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AI 模型与平台3 minutes agoMeta AI 推出 Mac 版，支持屏幕共享和商业账户访问
Meta 于 2026 年 8 月 19 日推出了独立的 Meta AI Mac 应用程序，首次为其聊天机器人提供了专属的桌面入口，并面向在 Facebook 和 Instagram 上进行营销的企业和创作者。该助手现在可以共享用户屏幕的一部分，并可连接 Instagram 与 Facebook 的专业账户、Meta 的分析和广告工具以及 Google Workspace。该 Mac 应用允许用户将屏幕的一部分共享给 Meta...
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融资6 minutes agoPrevalent AI 获得 2200 万美元融资，以扩大企业可信上下文在 AI 系统中的规模
Prevalent AI 已从 2200万美元的增长资本 获得 Integrity Growth Partners (IGP) 的投资，标志着这家总部位于伦敦的公司九年历史上的首次主要外部投资。随着企业在快速采用人工智能: AI 系统可能变得更强大，但其决策的可靠性仅取决于组织可用的数据和上下文。九年后首次外部资本此次融资之所以值得关注，部分原因在于 Prevalent AI 走了一条相对少见的网络安全市场路径。公司并未依赖反复的风险投资轮来支撑增长，而是花近十年时间围绕大型企业客户的收入进行建设，随后才引入主要机构资本。Prevalent AI 由首席执行官 Paul Stokes 与首席运营官 Arun Raj 共同创立，二人均来自英国情报界。公司称其创始团队包括 政府通信总部 (GCHQ) 的校友，这段经历帮助塑造了公司在连接碎片化信息方面的专注，因为在信息不完整或不准确的环境中，运营后果可能非常严重。ISTARI...
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机器人与物理 AI14 minutes agoWaymo 将 Gemini 助手引入其定制的 Ojai 机器人出租车
Waymo 的乘客现在在公司定制的 Ojai 机器人出租车内拥有第二个 AI 系统，这个系统是用来对话的。Google 于 2026 年 8 月 19 日宣布，Gemini 已在 Ojai 中上线，作为车内语音助手，可通过点击屏幕图标激活，而 Waymo Driver 负责驾驶。Waymo 在其 Waypoint 博客 中详细介绍的此功能，将舱内控制和通用知识置于对话界面之后。乘客可以对 Gemini 说“把空调调到 65”，询问最近的最佳咖啡店，或请求了解车辆经过的纪念碑历史，全部免提操作。此集成不仅限于空调控制。Waymo...
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访谈1 hour agoRob Collie，P3 Adaptive 首席执行官兼创始人、《Fair Game》作者——访谈系列
Rob Collie 是 P3 Adaptive 的创始人兼首席执行官，P3 Adaptive 是一家微软数据与 AI 解决方案合作伙伴，为数百家中型企业和《财富》1000 强客户提供服务。Rob 之前是微软 Excel、Bing 和 Power BI 团队的工程领导者，离开微软后领导了 Power BI 业务，并已出版三本商业技术书籍（销量超过 92,000 本）。他还主持 Raw Data with Rob...
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融资2 hours agoNatural 获得 1亿美元 信贷额度，以支持 AI 代理的信贷和支付
Natural，这家位于旧金山、为 AI 代理构建支付基础设施的初创公司，已从 Upper90 Capital Management 获得最高 $100 million 的信贷额度，公司宣布于 2026 年 8 月 19 日。该额度为 Natural 提供了额外的资金能力，以支持其向部署代理的公司销售的支付和信贷产品，并且恰好在公司完成 $30 million 系列 A 融资一个月后到位。结构在此尤为重要。股权用于构建产品；债务用于提供贷款。Natural 的观点是，规模化的支付基础设施既是资本问题，也是软件问题：每天全球有数万亿美元在流动，其中相当大的一部分依赖于在现金最终结算前先行提供资本。如果 AI 代理的交易方式如...
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AI 模型与平台2 hours agoGrok 4.6 现已在 Amazon Bedrock 上正式提供
xAI 的旗舰模型拥有了第二个主要的云平台。 Grok 4.6 现已在 Amazon Bedrock 上正式提供，公司于 2026 年 8 月 19 日宣布，此前模型首次发布仅一周。在 Bedrock 上，该模型的定价为每百万输入标记 2 美元、每百万输出标记 6 美元，拥有 500,000 标记的上下文窗口，并提供四种可配置的推理力度设置: low、medium、high 和 xhigh。AWS 当天确认了该列表，并指出...
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融资2 hours agoVeeda AI 获得 Khosla 与 Radical 超过 9,000 万美元的种子轮融资，以构建物理 AI 的世界模型
Veeda AI 是一家总部位于多伦多的初创公司，由计算机视觉研究员 Sanja Fidler 在离开 Nvidia 几周后创立，已获得超过 US$90 million 的种子轮融资，The Logic 于 2026 年 8 月 19 日报道，援引知情人士和公司备案文件。此轮融资由 Khosla Ventures 和 Radical Ventures 领投，堪称加拿大公司历史上规模最大的种子轮融资之一，并且在 Fidler...
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网络安全3 hours agoHarness 推出 AI 代理，实现机器速度的漏洞扫描、分流和修补
Harness，这家位于旧金山的软件交付平台公司，于 2026 年 8 月 19 日推出了一套 AI 安全代理——AI SAST、代理式分流与修复、专用零日代理以及虚拟补丁——旨在将发现漏洞到交付修复的时间从数周压缩至数小时。该宣传基于防御者持续失去的非对称优势。 在 Harness 的工程博客详细介绍此次发布 中，公司引用了 Edgescan 2026 年漏洞统计报告的平均修复时间为 55 天，而攻击者的时间线（由 Zero Day Clock 追踪）在披露后仅六小时即可实现首次利用。 即使修复已编写，2025 年 DORA...
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思想领袖4 hours agoAI驱动的外联如何为明日企业打造全球公平竞争的舞台
AI的快速崛起及其颠覆性潜力引发了众多关于其长期影响的疑问。然而，大多数人往往忽视的是，技术并非在削弱市场底层，而是帮助支撑各市场的增长。例如，根据标普全球的一项研究，今年的经济扩张已超出预期，且预计将持续至2027年。与此同时，AI及技术相关的出口将在2026年继续表现优异，惠及全球企业。然而，AI并’不是仅仅支持科技企业的增长。该技术还帮助公司转变内部运营，并凭借AI在运营任务中的敏捷性和速度，使其能够在全球范围内竞争。好消息是，员工们也日益接受AI在工作场所的崛起。例如，Indeed最近发布了首份职场趋势报告，对来自各行业的3872名受访者进行调查，71%的受访者表示在工作中积极使用AI来验证想法和解决问题。这种对AI的利用意愿表明，管理层渴望提升使用该技术的技能，而非对其日益重要的地位感到恐惧。数字流畅性与情商的结合是一种强大的组合，能够提升个人高管的能力，同时也提升他们为雇主带来的成果。对于企业而言，运用AI可以推动销售、获取新客户并扩展至不同的市场和地区。以营销和销售为例，在AI的支持下，公司及其高管可以优化外联方式、定制产品独特卖点的呈现方式，并将数据反馈点嵌入全球营销活动中。让’我们更深入地看看公司如何凭借智能的AI驱动外联继续克服困难并实现增长。帮助开发超个性化内容以提升B2B销售并扩大市场份额McKinsey报告称77% 的 B2B 公司使用个性化体验会看到市场份额的提升。此外，SmarterHQ 的研究显示 72% 的消费者仅会与针对其独特兴趣定制的营销材料互动。这证实，与每个受众产生共鸣的个性化内容是提升B2B销售的关键。过去，提供个性化沟通的努力往往根据年龄、性别和地区等因素将受众划分为宽泛的类别，却未能考虑用户偏好的更细微差别。如今，AI帮助我们从几个关键方面解决这一问题。首先，AI能够快速筛选并分析海量数据，以更为精细的方式根据真正能促成销售的驱动因素对受众进行细分。一旦在细粒度层面识别出偏好，技术即可自动调整内容和信息，实现规模化的超个性化沟通。对于企业而言，这也打开了全球化销售渠道的大门。借助AI，内容可以翻译成数千种语言，或调整以迎合特定的文化或社会经济偏好。通过规模化的超个性化沟通，企业不仅可以大幅扩大潜在客户群，还能显著提升成交的可能性。利用AI驱动的沟通支持有影响力的外联虽然内容是强大的销售工具，但AI’作为沟通助理最令人兴奋的潜力之一源于其支持有影响力叙事的能力。此外，AI辅助叙事的增值远超销售团队。它不仅是触达客户的强大工具，还能提升内部凝聚力、与重要资助者建立联系、接触媒体，并帮助企业掌握利益相关者的参与。大量的研究已证实，独特的“个人差异” 如倾向、性格、信念和态度决定了我们对个体化沟通的接受程度。过去，构建能够识别这些个人差异的企业沟通材料仅是那些有能力每月支付数千美元雇佣专业机构的成熟企业的专利。即便如此，这一过程仍然缓慢、昂贵且结果’并不保证。AI的崛起使这一过程完全民主化。这意味着企业可以掌握有效沟通的艺术，打造能够吸引每位利益相关者的强大故事。公司的使命和愿景是沟通的核心。AI使高管能够根据受众是远程团队、新合作伙伴或董事会成员，定制信息的呈现方式。在B2B沟通中产生积极影响虽然沟通的基础要素侧重于信息传递，但我们不能’忽视视觉方面的影响。创新的设计确保内容既具吸引力又相关。在此，AI和自动化可以帮助调整演示文稿、营销活动和内部内容的视觉元素，以契合渠道和用户的需求。这将需要支持公司’的网站、应用和电子邮件的前端工具，例如内容和活动管理系统，以及动态内容优化。应使用动态模块化模板和 API 集成来实时呈现个性化内容。此外，随着公司规模扩大，领导层管理高管呈现方式的挑战日益增大。对演示、推介和更新进行微观管理既不可持续，又限制了业务的敏捷增长。与此同时，未能对这些信息进行有效控制会迅速失控。掌握AI 叙事可以提升用户满意度、改善对信息的感知并增加信任，这些维度在高风险环境中发挥关键作用。AI 驱动的支持提供了一种规模化管理所有这些要素的新方式，并为员工提供所需工具，使其能够及时为业务交付成果。对于大小企业而言，新兴技术和 AI 的强大力量有望通过 B2B 和改进的外联方式彻底革新其业务增长。
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思想领袖4 hours ago为何下一代营销领袖将成为业务整合者
没有人宣布这件事。没有备忘录。职称没有改变。人力资源也没有在领英上发布任何帖子。但角色已经改变。在许多组织中，营销如今位于客户需求、销售对话、交付专长、合作伙伴生态系统、AI创新和商业战略的交叉点。它的价值不再仅仅由活动、内容或品牌认知来定义。营销正日益成为连接碎片化信号并将其转化为协同行动的职能。这并不意味着营销是业务转型的所有者，而是使其成为最实际的催化剂之一。随着AI加速业务节奏，竞争优势正在转移。它不会属于拥有最多AI工具的组织，而会属于学习、协同和适应速度快于其他人的组织。营销正日益被定位为帮助实现这一目标。为何营销往往先于业务察觉变化多年来我学到的一个教训是，没有任何单一职能能够完整地了解客户。营销能够看到搜索行为、互动模式、活动表现、购买意向以及新兴的市场趋势。销售部门听到竞争压力、预算限制、执行层的优先事项以及交易为何加速或停滞。交付团队了解客户在购买后遇到的困难，以及承诺的价值是否得到实现。合作伙伴看到各行业的技术优先级在演变。领导层了解战略方向和投资重点。单独来看，每种视角都是不完整的。合在一起，它们成为企业内部最丰富的商业情报来源之一。大多数转型计划之所以失败，并不是因为组织缺乏想法，而是因为这些信号仍然是割裂的。每个职能都在优化自身的优先事项，极少有能够在客户旅程中将这些点串联起来。这正是营销角色演变的所在。它的优势并非拥有所有信号，而是能够独特地快速将它们连接，从而影响业务的说法、销售和交付。这正是营销领导力开始演变为业务领导力的地方。AI 加速执行。人促成转型。考虑一个熟悉的情景。营销团队正准备推出一场以 AI 为主导的行业活动。数小时内，AI 工具即可概括研究、识别目标账户、生成信息、起草内容并推荐受众。首个版本看起来令人印象深刻，但很少能赢得客户。真正的工作随后才开始。一位销售人员知道某个战略客户已冻结可自由支配的支出。交付负责人知道另一位客户不再需要另一场 AI 远景演示——他们需要降低遗留流程的成本和风险。业务负责人知道该案例在技术上准确，却过于通用，难以吸引 CIO 的注意。营销将这些视角汇聚在一起。定位更为精准，论据更具可信度，对话更具相关性。该活动因反映客户真实的决策方式而具备商业价值——而不仅仅是 AI 能生成的内容。AI 加速了内容产出。转型则始于人们改变了协同工作的方式。这是一个重要的区别。AI 大幅降低了内容创作的成本，却几乎没有降低组织协同的成本。AI 并未改变营销本身，更多是揭示了营销的真实角色有人认为营销先行是因为营销人员比工程师或交付团队更懂 AI。但这很少是真实的。在技术组织中，最深入的专业知识通常掌握在构建和交付解决方案的人员手中。营销之所以更早进行实验，是出于另一种原因。实验一直是营销学科的一部分。 研究 内容 活动 ABM 数字互动 绩效优化 优秀的营销组织不断进行测试、学习和改进。AI 只是加速了这一学习循环。但单纯的速度并不等同于价值。The leadership question is...
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思想领袖5 hours ago当攻击者的速度超过医疗保健的补丁速度时会发生什么？
医疗行业长期面临着修补安全问题的真实障碍：医院的安全团队或许能在一个下午识别出临床系统中的漏洞，但安全地部署修复通常受到医院日常忙碌节奏的实际限制。设备制造商可能需要验证更新，医院则需要进行测试并安排停机时间，甚至有些更改还需进行监管审查。攻击者则不受这些限制。随着 AI 工具加速漏洞侦察、研究以及利用开发，医疗保健本已紧张的修复流程正承受更大压力。使这一问题尤为痛苦的是，补丁延迟常常因供应商依赖而延长。例如，对 MRI 系统的修复可能需要供应商验证，但仍必须经过医院的变更控制批准。而这一切必须在不影响护理的前提下完成。Health-ISAC 的《健康行业前沿 AI 报告》指出，延迟补丁是该行业的关键风险之一。这使医院只能走一条可行的道路：虽然无法控制补丁时间表的每个环节，但可以限制攻击者在更新部署期间的行动。补丁时间线设有底线是有原因的医院补丁时间线中的许多步骤可能让信息安全专业人员感到烦恼，但这些步骤是为了确保患者安全。任何旨在消除网络安全风险的呼吸机或输液泵的未经测试的更新，都不值得因阻碍患者护理而付出代价。因此，答案是加快那些可以在不削弱现有协议的前提下加速的流程环节。审计员和董事会往往将长期修复窗口视为项目成熟度或预算问题，有时他们的判断是正确的。通常，补丁时间过长是执行薄弱、资源不足或安全团队无法控制的瓶颈的表现。增加分析师可以提升漏洞检测、分流和优先级排序，但他们无法缩短制造商的时间表或移动停机窗口。随着漏洞利用成为攻击者获取目标网络访问的最常见方式，Verizon 2026 数据泄露调查报告（DBIR）显示组织在部署补丁方面的余地多么有限。完全修复已知被利用漏洞的中位时间从前一年的 32 天上升至 2026 年的 43 天，而完全关闭的漏洞比例则从 38% 下降至 26%。这些数据并非专属医疗行业，这表明即使不考虑医院必须管理的临床和供应商限制，修复工作本身已经相当困难。是时候超越严重性评分了虽然修复窗口变得更长，攻击者却变得更快。DBIR 发现，漏洞利用已成为黑客进入系统的主要途径，占泄露事件的 31%，这是该报告 19 年来首次超过被盗凭证的比例。Verizon 表示，AI 已帮助加速漏洞的发现和利用，以至于过去需要数月的工作现在可能只需数小时或数天。而这还是在当前一代前沿模型发布之前，因为 DBIR...
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合作伙伴5 hours agoPalo Alto Networks 招募 Anthropic、OpenAI 与 OT 供应商共同防御关键基础设施
Palo Alto Networks 于 2026 年 8 月 19 日推出了 Frontier AI Critical Defense Program（前沿 AI 关键防御计划），这是一项将 AI 实验室、软件厂商和运营技术供应商结合起来的协作行动，旨在保护关键基础设施免受 AI 模型发现的漏洞威胁，这些漏洞的发现速度已超过运营商的修补速度。新加入的参与者包括 Anthropic、OpenAI、OT 供应商 Mitsubishi Electric 和...
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思想领袖5 hours ago相关性胜于规模: 构建能够在现实中生存的 AI
为何更小的、特定任务模型对现场 AI 至关重要
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医疗健康6 hours agoOracle Health 为临床 AI 代理添加自动编码、口述和图表审查功能
Oracle Health 已经为其临床 AI 代理扩展了三项新功能——自动专业费用编码、临床医生可控的口述以及 AI 辅助的图表审查——现已在美国向客户提供，公司 于2026年8月19日宣布。这些新增功能使该代理超越了最初的笔记生成角色，深入到收入周期，即文档转化为计费的临床工作流环节。首要新增功能是面向门诊工作流的专业费用编码。代理在患者就诊期间分析对话，并在医嘱工作流中建议专业费用编码，临床医生在提交前审查并确认每项建议。Oracle 将其定位为加速费用捕获、减少因信息不准确或不完整导致的人工审查和返工，并提升组织内部编码的一致性，同时将编码决策保留给合格的专业人员。口述功能让临床医生可以直接在任何文本字段中说话，代理实时转录语音供审查、编辑和最终定稿。图表审查功能则从整个电子健康记录（病史、实验室结果、药物等）中提取相关上下文，并在就诊前或就诊期间进行汇总，旨在缩短医生在记录中查找信息的时间。“护理团队无法承担在文档和行政任务上花费数小时的成本，”Oracle Health 与生命科学执行副总裁兼总经理 Seema Verma 在公告中表示。“随着我们将越来越多的 AI 能力直接嵌入临床和收入周期工作流，我们帮助医疗机构提升运营效率，同时让临床医生专注于提供高质量的护理。”从笔记生成到收入周期此次发布继续有意扩大临床 AI 代理的触及范围。该产品最初作为环境记录工具推出，Oracle 于2026年2月2日添加了自动医嘱创建功能，在预约期间通过环境聆听草拟实验室、影像、处方和随访医嘱。当时 Oracle 报告称，自推出以来，该代理已为医生节省了超过 200,000 小时的文档时间。2026年8月19日的公告将累计节省时间更新至超过 400,000 小时，覆盖美国各健康组织，距产品发布不足两年；在约六个半月内，随着医嘱创建和新功能的叠加，使用指标翻了一番。这一趋势比数字本身更具意义：Oracle 正在将该代理构建为跨工作流共享上下文的协同代理系统，而非单一用途的记录员，这一模式在...
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思想领袖6 hours agoAI时代正在增加对人的需求，而不是取代人
各行业的公司都在努力提升内部流程的效率。因此，我们看到技术成为一连串裁员的替罪羊。尤其在科技领域，公司将大规模裁员归咎于人工智能。组织结构趋于扁平、运营更精简以筹集投资的市场趋势被包装成效率提升，实际上，企业AI领袖会坚决否认以现有技术在如此规模上取代人类是可能的。尽管如此，关于AI取代人的说法进一步巩固，技术恐惧在每个劳动力中蔓延——即使是那些未直接受到影响的员工。的确，AI正在消除某些任务，重塑我们的时间分配，并推动我们能够实现的规模更大。但它并未消除对专业知识的需求。事实上，它正在提升在业务运营与AI交叉领域对人类专业技能的需求。工作中人类价值的转变在过去一年中，众多企业宣布了与AI相关的裁员。在某种程度上，AI的确让某些工作更高效，甚至变得多余；然而，在许多情况下，这只是公众市场奖励的更广泛削减成本努力的便利借口。虽然这会损害公司的声誉，但从表面看，因新技术提升效率而导致的裁员对投资者而言是个好信号；然而，这种策略把短期利润率的提升置于长期回报之上。事实上，根据Deloitte 研究，大多数组织将93%的支出用于技术，而只有7%重新投入到人员上。如果不将生产力提升再投资于新能力和稳固的劳动力战略，这将对公司不利。必须保持平衡，以支持在AI优先时代能够成功的劳动力转型。推动变革的框架仍然依赖于人、流程和技术——即使在AI的叙事中也是如此。虽然底层技术在变化，组织若忽视流程和人员的部分将是失策。事实上，虽然大多数AI用于自动化行政和重复性任务，但我们忽视了实现这一点所需的所有后台工作。仍然需要有人定义目标、验证输出、监管AI决策以确保系统持续改进，并围绕这些系统重新设计整个工作流程。技术是推动者，而非取代批判性思维、建立关系以及支持多元意见和视角以得出正确答案的替代品。如果这样看，企业AI可能创造的工作量超过其消除的工作量，从而改变了人类在工作中展现价值的领域。你会发现，大型语言模型懂得语言，但在了解特定企业内部运作——其政策、监管环境、公司文化和运营细节方面的洞察有限。因此，我们看到连接这两者的角色需求上升，例如前置部署工程师（FDE）、AI工作流架构师以及转型与赋能负责人。警示！组织变革在即企业已经意识到AI试点是容易的部分。将实验阶段转向生产部署才是困难所在——也是大多数企业目前所处的阶段。要成功将试点规模化到部署，需要重新设计整个工作流和业务流程。除了模型性能之外，还需要更广泛的组织变革。这就是为何能够将AI转化为特定业务工作流的人才需求上升。事实上，今年早些时候我们已经看到FDE的崛起，如果这些AI专家类型成为竞争优势也不足为奇。想象一下，在组织内部拥有能够回答以下问题的人员有多么有价值： 哪些问题/工作流需要重新设计？ 我们应如何在特定组织内衡量成功？ 我们如何才能让员工真正大规模采用AI？ 那么，业务领导者可以做些什么来确保组织为此类人才的成功做好准备？第一，决定是自行培养还是外部招聘AI人才。这是当前热议的话题，两者各有利弊。引入新人才可以立即填补技术专长的空缺，提升初始AI战略，并试点新想法。然而，如果我们谈论的是将AI流利度与业务专长相结合的新角色，最自然的填补者是组织内部已经熟悉其运营的人。当然，这需要强有力的领导来识别并培养这些人，这可能比外部招聘更为耗时。相反的答案是将培养与招聘相结合，以实现理想的结果。将外部的技术AI专家与内部的工作流专家配对，能够达到最佳平衡。第二，打造跨职能的AI团队，而不仅仅局限于IT孤岛。如果成功的劳动力转型框架是人、流程和技术，那么任何一环都不可忽视。一些最佳的AI部署由跨人力资源、产品团队、法务部门等业务领导者主导。AI时代及其未来：审视新劳动力如果以史为鉴，我们知道每一次重大技术浪潮都会颠覆当时的劳动力结构，削减岗位——是的，但随后会出现新岗位。例如，互联网降低了对传统实体零售和印刷工作的需求。然而，在后台，出现了数字营销人员、平面设计师、网络安全专业人士、云架构师等新职业。综上所述，我们可能会继续看到大规模裁员被归咎于AI，尤其是公司宣传其使用率和生产力提升时。然而，真正以AI为导向的公司明白，虽然岗位本身可能会变化，但岗位数量不太可能大幅波动。已经处于变动中的新劳动力将需要能够弥合业务运营、变革管理与技术专长之间鸿沟的专业人才。那些提前布局的公司将打造出能够将AI转化为可持续竞争优势的劳动力。
