top of page
Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
logo.png

FYBE.jp Pendirian Baru Incerto Implementasi Sosial Dukungan AI

Generatived

26/1/26, 00.00

FYBE.jp (Minato-ku, Tokyo) mengumumkan pendirian Incerto, sebuah perusahaan baru. Incerto bertujuan untuk mengimplementasikan AI dalam masyarakat dan memikirkan kembali cara kerja organisasi dan produk. Perusahaan ini memberikan dukungan konsisten kepada pelanggan di lokasi untuk menanggapi perubahan struktur sosial yang disebabkan oleh AI.

Incerto telah membangun sistem "Forward Deployed Engineer" (FDE), yang menangani segala hal mulai dari desain hingga operasi di lokasi pelanggan, membangun struktur sosial yang tangguh terhadap perubahan. Perusahaan melihat evolusi AI bukan sebagai tren sementara, tetapi sesuatu yang akan secara fundamental mengubah masyarakat.

Perusahaan akan mengadopsi pendekatan yang menggabungkan platform pengambilan keputusan Palantir dengan kemampuan implementasi Accenture, mendesain ulang sistem hukum dan proses pengambilan keputusan untuk era AI dan memberikan "persiapan" untuk ketidakpastian.

Incerto mengimplementasikan dalam tiga lapisan: hukum, kesadaran, dan lapangan. FDE menggabungkan fungsi pengembang, konsultan, dan pemimpin proyek untuk mengimplementasikan dan meningkatkan sistem secara langsung di lokasi. Tim ini memiliki perspektif yang beragam dan menunjukkan keahlian dalam menghadapi ketidakpastian.

Bagikan artikel ini:

Tin tức mới nhất
Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

14/1/26, 00.00

Program Riset Moonshot, yang didukung oleh Badan R&D Teknologi Jepang (JST), membuat kemajuan besar dengan tujuannya untuk mengintegrasikan robot bertenaga AI ke

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

14/1/26, 00.00

Gudang-gudang menghadapi paradoks operasional.

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

14/1/26, 00.00

NVIDIA memperkenalkan alat pengembang baru yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan skalabilitas di industri ritel.

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

14/1/26, 00.00

Penelitian terkini dalam pengembangan model bahasa (LM) telah memperkenalkan pendekatan baru untuk mengatasi keterbatasan pemrosesan konteks panjang.

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

Bagikan artikel ini:

Bagikan artikel ini:

Generatived

Hãy theo dõi chúng tôi

  • Facebook
  • X

Bahasa

Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.

Generatived AI Logo

Generatived adalah layanan yang memberikan informasi dan tren khusus dalam AI Generatif. Kami akan melakukan yang terbaik untuk menyampaikan informasi tentang dunia yang berubah dengan cepat.

  • Facebook
  • X

Ikuti kami

Bahasa

Berita terkini
Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

14/1/26, 00.00

Program Riset Moonshot, yang didukung oleh Badan R&D Teknologi Jepang (JST), membuat kemajuan besar dengan tujuannya untuk mengintegrasikan robot bertenaga AI ke

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

14/1/26, 00.00

Gudang-gudang menghadapi paradoks operasional.

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

14/1/26, 00.00

NVIDIA memperkenalkan alat pengembang baru yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan skalabilitas di industri ritel.

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

14/1/26, 00.00

Penelitian terkini dalam pengembangan model bahasa (LM) telah memperkenalkan pendekatan baru untuk mengatasi keterbatasan pemrosesan konteks panjang.

bottom of page