人工智能的发展，首席执行官们应通过实施强有力的治理框架和控制措施来确认和解决许多道德注意事项、数据隐私问题以及滥用的可能性。 阅读我们关于将负责任的人工智能付诸实践的信息简报。
生成式人工智能如何使企业受益？
生成式人工智能为企业带来独特优势，从根本上改变了运营效率、决策制定和客户互动等方面：
- 运营效率：生成式人工智能可以自动执行内容生成和客户支持等业务流程，从而提高生产力。通过处理重复性任务，生成式人工智能可以为战略计划释放员工资源，从而在提高整体效率的同时帮助简化运营。
- 决策制定：生成式人工智能具有卓越的预测分析能力，为企业提供强大的工具，助力实现更自信的决策制定。这项技能能够筛选复杂的数据集，进而识别模式与趋势，这通常是人类能力望尘莫及的。这使企业能够做出更积极的、以数据为导向的决策，从而增强战略规划并促进创新。
- 客户互动：生成式人工智能可以赋能人工智能驱动的聊天机器人实现个性化交互与问题解决，从而增强客户体验。
- 创新和技能提升：就像 AWS 开发人员中心为创新提供资源一样，生成式人工智能同样能够激发创造力，提供独特的见解和预测模型，启发新的解决方案。同时，还能鼓励营造持续学习与提升技能的文化，这在快速发展的科技环境中至关重要。
- 成本效益：长远看来，生成式人工智能通过自动化部分流程、减少对手动工作的依赖，从而帮助节约大量成本。
组织如何为生成式人工智能做好准备？
对于寻求利用这种变革性技术力量的组织来说，为生成式人工智能做好准备是关键的一步。也就是说，这种准备工作需要采取战略性的、经过精心策划的方法。
您的组织应考虑执行以下举措，为实施生成式人工智能做好准备：
- 理解技术：组织必须首先理解什么是生成式人工智能，以及其助力实现组织独特业务目标的具体方式。与人工智能专家互动、参加讲习会或利用 AWS 开发人员中心等平台，有助于进一步加深理解。
- 评测需求与目标：为实现生成式人工智能定义明确的目标至关重要。无论是通过人工智能驱动的聊天机器人增强客户服务，还是自动创建内容，设定具体目标都有助于选择适当的工具和模型。
- 投资基础设施与技能：支持人工智能模型和数据可信度的稳健技术基础设施至关重要。 云解决方案，例如 AWS 提供的解决方案，在这个阶段可能至关重要。此外，投资于员工培训以发展相关技能，有助于营造良好的环境，以便随时利用生成式人工智能。
- 合规与道德注意事项：制定可确保合乎道德的使用、隐私保护及法规合规的指导原则，这一点不可忽视。这涉及创建管理数据处理和模型部署的策略和框架。阅读更多关于生成式技术时代下负责任的人工智能的注意事项。
- 试点测试与迭代：在全面实施之前，运行试点项目有助于确定潜在的挑战和需要改进的方面。通过持续监控和不断迭代，确保系统始终契合组织目标。
- 拥抱创新文化：在文化层面上鼓励技术创新可以确保更顺畅的过渡，为员工营造使用新工具进行实验和创新的空间。