2024人才发展与人工智能学习宝典

一、人工智能发展历程与趋势。。。。。。。。。一2典的定义：智能主体可以理解数据及从中学○人工智能研究目的是通过探索智慧的实质，扩展人类智能—促使智能主体会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图考（人机对弈、专家系统等）、会学习（知识表示，机器学习○在人工智能的发展过程中，不同时代、学科背景的人对于智3○其中，符号主义及联结主义为主要的两大派系。符号主义”通过对有意义的表示符号进行推导计算，并将学习视为逆向演绎，主张用显式的公理和逻辑体系搭建人工智能系high/normal○联结主义”（Connectionism又叫仿生学派，笃经元的连接机制实现人工智能。如用神经网络模4○从始至此，人工智能便在充满未知的道路探索，曲折起伏。），让机器产生智能这一想法开始进入人们的视野。由会设立图灵奖，以表彰在计算机科学中做出突5弈。1956年，达特茅斯学院人工智能夏季研讨会上正式使用了年）的人工智能学者并对人工神经网络理论的发展有○1957年，罗森布拉特发明感知机，是机器学习人工神经网络理论中神经元的最早模型。即使到了现在学习深度学习理论6○由于人工神经网络理论的突破，人工智能领域受到极大的关○1960年，维德罗首次使用Delta学习规则用于感知器的训练步骤。这种方法后来被称为最小二乘方法。了人工神经网络的局限。由于明斯基在人工智能领域的重要地位，同时由于人工智能研究领域出现了瓶颈，人工智严重打击，许多项目的研究经费也被停止或转工智能的研究陷入低谷。最为严重的是以人工神7○各个国家纷纷拨款投资这种类型的项目，希望制造出能够与○专家系统是一种程序，能够依据一组从专门知识中推演出的○1965年起设计的Dendral能够根据分光计读数分辨混合力来自于它们存储的专业知识。知识库系统和知识工程成为了Hopfield网络，使用一种全新的方式进行学习和处理信息。同ξσξσσzzσzzσzσzσσBoltzmannMachineJ=ξJ=ξξσσσσσσσσσHopfieldNetwork8○1986年，一种重要的算法有昆兰提出，就是决策树算法，现实生活中的使用情况。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的○1990年，Schapire最先构造出一种多项式级的算法，就是9○同年，机器学习领域中一个最重要的突破，支持向量机），○1997年，IBM的超级计算机深蓝战胜国际象棋世界冠军卡○2001年，布雷曼提出集成决策树模型，它是由一个随机子集的实例组成，并且每个节点都是从一系列随机子集中选择。由于它的这个性质，被称为随机森林（RF），随机森林也在理论和经验上证明了对机器学习中常常遇到的难题-过拟合的抵○2006年，神经网络专家Hinton提出神经网络深度学习算法，使神经网络的能力大大提高，向支持向量机等通过卷积神经网络使得人工神经网络能够快非常适合构建可扩展的深度网络，就是说卷积○深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层抽象数据。这些方法在许多方面都带来○深度学习能够发现大数据中的复杂结构，它是利用BP算法来完成这个发现过程的。BP算法能够指导机器如何从前一层获取误差而改变本层的内部参数，这些内部参数可以用于计算表示。深度卷积网络在处理图像、视频、语音○同时随着大数据的不断增长，一些问题人们已经无法单独用人工来解决而往往需要借助计算机的帮助才能完成一些复杂的数○当前人工智能中统计学习最热门的方法就是深度学习和支持常常用于实现艰巨的任务，如目标识别、语音练成本是相当高的，调整外部参数也非常繁琐。同时，SVM的○随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与驶等人工智能技术实现了重大的技术突破，迎○2013年被大家认为是深度学习走向成熟的一年，这源于计算机视觉领域出现的重大进步。根据图灵奖得住杰弗里・辛机视觉研究都已经转向神经网络”。这股热潮主要是由一年前○这一成功背后的技术改进极大地促进了人工智能的发展，并○首先，AlexNET的作者采用了一个由五个卷积层（convo-layers）组成的deepCNN—该网络架构当时被许多人认为是○此外，由于网络的深度产生了大量参数，训练是在两个图形处理单元（GPUs）上并行进行的，证明了在大型数据集上进○这些技术进展共同推动了Ale能历史上的一个转折点，并引发学术界和科技趣激增。因此，许多人认为2013年是深度学习真正开始起飞的提出了生成式对抗网络（GANs这是深度学习领域又一个重○2015年，人工智能领域在计算机视觉和自然语言处理tion》的论文，提出了残差神经网络（ResNets）的概念。此架构通过添加捷径使信息更容易地在网络中流动。与常规神经外的残差连接（residualconnections跳过一层或多层并直○大约在同一时间，研究人员在循环神经网络（RNNs）和长短期记忆（LSTM）模型的开发方面也取得了相当大的进展。尽管这些模型自20世纪90年代以来就已经存在，但是它们直到深度学习使图像识别逐渐超越人眼可达精度深度学习使图像识别逐渐超越人眼可达精度 Shallow2010Shallow2010AlexNet2012AlexNet2013VGGNet2014GoogleNet2014RrsNet2015RrsNetShallow2010Shallow2010AlexNet2012AlexNet2013VGGNet2014GoogleNet2014RrsNet2015RrsNet2018○这些架构使语言模型能够更好地理解文本的语境和含义，从而在语言翻译、文本生成和情感分析等任务中得到○李世石的失败标志着人工智能发展历程上的又一个重要里程碑：它表明，在曾被认为太复杂而不可能被计算机处理的游戏中，机器甚至可以击败最熟练的人类选手。AlphaGo使用深个位置，并评估了可能的最佳落子位置—此策略在这种情况下○2017年是为我们今天所见到的生成式人工智能取得突破性进展奠定基础的最关键的一年。该年12月，Vaswani及其同了使用自注意力（self-attention）概念来处理顺序输入数据的○在Vaswani等人发表他们的论文几个月后，OpenAI于dependencies。GPT-1是首批进行无监督预○此外，谷歌也利用当时还很新颖的Transformer架构，在2018年底发布并开源了他们自己的预训练方法，称为Bidirec-与以前以单向方式处理文本的模型（包括GPT-1）不同，BERT○这项工作使得研究人员能够从数据中提取更深入的信息，从○2019年，生成模型拥有了一些重要进展，特别是GPT-2的推出。该模型在许多NLP任务中拥有最先进的性能，真正让同类模型相形见绌，并且还能够生成高度逼真的文本内容。不久之后，另一个模型问世，一个即使在技术领域之外也家喻户晓的名字：GPT-3。这个模型代表了LLMs规模和能力的极大提成非常连贯的文本，在文本补全、问答甚至是创意写作等NLP○此外，GPT-3再次突显了使用自监督学习（self-suplearning）的潜力，这种方式使得模型可以在大量未标记的数据上进行训练。自监督学习的好处是，模型可以获得理解，而不需要进行大范围的特定任务训练，这焦点。该工具被认为代表自然语言处理领域的顶级○例如，MetaAI在2月24日发布了LLaMA—一个性能比GPT-3更好的LLM，而且参数数量要少得多。不到一个月后，在3月14日，OpenAI发布了GPT-4—GPT-3的一个更大、能力更强和多模态的版本。虽然GPT-4的确切参数数量不详，○越来越多的公司将这些模型整合到他们的产品中。例如，订阅服务，旨在针对每个个体提供量身定制的语言课程。Slack草回复和总结会话等任务。此外，Shopify还在其商店应用程序○有趣的是，如今人工智能聊天机器人（AIchatbots）甚至Kuyda表示，该应用程序的客户范围非常之广，从寻求“与人交往之前热身”的自闭症儿童到仅需要一个朋友的孤独成年人○2023年，人工智能实现了破圈式的发展。人工智能聊天○生成式人工智能应用的出现离不开大模型的支持。大模型是力、更高的精准度以及更强的泛化能力，正在成为○大模型及生成式人工智能的发展意味着人工智能正在从完成如图像识别、语音识别等特定任务，迈向拟○对于企业人而言，其将不再局限于思考“如何在产品、流程品、流程的革新”。基于海量数据训练和模型调优能在诸如元宇宙、城市治理、医疗健康、科学研究○IDC调研发现，全球企业普遍关注并探索对生成式人工智能的布局，全球超八成被访企业已经开始展开智能在未来一年对人力资源的影响更加显著potentialbenefitsofAl-enabledtools,butalsothepotentialareasof○其中，84%的大型公司中HR期待团队使用大数据和人工智○从应用场景来看，IDC认为，知识管理、对话式应用、销售和营销、代码生成等是全球企业应用生成式人工智能的主要场景。其中，知识管理有望成为最有应用价值的生成人工智能用例。通过人工智能手段，企业可实现对文本、图像行业■直AI场景全球企业对生成式人工智能的态度全球企业对生成式人工智能的态度 ○目前，各国都在加强对大模型和生成式人工智能的布局和支○美国持续推进各界在人工智能领域的快速发展，鼓励企业及科研机构积极创新，形成以科技巨头为引领的发展格人工智能应用方面建立起优势，打造了现象○相较美国，欧洲地区整体对人工智能尤其是生成式人工智能在安全、隐私等方面的顾虑较多，故当前优先推动律法规的建设和实施。2023年，欧盟批准《人工智能法案》，对涉及大量数据训练的人工智能系统提出了透明度和风险评估要求；欧盟还加强对人工智能伦理道德的监管，保护据安全，加强对生成式人工智能的监管和审查，持续系统、教育、移民和就业决策系统中的人工智能应○在亚太地区，印度、新加坡、韩国、日本等国家积极制定国生成式人工智能的研究和应用，并决定向企业提生成式人工智能最具价值应用场景生成式人工智能最具价值应用场景0.0%10.○在中国，人工智能产业加速创新，机遇与挑战并存。从企中国企业对生成式人工智能的态度中国企业对生成式人工智能的态度%%0.0%10.0%○据调研，中国企业尤其认可生成式人工智能在加速决策、提30.0%5.0%10.0○从技术厂商角度而言，目前，国内诸多互联网巨头、科技企业及研究机构纷纷宣布在生成式人工智能的领域进行产业布局，代码生成和生命科学等）以及行业大模型持续拓展应用领化场景落地，不断探索商业价值，解决科研难题，助力产业升级。据公开信息，截至2023年10月，中国累计发布两百余个大模型，发布地主要集中在北京，其中以科研○当下，人工智能产业生态呈现出高度活力，丰富的应用场景和潜在行业用例，将对大模型迭代和调优、行自然语言处理、机器视觉和多模态等领域具备高来，中国应持续关注基础大模型等基础性技术的获得国际竞争力。可以预测，大模型应用将带来诸多产业化变○未来几年，人工智能技术将在各个领域得到更广泛的应用和能助手……从日常生活到工作方式，AI正以无数种方式改变着○据IDC发布的2023年V2版《全球人工智能支出指南》，○展望未来，在数字化浪潮的持续推动下，人工智能仍将继续○当下，多模态理解、生成和交互能力正成为大模型新一轮演进的重要方向。多模态指使用多种感觉通道（如视觉○多模态大模型通常由两部分组成：视觉模型和语言模型。视觉模型用于处理图像、视频等视觉数据；语言人工智能行业产业链科学技术机构与人才人工智能行业产业链科学技术机构与人才通信与信息网络数据存储设施城市公共事业︑企业级客户︑消费者难城市公共事业︑企业级客户︑消费者难云︑效据和算法云︑效据和算法传感器芯片难资料来源：前瞻产业研究院○像百度文心一言、阿里云通义千问、讯飞星火认知大模型、腾讯混元大模型、华为盘古Chat等国产大语言模型（LLM），对话等，还能把各种感知模态结合起来，执行○大模型技术发展推动多模态模型不断升级迭代。伴随深度学○多模态大模型能够实现图像、文本、语音等模态之间的统一像识别、语音识别、多媒体处理等诸多领域，诸如GPT-4等多○未来，基于技术的不断突破，多模态将持续拓展各行业场景下的融合应用。我们看到，头部厂商持续布局○从感知智能到生成式智能，人工智能算力需求快速增长。力市场发展的加速器。从感知智能到生成式智练所需的参数量等因素将直接影响智能涌现的质量中国通用算力规模及预测中国通用算力规模及预测○以ChatGPT模型为例，公开数据显示，其所使用的GPT-3大模型所需训练参数量为1750亿，算力消耗为3640PF-days（即每秒运算一千万亿次，运行3640天），需要至少1万片GPU提供支撑。据统计，当模型参数扩大十倍，算力投入将超○由于大模型对计算能力和数据的高需求，其所需要的服务器设施将在人工智能基础设施市场中占据越来越大的份额。ID），其中，用于运行生成式人工智能的服务器市场规模在整体人工○从需求侧来说，在国内数字基础建设不断加快的带动下，人工智能服务器行业也保持快速增长。各大局，加之中国人工智能应用场景的逐步落地，○同时，中国的企业和研究机构积极进行人工智能服务器的技术研发和创新。这包括高性能的处理器、大容量的内存.高速的存储器和高效的冷却系统等领域的创新，以满足对度上升，预计2023年，中国人工智能服务器市场规模将达91中国通用算力规模及预测中国通用算力规模及预测○随着生成式人工智能任务的不断增加，市场对于高性能和高能效的人工智能服务器需求将持续增长。未来的人将注重提高计算能力和处理效率，以适应更二○今天，从用户画像、身体、位置、行为到情绪与心理、关系、评价，人的多种维度，都有可能被数据○用户画像（persona）这一概念最早源于交互设计/产品设术的支持下，针对个体用户的精准的数据画像已经需求特征等，甚至有些画像还能揭示出个体式呈现。个体被赋予的标签越多，就意味着其有局限性，因为用户的行为往往是综合的、变化的态的标签未必能完全反映一个复杂的个体。未来据分析技术也会改善用户画像的方法，使其更精○随着移动终端、智能传感器等的发展，身体的数据化，也开始变得普遍。在数字空间的互动中，数据化的身体是一种普遍的表演手段，例如，人们通过照片或视频对身体○事实上，日常生活中的身体参与是维持连贯的自我身份认同如健身。有时为了社交表演，人们也会对手机的身体元件能够帮助提升服务的便利性，对社○在未来，可穿戴设备对身体状态的数据化也将越来越普遍，特别是在健康、医疗领域。可穿戴设备能够对身体状态进行检身体数据化，往往要通过网络传递出去，于是成了更紧密的连接。当越来越多的身体联上网之后，所谓的“身○今天的用户是内容网络、关系网络以及服务网络等多种网络上的节点，正如网络上每一台计算机可以用一个地址来表示一样。个体用户画像与其节点位置的结合，可以使用户○移动用户的物理位置是一个自变量，它的每一个变化，都有可能导致与之关联的内容、社交与服务目标动轨迹的数据记录与分析，也是一些新媒体服29理位置数据，只涉及了地理位置这一变量。但未来可穿戴设备○除了物理位置外，对用户位置的理解，也可以体现在关系网络中的位置、服务网络中的位置等，这两种○将用户的内容生产与消费、社交活动、电子商务、劳动甚至日常活动等各方面的行为数据化，在新媒体时于服务提供者来说，用户行为的数据化是他们描○用户在数字空间中自主发布的内容，是行为数据化的重要方一方面，内容发布本身又是一种虚拟空间的行为。将现实反映到虚拟行为中，抑或是通过虚拟行为○人们的点赞、转发、评论等，也是典型的可被数据化、可被之间的关系，未来对这些互动行为数据的研数据不仅反映了人们对信息的需求，也在一定程度上反映着人们的行为动向与现实状况。它可以辅助研究者进行的分析，也是大数据应用的一种方式。另一种重要的行为数据是30○今天，人们在手机、电脑中输入的任何信息，拍摄的任何照更直接、深层地反映着人们工作、生活中的细节○劳动行为的数据化，是行为数据化中的一种特别情形，这一点在平台化的劳动中尤为凸显（无论是内容面，数字平台对劳动者的成果进行了数据化，使其成为数据化，对劳动者的空间位置、运动轨迹、进度○数据化，也将普通用户的行为转变为数字空间里的劳动，例如用户的阅读行为会被转换成流量数据，成为表现，即影响力的外在表现，往往会投入大量的○在数字空间之外，现实空间无处不在的摄像头，也将人们的31○在各种对社交媒体的研究中，用户情绪的分析，是一个重要脑电波、汗液等生理信号，将人隐秘的内心活动变成显在的数式对情绪、心理的揭示，不仅能描述总体状态，○人是复杂关系的总和，包括人与人、人与内容、人与服务、○社会网络分析方法，就是将关系数据化的一种典型方式。它系基础上形成的权力结构、凝聚子群或社区等。同样础，20世纪末系统科学领域出现的复杂网络理论则侧重于网络的互动规律。这些研究方法，也广泛应用于虚拟空间32○理论上，社交网络或网络社交概念可追溯到1954年，由J.○社交网络源自网络社交，网络社交的起点是电子邮件。○SNS发展过程可概括为：早期的初探六度分隔理论阶段，○在利用数据描绘关系的基础上，如今的算法能够揭示、发现潜在的关系。这不仅包括大数据常常强调的各种现象之间的“相33当内容与人打上同样的标签时，算法会将该内容推荐给对应的人，当不同的人被打上同样的数据标签时，他○数据不仅可以显示关系的有无，也可以将关系的亲密程度、依赖程度、重视程度等过去相对模糊的属性用数据方开化，如朋友圈与群里的点赞数、评论数。人○在一定意义上，数据揭示了一些过去不显在的关系，也建丰富属性，使各种关系都变成数据能表现与匹配的关究者指出，在资本主义市民社会下赖以维持人币，已经逐渐开始弱化，让位于一个更为根本的关系—数据○在人被全面数据化的同时，数据化的评价机制—评分也在变得普遍。今天数字空间最典型的一类评价，○个体间的相互评分，打破了过去单一的组织评价机制，每个个体都拥有了对他人进行评分的权力，每个个体约束变得突出。在社会关系与互动日益多元、复杂的○另一类评价，是机构对个体的评价，如今这种评价也越来越34用评分来进行用人选择，投资机构用评分来决○当无论是对人还是对其他事物的评价都在日趋数据化，数字部竞争也由此升级。另一方面，出于种种动因，在评作弊也就难以避免，而对评分权力的争夺与垄断，也会成为一些○2020年9月，《人物》一篇《外卖骑手，困在系统里》的手段的「评价」与系统平台的规训中，骑手○有研究者指出，评分机制代表了一种规则理性化的趋势，便35生产的过程。评分机制不仅会成为机构对个体的规训成为个体间相互规训甚至自我规训的方式。算法技术的○今天人的全面数据化，不仅是由于技术的发展，其背后还系、文化、价值都可以还原为不同算法模式下的主义受到学者们的普遍批评，但在现实中，数据的○在这样的背景下，数据化思维也弥散在社会环境中，人们或多或少会受其影响。尽管数据化思维在很多方面具有值，也是对人的直觉、经验性思维的补充，但那素养和严格的应用规程作支撑。将数据思维简化今天算法思维也正与数据思维结伴而行，在某些方○此章节内容引自：中国人民大学新闻与社会发展研究中心研究员，中国人民大学新闻学院教授、博士生导师彭兰，《“数据○尽管当前人工智能技术已经快速在人力资源领域应用起来，的企业处于数字化起步或进阶阶段，基本实现流程自动化，其36亿欧智库：2021亿欧智库：2021年中国企业人力资源数字化成熟度分阶段比例（%）成熟：基于海内外数据决策进阶：决策基于历史经验数据分析，提倡多元化、便捷起步：决策基于历史经验数据分析，但流程标准化，提未开始：决策基于直觉主义基础人事管理，未开始数字数据来源：定性访谈、中国人民大学劳动与人事学院，○人力资源部门作为企业职能服务的一部分，从职能类型可划分为六大模块，即人力资源规划管理、招紧密关联，但具体工作划分各有重点。如果从职能导向转变为○无论是从职能导向还是业务导向，人力资源管理数字化管理大体都是指通过互联网、云计算、大数据、人工智能等新一字化技术，打造满足企业战略发展需要的人力资源供应链,实现37○企业在人力资源领域进行数字化转型的目的主要是利用数据的事务性模块，绩效管理、培训管理在人力○不同行业既有通用的人才管理需求，也有根据行业属性进行定制化的需求，导致对不同模块的关注各有侧聘、培训方面开展数字化；知识密集型产业如联网信息技术产业，更加注重人才发掘培养、员工激能的提升；餐饮服务、批发零售业的员工管○近几年，伴随着AI技术的极大发展，AI技术便成为了企业前AI技术已经基本覆盖人力资源管理产品各个模块。AI技术能够帮助HR将工作流程变得更加自动化时，AI技术可以让工作流程更透明，透明也就意味着信息可以○张月强、路江涌在《清华管理评论》发表的《智能时代的人管理的内容，企业也迫切需要通过数据分析发挥出管理值，这对资料数据的完整性全面性提出更高要求未来企业在人力资源管理场景中的两大核心诉求，38中国通用算力规模及预测中国通用算力规模及预测○未来，随着人工智能的深度应用，推动管理与技术变革的飞评估流程效率指标和服务水平（SLA）以保持并持续提高组织的运行效率；同时，自动化工具和具备数字技能的新○今天，数据作为企业运行的基础，地位日益凸显，构建支撑企业运营的全面数据治理体系和智能化人力分析体系已经成为企业人才管理重要方向，围绕人才、数据、业务，析化、可视化的路径，以业务洞察为基础，以设计现组织能力和组织效能提升的结果，已经成为○组织发展的价值在于通过管理机制的创新推动和支撑企业目标的实现。它突出体现在组织的业务目标与人才39机结合上。借助于数据智能，通过人员能力标签与企属性的自动匹配和精准识别，实现企业业务属性确的事、正确的人和正确的方法融合在一起，将业务属性与人员属性有机结合，实现人才与业务的深度融合，提升战略执行力，实现战略目标。○数字化的价值在于通过数据分析和智能化应用，将原先依赖个人经验进行判断的模式升级为利用数字化和智能化的深度数据分析。这种分析能够更加精准地洞察因果关系、技术的应用可以帮助企业更好地理解和利用数据，从○人工智能技术经过近10年的实践探索与实际应用，持续发-对话机器人在人力资源领域常见的应用就是智能客服、访-语音识别在人力资源管理领域常见的应用就是共享服务中-计算机视觉在人力资源管理领域主要的应用是人脸识别，包括无感考勤、刷脸考勤、刷脸办理入职、刷脸40二-自然语言处理在人力资源管理领域中常见的应用就是客服对话机器人、舆情分析、组织扫描（组织CT、业绩诊断系-基于人工智能的深度学习技术可以使企业的人才发展分析和辅助决策变成现实。用户画像在人力资源-基于大数据分析，可以将用户画像的结果用于描述用户的市场的薪酬水平，进行人才刻画分析，优化○人力资源数据同企业其他经营管理数据一样，也是宝贵的察，能够在组织、人才、文化、运营层面进行效率此章节内容引自：张月强、路江涌在《清华管理评论》发表的《智能时代的人力资源管理41二技术手段，对个人生活中有关生理吸收（Inputs）、当前状态栏作家沃尔夫（GaryWolf）提出，并由此发起一场探索自我身用者和工具制造者（Self-tracker）组织起来，召开量化自我大然》科技三部曲的作者，被看作据，以期改善自己。长期以来，运动员就用先进的○运用可佩带装置、手机和电脑应用程序、以及高级的数据可时间和精力集中投入到哪些工作上。这预示着○事实上，长期以来，公司都在监测员工们的工作表现，不过一直都是管理者在选用监测工具和监测标准，全可以在工作中自我监测了。用自动化实验，哪些工作和技术能让自己的工作效率和工作满意度43二2022年，某企业被曝通过电脑监控软件和摄像头监控员工工作行为，确保员工工作效率，引发○当前，自我分析工具主要分为两种，第一种是追踪器，用来发现模式，帮助设立目标，记录日常行为（解到，比如：咖啡因和糖对我们的工作产出有的办公室交流会让我们血压骤升。最好要在周或更长时间）多次使用追踪器，来测试介○有了数据分析，就可以开始使用第二种工具：推动器炼、不再喝咖啡，或者，在发言时减缓速度。这一工具会在接收○当前，自我分析尚处于早期发展阶段，但目前，在认知学和行为学的基础上，大学和私营企业正在进行重要和实验方法的试用机会。另外，对于自我分析实践及自我分析工具的研发人员，商业分析这一新领域的数据可视化动功能更为灵敏，能更好地判断在什么时候、以什醒。其二，自我分析的整体性研究正日益形成。种测量功能整合到一个控制面板上，从而，自○例如，stickK和Beeminder等多种工具把追踪和推动两项44二具体目标,如：增加销售电话的数量，或每周与直接下属交谈的次数，并用数字显示器帮助你分析每日进度。为了让你更有动力，这些工具在监测到你偏离轨道时，会使用推○这些就是自我分析的发展方向。如果自我分析的结果是，某人在非核心工作上表现不错，那么自我分析就为我们提供有力证据，而过去在面临这些场合时，我们一直依赖45二○今天，人工智能技术正在商业世界中快速进步。任何人都可能已经嵌入到日常工具中，如电子邮件、文字议软件，这意味着该技术已经准备好彻底改变人们的工作方式。○麦肯锡的研究表明，至2030年全球将有7500万至3.人口，因此人工智能和自动化导致重新就业ScenariosforlabordisplacementbyautomationMidpointautomationadoption.Full-timeequivalents(FTEs)potentiallydisplacedby2030,millionsCurrentworkactivitiesdisplacedbyautomationCurre