Suteikite savo tiesioginiams darbuotojams daugiau galimybių ir pagerinkite tiesioginių darbuotojų darbo efektyvumą naudodami DI

Sužinokite, kaip gerokai padidinti produktyvumą ir palaikyti strateginį planavimą naudojant DI pagrįstus sprendimus.

Asmuo dirba prie stalo su trim monitoriais, kuriuose rodomas kodas, ir nešiojamuoju kompiuteriu.

Kas yra tiesioginių darbuotojų efektyvumas ir kokių iššūkių kyla tiesioginių darbuotojų darbe?

Tiesioginių darbuotojų darbo efektyvumas matuojamas pagal tai, kaip efektyviai tiesioginiai darbuotojai ir vadovai užmezga ryšį su klientais. Šie tiesioginiai darbuotojai dažnai susiduria su iššūkiais, pvz., pastangomis atlikti kelias užduotis, akistata su komunikacijos problemomis, įsitraukimo išlaikymu ir negalėjimu naudotis bendrai naudojamais įrenginiais.

Dirbtinio intelekto vaidmuo tiesioginių darbuotojų atliekamose operacijose

Dirbtinio intelekto transformuojamasis poveikis gali būti matomas daugelyje sektorių.
Mažmeninė prekyba

Personalizuotas apsipirkimas: įsivaizduokite, kad gaunate produktų rekomendacijas, tarsi jos būtų parinktos būtent jums! Dirbtinis intelektas analizuoja jūsų apsipirkimo įpročius, kad galėtų pasiūlyti jums patinkančių prekių ir netgi pritaikyti rinkodaros kampanijas pagal jūsų poreikius.

Išmanus atsargų valdymas: nebelieka tuščių lentynų ar per didelių atsargų. Dirbtinis intelektas numato, kokių produktų paklausa bus, ir padeda išlaikyti tinkamus atsargų kiekius.

Gamyba

Numatomoji priežiūra: DI stebi įrangos būklę ir prognozuoja problemas dar prieš joms atsirandant. Tokiu būdu užtikrinamos mažesnės prastovos ir išlaidos priežiūrai.

Kokybės kontrolė: Pagrįstos dirbtiniu intelektu matymo sistemos tikrina produktus ir nustato defektus, užtikrindamos, kad viskas atitiktų aukštus kokybės standartus.

Sveikatos priežiūra

Išsami diagnostika: DI padeda gydytojams diagnozuoti ligas analizuodamas medicininius vaizdus ir pacientų duomenis, todėl procesas tampa greitesnis ir tikslesnis.

Personalizuota medicina: gydymo planai pritaikomi pagal kiekvieno paciento unikalius duomenis, todėl gydymas tampa veiksmingesnis.

Švietimas

Tinkintas mokymasis: DI pritaiko švietimo turinį pagal kiekvieno mokinio poreikius, kad jie galėtų geriau ir greičiau mokytis.

Administravimo automatizavimas: DI pasirūpina administravimo užduotimis ir suteikia pedagogams daugiau laiko sutelkti dėmesį į mokymą.

Dirbtinis intelektas automatizuoja įprastas užduotis, pvz., duomenų įvedimą, klientų aptarnavimo pokalbius, dokumentų valdymą, planavimą ir kalendoriaus valdymą, el. pašto valdymą, numatomą priežiūrą, turinio generavimą ir darbo eigos automatizavimą. Tai ne tik sumažina darbo krūvius, bet ir padidina produktyvumą, todėl darbuotojai gali sutelkti dėmesį į svarbesnę veiklą.

Dirbtinis intelektas pateikia duomenimis pagrįstų įžvalgų, padedančių organizacijoms priimti tikslesnius, savalaikius ir strateginius sprendimus. Tai atliekama pasitelkiant duomenų analizę ir veiklos modelių atpažinimą, nuspėjamąją analizę, realiojo laiko įžvalgas, scenarijų modeliavimą, klientų įžvalgas ir veiklos efektyvumą.

Dirbtinis intelektas atlieka itin svarbų vaidmenį optimizuojant personalo planavimą ir diegimą, o tai ne tik pagerina veiklos efektyvumą, bet ir padidina darbuotojų pasitenkinimą bei sumažina administracinę naštą. Dirbtinis intelektas įvairiais būdais patobulina procesus. Tai apima poreikio prognozavimą, automatinį planavimą, koregavimus realiuoju laiku, darbuotojų nuostatas, atitiktį ir sąžiningumą bei našumo optimizavimą.

Norėdami, kad jūsų operacijos būtų parengtos ateičiai ir atitiktų verslo tikslus, išbandykite šias DI strategijas:

Naudokite DI strateginėms įžvalgoms
Dirbtinis intelektas gali paversti neapdorotus duomenis vertingomis įžvalgomis, palengvinančiomis ilgalaikį planavimą. Jis padeda pastebėti veikimo modelius, prognozuoti tendencijas ir modeliuoti skirtingus verslo scenarijus.
Suderinkite DI su savo verslo tikslais
Įsitikinkite, kad dirbtinio intelekto projektai atitinka jūsų verslo tikslus. Tai reiškia, kad reikia nustatyti aiškius dirbtinio intelekto naudojimo tikslus, identifikuoti stipraus poveikio sritis, sukurti strateginį DI veiksmų planą su konkrečiais tikslais ir KPI bei puoselėti kultūrą, kurioje vertinamas DI raštingumas.
Užtikrinkite sėkmingas operacijas ateityje su DI
Išlaikykite savo operacijas atsparias ir prisitaikančias, įdiegdami DI strategijas, pvz., keičiamo dydžio infrastruktūrą, tęstinį mokymąsi ir pritaikymą, etinius aspektus ir laipsnišką įdiegimą.

Dirbtiniu intelektu pagrįsti automatizavimo įrankiai gerokai sumažina žmogiškųjų klaidų skaičių ir racionalizuoja užduotis. Dažniausiai naudojamas automatizuotas duomenų įvedimas ir apdorojimas, kokybės kontrolė ir stebėjimas, nuspėjamoji priežiūra ir automatizuotos darbo eigos. Dirbtinis intelektas taip pat gali būti naudojamas patobulintam sprendimų priėmimui, klientų aptarnavimo automatizavimui ir klaidų aptikimui bei taisymui.

Naudojant DI pažangiai duomenų analizei, galima gerokai pagerinti sprendimų priėmimą realiuoju laiku, nes teikiamos savalaikės, tikslios ir praktiškai pritaikomos įžvalgos. DI pasiekia tai keliais būdais, įskaitant duomenų apdorojimą realiuoju laiku, nuspėjamąją analizę, automatizuotas įžvalgas, scenarijų modeliavimą ir patobulintą vizualizaciją.

Mašininio mokymo algoritmai yra svarbiausi DI įrankiai, kurie leidžia sistemoms mokytis iš duomenų, identifikuoti veikimo modelius ir prognozuoti ar priimti sprendimus be tikslaus programavimo. Keletas dažnai naudojamų mašininio mokymo algoritmų ir jų pritaikymo būdų yra tiesinė regresija, skirta naudoti prognozėse ir akcijų bei būstų kainoms apibrėžti, sprendimų medžiai, naudojami klientams segmentuoti, kreditingumo balams teikti ir medicininei diagnostikai, bei gradientų tobulinimas, naudojamas klientų praradimui numatyti, pardavimui prognozuoti ir rizikai įvertinti.

Natūraliosios kalbos apdorojimas gerokai pagerina tai, kaip sąveikaujame su DI sistemomis, todėl komunikacija tampa intuityvesnė ir efektyvesnė. Pagrindiniai būdai, kaip natūraliosios kalbos apdorojimas tai pasiekia, apima kontekstinį supratimą, vertimą realiuoju laiku, požiūrio analizę, automatizuotą sumavimą, patobulintas ketinimais pagrįstas ieškos galimybes ir balso komandas bei valdymą.

Kompiuterinė vizija yra efektyvi DI technologija, transformuojanti daugelį sektorių patobulindama stebėjimo operacijas, kokybės kontrolę ir saugos priemones. Svarbios pritaikymo sritys apima procesų stebėjimą, įžvalgas realiuoju laiku, defektų aptikimą, nuoseklumą ir tikslumą, automatizuotą tikrinimą, darbovietės saugą, pavojaus aptikimą ir transporto priemonių bei įrangos stebėjimą.

Di pagrindu veikiantys pokalbių robotai ir virtualieji asistentai keičia tai, kaip tiesioginiai darbuotojai gauna palaikymą ir informaciją realiuoju laiku. Pagrindiniai pranašumai ir programos apima tiesioginį palaikymą, automatizuotus procesus, pvz., planavimą ir duomenų įvedimą, pasiekiamumą visą parą, palaikymą keliomis kalbomis, personalizuotas rekomendacijas ir klaidų mažinimą.

Dirbtiniu intelektu pagrįstai prognozuojamajai priežiūrai naudojami pažangūs algoritmai ir duomenų analizė įrangos gedimams prognozuoti ir priežiūros tvarkaraščiams optimizuoti. Dirbtinis intelektas, kartu su išlaidų mažinimu ir veiklos efektyvumu, taip pat gali padėti laikytis saugos ir atitikties standartų.

Oro linijų darbuotoja su uniforma oro uoste kalbasi su dviem keleiviais, laikydama planšetinį kompiuterį ir gestikuliuodama ranka.

„Microsoft 365“

Suteikite tiesioginiams darbuotojams daugiau galimybių

Sužinokite, kaip „Microsoft“ gali sujungti ir įtraukti jūsų tiesioginius darbuotojus, standartizuoti ryšius, racionalizuoti darbuotojų patirtį, sutaupyti išlaidų ir padidinti efektyvumą.

Sužinokite daugiau

Robotinis procesų automatizavimas (RPA) naudoja programinės įrangos robotus, kad automatizuotų pasikartojančias, taisyklėmis pagrįstas užduotis ir gerokai padidintų veiklos efektyvumą. Svarbiausi privalumai yra pasikartojančių užduočių racionalizavimas, tikslumo pagerinimas, produktyvumo padidinimas, išlaidų sutaupymas, išplečiamumas ir atitiktis bei audito galimybės.

DI integravimas su IoT įrenginiais gerokai padidina veiklos efektyvumą, optimizuoja išteklių naudojimą ir pagerina sprendimų priėmimo galimybes. Išsiskiriančios funkcijos, susijusios su dirbtinio intelekto prijungtais IoT įrenginiais, apima duomenų rinkimą ir analizę, atsakymus realiuoju laiku ir nepertraukiamą mokymąsi.

Nustatant, kur DI gali padėti jūsų organizacijai, reikia atlikti kelis pagrindinius veiksmus. Pirmiausia, peržiūrėkite savo dabartinius procesus ir surinkite duomenis. Tada įtraukite suinteresuotąsias šalis ir sužinokite, kokia jūsų padėtis, palyginti su kitais, naudodami sąlyginius etalonus. Tuomet atlikite įgyvendinamumo tyrimus bei išlaidų ir naudos analizę. Išbandykite kelis bandomuosius projektus ir įvertinkite išplečiamumo galimybes. Sekite viską pasitelkdami nuolatinį stebėjimą ir tobulinimą. Galiausiai, nepamirškite mokymo, kad visi būtų įtraukti ir informuoti.

Rinkdamiesi tinkamus DI įrankius ir technologijas savo organizacijai, pirmiausia apibrėžkite tikslus ir supraskite savo operacijų poreikius bei iššūkius. Tada apsvarstykite duomenų pasiekiamumą, išplečiamumą ir lankstumą, integravimo galimybes, tiekėjų reputaciją ir palaikymą, išlaidų aspektus, saugą ir atitiktį, patogumą vartotojams ir bandomuosius testus.

Norint užtikrinti sklandų diegimą, labai svarbu, kad jūsų komanda priprastų prie DI įrankių. Kai žmonės supranta naują technologiją, jie rečiau jos bijo ar jai priešinasi. Norėdami paskatinti DI priėmimą, pabandykite gauti palaikymą iš vadovybės ir lyderių, įtraukti darbuotojus nuo pat pradžių, vykdyti bandomąsias programas ir puoselėti palaikančią aplinką, skatinančią inovacijas bei eksperimentavimą.

Kai tik pradedate naudoti DI technologijas, yra daug būdų įvertinti, kaip jos veikia. Pradėkite nuo konkrečių užduočių, pvz., kaip greitai reaguoja klientų aptarnavimo tarnyba, kokie yra konvertavimo kursai, galimų klientų generavimas ir pardavimo augimas. Tada įvertinkite tikslumą ir patikimumą atliekant įvairias užduotis. Galiausiai, pažvelkite į produktyvumą, išlaidų taupymą, investicijų grąžą, pajamų augimą ir rinkos dalį.

Dirbtinio intelekto technologijos taip pat gali būti naudojamos vertinant DI įrankių diegimo sėkmę. Toliau nurodyti keli pavyzdžiai.

Dirbtiniu intelektu pagrįstų apklausų ir požiūrio analizės įrankių naudojimas darbuotojų pasitenkinimo ir įsitraukimo lygiams įvertinti.
Laiko, sutaupyto atliekant įprastas užduotis, sekimas ir mokymo pritaikymo įvertinimas pagal užbaigimo rodiklius ir tarpinius įvertinimus.
Klaidų mažinimo įvertinimas atliekant kokybės kontrolės patikras ir palyginant klaidų rodiklius prieš DI diegimą ir po jo.
Klientų atsiliepimų rinkimas ir analizavimas, siekiant nustatyti poveikį klientų sąveikoms ir pasitenkinimui.
Pagrindinės veiklos metrikos, pvz., reagavimo laiko ir išsprendimo rodiklių, sekimas ir darbuotojų produktyvumo pokyčių matavimas palyginant rezultatus ir užduočių užbaigimo rodiklius.
Išlaidų taupymo analizavimas, investicinės grąžos apskaičiavimas ir DI technologijų išplečiamumo bei lankstumo įvertinimas, siekiant užtikrinti, kad jos prisitaiko prie besikeičiančių verslo poreikių.

Mažmeninė prekyba: „Starbucks“¹

Įgyvendinimas: „Starbucks“ naudoja DI, kad suasmenintų klientų sąveiką ir supaprastintų veiklą.
Taktika:
DI pagrįstos rekomendacijos: DI analizuoja klientų pageidavimus ir siūlo suasmenintus gėrimų variantus.
Atsargų valdymas: DI prognozuoja paklausą, kad optimizuotų atsargų lygį ir sumažintų atliekas.
Poveikis:
Patobulinta klientų patirtis pasitelkus personalizuotas rekomendacijas.
Sumažintas atsargų švaistymas ir geresnis atsargų valdymas.
Įgyta patirtis ir geriausia praktika:
Naudokite DI, kad papildytumėte, o ne pakeistumėte žmogiškąją sąveiką.
Reguliariai atnaujinkite DI modelius naujais klientų duomenimis.
Puoselėkite nuolatinio tobulėjimo ir inovacijų diegimo kultūrą.

Gamyba: „Siemens“²

Įgyvendinimas: „Siemens“ integruoja DI su savo gamybos linijomis, kad optimizuotų gamybos procesus ir prognozuojamąją priežiūrą.
Taktika:
Prognozuojamoji priežiūra: prognozuoja įrangos gedimus dar prieš jiems įvykstant, todėl galima atlikti prevencinę priežiūrą.
Procesų optimizavimas: analizuoja gamybos duomenis, kad nustatytų neefektyvumą ir rekomenduotų patobulinimus.
Poveikis:
Iki 50 % mažiau neplanuotų prastovų.
20 % didesnis gamybos efektyvumas.
Įgyta patirtis ir geriausia praktika:
Bandomosios programos ir tęstinis tobulinimas

„Siemens“ pradeda nuo bandomųjų programų, kad išbandytų DI programas mažesniu mastu. Šis tęstinis metodas leidžia atlikti koregavimus ir patobulinimus prieš atliekant diegimą visa apimtimi.

Dirbtinio intelekto technologijos tampa didele tiesioginių darbuotojų vykdomų operacijų dalimi daugelyje sektorių. Šie sprendimai leidžia viską atlikti sklandžiau, padidina produktyvumą ir užtikrina didesnį darbuotojų įsitraukimą. Keletas DI pritaikymo sričių:

Ryšys realiuoju laiku: momentiniai daugiakalbiai įrankiai panaikina kalbos barjerus ir didina tiesiogiai klientams aptarnaujančių darbuotojų įsitraukimą.
Personalizuoti mokymai ir kvalifikacijos kėlimas: platformos siūlo pritaikytas mokymosi rekomendacijas ir įgūdžiais pagrįstus mokymus, padedančius darbuotojams tobulėti.
Balso DI: darbuotojai gali naudotis svarbiomis duomenų bazėmis balsu, todėl užduotis atlikti greičiau ir paprasčiau.
Generuojamasis dirbtinis intelektas: veikiantis kaip pagalbininkas, generuojamasis dirbtinis intelektas padeda valdyti atsargas, aptarnauti klientus ir planuoti grafikus.
Prijungtų darbuotojų platformos: jos pateikia įžvalgas realiuoju laiku, automatizuoja rutinines užduotis ir didina bendrą veiklos efektyvumą.

Dirbtinio intelekto efektyvumo finansinis poveikis

Dirbtinio intelekto efektyvumas pagerina finansinę būklę, nes sumažinamos išlaidos, priimami geresni sprendimai ir skatinamas pajamų augimas. Pvz., ligoninės sutaupo administravimo išlaidų pasitelkdamos automatizavimą, o bankai naudoja DI duomenims analizuoti, pelningoms galimybėms pastebėti ir rizikai sumažinti. Be to, dirbtinis intelektas suasmenina klientų sąveikas, o tai didina lojalumą ir pajamas. Jis taip pat pagerina finansinius procesus, optimizuoja išteklių naudojimą ir pasitelkia prognozuojamą analizę, skirtą strateginiam planavimui, tokiu būdu užtikrindamas nuolatinį tobulėjimą ir nuoseklų augimą.

DI priėmimas siekiant didesnio efektyvumo

Dirbtinio intelekto naudojimas tiesioginių darbuotojų atliekamoms operacijoms suteikia daug pranašumų, pvz., didesnį efektyvumą, duomenų analizę realiuoju laiku ir išmanesnį sprendimų priėmimą. Įtraukus dirbtinio intelekto sprendimus, organizacijos gali racionalizuoti procesus, sumažinti veiklos išlaidas ir padidinti bendrą produktyvumą. Tiesioginių darbuotojų parengimas ir mokymas naudotis naujausiais DI įrankiais padeda sklandžiai pereiti prie dirbtinio intelekto ir greičiau pasiekti dirbtinio intelekto efektyvumą. Esant tiek daug naujausių pasiekimų DI technologijos srityje, dabar yra puikus metas pasinerti į dirbtiniu intelektu pagrįstas strategijas ir pagerinti tiesioginių darbuotojų atliekamas operacijas. Pradėkite savo kelionę į naujoves sužinodami daugiau apie DI technologijas ir imkitės jas diegti į savo tiesioginių darbuotojų atliekamas operacijas jau šiandien.

Papildomi ištekliai apie DI poveikį tiesioginių darbuotojų veiklos efektyvumą

Vyras violetiniais marškiniais susimąstęs žiūri į priekį, o moteris mėlyna palaidine stovi šalia jo ir šiek tiek šypsosi.

„Microsoft 365“ | 2023 m. gruodis

Tiesioginių darbuotojų valdymas: vadovavimo tiesioginiams darbuotojams vadovas

Tiesioginių darbuotojų valdymo apžvalga, kurioje apibrėžiami vadovavimo pagrindai, skirti tiesioginių darbuotojų vadovams, įskaitant svarbius įgūdžius, geriausios praktikos pavyzdžius ir strategijas.

Gaukite vadovą

Moteris, laikanti mėlyną žymeklį, kalba ir šypsosi stovėdama šalia baltosios lentos, pilnos įvairių diagramų ir pastabų

„Microsoft 365“ | 2024 m. sausis

DI tiesioginiams darbuotojams: taikymas įvairiose pramonės šakose

Sužinokite, kaip dirbtinis intelektas daro įtaką tiesioginiams darbuotojams gamybos, sveikatos priežiūros, mažmeninės prekybos, finansų, maitinimo ir apgyvendinimo, statybų bei energetikos ir paslaugų srityse.

Skaityti ataskaitą

Moteris garbanotais plaukais, dėvinti žalią palaidinę, šypsosi kalbėdama telefonu modernioje kavinėje

„Microsoft 365“ | 2023 m. lapkritis

Kaip pagerinti tiesioginių darbuotojų išlaikymą ir įtraukimą

Gaukite tiesioginių darbuotojų išsaugojimui ir įtraukimui skirtų strategijų ir įrankių, kurie yra labai svarbūs norint teikti išskirtines paslaugas, dirbti rentabiliai ir užtikrinti teigiamą prekės ženklo įvaizdį.

Skaityti straipsnį

Du žmonės sėdi prie stalo biure ir kartu analizuoja kompiuterio ekraną.

„Microsoft 365“ | 2024 m. vasaris

Kaip savo smulkųjį verslą paruošti sėkmei su dirbtiniu intelektu

Sužinokite, kodėl dirbtinis intelektas yra toks svarbus, kaip sukurti dirbtiniam intelektui parengtą strategiją, į kurią būtų įtraukta infrastruktūra ir duomenys, ir kaip parengti darbuotojus darbui su dirbtiniu intelektu.

Skaityti ataskaitą

Asmuo su akiniais sėdi prie apkrauto stalo ir dirba kompiuteriu.

„Microsoft 365“ | 2023 m. gegužė

DI mažoms įmonėms: pradedančiojo vadovas

Susipažinkite su dirbtinio intelekto, skirto smulkiajam verslui, pagrindais, įskaitant kibernetinės saugos programinę įrangą, CRM programinę įrangą, interaktyvias klientų aptarnavimo paslaugas ir produktyvumo įrankius.

Gaukite vadovą

Moteris sėdi prie stalo biure, sutelkusi dėmesį į kompiuterio ekraną.

„Microsoft 365“ | 2023 m. lapkritis

Dirbkite sumaniau, o ne sunkiau: 10 DI privalumų jūsų darbo vietoje

Sužinokite apie pranašumus, įgyjamus darbovietėje įdiegus dirbtinį intelektą, kas yra būtina norint optimizuoti operacijas ir skatinti augimą sparčiai besivystančiame šiandienos versle.

Skaityti straipsnį

Žmogus su akiniais ir dryžuotais marškiniais sėdi prie stalo, geria iš puodelio ir žiūri į du monitorius, kuriame matomas kodas.

„Microsoft 365“ | 2023 m. spalis

DI galia: produktyvumo didinimas mažose įmonėse

Supraskite, kaip dirbtinis intelektas iš esmės pakeitė tai, kaip darbuotojai atlieka savo darbus, ir išlaisvino juos nuo pasikartojančių ir daug laiko reikalaujančių užduočių.

Skaityti straipsnį

Prie stalo susirinkusių žmonių grupė. Atrodo, kad jie dalyvauja diskusijoje arba bendradarbiauja.

„Microsoft 365“ | 2023 m. kovas

„Microsoft 365 Copilot“ dirbtinio intelekto įvykis – greičiau nei per 3 minutes

Peržiūrėkite „Microsoft 365 Copilot“ funkcijų ir integravimo su kitomis „Microsoft“ programomis, įskaitant „Word“, „Excel“, „Outlook“ ir „Teams“, apžvalgą.

Žiūrėti vaizdo įrašą

Keturių žmonių grupė modernaus biuro laukiamajame dalyvauja pokalbyje, kai kurie laiko nešiojamuosius kompiuterius ir užrašines.

„Microsoft 365“ | 2023 m. liepa

Pristatome „Microsoft 365 Copilot“ | Jūsų „Copilot“ darbui

Sužinokite, kaip „Microsoft 365 Copilot“ gali padėti pasiruošti susitikimams, kurti pateiktis, analizuoti duomenis ir kurti el. laiškus bei susitikimo nuorašus.

Žiūrėti vaizdo įrašą

Trys žmonės kasdieniais rūbais dalyvauja bendroje diskusijoje prie stalo biuro aplinkoje

„Microsoft 365“

„Copilot“ darbui: susipažinkite su savo naująja dirbtinio intelekto pagalbine priemone

Sužinokite, kaip paversti žodžius efektyviu produktyvumo įrankiu naudojant „Microsoft 365 Copilot".

Žiūrėti vaizdo įrašą

Keturi prie stalo sėdintys žmonės dalyvauja diskusijoje, vienas asmuo stovi ir kažką rodo grupei.

„Microsoft 365“

Dirbtinio intelekto sėkmės pagrindo kūrimas: lyderio vadovas

Sužinokite, kaip paspartinti savo įmonės sėkmę su DI naudojant įžvalgas iš „Microsoft“, mūsų klientų ir partnerių, sektoriaus analitikų ir DI lyderių.

Gaukite techninę dokumentaciją

Moteris su raudonais akiniais kalbasi su vyru ir rodo į nešiojamojo kompiuterio ekraną.

„Microsoft 365“

DI naudojimo atvejai verslo lyderiams: kurkite vertę su DI

Atraskite įprastus realaus pasaulio scenarijus ir procesus, kur DI padidina produktyvumą, optimizuoja efektyvumą ir generuoja naują verslo vertę.

Gauti el. knygą

Moteris ilgais tamsiais plaukais, dėvinti rūdžių spalvų palaidinę, sėdi ant minkšto mėlyno suolelio

Microsoft 365

Naršykite „Copilot“ raginimų galeriją prieš pradėdami savo „Copilot“ kelionę

„Copilot“ raginimų galerija yra puiki vieta sužinoti „Copilot“ pagrindus ir kaip naudoti šį galingą DI įrankį su kitomis „Microsoft“ programomis.

Pradėkite mokytis

Trys žmonės dirba prie stalo su augalais, lempa ir planšetiniu kompiuteriu.

„Microsoft 365“ | 2018

„Microsoft“ dirbtinio intelekto įmonėse vizija

Susipažinkite su „Microsoft’ vizija iš naujo apibrėžti įmonės sąvoką naudojant DI, įtraukiant jį į kiekvieną programą, kiekvieną verslo procesą ir kiekvienam darbuotojui.

Skaityti techninę dokumentaciją

Grupė žmonių, žiūrinčių į kompiuterio ekraną

„Microsoft 365“ | 2018

„Microsoft Azure“ DI pagrindai: generuojamasis dirbtinis intelektas

Pasinaudokite šiuo DI mokymo keliu ir sužinokite apie kalbų modelius, „Microsoft Azure AI Foundry“, dirbtinio intelekto programas, pvz., „Copilot“, ir etiško DI principus.

Pradėkite mokytis

Sekite „Microsoft 365“