在线购物中的搜索角色正在发生变化。消费者不再仅仅通过输入商品名称来寻找所需产品，而是通过人工智能（AI）解读用户的偏好和情况，提供推荐结果。这一趋势使得购物的标准从搜索转向以推荐为中心。 根据26日发布的Resolve AI购物行为分析报告，调查显示10名购物者中有7名仅通过一次搜索就完成了购买。由三个以上单词组成的长文搜索在2024年占整体搜索的25%，而到今年2月这一比例上升至40%。与此同时，使用过滤器和探索搜索结果首页之后的比例分别下降了13%。这表明，购物环境正在转变为AI解读消费者意图的方式，而不是通过组合关键词来寻找商品。 搜索框外的变化同样显著。Salesforce的调查显示，39%的消费者正在利用AI进行商品探索，而在Z世代中，这一比例超过了一半。Capgemini的调查也显示，约三分之五的消费者开始用生成型AI替代传统搜索引擎。消费者不再逐一比较搜索结果，而是通过向AI提供条件来获取推荐，这种新的探索方式正在逐渐形成。 这种变化也反映在平台服务上。Musinsa最近在OpenAI的ChatGPT中推出了Musinsa专用应用程序。用户无需输入品牌或商品名称，只需提供价格范围和偏好品牌等多种背景信息，AI便能推荐相关商品，并将结果链接到Musinsa在线商店。此前，Musinsa还在KakaoTalk中推出了AI风格推荐服务。Musinsa相关人士表示：“通过对话式时尚与美容商务，我们提供了精细的推荐结果，未来将通过与多种服务的联动，推动流量进入Musinsa商店。” Half Club引入了以风格为中心的AI搜索。用户可以通过“秋季上班穿搭”、“今年流行的度假穿搭”等风格关键词找到相关商品。AI分析搜索词中的风格和趋势后，与约700万件商品数据进行比较，推荐相关性高的商品。商品详情页面还应用了图像-视频转换技术，将静态商品图像转化为视频，直观展示商品的轮廓和动态，使消费者在网上也能生动地看到实际穿着效果。未来，该技术将扩展到主要品牌商品。 Abley通过基于生成型AI的虚拟试衣服务“AI穿衣”让用户提前体验多种风格。消费者可以选择最多10种想要试穿的时尚风格，并上传一张照片，AI将根据照片中的面孔和背景，展示多种服装风格。这不仅超越了“风格商务”的角色，还为消费者提供了可视化的内容。 随着推荐成为购物的起点，平台积累的商品数据的重要性也在上升。尽管AI功能迅速普及，但商品信息的精细构建以及与用户偏好的连接，将决定服务的完整性。业内人士预计，AI的应用范围将从商品搜索扩展到比较、推荐和购买支持。 根据市场调研公司Embrain Trend Monitor的调查，50.2%的受访者表示希望尝试“AI购物助手”，但不愿意将所有购买交给AI。43%的受访者认为，单靠AI的数据分析难以完美理解个人偏好，这是他们不愿意完全依赖AI的主要原因。随着AI推荐服务的普及，如何精细反映个人偏好并建立消费者信任将成为关键。 金时月，建国大学消费者学系教授表示：“每位消费者所需的信息和购买标准不同，因此建立反映个人特性的定制推荐系统至关重要。”他指出，“快速积累体型、时间、地点和情况（TPO）等多种信息并将其反映在推荐中，将是关键。”他还补充道：“随着推荐服务的扩展，必须建立相应的责任体系和退款系统。”

达里奥·阿莫德伊，Anthropic首席执行官，与黄仁勋，英伟达首席执行官，就人工智能（AI）开发速度和安全问题展开了激烈辩论。 据《卫报》报道，阿莫德伊在9月15日于美国旧金山莫斯科会议中心举行的Salesforce年度活动“Dreamforce”上，呼吁为AI安全采取自我检查、行业标准和国际合作的三阶段方法。他表示：“假设汽车公司因刹车问题或制造过程中的缺陷而出现安全问题，负责任的应对方式是首先回顾自己的记录。”他进一步指出：“接下来，整个行业需要聚集在一起，讨论制定适用于所有人的安全标准，最后，国际合作也是必不可少的。” 阿莫德伊提到，尽管他曾预测随着计算资源的增加，AI性能将提升，但实际的发展速度超出了他的预期。他表示：“我对商业世界中这种速度的实现感到惊讶。”他补充道：“即使将AI技术在当前水平上冻结，我们现在所利用的价值也仅占AI整体价值的5%至10%。市场上仍然有无尽的领域可以扩展，提供社会效益。” 不过，他强调：“调控AI速度并不意味着冻结技术进步，AI技术将继续发展。” Salesforce首席执行官贝尼奥夫也表示：“过去十年发生的事情真是令人惊讶，没人能预见到这样的情景。我们必须继续关注AI的发展速度。” 然而，随后登台的黄仁勋则持相反观点。他指出：“安全是首要任务，但同时也是工程问题。速度与安全并不是相互对立的选择，我们可以同时实现这两者。” 他表示，尽管AI非常复杂，但最终它只是一个“计算系统”，企业应建立足够的测试环境，如果无法确保安全，就不应推出产品。 对于需要AI安全监管的说法，黄仁勋表示：“市场的控制力已经在发挥作用，不需要新的法律或监管。各企业可以在确信能够推出市场认可的产品之前自行调节速度。” 他还驳斥了关于AI导致失业或所谓“软件末日”（SaaSpocalypse）的观点，称其为“无稽之谈”，并重申AI将增加就业和软件使用量的立场。 此前，阿莫德伊在9月12日的个人博客中发表文章，主张为了AI安全应调控开发速度，引发了争议。OpenAI首席执行官山姆·奥特曼、谷歌首席科学家德米斯·哈萨比斯、xAI首席执行官埃隆·马斯克等对此表示赞同，而美国总统唐纳德·特朗普则将这种AI安全担忧称为“骗局”，并强烈反对监管。 黄仁勋也在9月14日的“All In Summit”讨论中，通过扬声器与特朗普通话，表示同意他的观点。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

三星电子与Naver通过法国AI公司米斯特拉尔AI共同进入欧洲主权人工智能市场。这被视为韩国企业在美中主导的全球AI竞争格局中，增加欧洲这一第三极的一个案例。 据IT行业消息，三星电子与Naver云于8日在法国巴黎的韩法商务圆桌会议上，分别与米斯特拉尔AI建立了合作关系。 三星电子以李钟明副总裁的名义签署了米斯特拉尔AI的投资协议，而Naver则基于与米斯特拉尔的合作伙伴关系，寻求共同进入全球市场的方案。 三星电子主导的投资属于米斯特拉尔AI的D轮融资，融资规模达到30亿欧元（约合4.7万亿韩元），是欧洲科技公司获得的最大规模的股权投资。此次融资使米斯特拉尔AI的企业估值超过210亿欧元（约合33万亿韩元）。三星电子与欧盟下属的规模化欧洲基金及现有投资者PSG Equity共同主导了这一轮融资，Advent和卢森堡大公国作为新投资者参与，ASML、英伟达、Salesforce Ventures等作为现有投资者参与。 三星电子的此次投资不仅限于股权购买。米斯特拉尔AI正在扩大其业务范围，不仅提供模型和推理服务，还在增强自身计算基础设施。对于作为半导体和内存供应商的三星电子而言，随着欧洲对AI基础设施需求的增加，将直接受益。投资银行界分析认为，此轮融资更接近于战略投资，旨在确保因欧洲AI基础设施扩展而带来的半导体需求，而非单纯的财务投资。 Naver的接近方式与三星电子有所不同。Naver云在7月8日已与米斯特拉尔AI签署了制造AI领域的全面合作伙伴关系。此次协商是在此基础上，将合作范围扩大到全球主权AI业务。米斯特拉尔AI与空客、宝马、ASML等欧洲制造业巨头建立了实证参考，Naver计划将这些参考与自家云基础设施结合，在国内制造现场取得成果后，再向全球市场扩展。 从两项协议来看，韩国企业在进入欧洲市场时采取了资本与业务双轨的策略。三星电子通过股权投资确保了米斯特拉尔AI的成长收益和半导体需求的接入权，而Naver则通过云和基础设施合作，将欧洲已验证的工业AI应用案例移植到国内外。半导体硬件与云软件这两个不同的领域，通过同一合作伙伴同时进入欧洲市场。 米斯特拉尔AI被认为是美国大型科技公司如OpenAI和谷歌，以及中国企业如阿里巴巴主导的AI模型市场中，代表欧洲的独立供应商。三星电子与Naver同时与该企业在资本与业务两方面结合，使韩国在半导体与基础设施竞争力的基础上，逐步扩大在美中主导的AI竞争格局之外的合作轴心。 前科学技术信息通信部部长、现任首尔大学教授李钟浩表示：“韩国不必排斥或制衡美国和中国，但与欧洲代表性企业合作以更好地进行‘独立自主’是非常合适的。重要的是形成第三位的AI能力，而不是排斥或制衡美国和中国。”

三星电子与Naver通过法国AI公司米斯特拉尔AI共同进军欧洲主权人工智能（AI）市场。这一成果得益于李在明总统的法国国宾访问，正常外交将这两家公司引入了欧洲AI政策的核心。 根据9日IT行业的消息，三星电子与Naver云在8日（当地时间）于法国巴黎爱丽舍宫举行的韩法商业圆桌会议上，分别与米斯特拉尔AI签署了合作协议。 李在明总统与法国总统埃马纽埃尔·马克龙共同出席，三星电子会长李在镕也参与了此次活动，三星电子以李钟明副总裁的名义与米斯特拉尔AI签署了投资协议。Naver则基于与米斯特拉尔的合作伙伴关系，寻求共同进入主权AI市场的全球市场方案。 三星电子主导的投资属于米斯特拉尔AI的D轮融资，融资规模达到30亿欧元（约合4.7万亿韩元），是欧洲科技公司获得的最大股权投资。此次融资使米斯特拉尔AI的企业估值超过210亿欧元（约合33万亿韩元）。三星电子与欧盟旗下的规模化欧洲基金及现有投资者PSG Equity共同主导了这一轮融资，新的投资者包括阿德文特、卢森堡大公国等，而ASML、英伟达、Salesforce Ventures等则是现有投资者。 米斯特拉尔AI之所以备受关注，不仅是因为它是一家有前景的初创企业，更是因为它实际上是欧盟主权AI政策的核心模型之一。在以美国大型科技公司为中心重塑的AI市场中，米斯特拉尔AI被视为欧洲能够维护自身数据主权的少数选择之一。三星电子此次投资可谓是顺应这一趋势，业界普遍认为这为韩国接近欧盟AI政策的核心提供了契机。 Naver此次的谅解备忘录（MOU）与三星电子的合作有所不同。Naver云在7月8日已与米斯特拉尔AI签署了制造AI领域的全面合作伙伴关系。此次关于共同进入主权AI市场的讨论是对之前合作的延续，将合作范围从制造扩展到全球主权AI业务的各个方面。 米斯特拉尔AI已经与空中客车、宝马、ASML等欧洲制造业巨头建立了实证参考。Naver计划将其云基础设施与这些参考案例结合，首先在国内制造业中取得成果，然后再向全球市场扩展业务。 三星电子通过股权投资获取米斯特拉尔AI的成长红利和技术接入权，而Naver则通过云与基础设施合作，将欧洲已验证的工业AI应用案例引入国内外。半导体硬件与云软件的不同领域通过同一合作伙伴同时进入欧洲市场。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

英伟达和Salesforce的良好业绩推动美国科技股走强，预计将为国内股市带来利好。然而，由于前一天英伟达的利好消息已被市场大部分消化，加上美国长期利率和国际油价上涨，Kospi可能不会迅速突破7000点，而是出现行业间的差异化表现。 在27日（当地时间），纽约股市因英伟达和Salesforce的业绩强劲而上涨。纳斯达克综合指数上涨411.16点（1.57%），收于26541.35点。标准普尔500指数上涨55.29点（0.72%），收于7730.99点，道琼斯工业平均指数上涨105.56点（0.20%），收于53569.44点。 美国10年期国债收益率维持在4.67%，30年期国债收益率为5.19%。由于美伊谈判延迟，国际油价也上涨至每桶83.6美元（WTI）。 推动股市上涨的主要因素是英伟达。英伟达预计2028财年的销售增长率将达到70%，远超市场预期的44%。与亚马逊网络服务（AWS）提供200万个GPU的合作关系也受到关注，缓解了对人工智能投资放缓的担忧。其股价上涨了8.74%。 Salesforce的股价也上涨了22.58%。其业绩表明，人工智能并不是取代现有软件，而是推动合同和使用量的增加，从而改善了整个人工智能相关软件行业的投资情绪。 预计国内股市中的半导体股将优先受益。尤其是随着英伟达的增长预期上升，市场对HBM供应链的期待可能再次增强。前一晚，SK海力士的美国存托股票（ADR）上涨了2.27%，费城半导体指数也上涨了2.33%。 然而，并非所有美国半导体股都表现强劲。美光的股价下跌了0.32%，闪迪也下跌了0.96%。英伟达的业绩显示，由于内存和部件价格上涨，毛利率低于市场预期，这引发了对内存成本上升可能对服务器和PC等硬件公司的盈利能力造成压力的担忧。 国内股市是否能进一步上涨的关键在于能否稳固在7000点。Kiwoom证券的研究员韩志英表示：“今天的股价走势以及未来Kospi的方向性，值得关注的是8月份多次挑战7000点的突破和稳固情况。” 估值和业绩预期较为乐观。截至27日，Kospi在2026年和2027年的营业利润共识分别为989.7万亿韩元和1314.3万亿韩元，较7月底有所上调。波动性也降低，VKOSPI从7月底的84点下降至53点。 然而，今天国内股市可能因前一天的急剧上涨而出现获利回吐，加上在杰克逊霍尔会议前的谨慎情绪，涨幅可能受到限制。在半导体股持续上涨的情况下，软件和人工智能基础设施等相关行业的买盘是否会扩散也值得关注。 在今天的国内盘前市场中，来自美国的利好和压力交织。三星电子和SK海力士分别下跌0.94%和0.92%。一位研究员预测：“今天国内股市在英伟达和Salesforce推动的美国纳斯达克及费城半导体指数强势的背景下，因前期反映的认知以及对杰克逊霍尔会议上凯文·沃什主席演讲的等待心理，可能会呈现出谨慎观望的局面，并出现行业间的差异化走势。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

近90%的全球企业在引入企业级人工智能（AI）代理时以失败告终。急于推进AI转型（AX）的策略反而导致了治理的空白，产生了与现场员工需求脱节的AI。 根据麦肯锡于19日发布的《2026年AI信任成熟度调查》，对500多名负责AI治理、风险管理和投资的高管进行调查显示，截至今年初，成功引入企业级AI代理的企业仅占33%。其中，达到大规模生产阶段的比例仅为14%。其余86%的企业停留在试点阶段或完全未能引入。 失败的根本原因在于“速度战”。虽然各部门纷纷引入AI代理，但往往忽视了根据各部门的工作方式进行定制设计。最终，花费高昂成本引入的AI被员工所排斥，员工仍使用自己熟悉的AI，导致工作效率降低和安全问题。 德勤发布的《2026年企业AI现状报告》也发出了类似警告。该报告预计到2027年，全球74%的企业将引入AI代理，但具备安全控制和运营体系的企业仅占21%。这表明，尽管引入速度加快，但缺乏相应治理的情况依然占绝大多数。 在这种情况下，越来越多的企业开始采用“代理协调”，即在公司层面引入明确的治理后，同时引入多种AI，以便根据不同工作进行细分。 安永将其AI平台以开源形式分发给全球超过30万名专家。由于税务、审计、咨询等不同工作环境的组织需求各异，安永不断进行修改，以反映现场的需求。 摩根大通也在大型语言模型（LLM）中引入了代理协调。其核心在于在一个指挥体系下连接多个代理，使各部门和工作单位能够自由修改和使用。Salesforce也在实际运营环境中协调数千个AI代理。通过将分散在各部门的代理整合为一个监控体系，成功将工作处理时间缩短了84%。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

AWS正在通过“亚马逊快”进军韩国企业人工智能（AI）代理市场，该产品将企业数据和工作应用程序整合在一起。在生成型AI逐渐扩展为实际工作执行的“代理AI”背景下，AWS将过去十年积累的商业智能（BI）和企业数据利用技术应用于工作AI。 AWS于12日在首尔江南区的AWS韩国召开记者见面会，介绍了AI助手亚马逊快的主要功能及国内外应用案例。 亚马逊快是一款AI助手，能够将Slack、Salesforce、Google Workspace等40多个工作应用程序与本地文件、日历、电子邮件等整合在一起。用户只需通过自然语言指令，就能找到分散在各处的数据进行分析，撰写报告或自动化重复性工作。其特点在于能够识别工作数据之间的关系，持续利用用户的工作背景。 AWS韩国首席解决方案架构师朴惠英表示：“目前的AI代理已经从简单回答问题或推荐信息的阶段，进入了自主判断和行动的阶段。”她指出，企业的AI应用正在从支持单个任务（如搜索和文档撰写）扩展到整个工作流程的执行和自动化。 朴首席强调：“需要一种能够在多个应用程序之间执行的AI工具。”她提到，即使在引入生成型AI的企业中，实际工作流程仍需在多个应用程序之间切换。即使AI能够搜索资料并生成文档草稿，后续的邮件发送或日程安排仍需由人手动在各个应用程序中处理。 她指出：“调查显示，职场人士在多个工作应用程序之间切换，每月大约花费40小时。”她表示：“AI能够提供答案，但发送邮件、安排日程和记录内部系统信息仍需在各个应用程序中完成。” AWS在过去六个月中对20万名亚马逊员工进行了亚马逊快的工作应用效果验证。根据AWS的说法，这一过程中实现了超过30万次的工作自动化。原本需要经过数据收集、格式整理、草稿撰写和反馈修正等步骤，耗时约3小时的报告撰写工作，通过自然语言指令缩短至约5分钟。 AWS将过去十年积累的企业数据分析和利用技术作为亚马逊快的基础。AWS于2015年推出BI服务“亚马逊QuickSight”，开始对数据库和数据仓库等结构化数据进行分析。随着企业对文档和电子邮件等非结构化数据的需求扩大，AWS将业务范围扩展至“亚马逊Q商业”。 最近，生成型AI的应用已从信息搜索和分析扩展到实际工作执行和自动化，这些功能被整合到亚马逊快中。AWS强调，其在企业数据处理能力的基础上，结合不依赖特定工作应用程序的连接性，这是其差异化的特点。该产品可以从个人层面扩展到组织层面的工作自动化。 在韩国，AWS也已获得企业引入案例。根据AWS的说法，黑雅克将亚马逊快应用于其现有的BI工作中，进行基于自然语言的数据分析，而美高云则在重复性工作自动化和数据分析中引入了该产品。 朴首席表示：“亚马逊快是一个所有工作负责人都可以使用的服务，不仅适用于个人，也适用于组织层面。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

由于IBM公布的业绩低于市场预期，股价在一天内暴跌超过25%。在人工智能（AI）投资增加的背景下，企业预算正从软件转向服务器、内存等硬件。 根据14日（当地时间）市场观察等媒体的报道，IBM股价在当天纽约证券市场暴跌25.2%。这一跌幅创下历史新高，超过了1987年10月19日华尔街“黑色星期一”时23.7%的跌幅。 IBM提前发布的第二季度初步业绩未能达到市场预期。IBM第二季度的营收为172亿美元（约合25660亿元人民币），同比增长1%，但未达到FactSet统计的市场预期178.86亿美元（约合26640亿元人民币）。调整后的每股收益（EPS）为2.93美元，低于预期的3.01美元。 IBM首席执行官阿文德·克里舒纳（Arvind Krishna）表示，企业客户将季度资本支出优先分配给服务器、存储和内存半导体的采购，影响了公司的业绩。 由于AI需求激增，导致内存半导体供应不足，价格上涨的可能性增加，客户将预算集中在提前采购所需的硬件上。因此，投入相关软件的资金减少，IBM作为软件收入占比较大的公司也未能幸免于此。 克里舒纳表示：“在6月最后几周，客户为了应对供应受限的基础设施和预期的价格上涨，将季度资本支出转向服务器、存储和内存的采购。虽然我们预期供应链问题会产生一定影响，但资本支出优先级调整的规模超出了我们的预期。” IBM在第二季度推出的z17主机及相关软件产品的表现也低于公司的预期。IBM原本预计基础设施收入将小幅下降，但实际结果却更为糟糕。 软件行业整体受挫 IBM的业绩警告也打击了软件行业的投资信心。服务现在（ServiceNow）股价下跌5.8%，Workday下跌3.5%，SAP下跌3.2%，Salesforce下跌2.1%。 相比之下，内存和半导体相关股票上涨。闪迪（SanDisk）上涨5%，美光（Micron）上涨4.9%。英特尔（Intel）和英伟达（NVIDIA）分别上涨4.7%和4.1%，AMD和Marvell Technology分别上涨2.6%和2.3%。存储公司希捷科技（Seagate Technology）和西部数据（Western Digital）也分别上涨2.1%和1.4%。 美国经济金融专业媒体市场观察认为，AI对软件企业商业模式的担忧加剧，硬件采购的增加正在侵占原本分配给软件的预算。 晨星（Morningstar）分析师卢克·杨（Luke Yang）表示：“大量资金流向硬件企业，几乎没有剩余资金流向其他领域，硬件正在占据其他技术行业的份额。” 美国投资公司Susquehanna的分析师詹姆斯·弗里德曼（James Friedman）也表示：“财富500强或1000强企业的技术预算是有限的，硬件支出的增加正在挤压其他技术领域的消费。” 企业优先采购硬件的原因在于供应不足和价格上涨的预期。弗里德曼分析师指出，企业认为今天购买比明天更便宜，因此加快了基础设施和硬件的采购。 今年的股价走势也反映了这种资金流动。追踪半导体相关企业股价的费城半导体指数在2026年上涨了78.8%，而追踪软件企业股价的iShares扩展技术·软件行业交易所交易基金（ETF）则下跌了11.4%。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

日本的大型企业正在陆续引入将员工的人工智能（AI）应用能力与津贴、绩效评估和晋升挂钩的制度。这些企业不仅鼓励员工使用AI，还开始将实际工作成果与薪酬和人事决策直接关联起来。 《日本经济新闻》于12日报道称，日本汽车制造商本田正在实施一项制度，向被认可的员工支付每月最高15万日元（约合140,000元人民币）的津贴。该制度适用于包括研究所的在内的本田日本国内约45,000名员工。 本田对员工的AI应用能力进行三级评估，并在基本工资之外支付津贴。评估依据包括笔试、面谈和实际工作成果等。能够利用AI开发程序等取得具体成果的员工将获得更高的等级。截至今年7月，已有280名员工获得认证，本田计划在数年内将这一数字增加到1000名。 目前，获得每月15万日元津贴的最高等级员工约有10名。最高等级授予能够为研发、生产和管理等各个部门提出适合的AI应用方案的员工。本田希望这些员工能够向其他员工传播AI的使用方法，并推动公司内部的应用普及。 越来越多的企业开始将AI应用表现纳入全员的绩效评估中。全家便利店自4月起要求约4500名员工在工作目标中包含AI应用计划，并将其达成程度和工作改善成果纳入绩效评估。全日空（ANA）自2024财年起也将利用AI改善工作成果纳入绩效评估和薪酬中。比如，维修工人开发了利用AI图像分析进行飞机引擎目视检查的系统。ANA将AI应用成果与常规工作分开评估，并根据职务等级设定不同的目标水平，使得职务等级较低的员工如果取得显著成果也能获得高评价。 三菱商事计划自2027财年起，将日本深度学习协会的AI相关资格考试“G认证”作为管理职务晋升的条件。住友商事则根据员工的资格证书持有情况和工作表现，将全员的AI应用能力分为六个等级进行评估。 日本企业将津贴和晋升与AI应用挂钩的背景在于，部分部门的AI应用仍然停滞不前。日本人力资源公司PERSOL CAREER在2月对500多家制造和通信企业进行调查发现，全面使用AI的企业仅占20%。微软在5月发布的生成AI普及率调查（基于2023年1月至3月的数据）中，日本的普及率为22.5%，排名全球第48位。韩国排名第16位，美国第21位，而阿联酋和新加坡分别位居第一和第二。 然而，仅仅因为使用AI而给予高评价可能会带来副作用。美国亚马逊最近停止了对员工AI工具使用表现的排名，因为一些员工在不必要的工作中也使用AI代理。这种鼓励AI使用的制度反而变成了“使用量增加”的竞争。美国Salesforce为了衡量AI应用的实际成果，在2月引入了追踪员工工作表现贡献的指标。 不同职业的AI应用机会和培训条件差异也使得评估标准的制定变得困难。Recruit Works研究所的研究员吉野翔平指出：“AI技术的学习环境并不总是均等，如果对所有员工一视同仁地要求使用，可能会引发不公平的认知。” 目前，将AI纳入绩效评估的日本企业仍然不多。《日本经济新闻》在3月对143家主要企业的调查显示，相关制度的实施企业还不到10%。企业面临的挑战在于，评估员工使用AI的程度并不重要，关键在于通过AI改善工作的效果。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

具允哲副总理兼财政经济部部长对上个月青年就业率下降的就业数据表示“形势严峻”，并表示将通过高端产业领域的人才培养来增强青年就业能力。 具副总理于12日与教育部副部长崔恩玉一同访问汉阳大学，考察“高端产业人才培养训练营”的教育现场，并与大学相关人员、参与企业、学员和专家等进行了座谈。 高端产业人才培养训练营是大学与企业共同开发和运营教育项目，以培养高端领域的实用人才。汉阳大学与现代NGV、Salesforce、Saltlux等合作运营人工智能（AI）训练营，并正在进行半导体人工智能融合（AX）训练营。 在听取学生们开发的“大规模语言模型（LLM）汽车维修贴纸检测与判别系统”和“基于工业数据的收益分析与管理模型”的汇报后，具副总理鼓励学员们积极将人工智能应用于实际工作中。 在当天的座谈会上，具副总理指出：“根据昨天发布的5月就业趋势，与去年同期相比，青年就业率（43.8%）下降，失业率（7.2%）上升，青年就业的困难形势愈加严峻。”他表示：“为了尽快改善青年对就业环境的感受，将加快执行4月底发布的‘青年新政推进方案’的核心任务，并积极挖掘补充任务。” 他还表示：“通过青年新政推进方案新设的教育部‘青年跃进人才培养训练营’项目，是支持非在校学生在高端产业或青年偏好领域能力发展的核心项目。”并要求尽快推进大学的选拔和参与者的选拔等前期程序。 参加座谈会的专家强调，为了在人工智能时代维持和扩大青年就业，必须通过像训练营这样的现场中心教育培训，及时提供产业界所需的能力。同时，他们建议需要额外的支持政策，以确保项目能够实际带来就业和多样的职业发展。 具副总理表示：“在对青年要求的能力快速变化的情况下，训练营项目是一个非常有意义的模式。”他承诺将进一步加大支持力度，帮助青年通过教育和职业培训经验，培养未来产业所需的能力，并将其应用于就业。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。