提供改变游戏规则的机会来简化流程、增强用户体验并激发各行业的创新。随着这项技术的快速发展，对于希望在应用程序开发中利用其力量的领导者来说，了解其潜力和道德影响变得至关重要。
在今年早些时候于拉斯维加斯举行的Workday DevCon 现场录制的 Workday DevTalk节目中，Workday 开发者关系主管 Chris Bledsoe 和普华永道 Workday 转型总经理 Chris Cameron 探讨了生成式 AI 对各个行业的影响。对话内容涵盖了生成式 AI 与业务流程的集成、其在增强用户体验方面的作用以及 AI 开发中的道德考量。
以下是卡梅伦的几句精 法国手机号码数据 彩内容，为清晰起见，我们进行了编辑。无论您在哪里收听您喜欢的播客，请务必关注我们，请记住，您可以在此处找到整个 Workday Podcast 目录。
“通过将Workday Extend、Workday Orchestrate 和Workday Prism Analytics与生成式 AI 集成，我们可以解锁一些令人兴奋的可能性。例如，在定制用户体验或为客户实现特定结果时，一个引人注目的应用是在基于技能的框架内使用生成式 AI。该框架有助于获取、培养和管理各个行业的人才，无论是游戏、酒店还是其他行业。由于人才是企业成功的核心驱动力，因此关注如何利用生成式 AI 来增强技能管理、职业发展和学习计划至关重要，并且提供了大量机会。”
“生成式人工智能代表着一个令人兴奋的前沿领域，Workday 最近与 Google 扩大的合作伙伴关系就是其潜力的典型例证。通过将 Copilot 集成到 Workday Extend 中，开发人员现在可以直接在代码环境中构建代码片段或整个组件。此功能允许他们提出问题并获得有关我们编码实践的实时反馈。此外，Copilot 还引入了有关代码治理和信任的重要考虑因素。当开发人员将外部代码片段集成到他们的应用程序中时，管理和了解此代码的沿袭以确保可靠性和合规性至关重要。跟踪和验证代码片段来源的能力有助于解决这些治理挑战，并有助于确保在开发中负责任地使用生成式人工智能。”
“生成式人工智能的核心依赖于按照编程行事并能随时间调整的算法。然而，必须牢记几个关键考虑因素。首先，生成式人工智能使用的数据的质量和性质对其结果有重大影响，而管理这些算法中的偏见是一项复杂但至关重要的挑战。例如，使用生成式人工智能进行候选人筛选似乎是一种有效的方法，但它引发了有关数据隐私和算法决策后果的道德问题。同样的原则也适用于医疗保健等领域，在这些领域，人工智能驱动的诊断与人类诊断的接受度凸显了人类心理学的有趣方面。最终，在我们探索这些技术时，至关重要的是不要忽视其中的人为因素和道德影响。”