AI和ML如何为未来的工作提供动力

Workday一直认为人工智能(AI)和机器学习(ML)将为未来的工作提供动力。虽然最近人工智能和机器学习的进步——主要是生成式人工智能，特别是OpenAI和chatgpt——正在促使每个人都加入人工智能和机器学习的大潮，但近十年来，Workday一直在为我们的客户构建和交付人工智能和机器学习功能。

Workday对人工智能和机器学习的独特方法

Workday对AI和ML的思考和实现方式与世界上任何其他企业软件公司都不同。从能力的角度来看，Workday采取了平台优先的方法，将AI和ML嵌入到我们技术平台的核心。为什么这很重要?这很重要，因为它允许我们在应用程序中快速交付和维持注入ml的新功能。ML使用得越多，它就会变得越好，通过让数百万用户在同一个平台上不断使用数十个应用程序，它的改进速度就会更快。

Workday的另一个与众不同之处在于我们拥有的数据以及我们对这些数据的特别关注。我们能够访问的客户数据数量非常庞大——超过6000万用户，每年代表大约4420亿笔交易。但是如果没有质量，数量就没有意义，这是我们通过综合单一数据模型来实现的。这个数据模型使我们能够以我们的竞争对手(依赖于不同数据存储库的多个集成)无法做到的方式维护干净和一致的数据。我们还使用租用模型来构建我们的数据，这使我们能够通过联邦学习为特定地区或行业的客户构建量身定制的模型，同时保持必要的隐私和监管规则。最后，我们可以引入第三方数据Workday Prism Analytics并将其与Workday无与伦比的数据集合并，创建其他人无法创建的独特模型。

在ML中，实践者谈到了驱动积极结果所需的数据的“3v”:足够的容量、速度和多样性。这三个工作日都有。Workday独特的数据和技术能力的结合，使我们能够部署高性能和更好地定制用例的AI和ML解决方案，快速为客户提供快速和差异化的结果。

利用AI和ML实现未来的工作

一个很好的例子是，我们的独特方法是如何实现的工作日技能云，我们的机器学习能力，使未来的工作成为可能。当我们达到传统职业轨迹、证书、学位和正式简历的极限时，未来的经济必须更有活力、更灵活，并能够让具有非传统背景的人有效参与。技能云使用AI和ML来分析技能在人类语言中的使用方式，了解它们之间的关系，并将其映射到以技能为中心的大规模劳动力。

工作日技能云，以及为其提供动力的ML引擎，对于让我们的客户生活在这个新世界至关重要。以至于我们一半以上的核心Workday人力资本管理(HCM)的客户正在使用它。自五年前推出以来，Workday的技能云已经处理了超过50亿次技能使用。没有ML，公司根本无法大规模采用技能。

应用人工智能和机器学习对金融的未来同样重要。有了人工智能和机器学习，财务团队可以通过将过去需要几个月或几周的时间缩短到几小时或几分钟来帮助管理风险和消除效率低下。

例如，财务团队花费大量的时间收集信息和协调整个月和季度末的交易。Workday AI和ML帮助他们快速识别财务模式、趋势和异常情况，使团队能够更快速、更有效地完成财务收尾过程。

通过将人工智能和机器学习嵌入我们的平台，工作日财务管理使智能自动化能够更快地处理大量事务—进一步提高准确性，同时提供可衡量的业务影响。

生成式AI的无限可能性

AI和ML将如何影响未来的工作有无限的可能性，特别是现在有了生成式AI。Workday是大型语言模型(LLMs)的早期采用者，这种技术使生成式AI成为可能，我们今天在生产中使用它们。我们已经开始在Workday采用生成式AI来解决大量额外的客户挑战。llm的典型案例是内容创建，我们可以看到如何通过这种方法来起草绩效评估、工作描述和其他许多文档。我们将继续确定生成式AI可以为我们的客户增加价值的关键用例，并开发利用Workday数据和外部数据集的独特模型。

用值得信赖的AI做出自信的决策

我们认为，对于AI和ML来说，要真正实现它所提供的可能性，它必须是值得信赖的，它必须增强人类，而不是取代人类。为了让AI和ML可信，必须将信任设计为基础。作为世界上最具道德的公司，我们致力于负责任的人工智能。我们让客户清楚地了解我们的机器学习产品是如何开发和评估的，以帮助降低与使用相关的任何风险。华体会体育注册我们的关键的道德AI和ML原则作为我们在这一领域工作的基石，并指导我们开发人工智能和机器学习技术，为我们的客户及其员工带来积极的社会成果，扩大增长机会。

基于以人为本的指导原则，任何决策都不会完全由Workday的AI和ML技术自动化，我们的实践确保了人是最终的决策者。我们致力于保持我们以人为本的方法，使用人工智能和机器学习来提高人们的生产力，更好地了解情况，并使他们能够解决他们以前认为他们无法解决的问题。这是人工智能和机器学习的承诺，我们才刚刚开始想象它将如何塑造我们未来的工作方式。