数字化转型对工作场所趋势的影响
企业需要探索数字趋势对工作场所的影响，从人工智能和超自动化到智能办公室和云存储。
随着人工智能、超自动化、集成和任务/流程挖掘工具、数字孪生和智能办公室的使用增加，数字化转型正在塑造今年的工作场所趋势。云数据存储的使用也在增长。Jooble公司的Inna Reshetniak表示，了解这些趋势对于在不断变化的劳动力中保持竞争力至关重要。
随着世界变得越来越变得数字化，分析师们正在研究这场革命将把人们带向何处，以及它对工作场所的未来意味着什么。在新冠疫情期间，一些人开始相信，实体办公空间很快就会成为过去。虽然事实并非如此，但毫无疑问，工作的性质正在朝着新的方向发展，而这在很大程度上与数字化有关。事实上，根据调研机构发布的数据，到2030年，数字化转型的增长率将超过20%。
那么，今年的趋势到底是什么呢?有几件事，以下仔细看看数字创新是如何影响工作场所的。
增加AI和MLOps的使用
近年来出现的一个明显趋势是，人工智能的使用越来越多，尤其是机器学习操作（MLOps）。许多人对会说话的机器人有一个模糊的概念，但不了解人工智能在各行业的潜在用途。
这些技术被用于许多不同的领域。机器学习操作是人工智能的一个分支，处理人工智能的应用。它将模型应用于需要手动操作的功能，并允许它们自动使用。使用这些模型，机器学习操作简化了流程，提高了效率并减少了人为错误的可能性。
机器学习操作应用于零售、物流、金融和医疗行业。近年来，技术一直在发展，而且很快就会进一步腾飞。
1.超级自动
我们都听说过操作中的自动化。嗯，今年的一大趋势是超级自动化。超自动化包括提高自动化过程，使操作比以前更高效、更高效、更经济。MLOps被认为是超自动化的一个分支。
“超自动化”是一个包罗万象的术语，包含了几个不同的过程。机器学习就是其中之一。超自动化还包括深度学习，这是一组基于人工神经网络的学习方法。深度学习涉及使用模拟大脑过程的神经网络“层”。它也有广泛的应用，包括自动驾驶汽车、虚拟助手、视觉识别和其他自然语言处理的应用。
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集成和任务/流程挖掘工具可以实现高效的流程。
集成工具:超自动化的其他用途包括集成和任务/流程挖掘工具。集成工具通过组合来自不同来源的数据，并使用称为“提取、转换和加载”的过程，从可能是错误的数据中筛选出正确的数据，从而帮助确定数据的真实性。
任务/过程挖掘工具:另一组流行的工具与“任务和过程挖掘”有关。任务挖掘工具帮助企业了解用户如何与企业软件交互，以及这些任务执行得如何。通过分析任务完成的效率，任务挖掘工具指出企业需要做什么来提高员工绩效。
流程挖掘工具类似于任务挖掘工具，但侧重于流程的“后端”，而不是用户的操作。它分析正在进行的过程的更广泛的范围，而不是单个地分析。
这两个工具集都可以帮助企业更有效、更高效地执行，并减少错误。
2.数字孪生
今年另一个上升趋势是“数字孪生”。顾名思义，创建数字孪生包括对产品进行数字化模拟，以确定真实产品的功能。在“孪生”过程中，物理对象配备了连接到中央计算机系统的传感器。通过传感器，数字模型可以实时跟踪物体的运动并分析其进程。
数字孪生通常分为四类:零件、产品、系统和过程。它们模拟不同类型的机器零件(或整体)。它们被用于制造业、医疗保健，甚至在整个城市的模拟中，以确定能源使用效率、交通流量和城市功能的其他方面。
3.越来越智能的办公室和更多的云使用
有两件事已经存在了一段时间，但今年将得到额外的推动:智能办公室和使用云存储数据。随着越来越多地使用灯光和门上的探测器、允许数字预订的智能会议室、智能办公桌和视频监控，办公室正变得越来越智能化。
公司也越来越多地转向使用云存储。同样，这不是一个新概念，但在大流行之后，人们现在明白了它的价值。人们越来越多地在四处走动时抛弃传统的硬盘驱动器，发现自己远离了需要与之分享工作的同事，并且普遍意识到保持数据虚拟的好处。
4.创新将继续
这些只是今年帮助塑造职场的几个趋势。毫无疑问，这些和其他数字创新将继续发展，并有助于使工作场所更高效、更有活力和更愉快。我们都应该谨慎;有了足够的理解，我们就可以赶上那些更精通技术的同行。
为了保持领先地位并确保你在不断进步的劳动力中占有一席之地，请继续阅读这些趋势的走向。你的工作可能不会被机器人取代。尽管如此，如果理解了帮助工作和行业正常运作的潜在机制，将处于一个更好的位置，更好地完成你的工作。
数字化转型蓬勃发展
数字化转型将深刻影响今年的职场趋势。越来越多地使用人工智能和mlop，以及超自动化、集成、任务/流程挖掘工具、数字孪生和智能办公室，正在彻底改变工作方式。
这些创新正在提高效率、生产力和数据存储能力。为了在这个不断变化的环境中茁壮成长，跟上这些趋势并接受驱动它们的潜在机制至关重要，以确保在进步的劳动力中具有竞争优势。
