အလုပ်သမား ပြတ်လပ်မှုသည် အမေရိကန် ကုန်ထုတ်လုပ်ငန်းကို သတ်နေသည်။ ဒါက AI က အသက်ပြန်ရှင်လာအောင်လုပ်နည်းပါ။

အမေရိကန်၏ ကုန်ထုတ်လုပ်မှုသည် သိသာထင်ရှားစွာ ပြန်လည်ရှင်သန်လာရန် အသင့်ရှိနေပါသည်။ ကပ်ရောဂါကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက် ချို့ယွင်းချက်များသည် အထူးသဖြင့် US အပြင်ဘက်တွင် ရှည်လျားသော ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်အပေါ် အလွန်အမင်း မှီခိုနေရခြင်း၏ အားနည်းချက်ကို ပြသခဲ့သည်။

ထို့အပြင် တရုတ်နှင့် တင်းမာမှုများ မြင့်တက်လာခြင်းကြောင့် စီးပွားရေးအောင်မြင်ရန်အတွက် တရုတ်ကုန်ထုတ်လုပ်ငန်းအပေါ် အမေရိကန်က မှီခိုနေရခြင်းအပေါ် မေးခွန်းထုတ်စရာ ဖြစ်စေခဲ့သည်။ ဤပြဿနာများသည် ပြည်တွင်း၌ တည်ဆောက်ရန် အမေရိကန်ကုန်ထုတ်ကုမ္ပဏီများ၏ ကတိကဝတ်ကို ပြောင်းလဲစေခဲ့သည်။

ပြဿနာမှာ- အမေရိကန်ကုန်ထုတ်လုပ်မှုသည် ထိုတော်လှန်ရေးကို တွန်းအားပေးရန် လိုအပ်သော လုပ်သားရှားပါးမှုဖြစ်သည်။ ကျွမ်းကျင်လုပ်သားများ လုံလောက်စွာမရှိသော်လည်း ကျွမ်းကျင်လုပ်သားများ သင်ယူလိုစိတ် လုံလုံလောက်လောက်မရှိပေ။

သို့သော် လိုအပ်ချက်သည် အမှန်တကယ်ပင် တီထွင်မှု၏ မိခင်ဖြစ်သည်။ ကုန်ထုတ်လုပ်မှု လုပ်သားရှားပါးမှုသည် ကုန်ထုတ်လုပ်မှုအတွက် Artificial Intelligence တွင် အလွန်စိတ်လှုပ်ရှားစရာကောင်းသော ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ဖြန့်ကျက်နိုင်စေရန် လမ်းခင်းပေးခဲ့သည်။ McKinskey က ၎င်းတို့ ဖန်တီးပေးမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည့် ဤတိုးတက်မှုများသည် အစွမ်းထက်ပါသည်။ ဒေါ်လာ ၁ ထရီလီယံ တန်ဖိုးရှိသည်။ 2025 အားဖြင့်။

ဒါပေမယ့် တော်လှန်ရေးကို ဖြစ်ပေါ်စေတဲ့ အလုပ်သမားအကျပ်အတည်းကို အမြန်လေ့လာကြည့်ရအောင်။

ဒါကတော့ အမေရိကန်ကုန်ထုတ်လုပ်ငန်းမှာ အလုပ်သမားပြဿနာ ဘယ်လောက်ဆိုးလဲ။

အမေရိကားမှာ ကျွမ်းကျင်တဲ့ အလုပ်သမားတိုင်း အလုပ်ခန့်ထားရင်တောင် ရှိမှာပဲ။ 35% မပြည့်သေးသော အလုပ်များ ထပ်မံဖွင့်လှစ်ခြင်း။ တာရှည်ခံ ကုန်ပစ္စည်းများ ထုတ်လုပ်ရေး ကဏ္ဍတွင် ကျွမ်းကျင်လုပ်သားများ ဖြည့်စွမ်းနိုင်စွမ်းရှိသည်။ Deloitte က ခန့်မှန်းသည်။ 2030 ခုနှစ်အရောက်တွင် အမေရိကန်ကုန်ထုတ်လုပ်သား နှစ်သန်းကျော် ပြတ်လပ်နေပြီး တစ်နှစ်လျှင် အခွင့်အလမ်း ကုန်ကျစရိတ် ကန်ဒေါ်လာ ၁ ထရီလီယံကို ကိုယ်စားပြုသည်။

ဒလဟော မထားခဲ့ဘဲ ပိုဆိုးလာမယ်၊ ပိုကောင်းလာမယ်။ အချို့လည်း ရှိပါသေးသည်။ လုပ်သားအင်အားတွင် Baby Boomers သန်း ၄၀— စုစုပေါင်း လုပ်သားအင်အား၏ 25% ခန့်၊ အများစုမှာ “ကျောင်းဟောင်း” ကုန်ထုတ်လုပ်မှု အခန်းကဏ္ဍတွင် ပါဝင်ကြသည်။ Boomers အနားယူလိုက်သည်နှင့်အမျှ၊ ငယ်ရွယ်သောအလုပ်သမားများသည် နည်းပညာ၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် လုပ်ငန်းခွင်အခြေအနေများနှင့် လျော်ကြေးပိုမိုဆွဲဆောင်မှုရှိသော အခြားအခွင့်အလမ်းများအတွက် ထုတ်လုပ်ရေးဆိုင်ရာအလုပ်များကို ရှောင်ကြဉ်ကြသည်။

အမေရိကန်သည် အလုပ်သမားများ အမေရိကန်အလုပ်အကိုင်ရရှိရန် စိတ်အားထက်သန်သည့် နိုင်ငံများမှ လူဝင်မှုကြီးကြပ်ရေးအား လျင်မြန်စွာ အရှိန်မြှင့်နိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ကြုံတွေ့ရပြီး ဖြစ်နိုင်သည်ထက် နိုင်ငံရေးမှော်ပညာများ ပိုမိုလိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ အလုပ်ရှင်များသည် လာမည့် lockdown ကာလအတွင်း ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုများကို နောက်တစ်ကြိမ်ပိတ်သွားစေရန်သာ ကျွမ်းကျင်လုပ်သားအသစ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရန် သတိပြုမိပေမည်။

စက်ယန္တရားများ ဆက်လက်လည်ပတ်နေစေရန်အတွက် အမေရိကန်ထုတ်လုပ်သူများသည် လူသားလုပ်အားအတွက် အခြားရွေးချယ်စရာများကို ရှာဖွေရန် လိုအပ်ပါသည်။

AI သည် လုပ်သားရှားပါးမှုဖြေရှင်းချက်၏ ကြီးမားသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်နိုင်သည်။

ဤပြဿနာအတွက် ဖြေရှင်းချက်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းမှာ အံ့သြစရာမဟုတ်သည်မှာ Artificial Intelligence ဖြစ်သည်။ အခြားစက်မှုလုပ်ငန်းများကဲ့သို့ပင်၊ ယခင်က လူသားအလုပ်များစွာကို AI ဖြင့် အစားထိုးရန် မလွဲမသွေမဖြစ်နိုင်ပါ။ ဒါပေမယ့် စိတ်ပူနေမယ့်အစား AI မှအန္တရာယ်ရှိသောအလုပ်များဤအခြေအနေတွင် AI သည် သင့်လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုနှင့် သင့်ဝန်ထမ်းများကို အလုပ်ခန့်ထားရန် မည်သို့ကူညီပေးနိုင်သည်ကို သင်စဉ်းစားသင့်သည်။

ဤသည်မှာ ကုန်ထုတ်လုပ်ငန်းတွင် AI သည် လုပ်သားရှားပါးမှုကို လျော့ပါးစေပြီး US မြေတွင် ထုတ်ကုန်များကို မည်သို့ပြောင်းလဲစေမည့် နည်းလမ်းအချို့သာဖြစ်သည်။

စက်ရုပ်အလိုအလျောက်စနစ်

စက်ရုပ်များကို မော်တော်ကားထုတ်လုပ်ရေးနှင့် သံမဏိစက်ရုံများကဲ့သို့ နယ်ပယ်များတွင် ဆယ်စုနှစ်များစွာ အသုံးပြုခဲ့ပြီး ၎င်းတို့သည် လေးလံသော ရုတ်သိမ်းခြင်းနှင့် အဆစ်ဂဟေဆက်ခြင်းကဲ့သို့သော ထပ်ခါတလဲလဲ ထုတ်လုပ်သည့်ကြမ်းခင်းလုပ်ငန်းများကို လုပ်ဆောင်ခဲ့ကြပါသည်။ သို့သော်လည်း ဤသမားရိုးကျ စက်ရုပ်များသည် အလွန်တရာ ကျဉ်းမြောင်းစွာ သတ်မှတ်ထားသော လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်ရန်သာ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားခြင်း ဖြစ်သည်။

ယနေ့ခေတ်တွင် Siemens' ကဲ့သို့သော ဉာဏ်ရည်တုအပလီကေးရှင်းများ၊ Simatic အာရုံကြောလုပ်ဆောင်ခြင်းယူနစ် စက်ရုပ်လက်များသည် ၎င်းတို့၏ ဦးတည်ရာ၊ အရှိန် သို့မဟုတ် နေရာချထားမှု မခွဲခြားဘဲ အရာဝတ္ထုများကို ဆုပ်ကိုင်ကာ ကိုင်တွယ်ရန် အစွမ်းထက်စေပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ စက်ရုပ်များနှင့် "တွဲဖက်ဘော့တ်များ" (လူသားများနှင့်အတူ အလုပ်လုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော စက်ရုပ်လက်ထောက်များ) သည် လူသားများကဲ့သို့ပင် ပရိဘောဂမျိုးစုံကို လုပ်ဆောင်ရန် လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသည်။ တစ်ချိန်တည်းတွင်၊ မြေပုံဆွဲခြင်း၊ မျက်နှာပြင်ပုံသဏ္ဍာန်သိရှိခြင်း နှင့် အရာဝတ္တုများကို ရှောင်ရှားခြင်းနည်းပညာကဲ့သို့သော AI လုပ်ဆောင်ချက်များဖြင့် တပ်ဆင်ထားသော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရလမ်းညွန်ယာဉ် (AGVs) သည် သင်္ဘောသားများနှင့် ဖော့တင်ကားအော်ပရေတာများအစား ဂိုဒေါင်များနှင့် စက်ရုံကြမ်းပြင်များမှတစ်ဆင့် အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ကုန်ချောများကို သယ်ယူပို့ဆောင်နိုင်သည်။

ဤ AI စွမ်းအင်သုံး စက်ရုပ်တီထွင်မှုများသည် အနည်းဆုံး အတူတကွ ကယ်တင်နိုင်သည်။ အလုပ်သမားစရိတ်၏ ၇၅ ရာခိုင်နှုန်း လူသားတစ်ဦးတည်းကို အသုံးပြု၍ ၂၄ နာရီဆက်တိုက် ထုတ်လုပ်မှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး တပ်ဆင်စည်းအန္တရာယ်များ၊ လေးလံသောပစ္စည်းများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းနှင့် ထပ်ခါတလဲလဲ လှုပ်ရှားမှုများမှ ထိခိုက်ဒဏ်ရာရခြင်းမှ ရှောင်ရှားရန် ကူညီပေးသည်။ ခေတ်မီစက်ရုပ်တွေက မောင်းနှင်နေပြီဆိုတာ အံ့သြစရာမရှိပါဘူး။ ကုန်ထုတ်လုပ်မှုကံကြမ္မာ၏ပြောင်းပြန် စင်္ကာပူနဲ့ တောင်ကိုရီးယားလို နေရာမျိုးတွေမှာ။ အမေရိကမှာ ဘာကြောင့် ဒီလိုမလုပ်တာလဲ။

အပိုပစ္စည်းထုတ်လုပ်ခြင်း

AI သည် ကုန်ထုတ်လုပ်မှု လုပ်သားရှားပါးမှုကို သက်သာစေရန် ကူညီပေးသည့် အခြားနယ်ပယ်မှာ 3D ပုံနှိပ်ခြင်း ဖြစ်သည်။ သမားရိုးကျချဉ်းကပ်မှုအရ၊ ကျွမ်းကျင်သောဒီဇိုင်နာများနှင့် အင်ဂျင်နီယာများသည် အတွေ့အကြုံနှစ်ပေါင်းများစွာကို အသုံးချကာ အကောင်းဆုံးဒီဇိုင်းဖြေရှင်းချက်သို့ရောက်ရှိရန် "အကောင်းဆုံး ခန့်မှန်းချက်" ချဉ်းကပ်မှု လိုအပ်သည်။ သို့သော် ယခုအခါ AI သည် 3D ပုံနှိပ်ခြင်းမှတစ်ဆင့် လျင်မြန်စွာ ထုတ်လုပ်နိုင်သည့် ရှုပ်ထွေးပြီး အလွန်ကောင်းမွန်သော ဒီဇိုင်းဖြေရှင်းချက်များကို တီထွင်ရန်အတွက် လျင်မြန်သော၊ မျိုးဆက်သစ်ချဉ်းကပ်မှုကို အားကောင်းစေသည်။

ဥပမာအားဖြင့် Autodesk's Netfabb ကဲ့သို့သော ဆော့ဖ်ဝဲစနစ်များတွင် စက်သင်ယူခြင်းအား ထုတ်လုပ်သူများအား ခွင့်ပြုသည်။ ထည့်သွင်းထားသော ဒီဇိုင်းဘောင်များ အထိရောက်ဆုံး၊ အထိရောက်ဆုံးနှင့် ထုတ်လုပ်နိုင်သော ရွေးချယ်မှုများကို တောင်းဆိုပါ။ ဒီဇိုင်းတစ်ခုကို ရွေးချယ်ပြီးသည်နှင့် NNAISENCE ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများမှ AI ကို အသုံးပြုသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်အမွှာများ ငွေကုန်ကြေးကျများသော နှောင့်နှေးမှုများနှင့် အမှားအယွင်းများကို ရှောင်ရှားနိုင်ရန် ပေါင်းထည့်ထုတ်လုပ်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ချို့ယွင်းချက်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်၊ စောင့်ကြည့်ရန်နှင့် ဖယ်ရှားပစ်ရန်။ Intellegens' Alchemite ကဲ့သို့သော AI ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ အသစ်ဆန်းဆန်းပစ္စည်းများကို စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ အထူးထုတ်လုပ်ရေးနှင့် ထုတ်ကုန်အသုံးပြုမှုလိုအပ်ချက်များအတွက် သင့်လျော်သည်။

လူသားများ တစ်ယောက်တည်း လုပ်ဆောင်ရန် မယုံနိုင်လောက်အောင် ရှုပ်ထွေးလှသော လုပ်ဆောင်ချက်များအားလုံးသည် ကျွမ်းကျင်သော အင်ဂျင်နီယာများနှင့် ဒီဇိုင်နာများ ကြီးမားသော အဖွဲ့များ လိုအပ်မည်ဖြစ်ပြီး မကြာခဏဆိုသလို ယုတ်ညံ့သော ရလဒ်များ ထွက်ပေါ်လာမည်ဖြစ်သည်။

စက်မြင်ကွင်း

ကုန်ထုတ်လုပ်ငန်းစုလိုင်းကို ပုံဖော်ကြည့်သောအခါ၊ ဘူတာတစ်ခုမှ နောက်တစ်ခုသို့ ဖောက်ထုတ်နေသည့် ကုန်ပစ္စည်းများ၏ conveyor ခါးပတ်ကို ဦးစွာမြင်ယောင်မိသည်၊ ထို့နောက်တွင်၊ လူသားလုပ်သားများသည် သူတို့သွားရာလမ်းအတိုင်း ကုန်ပစ္စည်းများကို စစ်ဆေးသည့်အခါတွင်၊ ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်အများစုတွင်၊ ၎င်းသည်အမှန်တရားနှင့်မဝေးပါ။ ၎င်းသည် ထပ်ခါတလဲလဲ၊ လုပ်အား ပြင်းထန်ပြီး အမှားအယွင်း များသော အလုပ်ဖြစ်သည်၊ သို့သော် အရည်အသွေး အာမခံချက် လုပ်ငန်းစဉ်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။

ဝင်ရောက် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရစက်အမြင် (AMV)Inspekto နှင့် Matroid ကဲ့သို့သော AI ကုမ္ပဏီများက ဦးဆောင်သည်။ အမျိုးမျိုးသောအလင်းရောင်အခြေအနေများအောက်တွင် တပ်ဆင်ထားသော လိုင်းထုတ်ကုန်များ၏ ပုံသဏ္ဍာန်၊ တိမ်းညွှတ်မှုနှင့် အခြေအနေတို့ကို အသိအမှတ်ပြုသည့် ကင်မရာများနှင့် AI ကိုအသုံးပြု၍ AMV စနစ်များသည် ကုန်ပစ္စည်းများကို ရေတွက်ကာ ခြေရာခံနိုင်သည်၊ ချွတ်ယွင်းချက်ရှိသည်နှင့် ထုတ်ကုန်များကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် အမျိုးအစားခွဲနိုင်သည်။ ၎င်းသည် QA လုပ်ငန်းစဉ်တွင် လူသား၏မျက်လုံးနှင့် လက်များအတွက် လိုအပ်ချက်များစွာကို ဖယ်ရှားပေးပါသည်။

စက်ရူပါရုံကို ထုပ်ပိုးခြင်း၊ palletization နှင့် ကုန်တင်ခြင်းတို့ကို ပံ့ပိုးပေးခြင်း၊ လုပ်အား၊ အချိန်နှင့် ငွေကြေးကို သက်သာစေရန်အတွက်လည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။ RobitIQ နှင့် Spiroflow ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများမှ ဖြေရှင်းချက်များသည် အကောင်းဆုံးသော palletizing နည်းလမ်းကို ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်၊ ဥပမာ၊ စက်ရုပ်လက်မောင်းကို ဆုပ်ကိုင်ထားပြီး ပုံးများပေါ်တွင် ပုံးများကို အလိုအလျောက် နေရာချပေးနိုင်သည်။

ထုတ်လုပ်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။

ထုတ်လုပ်မှုစက်များ ကျဆင်းသွားသောအခါတွင် အထူးပြုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ပြုပြင်ပေးသည့် အေးဂျင့်များ လိုအပ်ပြီး ထုတ်လုပ်သူထံမှ မကြာခဏ စေလွှတ်ကာ အချိန်ကုန် ငွေကုန်ကြေးကျများသည်။ Vanti နှင့် 3DS ကဲ့သို့သော ပံ့ပိုးပေးသူများထံမှ AI ကို စက်နှင့် မှိုဝတ်ဆင်မှုကို စောင့်ကြည့်ရန်သာမက ကြိုတင်ကာကွယ်မှုထိန်းသိမ်းမှုကို အသင့်တော်ဆုံးအချိန်အဖြစ် သတ်မှတ်နိုင်စေရန်အတွက်သာမက မတူညီသော ထုတ်ကုန်များနှင့် ပစ္စည်းများအတွက် အပူချိန်၊ စိုထိုင်းဆနှင့် လည်ပတ်မှုကွဲလွဲမှုများကိုလည်း စောင့်ကြည့်နိုင်သည်။ လက်ရှိအခြေအနေများအပေါ်အခြေခံ၍ ထုတ်လုပ်မှုစက်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်သည်။

တစ်ခုခုမှားသွားသောအခါ AI သည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အကြောင်းရင်းအားလုံးကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး ဖြစ်နိုင်ခြေအကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်မှုလမ်းကြောင်းကို အဆိုပြုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် စက်ရုံအများစုတွင် အတွေ့အကြုံရင့်ကျက်သော လူသားပြုပြင်ထိန်းသိမ်းရေးအင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးသာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည့်အရာဖြစ်သည်။

ဒါပေမယ့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု နဲ့ ပျက်စီးမှု ထိန်းချုပ်ခြင်း တစ်ခုတည်း မဟုတ်ပါ။ GE ၏ Brilliant Manufacturing Suite နှင့် Siemens ၏ Mindsphere ကဲ့သို့သော AI စွမ်းအင်သုံး cloud နှင့် edge စနစ်များသည် ဒီဇိုင်းမှအစ အဆုံးအထိ ထုတ်လုပ်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲခြင်းမှ ဝယ်လိုအားအစီအစဉ်ဆွဲခြင်းအထိ၊ စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုအဆုံးဂိမ်း ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးအထိ စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုအထိ ချိတ်ဆက်စီမံခန့်ခွဲရန် လုပ်ဆောင်နေပါသည်။

ထုတ်လုပ်ရေးမှာ AI လိုအပ်ချက်က သင်ထင်ထားတာထက်တောင် ပိုကြီးမားပါတယ်။

ကျယ်ပြန့်သော ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် AI-စွမ်းအင်သုံး လိုက်လျောညီထွေရှိသော စက်ရုပ်များသည် လူသားများ လက်ရှိလုပ်ဆောင်နိုင်သည့် မည်သည့်လက်လုပ်လက်စားကိုမဆို လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဟု စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ အဲဒီလိုဖြစ်လာရင် ဖွံ့ဖြိုးဆဲနိုင်ငံတွေမှာ လုပ်သားစရိတ် ဘယ်လောက်ကွာခြားသွားမလဲ။ AI စွမ်းအင်သုံး ထုတ်လုပ်သူသည် အလုပ်သမားများစွာနီးပါးကို စုဆောင်းပြီး လေ့ကျင့်ပေးစရာ မလိုပါ။ ၎င်းတို့သည် လာမည့် ကပ်ရောဂါနှင့် လော့ခ်ချခြင်းအတွက် စိုးရိမ်မှု နည်းပါးမည်ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏လက်ရှိထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်စီမံခန့်ခွဲမှုအကျပ်အတည်းနှင့်အတူပါလာသော အရင်းအမြစ်တစ်ခုတည်း စိန်ခေါ်မှုများစွာကို ၎င်းတို့က ရှောင်ရှားကြမည်ဖြစ်သည်။ ပြီးတော့နောက်ထပ်အများကြီးပဲ။

Artificial Intelligence စနစ်များသည် ဒေတာများ ပိုမိုများပြားစွာ ထိတွေ့နေရသဖြင့် ၎င်းတို့သည် အဆက်မပြတ် တိုးတက်ကောင်းမွန်လာမည်ဖြစ်ပြီး အဆိုပါ flywheel အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ဖန်တီးပေးမည်ဖြစ်သည်။ သင့်အား စီးပွားရေးမှ နှင်ထုတ်ပါ။ ရထားလွတ်ရင် သို့သော်၊ ဤတော်လှန်ရေးသည် အမေရိကန်ကုန်ထုတ်လုပ်မှုကို လုံးလုံးပြန်လည်နုပျိုစေသည့် ထူးခြားသောစွမ်းအားလည်း ရှိပြီး၊ ၎င်းကို ကမ္ဘာပေါ်တွင် အပြိုင်အဆိုင်အရှိဆုံးများထဲမှ တစ်ဖန်ပြန်ဖြစ်စေရန်ပင် ဖြစ်နိုင်သည်။

AI ထုတ်လုပ်မှုတော်လှန်ရေးသည် မိုးကုပ်စက်ဝိုင်းပေါ်ရှိ စိတ်ကူးမယဉ်နိုင်လောက်သည့်နေရာတွင်မဟုတ်ဘဲ ယခုအချိန်တွင် ဖြစ်ပျက်နေသည်။ ဤအလုပ်သမားအကျပ်အတည်းသည် ဖြတ်သန်းရန် အနှောက်အယှက် မဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် လာမည့်နှစ်များအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ မျှော်လင့်ထားသင့်သည့် စီးပွားရေးအခင်းအကျင်းသစ်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။ AI အဖြစ် ရာထူးပေးသော ထုတ်လုပ်သူ သူတို့ရဲ့ အောင်မြင်မှုရဲ့ အဓိက မောင်းနှင်အား ကျွန်ုပ်တို့၏ လက်ရှိဆယ်စုနှစ်အတွင်း အကျိုးကျေးဇူးများ ရရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

AI သည် စီးပွားရေးတွင် အောင်မြင်သူများနှင့် အရှုံးသူများကို အဆုံးအဖြတ်ပေးပုံနှင့် သင့်အဖွဲ့အစည်းအကျိုးအတွက် AI ကို မည်ကဲ့သို့ အသုံးချနိုင်သည်ကို သင်စိတ်ဝင်စားပါက စောင့်မျှော်ကြည့်ရှုရန် တိုက်တွန်းအပ်ပါသည်။ အကြီးတန်းအမှုဆောင်အရာရှိများ၊ ဘုတ်အဖွဲ့ဝင်များနှင့် အခြားစီးပွားရေးခေါင်းဆောင်များသည် AI ကို ထိရောက်စွာအသုံးပြုနိုင်ပုံအကြောင်း (နီးပါး) သီးသန့်ရေးပါသည်။ သင်သည် ယခင်ဆောင်းပါးများကို ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး အသစ်များကို အကြောင်းကြားနိုင်သည်ကို နှိပ်ပါ။ ဤနေရာတွင် "follow" ခလုတ်ကိုနှိပ်ပါ။.