ในตอนนี้ของ AI Business Asia Podcast พิธีกร Leo Jiang ได้พูดคุยกับ Joon-Seong กรรมการผู้จัดการอาวุโสของ Accenture เพื่อหารือเกี่ยวกับพลังการเปลี่ยนแปลงของ AI เชิงสร้างสรรค์ในโลกขององค์กร ตั้งแต่การลงทุน $3 พันล้านของ Accenture ใน AI เชิงสร้างสรรค์ ไปจนถึงกรณีการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงและกรอบงานเชิงกลยุทธ์ ตอนนี้จะเจาะลึกถึงวิธีที่ธุรกิจต่างๆ จะใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อขับเคลื่อนการเติบโตและนวัตกรรมได้อย่างไร

🎯 หัวข้อหลักที่ครอบคลุม:

[00:01] บทนำโดย Leo Jiang
[01:25] บทนำของแขกรับเชิญ: จุนซอง
[05:58] Accenture ลงทุน $3 พันล้านใน Generative AI
[08:42] การก่อตั้งศูนย์ความเป็นเลิศด้าน AI เชิงสร้างสรรค์ (COE)
[10:50] กรอบการทำงาน “ABC” สำหรับการนำ AI ไปใช้
[13:44] กรณีการใช้งาน: AI สำหรับ BMW
[18:40] การเปลี่ยนแปลงประสบการณ์ของลูกค้าด้วย AI เชิงสร้างสรรค์
[23:17] AI ที่รับผิดชอบและการป้องกัน
[31:25] กรอบงานการกลั่น AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Accenture
[38:52] ข้อมูลเชิงลึกของอุตสาหกรรม: ธนาคารเป็นผู้นำด้านการนำ AI มาใช้
[42:25] การเปลี่ยนจาก POC ไปสู่การนำ AI เชิงกลยุทธ์มาใช้
[49:28] ความร่วมมือระหว่าง Accenture กับสตาร์ทอัพ
[53:17] AI กำลังเปลี่ยนแปลงสำนักงานส่วนหน้าและประสบการณ์ของลูกค้า
[57:15] คำแนะนำสำหรับผู้บริหารระดับสูง

📌 อย่าพลาด:
ข้อมูลเชิงลึกจากผู้เชี่ยวชาญของ Jun เกี่ยวกับวิธีที่บริษัทต่างๆ สามารถพัฒนาไปไกลกว่าโครงการนำร่องเพื่อขยายขอบเขตริเริ่มด้าน AI และปรับปรุงการดำเนินงานของตนอย่างมีกลยุทธ์

🎧 รับฟัง เรียนรู้ และเปลี่ยนมุมมองของคุณเกี่ยวกับ AI เชิงสร้างสรรค์ในแอปพลิเคชันระดับองค์กร

👉 สมัครเป็นสมาชิก AI Business Asia Podcast เพื่อรับชมตอนใหม่ๆ ของผู้นำและผู้เชี่ยวชาญจากโลกของ AI และธุรกิจ!

#AIธุรกิจเอเชีย #GenerativeAI #Accenture #EnterpriseAI #AIการเปลี่ยนแปลง #พอดแคสต์

2 0

FlowiseAI เป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สที่ใช้โค้ดน้อยซึ่งออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกในการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ปรับแต่งได้โดยใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ซับซ้อนได้โดยไม่ต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมมากนัก ทำให้เข้าถึงได้สำหรับกลุ่มผู้ใช้ที่กว้างขึ้น แพลตฟอร์มนี้มีอินเทอร์เฟซแบบลากและวางที่ใช้งานง่าย ช่วยให้สร้างต้นแบบและปรับใช้โซลูชัน AI ได้อย่างรวดเร็ว

ความนิยมของ GitHub: FlowiseAI ได้รับดาวมากกว่า 31,000 ดวงบน GitHub ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสนใจและการมีส่วนร่วมจากนักพัฒนาซอฟต์แวร์จำนวนมาก โดยมักได้รับการเน้นย้ำถึงความสะดวกในการใช้งานและฟังก์ชันการทำงานในการสร้างแอปพลิเคชัน LLM ได้อย่างรวดเร็ว

บริษัทนี้ก่อตั้งโดย ZhenJing Heng (Henry) และ Chung Yau Ong ซึ่งมีเป้าหมายเพื่อให้การพัฒนาแอปพลิเคชัน AI เข้าถึงผู้ใช้ที่ไม่ใช่นักเทคนิคได้ วิสัยทัศน์ของพวกเขาคือการสร้างเครื่องมือที่ช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการสร้างแอปพลิเคชัน AI ผ่านอินเทอร์เฟซแบบลากและวางที่ใช้งานง่าย

3 1

ในการสนทนาครั้งนี้ Leo Jiang ได้สัมภาษณ์ Mayank รองประธานฝ่ายวิศวกรรมผลิตภัณฑ์ AI ของ SAP และพูดคุยเกี่ยวกับวิวัฒนาการของ AI ใน SAP ผลกระทบของ AI เชิงสร้างสรรค์ต่อกระบวนการทางธุรกิจ และกลยุทธ์ของบริษัทในการบูรณาการ AI เข้ากับข้อเสนอต่างๆ ของตน

Mayank แบ่งปันข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ AI co-pilot โมเดลพื้นฐาน ความร่วมมือกับผู้ให้บริการ LLM และความสำคัญของกลยุทธ์ข้อมูลสำหรับองค์กร นอกจากนี้ การอภิปรายยังกล่าวถึงอนาคตของ AI ในธุรกิจและความร่วมมือของ SAP&#039 กับบริษัทสตาร์ทอัพเพื่อส่งเสริมนวัตกรรมอีกด้วย

00:00 การแนะนำธุรกิจ AI ในเอเชียและการเดินทางของ SAP'
02:46 วิวัฒนาการของ AI ที่ SAP
05:21 AI เชิงสร้างสรรค์: การเปลี่ยนแปลงกระบวนการทางธุรกิจ
08:07 กลยุทธ์ AI ทางธุรกิจของ SAP&#039 และองค์กรอัจฉริยะ
10:49 ขอแนะนำ Joule: ผู้ช่วยนักบิน AI
13:41 โมเดลพื้นฐานและ AI Hub ของ SAP'
16:29 การประเมิน LLM: แนวทางที่ยืดหยุ่น
19:14 อนาคตของ LLM และกลยุทธ์ AI
22:01 แนวโน้มของ AI แบบโอเพ่นซอร์สและแบบปิด
24:22 การนำทางขั้นตอนเริ่มต้นของการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี
25:08 กรณีการใช้งานใหม่ใน AI และระบบอัตโนมัติ
27:40 ทำความเข้าใจเกี่ยวกับบริการและเวิร์กโฟลว์ของตัวแทน
30:13 ข้อมูลพื้นฐาน: การรับรองความแม่นยำในผลลัพธ์ของ AI
33:20 แนวทางของ SAP&#039 ต่อการทำงานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์และประสบการณ์ของผู้ใช้
35:23 การร่วมมือกับสตาร์ทอัพ: การขยายระบบนิเวศ
36:46 SAP App Store: ศูนย์กลางแห่งนวัตกรรม
39:49 ความร่วมมือกับผู้นำด้าน AI: การบูรณาการโมเดลใหม่
41:40 นวัตกรรม AI ในเอเชีย: โอกาสและความท้าทาย
43:12 การให้คำปรึกษาผู้บริหารระดับสูงเกี่ยวกับกลยุทธ์ AI
48:26 อนาคตของ AI: ความตื่นเต้นและความคาดหวัง

7 1

ในตอนนี้ของ AI Business Asia ผู้ดำเนินรายการ Leo Jiang ได้พูดคุยกับดร. Santoshi Karthikeyan ผู้อำนวยการฝ่ายเทคโนโลยีระดับโลกของ AstraZeneca เกี่ยวกับบทบาทการเปลี่ยนแปลงของ AI ในอุตสาหกรรมเภสัชชีวภาพ

พวกเขาพูดคุยเกี่ยวกับการเดินทางของดร. Santosh' ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ความท้าทายของการค้นพบยา และวิธีการผสาน AI เข้ากับการทดลองทางคลินิกและกระบวนการกำกับดูแล การสนทนาเน้นย้ำถึงความสำคัญของ AI ที่มีความรับผิดชอบ ความร่วมมือระหว่างบริษัทสตาร์ทอัพและบริษัทที่ก่อตั้งมานาน และศักยภาพในอนาคตของ AI ในการเสริมสร้างการพัฒนายาและการดูแลผู้ป่วย

คำสำคัญ

#AI #ชีวเภสัชภัณฑ์ #การทดลองทางคลินิก #การค้นพบยา #ผู้รับผิดชอบด้าน AI #ข้อมูลวิทยาศาสตร์ #การปฏิบัติตามกฎระเบียบ #สตาร์ทอัพ #เทคโนโลยี #นวัตกรรม #การดูแลสุขภาพ

00:00 บทนำเกี่ยวกับ AI ในชีวเภสัชกรรม
03:01 การเดินทางของ ดร. Santosh' ในด้าน AI และ Data Science
06:03 AI เสริมพลังการทดลองทางคลินิก
08:55 ความท้าทายในการค้นพบยา
11:59 บทบาทของ AI' ในการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
14:57 กรณีการใช้งาน AI ใน Biopharma
17:58 การประเมินโมเดล AI สำหรับ Biopharma
21:03 โซลูชัน AI แบบโอเพ่นซอร์สเทียบกับแบบปิด
24:03 บทบาทของสตาร์ทอัพในการสร้างสรรค์นวัตกรรม AI
26:59 อนาคตของ AI ในชีวเภสัชกรรม
29:59 การสร้างกรอบงาน AI ที่มีความรับผิดชอบ
32:57 คำแนะนำสำหรับเพื่อนร่วมอุตสาหกรรมและสตาร์ทอัพ

1 0

พิธีกร Leo Jiang สัมภาษณ์ Adeel Khan จาก Microsoft และพูดคุยเกี่ยวกับหัวข้อต่างๆ เช่น การใช้ CoPilot ในองค์กรขนาดใหญ่และการเปลี่ยนแปลงอนาคตของการทำงาน การใช้ AI ในอุตสาหกรรมการแพทย์ ผู้จัดการจะได้รับประโยชน์สูงสุดจาก AI Copilot ได้อย่างไร บริษัท Fortune 500 จะใช้ AI ในทุกระดับของกำลังคนได้อย่างไร

0:00 บทนำ
0:56 การแนะนำของ Adeel
1:25 การเดินทางของ Adeel' และข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับนักบินร่วม
7:27 Microsoft Copilot คืออะไร?
12:28 การใช้ Co-Pilot ในแอปพลิเคชันองค์กร
13:50 กรณีการใช้งาน Co-Pilot inn Healthcare
22:30 ความท้าทายในการนำ Co-Pilot มาใช้
30:42 ความท้าทายทางวัฒนธรรมและอคติของ AI
33:22 อนาคตของ AI ในสังคม
39:22 การนำ AI มาใช้ในเอเชียเทียบกับตะวันตก
43:00 ประเด็นสำคัญสำหรับผู้จัดการและผู้นำ

1 0

Leo Jiang จาก AI Business Asia พูดคุยกับ Bob van Lujit ผู้ก่อตั้งร่วมและ CEO ของ Weaviate ซึ่งเป็นฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลก โดยมียอดดาวน์โหลดมากกว่า 1 ล้านครั้ง

00:00 บทนำ
00:20 แขก
01:10 การเดินทางในฐานข้อมูลและซอฟต์แวร์
03:35 ประเภทของฐานข้อมูล
04:45 ฐานข้อมูลเวกเตอร์
07:00 เจาะลึกธุรกิจสำหรับสตาร์ทอัพด้าน AI และ Tech
08:00 Product Marketfit สำหรับผลิตภัณฑ์ AI
14:00 น. รับชมโมเดลรายได้
17:03 ปัญหาทางธุรกิจที่ Weaviate กำลังแก้ไข
21:30 Hybrid Search คืออะไร?
25:20 RAG คืออะไร?
30:15 ข้อมูลมีโครงสร้างอย่างไร?
33:40 ความเร็วในการนำเทคโนโลยีมาใช้ - สตาร์ทอัพ VS องค์กร
35:20 จะขายให้กับองค์กรอย่างไร?
39:00 ความคิดเห็นเกี่ยวกับชุมชนโอเพ่นซอร์ส
45:15 ความสำคัญของชุมชนสำหรับการเริ่มต้นธุรกิจ
48:15 นักพัฒนาจากภูมิภาคต่างๆ
50:25 สตาร์ทอัพจีนที่คล้ายกัน
51:40 ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจระดับภูมิภาค
54:50 การบริโภคในจีน
57:00 Weaviate จะเกิดอะไรขึ้นต่อไป?
59:00 อนาคตของฐานข้อมูลเวกเตอร์
1:01:00 คำแนะนำสำหรับผู้ก่อตั้งสตาร์ทอัพ



หัวข้อบางส่วนที่เราครอบคลุม:

คุณสร้างหนึ่งในสตาร์ทอัพด้าน AI ที่มีแนวโน้มมากที่สุดในปี 2024 ได้อย่างไร
คุณพบว่าผลิตภัณฑ์ของคุณเหมาะกับตลาดอย่างไร?
การสืบค้นแบบเพิ่มปริมาณคืออะไร?
เหตุใดจึงเริ่มต้นด้วยโอเพ่นซอร์สและพลังของชุมชนโอเพ่นซอร์ส?
ขายให้กับองค์กรอย่างไร?

5 0

ในตอนที่ 3 ของ AI Business Asia Podcast นี้ Leo Jiang ได้สัมภาษณ์ Andrew Senduk (กรรมการผู้จัดการของ Workmate) โดยตอนนี้จะครอบคลุมหัวข้อต่างๆ มากมาย เช่น Andrew สร้างสตาร์ทอัพด้าน AI ที่เติบโตเร็วที่สุดในภูมิภาคเอเชียได้อย่างไร และการเดินทางของเขาตั้งแต่การขายหมอนไปจนถึงการจัดการพนักงาน 100,000 คน

ประทับเวลา:

00:00 การแนะนำ Workmate
02:10 การเดินทางของแอนดรูว์
03:50 $ ยอดขาย 40,000 ใน 24 ชั่วโมง
09:00 ปัญหาทางธุรกิจที่เพื่อนร่วมงานกำลังแก้ไข
12:58 รูปแบบธุรกิจของ Workmate
14:00 ปัญหาใหญ่ที่สุดสำหรับนายจ้าง
14:40 การใช้ AI บนแพลตฟอร์ม
15:50 เทคนิคการรวบรวมข้อมูลจากกำลังคน
17:50 ข้อมูลประชากรและกรณีการใช้งาน
18:30 การใช้ข้อมูลเฉพาะอุตสาหกรรม
20:00 การจัดการตลาดที่แตกต่างกัน
21:55 การเริ่มต้นใช้งานและเครื่องมือ AI
26:35 วิธีการโน้มน้าวใจผู้คนให้ปรับตัวเข้ากับเทคโนโลยีใหม่
29:00 โอกาสแห่งการปฏิวัติ AI & Tech ในประเทศจีน
33:11 Workmate รอดจากปัญหาโควิดได้อย่างไร
35:30 Workmate จะแตกต่างจากคู่แข่งอย่างไร
36:00 กรณีการใช้งาน AI ที่ใหญ่ที่สุดในบริษัทคืออะไร
37:49 ระยะเวลาการเก็บข้อมูลคืออะไร?
40:50 ความปรารถนาในอนาคต
46:00 หนังสือของ Andrew' (Ignite Millennial Leadership)
52:40 เคล็ดลับสำหรับการทำงานกับ VC

3 0

ลีโอสัมภาษณ์ลูอิส หลิว ผู้จัดการผลิตภัณฑ์กลุ่มของ Google, Gemini และ Vertex AI เกี่ยวกับผลกระทบของโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ต่อประสบการณ์ของผู้ใช้และความพร้อมของ AI ในระดับองค์กร โดยมีคำถามสำคัญบางส่วนที่ถูกกล่าวถึง:
(1) วิธีสร้างพื้นฐาน AI ให้ทำงานเพื่อเรา แทนที่จะทำงานเพื่อตัวมันเอง 
(2) ประสบการณ์ AI ที่พร้อมสำหรับองค์กรมีลักษณะเป็นอย่างไร 
(3) เราควรไล่ตามเกณฑ์มาตรฐาน/กระดานผู้นำด้านคุณภาพหรือไม่? 
(4) สิ่งสำคัญที่แท้จริงในการเพิ่มประสิทธิภาพความสามารถของโมเดลคืออะไร? 

การอภิปรายเน้นที่ผลกระทบเชิงเปลี่ยนแปลงของโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ต่อความพร้อมขององค์กรและประสบการณ์ของผู้ใช้ หัวข้อสำคัญ ได้แก่ วิวัฒนาการอย่างรวดเร็วของ AI เชิงสร้างสรรค์ การผสมผสานสถาปัตยกรรมของผู้เชี่ยวชาญ และบทบาทของโมเดลภาษา (LLM) ในแอปพลิเคชันขององค์กร

เนื้อหาเน้นย้ำถึงความสำคัญของการใช้ AI บนพื้นฐานของข้อมูลเชิงข้อเท็จจริง และสำรวจการทำให้ LLM กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ การขยายขอบเขตไปยังอุปกรณ์เอจ และผลกระทบที่มีต่อวิธีการค้นหาแบบดั้งเดิมและการเปลี่ยนแปลงวิธีการที่ผู้คนใช้ในการรับความรู้ นอกจากนี้ เนื้อหายังกล่าวถึงความท้าทายและโอกาสสำหรับบริษัทสตาร์ทอัพในพื้นที่ AI โดยเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการมีความยืดหยุ่นในแหล่งข้อมูลและกรอบงาน ตอนนี้มีความสำคัญสำหรับมืออาชีพด้านเทคโนโลยี ผู้ก่อตั้ง และผู้บริหารธุรกิจที่ต้องการใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อสร้างข้อได้เปรียบในการแข่งขัน

ตอนนี้มีความสำคัญสำหรับมืออาชีพด้านเทคโนโลยี ผู้ก่อตั้ง และผู้บริหารธุรกิจที่ต้องการใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อความได้เปรียบทางการแข่งขัน

บท:

04:28 การเดินทางของ Generative AI ใน Google
07:13 การสร้างและการเสร็จสมบูรณ์ของรหัสอัตโนมัติ
09:48 การปลดล็อคข้อจำกัดด้วยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
12:53 คำมั่นสัญญาของการผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญด้านสถาปัตยกรรม
18:22 บทบาทของข้อมูลในการก้าวหน้าของ LLM
20:13 การเพิ่มความเชี่ยวชาญของมนุษย์เพื่อปรับปรุงข้อเท็จจริง
23:50 ข้อดีของข้อมูลของบุคคลที่หนึ่งและการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน
26:38 การวางรากฐาน AI ให้เป็นข้อมูลเชิงข้อเท็จจริง
30:00 การสร้างประสบการณ์ AI ที่พร้อมสำหรับองค์กร
32:07 การปรับปรุงข้อเท็จจริงและบริบทในการตอบสนองของแบบจำลอง
35:09 บทบาทของการค้นหา Google ในรูปแบบภาษา
36:57 การจัดการสัญญาณข้อมูลที่ขัดแย้งใน LLM
40:17 LLMs ในการเริ่มต้นธุรกิจและกรณีการใช้งานขององค์กร
49:48 การแปลง LLM เป็นสินค้าโภคภัณฑ์และกลุ่มผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกัน
55:54 การเปลี่ยนแปลงวิธีการแสวงหาความรู้
01:03:13 อัตลักษณ์ของ LLMs และความจำเป็นของขอบเขตประเทศ

6 2

ในตอนนี้ Leo Jiang ได้สัมภาษณ์ Dr. Ashley Fernandez หัวหน้าฝ่ายข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ของ Huawei เกี่ยวกับผลกระทบของปัญญาประดิษฐ์ต่อความคิดสร้างสรรค์และสติปัญญาของมนุษย์ คำถามหลักที่ถูกถามมีดังนี้:
1. AI เป็นตัวกระตุ้นหรืออุปสรรคต่อสติปัญญาของมนุษย์ และ
2. AI กำลังเปลี่ยนแปลงโลกอย่างลึกซึ้งในปัจจุบันและกำหนดทิศทางอนาคตของเราอย่างลึกซึ้งและเงียบๆ อย่างไร

ประเด็นสำคัญประการหนึ่งที่เราจะเจาะลึกก็คือ AI เชิงสร้างสรรค์ขับเคลื่อนการพึ่งพาเครื่องมือ AI อย่างละเอียดอ่อนได้อย่างไร โดยมักจะหลีกเลี่ยงกระบวนการทางปัญญาพื้นฐาน เช่น การรวบรวมและสังเคราะห์ข้อมูล การพึ่งพานี้สามารถส่งผลต่อความสามารถของเราในการค้นพบ การหาเหตุผล และการจินตนาการ เนื่องจากเราละเลยขั้นตอนในการสร้างและผนวกเข้ากับคลังข้อมูลทางปัญญาของเรา

บท:

00:00 บทนำและภาพรวม
03:24 วิวัฒนาการของเครื่องมือ AI และการลดลงของความสามารถ
06:42 ความสำคัญของความรู้พื้นฐานใน AI
17:40 ข้อเสียของการพึ่งพาเครื่องมือ AI มากเกินไป
23:01 การลดลงของช่วงความสนใจและความเพียรพยายามทางปัญญา
28:14 การสร้างสมดุลระหว่าง AI และสติปัญญาของมนุษย์

Podcast ยังมีให้บริการบน Spotify (https://shorturl.at/LTOsU) และ Apple (https://shorturl.at/K4u9f)

6 0