數字化轉型對工作場所趨勢的影響
企業需要探索數字趨勢對工作場所的影響，從人工智能和超自動化到智能辦公室和云存儲。
隨著人工智能、超自動化、集成和任務/流程挖掘工具、數字孿生和智能辦公室的使用增加，數字化轉型正在塑造今年的工作場所趨勢。云數據存儲的使用也在增長。Jooble公司的Inna Reshetniak表示，了解這些趨勢對于在不斷變化的勞動力中保持競爭力至關重要。
隨著世界變得越來越變得數字化，分析師們正在研究這場革命將把人們帶向何處，以及它對工作場所的未來意味著什么。在新冠疫情期間，一些人開始相信，實體辦公空間很快就會成為過去。雖然事實并非如此，但毫無疑問，工作的性質正在朝著新的方向發展，而這在很大程度上與數字化有關。事實上，根據調研機構發布的數據，到2030年，數字化轉型的增長率將超過20%。
那么，今年的趨勢到底是什么呢?有幾件事，以下仔細看看數字創新是如何影響工作場所的。
增加AI和MLOps的使用
近年來出現的一個明顯趨勢是，人工智能的使用越來越多，尤其是機器學習操作（MLOps）。許多人對會說話的機器人有一個模糊的概念，但不了解人工智能在各行業的潛在用途。
這些技術被用于許多不同的領域。機器學習操作是人工智能的一個分支，處理人工智能的應用。它將模型應用于需要手動操作的功能，并允許它們自動使用。使用這些模型，機器學習操作簡化了流程，提高了效率并減少了人為錯誤的可能性。
機器學習操作應用于零售、物流、金融和醫療行業。近年來，技術一直在發展，而且很快就會進一步騰飛。
1.超級自動
我們都聽說過操作中的自動化。嗯，今年的一大趨勢是超級自動化。超自動化包括提高自動化過程，使操作比以前更高效、更高效、更經濟。MLOps被認為是超自動化的一個分支。
“超自動化”是一個包羅萬象的術語，包含了幾個不同的過程。機器學習就是其中之一。超自動化還包括深度學習，這是一組基于人工神經網絡的學習方法。深度學習涉及使用模擬大腦過程的神經網絡“層”。它也有廣泛的應用，包括自動駕駛汽車、虛擬助手、視覺識別和其他自然語言處理的應用。
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集成和任務/流程挖掘工具可以實現高效的流程。
集成工具:超自動化的其他用途包括集成和任務/流程挖掘工具。集成工具通過組合來自不同來源的數據，并使用稱為“提取、轉換和加載”的過程，從可能是錯誤的數據中篩選出正確的數據，從而幫助確定數據的真實性。
任務/過程挖掘工具:另一組流行的工具與“任務和過程挖掘”有關。任務挖掘工具幫助企業了解用戶如何與企業軟件交互，以及這些任務執行得如何。通過分析任務完成的效率，任務挖掘工具指出企業需要做什么來提高員工績效。
流程挖掘工具類似于任務挖掘工具，但側重于流程的“后端”，而不是用戶的操作。它分析正在進行的過程的更廣泛的范圍，而不是單個地分析。
這兩個工具集都可以幫助企業更有效、更高效地執行，并減少錯誤。
2.數字孿生
今年另一個上升趨勢是“數字孿生”。顧名思義，創建數字孿生包括對產品進行數字化模擬，以確定真實產品的功能。在“孿生”過程中，物理對象配備了連接到中央計算機系統的傳感器。通過傳感器，數字模型可以實時跟蹤物體的運動并分析其進程。
數字孿生通常分為四類:零件、產品、系統和過程。它們模擬不同類型的機器零件(或整體)。它們被用于制造業、醫療保健，甚至在整個城市的模擬中，以確定能源使用效率、交通流量和城市功能的其他方面。
3.越來越智能的辦公室和更多的云使用
有兩件事已經存在了一段時間，但今年將得到額外的推動:智能辦公室和使用云存儲數據。隨著越來越多地使用燈光和門上的探測器、允許數字預訂的智能會議室、智能辦公桌和視頻監控，辦公室正變得越來越智能化。
公司也越來越多地轉向使用云存儲。同樣，這不是一個新概念，但在大流行之后，人們現在明白了它的價值。人們越來越多地在四處走動時拋棄傳統的硬盤驅動器，發現自己遠離了需要與之分享工作的同事，并且普遍意識到保持數據虛擬的好處。
4.創新將繼續
這些只是今年幫助塑造職場的幾個趨勢。毫無疑問，這些和其他數字創新將繼續發展，并有助于使工作場所更高效、更有活力和更愉快。我們都應該謹慎;有了足夠的理解，我們就可以趕上那些更精通技術的同行。
為了保持領先地位并確保你在不斷進步的勞動力中占有一席之地，請繼續閱讀這些趨勢的走向。你的工作可能不會被機器人取代。盡管如此，如果理解了幫助工作和行業正常運作的潛在機制，將處于一個更好的位置，更好地完成你的工作。
數字化轉型蓬勃發展
數字化轉型將深刻影響今年的職場趨勢。越來越多地使用人工智能和mlop，以及超自動化、集成、任務/流程挖掘工具、數字孿生和智能辦公室，正在徹底改變工作方式。
這些創新正在提高效率、生產力和數據存儲能力。為了在這個不斷變化的環境中茁壯成長，跟上這些趨勢并接受驅動它們的潛在機制至關重要，以確保在進步的勞動力中具有競爭優勢。
