在本期《AI Business Asia Podcast》中，主持人 Leo Jiang 与埃森哲高级董事总经理 Joon-Seong 进行了交谈，探讨了生成式人工智能在企业界的变革力量。从埃森哲对生成式人工智能的 143 亿美元投资到现实世界的用例和战略框架，本期深入探讨了企业如何利用人工智能来推动增长和创新。

🎯 涵盖的关键主题：

[00:01] Leo Jiang 介绍
[01:25] 嘉宾介绍：俊成
[05:58] 埃森哲在生成式人工智能领域投资 $3 亿美元
[08:42] 生成式人工智能卓越中心（COE）的成立
[10:50] 人工智能实施的“ABC”框架
[13:44] 用例：宝马的人工智能
[18:40] 利用生成式人工智能改变客户体验
[23:17] 负责任的人工智能和安全保障
[31:25] 埃森哲专有的人工智能精炼框架
[38:52] 行业洞察：银行业引领人工智能应用
[42:25] 从概念验证 (POC) 转向战略性 AI 实施
[49:28] 埃森哲与初创企业的合作
[53:17] 人工智能改变前台和客户体验
[57:15] 给高管的建议

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Jun 的专业见解包括：公司如何超越试点，扩大人工智能计划规模，并战略性地重塑其运营。

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FlowiseAI 是一个开源、低代码平台，旨在利用大型语言模型 (LLM) 促进定制应用程序的开发。它允许用户创建复杂的 AI 应用程序，而无需大量的编程知识，从而使更广泛的受众能够使用它。该平台具有用户友好的拖放界面，可快速原型设计和部署 AI 解决方案

GitHub 受欢迎程度：FlowiseAI 在 GitHub 上已积累了超过 31,000 颗星，表明开发人员对此非常感兴趣并积极参与。它经常因其易用性和快速构建 LLM 应用程序的功能而受到关注

该公司由 ZhenJing Heng (Henry) 和 Chung Yau Ong 共同创立，旨在让非技术用户也能进行 AI 应用程序开发。他们的愿景是创建一种工具，通过用户友好的拖放界面简化构建 AI 应用程序的过程。

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在此次对话中，Leo Jiang 采访了 SAP 人工智能产品工程副总裁 Mayank，讨论了 SAP 人工智能的发展、生成式人工智能对业务流程的影响，以及该公司将人工智能融入其产品的战略。

Mayank 分享了关于 AI 副驾驶、基础模型、与 LLM 提供商的合作伙伴关系以及数据战略对企业的重要性的见解。讨论还涉及 AI 在商业中的未来以及 SAP 与初创公司合作促进创新。

00:00 介绍亚洲人工智能商业和 SAP's 之旅
02:46 SAP 的 AI 演进
05:21 生成式人工智能：转变业务流程
08:07 SAP's商业AI战略与智能企业
10:49 介绍 Joule：AI 副驾驶
13:41 基础模型和 SAP's AI Hub
16:29 评估法学硕士：一种灵活的方法
19:14 法学硕士和人工智能战略的未来
22:01 开源与闭源 AI 的趋势
24:22 引领技术转型的早期阶段
25:08 人工智能和自动化领域的新兴用例
27:40 了解代理服务和工作流程
30:13 基础信息：确保 AI 输出的准确性
33:20 SAP 的工作流自动化和用户体验方法
35:23 与初创企业合作：扩大生态系统
36:46 SAP 应用商店：创新中心
39:49 与人工智能领导者的合作：整合新模式
41:40 亚洲人工智能创新：机遇与挑战
43:12 为 C 级高管提供 AI 战略建议
48:26 人工智能的未来：兴奋与期待

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在本期《AI Business Asia》中，主持人 Leo Jiang 与阿斯利康全球技术总监 Santoshi Karthikeyan 博士讨论了人工智能在生物制药行业的变革性作用。

他们讨论了 Santosh 博士在数据科学领域的历程、药物研发的挑战以及 AI 如何融入临床试验和监管流程。对话强调了负责任的 AI 的重要性、初创公司和成熟公司之间的合作以及 AI 在增强药物开发和患者护理方面的未来潜力。

关键词

#AI #生物制药 #临床试验 #药物研发 #responsibleAI #数据科学 #监管合规 #初创企业 #技术 #创新 #医疗保健

00:00 生物制药领域人工智能简介
03:01 Santosh 博士的人工智能和数据科学之旅
06:03 AI赋能临床试验
08:55 药物研发中的挑战
11:59 人工智能在监管合规中的作用
14:57 人工智能在生物制药领域的应用案例
17:58 评估生物制药的人工智能模型
21:03 开源与闭源 AI 解决方案
24:03 初创企业在人工智能创新中的作用
26:59 人工智能在生物制药领域的未来
29:59 构建负责任的 AI 框架
32:57 给业内同行和初创企业的建议

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主持人 Leo Jiang 采访了微软的 Adeel Khan，并讨论了各种话题，例如 CoPilot 如何在大型组织中使用以及如何改变工作的未来。AI 如何在医疗行业中使用，管理者如何充分利用 AI Copilot，财富 500 强公司如何在各个级别的员工队伍中使用 AI？

0:00 介绍
0:56 介绍 Adeel
1:25 Adeel's 的旅程和副驾驶的见解
7:27 什么是 Microsoft Copilot？
12:28 Co-Pilot 在企业应用中的使用
13:50 Co-Pilot 在医疗保健领域的用例
22:30 采用 Co-Pilot 的挑战
30:42 文化挑战和人工智能偏见
33:22 人工智能在社会中的未来
39:22 亚洲与西方的人工智能采用情况
43:00 管理者和领导者的关键要点

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AI Business Asia 的 Leo Jiang 与 Weaviate 联合创始人兼首席执行官 Bob van Lujit 进行了交谈。Weaviate 是全球最受欢迎的矢量数据库，下载量超过 100 万次。

00:00 介绍
00:20 嘉宾
01:10 数据库与软件之旅
03:35 数据库类型
04:45 矢量数据库
07:00 人工智能与科技初创企业的商业洞察
08:00 人工智能产品的产品市场适配
14:00 关于收入模式的观点
17:03 Weaviate 正在解决的业务问题
21:30 什么是混合搜索？
25:20 什么是 RAG？
30:15 数据如何构造？
33:40 技术采用速度 - 初创企业 VS 企业
35:20 如何向企业销售？
39:00 对开源社区的思考
45:15 社区对于初创企业的重要性
48:15 来自不同地区的开发者
50:25 类似的中国初创企业
51:40 区域商业洞察
54:50 中国的消费媒介
57:00 Weaviate 的下一步计划是什么？
59:00 矢量数据库的未来
1:01:00 给初创企业创始人的建议



我们讨论的一些主题：

您是如何打造 2024 年最有前途的 AI 初创公司之一的？
您如何找到您的产品适合的市场？
什么是检索增强生成？
为什么要从开源和开源社区的力量开始？
你们如何向企业销售？

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在 AI Business Asia Podcast 第三期节目中，Leo Jiang 采访了 Workmate 董事总经理 Andrew Senduk。本期节目涵盖了广泛的主题，包括 Andrew 如何打造亚洲地区发展最快的 AI 初创公司，以及他从销售枕头到管理 10 万名员工的历程。

时间戳：

00:00 Workmate 介绍
02:10 安德鲁的旅程
03:50 $24 小时内销量达 40,000
09:00 同事正在解决的业务问题
12:58 Workmate的商业模式
14:00 雇主面临的最大问题
14:40 平台上人工智能的使用
15:50 劳动力数据收集技术
17:50 人口统计数据和用例
18:30 使用行业特定数据点
20:00 如何应对不同的市场
21:55 入职培训和人工智能工具
26:35 如何说服人们采用新技术
29:00 中国人工智能与科技革命的机遇
33:11 同事如何渡过新冠疫情难关
35:30 Workmate 如何与竞争对手脱颖而出
36:00 公司中最大的 AI 用例是什么
37:49 数据的保留期是多长？
40:50 未来愿景
46:00 安德鲁的书（点燃千禧一代领导力）
52:40 与 VC 合作的技巧

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Leo 采访了 Google、Gemini 和 Vertex AI 集团产品经理 Lewis Liu，探讨了生成式 AI 模型对用户体验和企业 AI 准备的影响。讨论了以下一些关键问题：
（1）如何让人工智能为我们服务，而不是为自己工作 
（2）企业级的 AI 体验是什么样的？ 
（3）我们是否应该追求质量基准/排行榜？ 
（4）对于优化模型能力来说，什么才是真正重要的？ 

讨论的重点是生成式人工智能模型对企业准备和用户体验的变革性影响。关键主题包括生成式人工智能的快速发展、专家架构的混合以及语言模型 (LLM) 在企业应用中的作用。

它强调了将人工智能建立在事实信息之上的重要性，并探讨了法学硕士的商品化、其向边缘设备的扩展以及它们对传统搜索方法的影响，并改变了人们获取知识的方式。它还探讨了人工智能领域初创企业面临的挑战和机遇，强调了数据源和框架灵活性的必要性。对于旨在利用人工智能获得竞争优势的技术专业人士、创始人和企业高管来说，这一集至关重要。

对于旨在利用人工智能获得竞争优势的技术专业人士、创始人和企业高管来说，这一集至关重要。

章节：

04:28 谷歌生成式人工智能之旅
07:13 自动代码生成和完成
09:48 打破敏感数据的限制
12:53 专家混合架构的前景
18:22 数据在法学硕士课程进展中的作用
20:13 增加人类专业知识以提高事实性
23:50 第一方数据和基础设施投资的优势
26:38 将人工智能置于事实信息中
30:00 构建企业级 AI 体验
32:07 提高模型响应中的事实性和语境性
35:09 Google 搜索在语言模型中的作用
36:57 处理 LLM 中的冲突数据信号
40:17 初创企业和企业用例中的法学硕士
49:48 法学硕士的商品化和细分市场
55:54 改变知识获取的方式
01:03:13 法学硕士的身份和国家边界的必要性

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在本期节目中，Leo Jiang 采访了华为首席数据和人工智能官 Ashley Fernandez 博士，探讨了生成式人工智能对人类创造力和认知智能的影响。主要问题包括：
1. 人工智能是人类智能的助推器还是阻碍器？
2.人工智能如何在深刻改变当今世界的同时，又悄然引导着我们未来的方向？”。

我们将深入研究的一个关键方面是，生成式人工智能如何推动对人工智能工具的微妙依赖，通常会绕过获取和合成信息等基本认知过程。这种依赖会影响我们发现、合理化和想象的能力，因为我们放弃了构建和附加认知存储库的步骤。

章节：

00:00 介绍和概述
03:24 人工智能工具的演变与能力的下降
06:42 人工智能基础知识的重要性
17:40 过度依赖人工智能工具的弊端
23:01 注意力和认知毅力的下降
28:14 平衡人工智能和人类智能

播客也可在 Spotify（https://shorturl.at/LTOsU）和 Apple（https://shorturl.at/K4u9f）上收听

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