ບົດບາດໃນການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນທີ່ເຂົ້າກັບລະບົບອັດຕະໂນມັດ

ການນຳລະບົບອັດຕະໂນມັດເຂົ້າໃນກະບອງການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນມີຜົນຕໍ່ການເຮັດວຽກທຸກຂັ້ນຕອນ — ຕໍ່ການອອກແບບສິນຄ້າ, ການພັດທະນານໍາສົກ, ການທົດສອບຄຸນນະພາບແລະການຂາຍ. ການນຳເຂົ້າຂອງ automation ແລະວິທີທີ່ພະນັກງານແລະນັກພັດທະນາຮ່ວມມືກັນສ້າງການຮອງຮັບສະຖານະໃໝ່ໄດ້ — ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍລົດເວລາ, ພັດທະນາກຸນນະພາບ, ແລະສ້າງການຕັ້ງຄ່າທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ.

automation ມີບົດບາດຢ່າງໃດຕໍ່ການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນ

Automation ຖືກນຳມາໃຊ້ເພື່ອປັບປຸງຂັ້ນຕອນທີ່ຊ້າຫຼືສ່ວນທີ່ມີຄວາມຜິດພາດສູງ, ຫຼັງຈາກນັ້ນພັດທະນາການທົດສອບອັດຕະໂນມັດ, ການຄວບຄຸມເຄື່ອງມື, ແລະການຕິດຕັ້ງແຜນການຜະລິດ. ການນໍາ automation ມາໃຊ້ໃນຂັ້ນຕອນທຳອິດຊ່ວຍໃຫ້ເວລາການພັດທະນາສີນຄ້າສັ້ນລົງ ແລະສ້າງການຕິດຕາມຄຸນນະພາບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ຢ່າງກ່ອນຈະນໍາໂຄງການ automation ມາໃຊ້, ຄວນມີການອອກແບບຂັ້ນຕອນຢ່າງລະອຽດແລະການກຳນົດແນວທາງການປົກປ້ອງ.

machine learning ແລະ deeplearning ຊ່ວຍພັດທະນາໄດ້ຢ່າງໃດ

Machine learning ແລະ deep learning ເປັນເຄື່ອງມືສໍາຄັນໃນການອະນຸມັດການຕັດສິນໃຫ້ກັບຂໍ້ມູນສິນຄ້າ ແລະການຄັດເລືອກຄຸນນະພາບ. ການນໍາເຂົ້າຕົວແບບການຄາດຫວັງລູກຄ້າ ຫຼືການຄາດສັນຍານຢ່າງອັດຕະໂນມັດສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນມີຄວາມແນະນຳທີ່ຈົບຫຼາຍຂຶ້ນ. Deep learning ເພີ່ມຄວາມສາມາດໃນການປະເມີນຮູບແບບທີ່ສັກສະຫຼຸບຍາກຂຶ້ນ, ເຊັ່ນການຄົ້ນຫາຄຸນນະພາບສິນຄ້າຈາກຮູບພາບຫຼືຂໍ້ມູນສຽງ.

nlp ແລະ computervision ສະຫຼຸບພາບການນໍາໃຊ້

NLP (ການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະດາ) ແລະ computer vision ມີການປະຕິບັດທີ່ຕ່າງກັນໃນການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນ: NLP ສ້າງການສອບຖາມລູກຄ້າ, ການສັງລວມຄຳຕອບ, ແລະການວິເຄາະຄຳສັນຍານ, ໃນຂະນະທີ່ computer vision ເຮັດໜ້າທີ່ຢ່າງການກວດສອບຄຸນນະພາບສິນຄ້າ, ການຈຳແບບຮູບພາບສຳລັບການຈຳແນກ ແລະການກວດຄົນ. ການປະສົມໄຂຂອງສອງສາຍນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຜະລິດຕະພັນມີຄຸນນະພາບສູງແລະມີປະສິດທິພາບໃນການຕິດຕາມ.

datascience ແລະ upskilling/reskilling ສໍາລັບພະນັກງານ

Data science ເປັນພາລະເທດສໍາຄັນທີ່ນຳຂໍ້ມູນມາແຖມຄວາມເຂົ້າໃຈການເຄື່ອນໄຫວຂອງຕະຫຼາດ ແລະການຕັ້ງຄ່າຜະລິດຕະພັນ. ສໍາລັບພະນັກງານ, upskilling ແລະ reskilling ແມ່ນການລົງທຶນໃນທັກສະທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດໃຊ້ເຄື່ອງມືດ້ານ automation ແລະວິທີ AI ໄດ້. ການສະເໜີແຜນຝຶກອົບຮົມທີ່ເປັນລະບຽບຈະຊ່ວຍປັບລະດັບຄຸນນະພາບການທຳງານແລະສ້າງຄວາມຍືນຍານຂອງພະນັກງານ.

remote ແລະ freelance ສຳຫຼັບວົງການເຮັດວຽກ

ການເຮັດວຽກ remote ແລະ freelance ກຳລັງພັດຂຶ້ນໃນວົງການທີ່ໃຊ້ AI ແລະ automation. ນັກພັດທະນາ, ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ແລະນັກອອກແບບລະບົບສາມາດເຮັດວຽກຈາກທີ່ໄວ້ໂດຍບໍ່ຈຳຕ້ອງຢູ່ສູນການ. ທາງບໍລິການແລະເຄື່ອງມືອອນໄລນ໌ຊ່ວຍໃຫ້ການປະສົມງານລະຫວ່າງທີມງ່າຍຂຶ້ນ, ແຕ່ກໍມີຄວາມຕ້ອງການໃນການຈັດການແລະການຕິດຕໍ່ທີ່ດີ.

recruitment ແລະ ethics ຢ່າງມີຈຸດສຳຄັນ

ການສະຫນອງພະນັກງານ (recruitment) ທີ່ນໍາເຕັກໂນໂລຢີມາໃຊ້ຕ້ອງພິຈາລະນາດ້ວຍດ້ານຈິດສິດແລະ ethics. ການນໍາອັດຕະໂນມັດມາໃຊ້ໃນການຄັດເລືອກຄົນຈຳເປັນຕ້ອງມີການກວດແກ້ຄວາມເອກະລັກຂອງຂໍ້ມູນ, ການປ້ອງກັນອີກັບຄວາມອິດສະຫຼະຂອງຜູ້ສະເຫຼີມ. ການອອກແບບຂອງອັດຕະໂນມັດໃຫ້ມີການກວດສອບຄວາມເທັກເນິກກັບແນວທາງກົດໝາຍແລະຄວາມຍຸດຕິທໍາ ເພື່ອປ້ອງກັນອຸປະຫຍັດແລະຄວາມເປັນທາງ.

ສະຫຼຸບ: ການນຳລະບົບອັດຕະໂນມັດເຂົ້າໃນການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນເປັນການປ່ຽນແປງທາງກະສິກຳທີ່ປອດເສີງສຳລັບຄຸນນະພາບ, ປ່ຽນແບບການເຮັດວຽກ, ແລະສ້າງຄວາມຈົນໃນການນຳຂໍ້ມູນໄປໃຊ້. ການປະສົບຜົນທີ່ດີຕ້ອງການການລົງທຶນໃນທັກສະ, ການກວດກາ ethics, ແລະການຮ່ວມມືລະຫວ່າງຝ່າຍໂຕຈິງທີ່ກຳລັງພັດທະນາ.