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ワイヤーニュース

2022年に注目すべき破壊的なトレンド

著者 エディタ

2022年は何をもたらすのでしょうか? 2021年に私たちを悩ませたのと同じ問題が続くのでしょうか? また、企業や政府は、人工知能(AI)、機械学習、データモデル、高度な分析などのテクノロジーを使用して、これらの課題に対処できますか?

分析会社であるSASは、ヘルスケア、小売、政府、詐欺、データ倫理などの専門家に質問しました。 今年私たち全員が直面する傾向についての彼らの予測は次のとおりです。

好奇心は切望された仕事のスキルになります

「好奇心は、仕事の満足度の向上からより革新的な職場の構築まで、企業が重要な課題に取り組むのに役立ちます。 好奇心は2022年に最も求められる仕事のスキルになるでしょう。なぜなら、好奇心の強い従業員は、大量退職の間でさえ、全体的な定着率を向上させるのに役立つからです。」 [SASを参照してください [メール保護] レポート。業界全体のマネージャーを調査しました。] – Jay Upchurch、CIO

COVIDはAIモデルを書き直します

「パンデミックは、過去のデータと合理的に予測可能なパターンに依存する機械学習システムの予想されるビジネスの軌跡と露骨な弱点を覆しました。 これにより、迅速なデータ発見と仮説化のための従来の分析チームと手法への投資を強化する緊急の必要性が特定されました。 合成データの生成は、2022年の継続的なダイナミックな市場と不確実性に企業が対応するのを支援する上で主要な役割を果たします。」 –アナリティクスのプリンシパルプロダクトマネージャー、Brett Wujek

詐欺師はサプライチェーンの問題を悪用します

「サプライチェーン詐欺は目新しいものではありませんが、進行中のパンデミックがすべてを混乱させ続けているため、2022年には世界的に大きな課題となるでしょう。 企業は、代替の供給元を急いで見つけるために、サプライチェーンのリスク管理を重視していません。 詐欺師や犯罪者の指輪は、この状況を悪用する機会を逃しません。 サプライチェーン分析は、組織が継続性と存続のバランスを取り、リスク管理と不正行為との戦いを行う中で、変革を推進します。 – Stu Bradley、詐欺およびセキュリティインテリジェンスの上級副社長

需要信号はサプライチェーンの救済に役立ちます

「小売業では、2022年までに在庫が少なく、需要が高く、「在庫切れ」になると予想されます。2022年には、店員からストッカー、トラック運転手まで、人員不足がもう2022つの課題になります。 消費者は、店内での待ち時間が長くなることに備える必要があります。 全体として、XNUMX年のニューノーマルで成功した小売業者は、分析を巧みに使用してサプライチェーン情報と消費者需要シグナルをキャプチャして読み取り、サプライチェーンの不具合や変化する顧客の好みに迅速に対応します。」 –グローバルリテールプラクティスディレクター、ダンミッチェル

分析は病気の発生を予測します

「私たちは、すでにそこにあるものを見つけることから、次に何が起こるかを予測することへと移行する必要があります。 私たちは病気が存在し、それがどこから来てどのように進化するかを知っていますが、それらの変化がいつ起こるかはわかりません。 これらの質問に答えるために分析を引き続き採用する必要があります。これは、人間の健康に対する将来の脅威を特定するために重要です。」 – Meg Schaeffer、疫学者

COVIDはデータを臨床研究の中心に置きます

「COVID-19が臨床試験や研究に及ぼす長期的な影響については多くのことが言われていますが、これは多くの場合、COVID-XNUMXがより分散化されているためです。 ただし、真のゲームチェンジャーは、患者の登録をスピ​​ードアップし、完全な臨床医学サプライチェーンを確保し、構造化および非構造化情報の流入から臨床的に意味のある研究とパーソナライズされた結果を生成するための規制グレードの分析の重要な役割です。 臨床医は診療所で生成される情報に加えてリモート情報にますます依存するようになっているため、デジタルヘルス分析とAIへの依存度が高まるでしょう。」– EMEAおよびAPACヘルスアンドライフサイエンスプラクティスディレクター、マークランブレヒト

家畜の監視は病気の蔓延を食い止めます

「家畜産業での病気の発生は続いています。 これは、家畜監視ソリューションが今後数年間の熱ストレス、洪水、干ばつによる新しい病気の蔓延と戦うためのより多くの採用を獲得する機会につながる可能性があります。 COVID-19は、特にホテルやケータリング事業全体で動物製品の需要を減らしましたが、動物の健康と福祉を支持する新しいイニシアチブには、同様の監視ソリューションが必要です。」 – Horizo​​n Industries andSegmentsのシニアプロダクトマーケティングマネージャー、Sarah Myers

AIとデータリテラシーは偽情報と戦う

「調査によると、虚偽のニュースは真実よりも人々に届く可能性が高いことがわかっています。 将来的には、真実を可視化するために、人気のあるプラットフォームのバックグラウンドで実行される分析とAIの組み合わせが必要になります。 ただし、強力なアルゴリズムだけでは不十分です。 私たちは、誰もがフィクションから真実を検出するのに役立つメディアとデータリテラシーのスキルを構築し続ける必要があります。」 – Jen Sabourin、シニアソフトウェア開発者、企業のソーシャルイノベーションおよびブランド

データの可視性が公共の信頼を高める

「政府は、データをより適切に使用するために必要な構造的変化にXNUMXつの方法で取り組むことを余儀なくされます。政府は、市民のために行う必要のある決定に一致する粒度のレベルでデータを調達し、詳細な個人情報に関するプライバシーの懸念に対処し、データを共有できる速度。 これらの変化を推進するには、労働力への投資と立法措置が必要です。」 – Tara Holland、公共部門マーケティングの政府業界プリンシパル

AI倫理基準が合体し始める

「私は、規制/立法機関によって、そして重要なことに、業界によっても推進されるAIフレームワークと標準への注目が高まることを期待しています。 米国でデファクトスタンダードになる可能性は低いですが、欧州連合や東南アジアなどの世界の他の地域の企業は、AIへの一般的なアプローチを中心に融合し始めるでしょう。」 – Reggie Townsend、データ倫理実践ディレクター

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著者について

エディタ

eTurboNewの編集長はLindaHohnholzです。 彼女はハワイのホノルルにあるeTN本社を拠点としています。

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