Atlanta, 18. August 2025 – – Laut einer Umfrage von Equifax Workforce Options (NYSE: EFX) stehen die Personalführer der Personalressourcen mithilfe von technologischen Innovationen zu ihrem Vorteil, wenn es darum geht, das High -Expertise anzuziehen, zu in Boarding und Bleiben von High -Talenten beizubehalten. Die Umfrage befragte über 250 Stunden leitende Angestellte und Fachleute auf der SHRM25 -Konferenz in San Diego (29. Juni – 1. Juli 2025), dass 50 Prozent der HR -Profis eine ihrer größten Herausforderungen berichten, die Technologie zur Automatisierung von Workflows verwenden.

„Da sich KI und aufstrebende Technologien vermehren, möchten Personalfachleute zunehmend die zeitintensiven Aspekte ihrer Tage automatisieren, damit sie mehr Zeit freisetzen können Dienstleistungen, Equifax Workforce Options. „Wenn die Technologie die Artwork und Weise verändert, wie die Arbeit abgeschlossen ist, ist alles von Ihren Mitarbeitern ankommt. HR -Groups wissen dies, und deshalb priorisieren sie den Einsatz von Technologie, um Routine- und manuelle Prozesse zu automatisieren, damit sie Aufgaben für ihre eigenen Groups optimieren und gleichzeitig die Erfahrungen für die Mitarbeiter, denen sie bedienen, vereinfachen und verbessern.“

Der aktuelle Arbeitsmarkt hat sich für viele Arbeitssuchende als schwierig erwiesen, was einige dazu geführt hat, ihre Erfahrungen oder Referenzen zu verschönern oder insgesamt herzustellen. Laut der Umfrage haben 71 Prozent der HR -Fachkräfte im Einstellungsprozess erfundene oder irreführende Kandidateninformationen gestoßen.

Diese Fragen wurden am häufigsten in der Beschäftigungsgeschichte, im Bildungshintergrund und in den Bereichen Zeugnisse/Lizenzen gemeldet. Trotz der Häufigkeit, in der betrügerische Informationen in Bewerbungen und Lebensläufen auftreten, sind nur 1 von 5 (20 Prozent) HR -Fachleuten „sehr zuversichtlich“ über ihre Fähigkeit, fabrizierte oder irreführende Kandidateninformationen zu erkennen.

„Unsere Umfrage zeigt, dass die Personalabteilung mit der Verbreitung irreführender Kandidateninformationen im Alter der Lebensläufe von AI-generiertem A-generierten Voraussetzungen steht“ Expertise Lösungen Für Equifax -Beleglösungen. „Arbeitgeber denken vielleicht, dass sie einen intestine qualifizierten Kandidaten gefunden haben, nur um nach einer umfassenden Hintergrundüberprüfung zu lernen, dass diese Individual ihre Erfahrungen erheblich übertreibt. Wenn Sie diesen Fehler machen, kann es äußerst kostspielig sein, und Unternehmen können automatisierte Beschäftigungsüberprüfungen nutzen, um einen größeren ROI für ihre Einstellungsverfahren zu erzielen.“

Personalführer wissen, dass eine schlechte Einstellung kostspielig sein kann. Mit einem Hintergrundüberprüfungsverfahren, der Überprüfungen von Beschäftigung, Bildung und Kriminalgeschichte umfasst, kann die Einstellung von Groups dazu beitragen, eine bessere Einstellung für eine bessere Qualität zu gewährleisten. Zusätzlich, Equifax Untersuchungen weisen auf eine starke Korrelation zwischen vergangener und zukünftiger Beschäftigungszeiten hin. Kandidaten, die innerhalb von 60 Tagen häufig Arbeitsplätze verließen, wiederholten dieses Muster, während diejenigen mit mehr früheren Amtszeiten mit größerer Wahrscheinlichkeit bleiben.

Während Pace-to-Rent für viele HR-Organisationen eine wichtige Metrik ist, berichten weniger als 12 Prozent der HR-Fachkräfte, dass ihre Organisationen die Kandidaten durchweg schnell einstellen. Eine langsamere Einstellung ist für den Kandidaten und das Einstellungsteam nicht nur frustrierend, sondern kann dazu führen, dass Unternehmen das High -Expertise verpassen, was sich echte Auswirkungen auf die Geschäftsleistung und die Ethical des Groups haben kann. In ähnlicher Weise sehen 83% der HR -Profis Raum für eine Verbesserung des Onboarding -Prozesses ihrer Organisation.

Mit innovativen Technologien können HR-Groups dazu beitragen, Schlüsselkomponenten des Onboarding-Prozesses zu automatisieren, einschließlich Onboarding und anderer Formulare, damit sie dazu beitragen können, das neue Mieterlebnis zu verbessern und gleichzeitig mit ständig ändernden Regulierungs- und Compliance-Anforderungen Schritt zu halten. Mit Echtzeitdaten und Automatisierung können HR-Groups besser sicherstellen, dass sie wichtige Protokolle folgen, einschließlich Hintergrundüberprüfungen und anderen Überprüfungen, sodass sie die Geschwindigkeit und Genauigkeit verbessern können.

Viele HR -Fachkräfte ergreifen bereits Initiative und suchen nach Möglichkeiten, KI und Automatisierung in ihre Arbeitsabläufe einzubeziehen und diese Herausforderungen zu bewältigen. Insbesondere gaben 76 Prozent der Befragten an, KI zur Verbesserung der Effizienz bei der Einstellung und Einstellung und Onboarding zu unterstützen. Viele HR -Groups kratzen jedoch wahrscheinlich nur an der Oberfläche, um KI zu nutzen, um die Einstellung und Onboarding -Effizienz voranzutreiben und für HR -Technologieanbieter eine erhöhte Bedeutung für die Bereitstellung von Fachkenntnissen und neuartigen Lösungen.

Boston, 8. Juli 2025 – Software program -Engineering -Plattformqualle veröffentlichte die 2025 landesweitem Administration des Bundesstaates Bericht, der die Auswirkungen von KI-Codierungswerkzeugen auf die technische Arbeit misst-von alltäglichen Workflows bis hin zu großflächigen organisatorischen Prioritäten. Der sechste Jahresbericht enthält ein Replace darüber, wie Engineering -Groups KI annehmen, welche Codierungswerkzeuge sie einsetzen, wie sie für ihre KI -Investitionen bezahlen, unter anderem.

Laut der Forschung erzielen Engineering -Groups durch KI -Codierung erhebliche Erhöhungen der Entwicklergeschwindigkeit und -produktivität. Software program -Ingenieure sind in einem Bereich vereint – die Umarmung von KI -Codierungswerkzeugen – jedoch aufgeteilt, woher das Funds für diese Instruments stammt und wie sich die KI auf ihre Produktivität auswirkt. Insbesondere 45% der Befragten erwarten Offshoring als Prozentsatz ihres Ingenieurangebots im nächsten Jahr.

Ergebnisse von Der Bericht enthalten:

Die Einführung und das Vertrauen in die KI hat sich verspikiert: Insgesamt umfassen 90% der Groups KI -Codierungswerkzeuge, um ihre technischen Praktiken zu erweitern, ein erheblicher Anstieg gegenüber dem Vorjahr, als 61% der Befragten gaben, ihre Ingenieurorganisationen hätten KI angenommen. Nur 3% verwenden keine KI -Instruments ohne Pläne dafür.

KI wirkt actual beeinflusst: Sechs von 10 (62%) Befragten sind der Ansicht, dass sie über die KI -Codierung mindestens 25% der Entwicklergeschwindigkeit und -produktivität erzielen. Weniger als 1% der Befragten glauben, dass KI sie verlangsamt.

Wenn es um KI geht, führt das Schreiben von Code die Gebühr: Der beliebteste Anwendungsfall für KI -Codierungs -Instruments ist das Schreiben von Code. Github Copilot ist das Device der Wahl für 42% der Befragten, gefolgt von Googles Gemini Code Help, Amazon Q und Cursor.

Die Zukunft wird ein Mischung aus Menschen und KI sein: Langfristig erwarten die Befragten einen erheblichen Teil der Softwareentwicklungsarbeiten von Menschen zu KI. Acht von 10 (81,4%) Befragten sind der Ansicht, dass mindestens 25% der technischen Arbeiten, die Menschen heute leisten, von AI in fünf Jahren behandelt werden.

Unternehmen investieren weiterhin in Engineering: Sechs von 10 (61%) Befragten gaben an, ihr Ingenieurbudget als Prozentsatz des Unternehmensumsatzes von 2024 auf 2025 zu erhöhen, verglichen mit 19%, die gaben, es sei gleich und 17%, die einen Rückgang verzeichneten.

Quallen befragte 645 Vollzeitfachleute weltweit in verschiedenen technischen Rollen, darunter einzelne Mitwirkende, Supervisor und Führungskräfte. Die Befragten – die Unternehmen, die von kleinen Ingenieurteams mit weniger als 10 Personen bis hin zu Unternehmen mit mehr als 500 Ingenieuren reichen, gaben ihre Gedanken zu KI, technischen Investitionen und Metriken.

„Die Einführung von KI im Software program-Engineering ist nicht mehr non-compulsory, aber das Erstellen ihres vollen Wertes erfordert mehr als nur Zugriff auf Codierungswerkzeuge“, sagte Andrew Lau, CEO und Mitbegründer von von Andrew Lau Qualle. „Es erfordert eine absichtliche Messung, strukturierte Ermöglichung und kulturelle Investitionen. Dies ist kein Tooling -Improve – es ist eine organisatorische Transformation.“

Austin, Texas, 1. Mai 2025 – Eine neue Umfrage von AI Voice Options Firm Vida Zeigt, dass kleine und mittelgroße Unternehmen, die frühzeitige Anwender von KI-betriebenen Sprachagenten sind, nach Angaben des Unternehmens erhöhte Einnahmen, ein verbessertes Kundenbindung und eine stärkere Positionierung als Branchenführer erzielen.

Die Eröffnungsumfrage für SMB AI Voice Agent Adoption & Impression ergaben, dass KMU, die sich für Branchenführer betrachten, mit größerer Wahrscheinlichkeit AI-Voice-Agenten, insbesondere für Inbound-Verkaufsanfragen und Kundenfragen, einsetzen. Die Adoption ist jedoch in der SMB -Landschaft noch früh und ungleichmäßig, was vor allem auf wahrgenommene Hindernisse wie Kundenpräferenzen für Menschen und eine mögliche komplexe Implementierung zurückzuführen ist.

Die SMB AI Voice Agent Adoption & Impression Survey wurde im März 2025 von VIDA und Survey Monkey durchgeführt, in denen 320 SMB -Eigentümer und -manager in verschiedenen Branchen gefragt wurden. Die Umfrage hat eine Fehlerquote von ± 5 Prozent, um statistisch zuverlässige Einblicke in die AI -Adoptionstrends, -vorteile und -herausforderungen innerhalb des SMB -Sektors zu gewährleisten.

Umfrageteile umfassen:

• Nur 22 Prozent der KMBs verwenden derzeit AI-Sprachagenten für ihr Geschäft, aber quick ein Drittel (31 Prozent) planen, innerhalb der nächsten 12 bis 24 Monate in AI-Stimme zu investieren.

ROI:

• 97 Prozent der KMBs, die AI -Sprachagenten verwenden, geben einen Umsatzsteigerung an.
• 82 Prozent sagen, dass diese Instruments das Kundenbindung verbessert haben, um verpasste Anrufe zu reduzieren und mehr Verkaufsmöglichkeiten zu erfassen.
• 80 Prozent geben an, fünf oder mehr Stunden professional Woche zu sparen und die Zeit für höherwertige Aufgaben zu befreien.

Anführervorteil:

• 69 Prozent der KMU, die sich als Führungskräfte klassifizieren, verwenden AI-Sprachagenten für den Kundenunterstützung oder den Umsatz, verglichen mit nur 22 Prozent, die sich selbst als wettbewerbsfähig identifizieren.
• 49 Prozent der KMBs, die sich als Führungskräfte einstufen, haben KI in ihren täglichen Betrieb ausgiebig übernommen.

Verpasste Anrufe

• 42 Prozent der KMUs schätzen, dass sie aufgrund verpasster Kundenanrufe mehr als 500 US -Greenback professional Monat oder 6.000 US -Greenback professional Jahr verlieren.
• 50 Prozent erkennen breitere Geschäftsauswirkungen aus verpassten Kommunikation an.
• Erhalten Sie zwischen 10 und 100 Kundendaten professional Tag.

Anwendungsfälle

• Die High -Anträge für AI -Sprachagenten sind Inbound -Umsatzanfragen (31 Prozent) und die Beantwortung von FAQs (20 Prozent) – Aufgaben, die häufig unbeaufsichtigt werden, aber Einnahmen beeinflussen.
• Überraschenderweise verwenden sie nur 7 Prozent für die Kundendienstteilung und signalisieren ein unerschlossenes Potenzial zur Verbesserung der Service -Workflows.

Hindernisse für die Adoption

• Zu den wichtigsten Gründen, warum KMUs zitieren, wenn sie keine AI -Sprachagenten annehmen, gehören die Wahrnehmung, dass Kunden es vorziehen, mit Menschen zu sprechen, und Bedenken hinsichtlich der Komplexität des Setups.
• In der Zwischenzeit geben 61 Prozent der KMU an, dass sie sich überhaupt nicht selbstbewusst fühlen oder nur etwas zuversichtlich sind, um neue Technologien zu implementieren und zu integrieren.

Trotz dieser Hürden sagen die meisten KMBs, dass sie in Bezug auf Technologie mit den Konkurrenten Schritt halten, aber das Vertrauen in die Implementierung erzählt eine andere Geschichte. Eine Mehrheit der Befragten bezeichnete sich entweder als „überhaupt nicht selbstbewusst“ oder nur „etwas zuversichtlich“ in ihrer Fähigkeit, neue Instruments wie KI -Sprachagenten zu integrieren.

„KMBs fehlen mehr als Anrufe – ihnen fehlen Einnahmen“, sagte Lyle Pratt, CEO und Gründerin von Vida. „Unsere Umfrage zeigt, dass KI-Sprachagenten nicht nur ein technischer Pattern sind, sondern ein strategischer Vorteil. Unternehmen, die sie verwenden, verzeichnen echte Gewinne, und wir erwarten, dass die Adoption schnell steigt, wenn mehr KMU die Chancen erkennen und die realen Anwendungsfälle verstehen.“

„Es gibt eindeutig eine Lücke zwischen wahrgenommener technisch versierte und tatsächliche Bereitschaft, diese Instruments zu übernehmen“, fügte Pratt hinzu. „Während KMU den Wert aufkommender Technologien erkennen, fehlen ihnen häufig die Ressourcen oder das Know -how, um sie effektiv in die Praxis umzusetzen. Wir möchten helfen, die Lücke mit Lösungen zu schließen, die einfach zu implementieren und ROI schnell zu liefern.“

Um mehr über die zu erfahren Vida Umfrage klicken Sie hier.

SAN JOSE, 23. April 2025-Eine globale Prüfung, die den Stand der Datenbereitschaft zur Einnahme von Genai Worth Creation untersucht, sind weltweit nicht zuversichtlich, die Qualität und Verwendbarkeit ihrer Datenvermögen für KI-gesteuerte Unternehmensverbesserung zu haben.

Der Bericht mit dem Titel „Der Weg zum Genai-Wettbewerbsvorteil“ enthält der Bericht eine Umfrage unter über 170 Entscheidungsträgern von Unternehmen und Übungen in Geschäftsmodellvarianzen und regionale geografische Kontraste in Nordamerika, Europa und im asiatisch-pazifischen Raum. Es wurde von der vorbereitet Enterprise Efficiency Innovation (BPI) -Netzwerk und die Wachstumsoffizierratin Zusammenarbeit mit der intelligenten Informationsmanagementgesellschaft Encompaas.

Die Studie ergab, dass 79% der Geschäftsführer der Ansicht sind, dass Genai in den nächsten 18 Monaten einen Wettbewerbsvorteil wie die Agenten -KI -Verbesserung des Kundenerlebnisses bieten wird. Allerdings sind nicht alle Organisationen bereit, dieses Potenzial zu nutzen.

Der Bericht ergab, dass 60% der Geschäftsführer das Vertrauen in ihre Datenbereitschaft haben, Genai-Geschäftswert zu erreichen. Im Gegensatz dazu fühlen sich 81% der Führungskräfte, die sich bereit fühlen-dh sie erwarten hochwertige, hochwertige Daten, um KI-Agenten zu tanken-im Vergleich zu 21% der unvorbereiteten Personen.

Der Bericht analysierte auch Antworten nach Area, Unternehmensgröße und B2B gegen B2C -Fokus und enthüllte signifikante Unterschiede in der Genai -Bereitschaft. Nordamerika führt zur Reife von Genai und zur Wertextraktion, während APAC weit dahinter zurückbleibt. Große Unternehmen geben mehr Vertrauen in ihre Datenbereitschaft aus, verwenden jedoch hauptsächlich strukturierte Daten. B2B-Unternehmen sind mehr weiterentwickelt als B2C in den Anwendungsfällen mit hoher Auswirkung. Insbesondere 90% der Führungskräfte von Unternehmen mit einem Umsatz von über 5 Milliarden US -Greenback sind mit den Genai -Ergebnissen zufrieden, verglichen mit nur 16% bei Unternehmen zwischen 500 Mio. USD und 1 Milliarde US -Greenback.

„Da Organisationen einen Weg zum Wettbewerbsvorteil von Genai planen, müssen sie eine ehrliche Einschätzung ihrer Datenbereitschaft und der Stelle, in der sie unter ihren Kollegen stehen“, sagte Tom Kaneshige, Chief Content material Officer des BPI-Netzwerks. „Die Ergebnisse der Studie zeigen den steigenden Geschäftswert von Genai in den kommenden Monaten, aber der Mangel an Datenbereitschaft kann zu fehlgeschlagenen Genai-Initiativen und einer Verschlechterung des Vertrauens in die Technologie führen.“

Der Bericht zeigt den branchenweiten Optimismus über KI sowie Datenlücken. Die wichtigsten Ergebnisse sind:

• 79% der Geschäftsführer glauben, dass Genai in den nächsten 18 Monaten einen Wettbewerbsvorteil bieten wird.

• • 60% der Geschäftsführer haben das Vertrauen in ihre Datenbereitschaft, den geschäftlichen Wert von Genai zu erzielen.
  • Die größten Herausforderungen für die Erschließung des Genai -Werts: 69% weisen auf die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Daten hin, 68% zitieren die Integration und Umsetzung von AI und 58% über AI -Ethik, Governance und Vertrauen.

• 38% der Geschäftsführer in Nordamerika äußerten Unzufriedenheit mit dem Wert, den sie aus aktuellen Genai -Projekten erhalten, verglichen mit 45% in Europa und 84% in APAC.

• Nur 13% der Befragten waren in ihrer Genai -Bereitschaft „äußerst“ zuversichtlich.

Die Studie bewertete die organisatorische Leistung in vier kritischen Genai -Funktionen: Datenqualität, Genauigkeit und Zuverlässigkeit, Sicherheit und Privatsphäre, Kosten und ROI. Durch Interviews und Umfrageergebnisse die Studie Erforscht die Initiativen, die Unternehmen planen, die Genai nutzen, z. B. Priorisierung von KI -Anwendungen und Investitionen in Instruments und Technologie.

„Die derzeitige Realität ist, dass Genai-Projekte scheitern, weil sie nicht auf einer Grundlage für intestine vorbereitete, hochwertige Daten basieren“, sagte Jesse Todd, CEO von Encompaas. „Die Ergebnisse dieser Studie sind auffällig und zeigen die entscheidende Bedeutung der Datenvorbereitung für die Förderung von AI -Initiativen. Sie zeigen auch, dass die Kluft zwischen Ehrgeiz und Ausführung der wahre Wettbewerbsvorteil geschmiedet wird.“

“Der Weg zum Genai -Wettbewerbsvorteil”Bietet Organisationen Anleitungen zu strategischen Initiativen, wichtigen Herausforderungen und erreichbaren Ergebnissen, die auf ihrer Daten-AI-Reife basieren.

Methodik: Die Ergebnisse des Berichts basieren auf einer globalen Umfrage unter über 170 Geschäfts- und Funktionsleitern in allen Branchen und Regionen. Darüber hinaus führte der BPI-Netzwerk- und Wachstumsbeauftragte Rat eingehende Interviews mit Führungskräften aus Starcio, AVOA, Pegasystems und NSW Division of Planung, Industrie und Umwelt.

Cranbury, New Jersey (3. April 2025)-App Builder, eine niedrige Code-Plattform aus Softwareunternehmen Infragistics, die die Erstellung von Apps von Design zu Code optimiert hat, hat Teil 1 seines zweiteiligen 2025-App-Entwicklungstrends veröffentlicht.

Der Eröffnungsbericht zeigt die bedeutende Rolle, die Niedrigcode- und No-Code-Lösungen jetzt in Organisationen spielen. 95% der Unternehmen haben im vergangenen Jahr die Instruments für die Softwareentwicklung verwendet. Auch wenn Unternehmen KI in mehr Teile ihres Geschäfts integrieren, sagen 84% der Technologieführer, dass KI ihre Abhängigkeit von Lösungen mit niedrigem Code und No-Code nicht ersetzen wird. Stattdessen sagen mehr als drei Viertel (76%) von ihnen, dass die KI ihre vorhandenen Instruments effizienter macht.

App Builder 2025 App Growth Developments Report Erforscht, wie Unternehmen derzeit Tiefcodes- und No-Code-Instruments in der Softwareentwicklung verwenden. Der Bericht unterstreicht die Auswirkungen dieser Lösungen in Organisationen, einschließlich der Steigerung der Effizienz, der Reduzierung der Kosten und der Steigerung der Flexibilität. Der neue Bericht zeigt auch, wie die technischen Führungskräfte glauben, dass aufstrebende Technologien und Developments wie KI sich auf die Entwicklung von Low-Code- und No-Code-Entwicklung auswirken werden.

„Die Verwendung von Instruments mit niedrigem Code und No-Code-Instruments durch die Unternehmen haben in den letzten zehn Jahren stetig zugenommen-und heute sind diese Lösungen für die Erstellung von Entwicklern, Designer, CIOs und anderen skalierbaren Anwendungen und effektiven Entwicklungsprozessen entscheidend. Jetzt, da KI mit niedrigem Code und No-Code-Code konvergiert wird, werden wir aufbauen. Entwicklerwerkzeuge, Infragistik.

Der neue zweiteilige Bericht basiert auf Forschungen, die von der Marktforschungsfirma Dynata im Namen von App Builder durchgeführt wurden.

Unter den Erkenntnissen:

• Quick jeder Tech-Leiter sieht Zeit- und Geldeinsparungen mit Tiefcode- und No-Code-Instruments. Achtundneunzig Prozent (98%) der Technologieführer berichteten über die Ersparnis von Entwicklungszeiten mit Lösungen mit niedrigem Code und No-Code-mit quick 4 von 5 Unternehmen (78%), die bis zu 50percentder Entwicklungszeit sparen. Es ist nicht nur zeitsparende Zeit, 62% der Unternehmen, die mit niedrigem Code und No-Code-Instruments die Softwareentwicklungskosten reduziert haben. Während mehr als die Hälfte (67%) der Technologieführer angeben, die Kosten auf 30percentgesenkt zu haben, geben zehn Prozent von ihnen an, die Kosten um mehr als die Hälfte gesenkt zu haben.

• Die Gründe der Unternehmen für die Verwendung von Instruments mit niedrigem Code/No-Code haben sich weiterentwickelt. Viele der wichtigsten Gründe, warum Unternehmen mit niedrigem Code und No-Code-Instruments implementiert wurden, sind weiterhin der Grund, warum sie sie heute verwenden, wobei die Produktivität der Entwickler (37%) auf der Liste verbessert wird. Andere Gründe für die Nutzung der Instruments haben sich jedoch seit der Erstimplementierung an Bedeutung gewonnen, einschließlich der Ermöglichung von Entwicklern, sich auf strategischere Arbeiten zu konzentrieren (25% jetzt gegenüber 22% anfänglich), wodurch die Zufriedenheit der Endbenutzer erhöht wird (jetzt anfangs 17% gegenüber 17%) und anfangs abnehmende manuelle Fehler (19% jetzt gegenüber 15%).

• Die kundenspezifische Anwendungsentwicklung hat jetzt eine Priorität für Unternehmen. Generische Anwendungen schneiden es nicht mehr. Unternehmen müssen ihre Apps weiterentwickeln, um den besonderen Bedürfnissen ihres Unternehmens und ihrer Kunden gerecht zu werden. Quick ein Drittel der Tech-Führungskräfte (29%) gibt an, dass ihr Hauptgrund für die Verwendung von Instruments mit niedrigem Code und No-Code-Instruments darin besteht, die Flexibilität zu erhöhen, um benutzerdefinierte Apps zu erstellen, die den bestimmten Unternehmensanforderungen entsprechen.

„Es sind eindeutige Instruments mit niedrigem Code und No-Code-Instruments hier, um zu bleiben. Da Unternehmen KI und andere neue Technologien in die Entwicklung mit niedriger Code und No-Code-Entwicklung einbeziehen, müssen Technikführer nicht nur die Vorteile der Automatisierung von mehr App-Entwicklungsprozessen, die Zusammenarbeit und die Verbesserung der Zusammenarbeit und die Steigerung der Produktivität, sondern sicherstellen, dass sich ihre Organisationen und Entwicklungsteams weiterentwickeln und ihre Technologien mit ihren Technologien upskill adreskill hinzufügten“.

App BuilderDie 2025 App Growth Developments Report basiert auf Antworten von 300 US-amerikanischen Tech-Führungskräften, die Vollzeit beschäftigt sind. Teil 1 des Berichts kann angezeigt werden Hier.

Für Unternehmensdatenteams sind die Genai-Erwartungen himmelhoch, und eine neue Umfrage zu Daten- und Analyse-Führungskräften durch Wakefield-Forschung im Namen der Datenprophezeiung von Daten Copilot Firm stellt fest, dass das Administration häufig die Gebühr leitet.

Ein Viertel der Führungskräfte (25 Prozent) sagt auf dem Prozess.

Hohe Erwartungen werden durch die Ergebnisse angeheizt. Die Umfrage ergab, dass bei Datenteams, die Genai nutzten, quick die Hälfte (41 Prozent) Gesamtwachstum der Datenbereitstellung von 15 bis 30 Prozent verzeichnen, wobei die Meldung von 46 Prozent um 31-50 Prozent steigt.

Gegeben durchschnittliche Genai -Produktivitätsgewinne von 25 Prozent, wie nach Eine Studie von Goldman Sachs Im vergangenen Jahr deuten diese Ergebnisse darauf hin, dass Datenteams von Genai mindestens so viel oder mehr gewinnen können als in anderen Teilen des Unternehmens.

Die Adoption bewegt sich schnell. Insgesamt verwenden 64 Prozent der Datenteams bereits Genai, und jede befragte Organisation hat mindestens Pläne, Genai in der Zukunft zu verwenden. Bemerkenswerte 23 Prozent sagen, dass ihre Genai -Bemühungen bereits „voll skaliert“ sind. Der häufigste Anwendungsfall ist die automatische Datenkuration (58 Prozent), wobei Konversationsanalysen (51 Prozent) und Datentests und Qualität (51 Prozent) einen knappen und dritten Platz leiten.

Trotz Genai -Begeisterung sehen Datenmanager auch Hindernisse für die Einführung. Das am häufigsten genannte Drawback (36 Prozent) ist die Notwendigkeit einer besseren Datenverwaltung, während 24 Prozent sagen, dass ein schnellerer Zugriff auf Daten die bedeutendste Hürde ist. Eine wesentliche Minderheit (36 Prozent) besagt, dass alle Genai-Projekte auf unternehmensweiter Ebene, potenziell Engpass-Innovationen und -entwicklung in diesen Organisationen erforderlich sind.

Einstellung ist eine weitere Straßensperre. Die meisten Organisationen (67 Prozent) haben zwischen 100 und 1.000 Datenquellen, und 60 Prozent liefern Daten auf 100 und 1.000 nachgelagerte Benutzer. Die Einstellung und Schulung von Mitarbeitern, um all diese Daten zu streiten, ist eine ständige Herausforderung. Mehr als die Hälfte der Organisationen (53 Prozent) haben Schwierigkeiten, hochqualifizierte Dateningenieure zu finden und zu mieten, während 50 Prozent angeben, dass dies eine Herausforderung für die neuen Mitarbeiter an Bord und Rampe ist, und 53 Prozent, um die Teamfähigkeiten zu skalieren, um die Anforderungen an die wachsenden Daten zu decken.

„Genai ist eindeutig in Datenteams gelandet und Organisationen erhalten bereits Wert. In den nächsten Jahren wird Genai Datenoperationen von oben nach unten transformieren – vom Datenmanagement über die Datenumwandlung zur Datenintegration und alles dazwischen. Es ist eine weltliche Veränderung in der Branche “, sagte es Prophezeiung CEO Raj Bains. „Die Herausforderung besteht darin, den Wert von Genai zu erfassen und gleichzeitig die höchsten Sicherheitsstandards, Governance und Zuverlässigkeit inmitten eines weltweiten Talentmangels aufrechtzuerhalten. Anstatt zu versuchen, alles von Grund auf neu aufzubauen, werden die erfolgreichsten Organisationen ihre Bereitstellungen beschleunigen, indem sie intelligente kommerzielle Datenlösungen von Genai betrieben und nachweislich in Fortune-500-Klasse-Umgebungen arbeiten. “

Die Umfrage wurde von durchgeführt Wakefield Analysis Unter den 500 US -amerikanischen Daten- und Datenanalyse -Führungskräften mit einem Mindestalter des Direktors bei Unternehmen mit einem minimalen Jahresumsatz an $ 1b USDAnwesend Zwischen dem 22. November und dem 3. Dezember, 2024mit einer E -Mail -Einladung und einer On-line -Umfrage.

Für einen tiefen Eintauchen in die Ergebnisse treten Sie den Auswirkungen von Genai auf Datenteams auf dem Gartner Knowledge & Analytics Summit 2025 in Prophecy bei. OrlandoAnwesend 5. März 2025. Um den vollständigen Bericht herunterzuladen, besuchen Sie die Prophecy -Web site Hier.

Die Ergebnisse liefern wichtige Erkenntnisse darüber, wie Gründer im GenAI-Zeitalter Startups aufbauen

Costanoa Venturesein Boutique-Unternehmen für B2B-Risikokapital im Frühstadium, veröffentlichte Ergebnisse einer Umfrage unter Gründern, die im KI-Bereich tätig sind: „Aufbau eines KI-nativen Startups„bietet eine Momentaufnahme des KI-nativen Startup-Ökosystems. Die Umfrage enthält Einblicke in die Artwork und Weise, wie Gründer, die auf KI aufbauen, die Einstellung von KI-Talenten angehen, welche Instruments sie verwenden und welche Herausforderungen sie nachts wach halten.

„Die heutigen Startup-Gründer im Frühstadium sind die erste GenAI-native Era“, sagte Martina Lauchengco, Partnerin bei Costanoa Ventures. „GenAI verändert die Artwork und Weise, wie Gründer Produkte entwickeln, wen sie einstellen und wie sie skalieren. Was uns überrascht hat, battle, wie stark die Nutzung von Basismodellen über GPT hinaus zunimmt und wie früh sie sich auf die Markteinführung konzentrieren.“

Ein wichtiger Bereich, den die Umfrage untersuchte, battle die Verwendung grundlegender Modelle. Die Umfrage ergab, dass neun von zehn befragten Gründern (89 %) in ihren Startups irgendeine Model von GPT verwenden, wobei mehr als die Hälfte angab, vier oder mehr Modelle zu verwenden. Dies ist ein starker Indikator für die Rolle, die größere Modelle derzeit im Startup-Ökosystem und bei der Innovation spielen.

Die wichtigsten Ergebnisse der Umfrage zeigen:

Wie Gründer Modelle, Daten und Instruments nutzen, um KI-Produkte zu entwickeln

• Über die Hälfte (54 %) aller Befragten nutzt vier oder mehr Basismodelle; 75 % nutzen mehr als ein Modell.
• Quick neun von zehn Gründern (89 %) verwenden eine Model von GPT, gefolgt von Llama und Claude mit jeweils 40 %.
• Pre-Seed- und Seed-Stage-Unternehmen verwenden Mistral doppelt so häufig wie Unternehmen der Serie A oder höher.
• Knapp 90 % der Befragten verwenden irgendeine Artwork von KI-Instruments, entweder zum Aufbau ihrer Plattform oder zur Verbesserung ihrer eigenen Arbeit, wobei die meisten Instruments Infrastruktur und MLOps unterstützen. Zu den beliebtesten Codierungstools gehören: Cursor.ai, Github Co-Pilot und Supermaven.

„Die Landschaft der Stiftungsmodelle verändert sich schnell. Einerseits hat der konvergierende Development bei der Modellleistung dazu geführt, dass Menschen sich für eine Vielzahl von Modellen entscheiden; Andererseits entscheiden sich viele Menschen immer noch für die High-3-Outlets als zukunftssicherere Possibility, da sich die Lage an der Grenze immer weiter weiterentwickelt“, sagte Rebecca Li, Daten- und KI-Investorin bei Costanoa Ventures.

Wie Gründer über Einstellung und KI-Experience denken

• 50 % der Gründer sind in der Bay Space ansässig, wobei die Wahrscheinlichkeit, dass Zweitgründer ihr Unternehmen in der Bay Space gründen, um 33 % höher ist, wobei die Nähe zu Talenten und Investoren als treibende Kraft genannt wird.
• Knapp ein Drittel der nach 2022 gegründeten Unternehmen verspüren den Bedarf an einem Mitgründer mit einem Doktortitel oder Hintergrund in angewandten Modellen. Unternehmen mit einem KI-Mitbegründer stellen deutlich häufiger einen Ingenieur mit akademischer KI- oder KI-Forschungserfahrung ein (90 % bzw. 61 %).
• Quick 54 % der Unternehmen priorisieren bei Früheinstellungen Go-to-Market-Positionen.

„Dies hat bestätigt, was wir sehen: Die Unternehmen, die heute den größten Nutzen aus der KI ziehen, werden oft nicht von Personen mit einem Doktortitel in KI oder jahrelanger Erfahrung in der KI gegründet. Sie bestehen aus unternehmerisch denkenden, schnell lernenden Ingenieuren, die die Neugier und die ‚Simply Construct‘-Mentalität haben, um mit dem neuesten Stand der KI Schritt zu halten“, sagte John Cowgill, Common Associate bei Costanoa Ventures.

Was Gründer nachts den Schlaf raubt

• Bei Stammgründern ist die Wahrscheinlichkeit, dass „Marktlärm“ derzeit der schmerzhafteste Teil beim Aufbau von KI ist, doppelt so hoch.

• Nur 16 % der Pre-Seed- und Seed-Gründer nennen Expertise als große Herausforderung, aber von denen, die dies taten, sind 80 % Wiederholungsgründer.

„Die zentralen Herausforderungen von Startups in der Frühphase sind dieselben, unabhängig davon, ob Sie ein KI-natives Startup sind oder nicht. Diese Probleme sind seit Jahrzehnten die gleichen, aber jetzt fügen wir eine Ebene der Komplexität hinzu, während Groups lernen, wie sie die Leistungsfähigkeit der KI nutzen können“, sagte Amy Cheetham, Partnerin bei Costanoa Ventures.

Lauchengco fügte hinzu: „Es ist faszinierend zu sehen, wie schnell sich die Artwork und Weise verändert, wie Gründer Startups aufbauen. Am interessantesten wird es jedoch sein, zu sehen, wie sich die Reaktionen im Laufe der Zeit entwickeln. Es ist wirklich eine neue Ära.“

Costanoa Ventures befragte 30 Gründer, die gemeinsam 700 Millionen US-Greenback an Risikofinanzierungen aufbrachten, wobei 70 Millionen US-Greenback gemeinsam von den Pre-Seed- und Seed-Unternehmen aufgebracht wurden, die ihre Finanzierung teilten – 21 von ihnen haben ihre Unternehmen in den letzten zwei Jahren aufgebaut. Die Umfrage umfasste Gründer beider Portfoliounternehmen von Costanoa Ventures und viele, die nicht mit dem Unternehmen verbunden waren. Die befragten Unternehmen decken ein breites Spektrum an KI-Anwendungsfällen ab, von der Planung und Buchung von Reisen über die maßgeschneiderte Vertriebsansprache bis hin zur Verbesserung von IT-Workflows. In die Endergebnisse wurden nur Unternehmen mit Fremdfinanzierung einbezogen.

Die vollständige Umfrage steht zur Ansicht bereit Hier.

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Vier von zehn Führungskräften trauen ihren Daten nicht zu, genaue KI-Ergebnisse zu generieren

Eine neue Umfrage unter Topmanagern und KI-Verantwortlichen zeigt, dass Entscheidungsträger in Unternehmen zwar auf das Potenzial von KI vertrauen, vielen jedoch das Vertrauen in die Umsetzungsstrategie ihres Unternehmens und in die Datenbereitschaft fehlt, um die Zuverlässigkeit der KI-Ergebnisse zu gewährleisten. Darüber hinaus geben 7 von 10 Führungskräften an, dass ihre KI-Strategie derzeit nicht vollständig auf ihre Geschäftsstrategie abgestimmt ist.

Die Umfrage wurde durchgeführt für Teradata von NewtonX, ein weltweit führendes B2B-Marktforschungsunternehmen, führte Experteninterviews und eine quantitative Studie mit Führungskräften und Entscheidungsträgern durch, die über Insiderwissen zur KI-Strategie und -Umsetzung ihres Unternehmens verfügen. Die Befragten sind alle für KI verantwortlich oder nutzen diese in ihrem Job. Während 61 Prozent sagten, sie vertrauen voll und ganz auf die Zuverlässigkeit und Gültigkeit ihrer KI-Ergebnisse, glauben 40 Prozent nicht, dass die Daten ihres Unternehmens schon ausreichen, um genaue Ergebnisse zu erzielen.

„Die Grundlage der KI sind saubere, zuverlässige und vertrauenswürdige Daten, denn sie bilden das Rückgrat der KI-Ergebnisse“, sagte Jacqueline Woods, Chief Advertising and marketing Officer bei Teradata. „Obwohl es für viele Führungskräfte noch immer schwierig ist, vollständiges Vertrauen zu erreichen, zeigt unsere Umfrage ein tieferes Verständnis dafür, wie man es erreichen kann. vertrauenswürdige KI im Unternehmensmaßstab und bestätigt, dass Teradata intestine aufgestellt ist, um seine Kunden bei diesen Geschäftszielen zu unterstützen.“

KI ist unverzichtbar, aber klare, abgestimmte Strategien sind rar

Während 89 Prozent der Unternehmensleiter der Meinung sind, dass KI notwendig ist, um wettbewerbsfähig zu bleiben, sagen nur 56 Prozent, dass ihr Unternehmen eine klare KI-Strategie hat, und nur 28 Prozent sehen ihre KI-Strategie als eng mit den umfassenderen Geschäftszielen abgestimmt und unterstützend an. Die meisten erfolgreichen KI-Implementierungen finden auf Abteilungsebene statt – nur 12 Prozent haben KI-Lösungen unternehmensweit eingesetzt, während 39 Prozent KI in ausgewählten Abteilungen implementiert haben.

Als größte Vorteile von KI sehen Führungskräfte eine deutliche Produktivitätssteigerung (51 Prozent) und eine Verbesserung des Kundenerlebnisses (50 Prozent). Trotz des Potenzials kundenorientierter Anwendungen ziehen es die meisten Führungskräfte jedoch vor, KI-Projekte in Angriff zu nehmen, die interne Prozesse verbessern, da diese Projekte die KI-Risiken tendenziell minimieren und eher zur Kostenkontrolle beitragen als das Wachstum anzukurbeln.

• Etwa die Hälfte der befragten Führungskräfte nutzt KI erfolgreich, um die Produktivität und Zusammenarbeit der Mitarbeiter zu steigern (54 Prozent) und die Entscheidungsfindung zu unterstützen (50 Prozent). Doch nur ein Drittel verwendet KI für die Produktentwicklung (30 Prozent) oder für Verkaufs- und Umsatzprognosen (30 Prozent).
• Mehr als die Hälfte (57 Prozent) der befragten Führungskräfte äußerten sich besorgt über die möglichen Auswirkungen von Fehltritten im Bereich der KI auf die Kundenzufriedenheit, den Ruf des Unternehmens oder beides. Sie wiesen darauf hin, dass für den Erfolg von KI eine stärkere Verknüpfung von Geschäftsplanung und KI erforderlich sei.
• Sogar bei internen Projekten geben 63 Prozent der befragten Führungskräfte an, eine Mischung aus geschlossenen und öffentlichen Datensätzen zu verwenden, während nur 29 Prozent ausschließlich auf geschlossene Datensätze vertrauen.
• Zu den Hindernissen für die effektive Skalierung von KI-Projekten gehören:
  • Mangel an technischen Talenten im KI-Bereich (39 Prozent);
  • Fehlendes Finances zur Skalierung von KI-Projekten (34 Prozent);
  • Schwierigkeiten bei der Messung der geschäftlichen Auswirkungen (32 Prozent); und
  • Unzureichende Technologie-Infrastruktur (32 Prozent).

Während 73 Prozent der Befragten ihre Unternehmen bei vielen Technologien als Vorreiter betrachten, gaben 60 Prozent an, dass ihr KI-Einsatzniveau lediglich „auf Augenhöhe“ mit dem ihrer Konkurrenten sei. Lediglich 27 Prozent sehen sich selbst als führende KI-Einsetzer in ihrer Branche.

Vertrauensbildung ist ein Auftrag

Für Führungskräfte ist es entscheidend, dass sie ihren KI-Projekten und -Ergebnissen vertrauen. Ein Teilnehmer sagte: „… wir möchten unseren Kunden gegenüber ganz klar sagen, welche Daten zum Trainieren der Modelle verwendet wurden“, und merkte an, dass durch die Wahl der falschen Trainingsdatensätze leicht Verzerrungen in die Modelle eingeführt werden können. Ein anderer sagte: „… Stammdatenverwaltung ist nicht gerade glamourös, aber … wenn Sie alles auf den Daten basieren und die Daten fehlerhaft sind, dann haben Sie ein Drawback.“

Neben objektiven Daten gaben die Umfrageteilnehmer an, dass eine verbesserte Effizienz im Betrieb (74 Prozent), nachgewiesene erfolgreiche Anwendungsfälle (74 Prozent) und verbesserte Entscheidungsprozesse (57 Prozent) zu den wichtigsten Faktoren gehören, die das Vertrauen innerhalb der Organisation in neue KI-Implementierungen belegen können. Ebenfalls sehr wichtig für das Vertrauen in KI ist die Priorisierung von Anbietern und Partnern, die eine nahtlose Integration mit erstklassigen KI-Lösungen ermöglichen (67 Prozent).

Als weitere Ergebnisse stellten die Befragten Folgendes fest:

• Zuverlässige und validierte Ergebnisse (52 Prozent), Konsistenz/Wiederholbarkeit der Ergebnisse (45 Prozent) und die Marke des Unternehmens, das ihre KI entwickelt hat (35 Prozent) sind die drei wichtigsten Faktoren für den Aufbau von Vertrauen in KI.
• Als Schlüsselaspekte einer vertrauenswürdigen KI wurden Sicherheit (61 Prozent), Transparenz (55 Prozent), Governance (45 Prozent) und die Verbesserung der Unternehmensleistung (40 Prozent) genannt.

Zum Erfolg der KI beitragen

Als wichtigste Faktoren für ihren bisherigen KI-Erfolg nannten die Befragten folgende Punkte: eine klare strategische Imaginative and prescient und Unterstützung durch die Unternehmensleitung (46 Prozent), eine wirksame Kommunikation der Vorteile von KI gegenüber den Beteiligten (46 Prozent) und ausreichende Investitionen in KI-Technologie und -Infrastruktur (41 Prozent).

Die meisten Befragten (84 Prozent) gaben an, dass sie innerhalb eines Jahres nach der Einführung von KI-Projekten Ergebnisse erwarten, und mehr als die Hälfte (58 Prozent) sagte, die Ergebnisse würden innerhalb von sechs Monaten messbar sein. Weitere 60 Prozent sagten, sie hätten mit ihren bestehenden KI-Lösungen bereits einen „nachweisbaren ROI“ erzielt.

„Es gibt enorme Möglichkeiten, das Vertrauen in KI zu verbessern, indem man für mehr Kohärenz zwischen Geschäfts- und KI-Plänen sorgt. Aber mit Planung kommt man nur bis zu einem gewissen Punkt“, sagte Woods. „Die Zusammenarbeit mit den richtigen Partnern und Lösungen kann dazu beitragen, das Vertrauen zu stärken, indem sie schnell genaue Ergebnisse und einen ROI von KI-Projekten zeigt. Aber denken Sie daran, dass alle erfolgreichen KI-Projekte mit einer Grundlage aus sauberen, zuverlässigen Daten beginnen – ich nenne sie ‚Golden Information‘ – die auf soliden Datensätzen basieren und vollständige Transparenz bieten, und hier kann Teradata helfen.“

Über die Umfrage/Methodik

Die Umfrage wurde in den USA, Europa, Großbritannien und Asien durchgeführt und befragte C-Suite-Führungskräfte und KI-Entscheidungsträger in Unternehmen mit mindestens 1.000 Mitarbeitern und einem Jahresumsatz von über 750 Millionen US-Greenback. Die Umfrage erreichte rund 300 KI-relevante Führungskräfte aus Unternehmen wie Nike, P&G, Hermes Paris, Allianz Companions, Prudential Monetary, Honeywell und Novartis, wobei etwa die Hälfte der Befragten in den USA ansässig battle.

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