Soi kèo phạt góc U20 Iraq vs U20 Nhật Bản, 17h ngày 15/3

Một trong những ưu điểm chính của AI trong đánh giá rủi ro môi trường là khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn. Các phương pháp đánh giá rủi ro truyền thống thường dựa vào các mẫu dữ liệu hạn chế, điều này có thể dẫn đến những dự đoán không chính xác.

Mặt khác, AI có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm hình ảnh vệ tinh, dữ liệu khí tượng và hồ sơ lịch sử. Bằng cách xử lý dữ liệu này, thuật toán AI có thể xác định các mô hình và mối quan hệ mà con người có thể không chú ý, cho phép hiểu biết đầy đủ hơn về các rủi ro môi trường.

AI cũng có thể cải thiện độ chính xác của việc đánh giá rủi ro bằng cách tích hợp dữ liệu theo thời gian thực. Điều kiện môi trường liên tục thay đổi và việc dựa vào thông tin lỗi thời có thể dẫn đến các chiến lược quản lý rủi ro không hiệu quả.

Các thuật toán AI có thể liên tục thu thập và phân tích dữ liệu theo thời gian thực, giúp đánh giá rủi ro chính xác và kịp thời hơn. Ví dụ, AI có thể giám sát chất lượng không khí theo thời gian thực và cảnh báo về khả năng ô nhiễm, cho phép chính quyền hành động ngay lập tức.

Một lợi ích đáng kể khác của AI trong đánh giá rủi ro môi trường là khả năng dự đoán các kịch bản trong tương lai. Bằng cách phân tích dữ liệu và mô hình lịch sử, thuật toán AI có thể dự đoán những rủi ro tiềm ẩn và tác động của chúng đối với môi trường.

Khả năng dự đoán này đặc biệt có giá trị trong quá trình lập kế hoạch và ra quyết định. Ví dụ: AI có thể giúp xác định các khu vực dễ xảy ra thiên tai như lũ lụt hoặc cháy rừng và hướng dẫn quy hoạch đô thị để giảm thiểu tác động của chúng.

Tuy nhiên, việc khai thác sức mạnh của AI trong đánh giá rủi ro môi trường cũng đi kèm với những thách thức. Một trong những mối quan tâm chính là độ tin cậy và khả năng diễn giải của thuật toán AI. Mặc dù AI có thể xử lý lượng lớn dữ liệu và xác định các mẫu, nhưng quá trình ra quyết định cốt lõi của thuật toán thường được coi là “hộp đen”.

Sự thiếu minh bạch này đặt ra câu hỏi về độ tin cậy và trách nhiệm giải trình đối với các đánh giá rủi ro do AI thực hiện. Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu đang nỗ lực phát triển các mô hình AI với khả năng giải thích có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về quá trình ra quyết định của thuật toán AI.

Ngoài ra, việc triển khai thành công AI trong đánh giá rủi ro môi trường đòi hỏi quyền truy cập vào các bộ dữ liệu đa dạng và chất lượng cao. Thu thập và quản lý dữ liệu là các khía cạnh quan trọng để đào tạo các thuật toán AI và đảm bảo tính chính xác của chúng.

Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu môi trường toàn diện và đáng tin cậy có thể là một thách thức, đặc biệt là ở các nước đang phát triển hoặc vùng sâu vùng xa.

Những nỗ lực đang được thực hiện để cải thiện các phương pháp thu thập dữ liệu và khuyến khích chia sẻ dữ liệu để vượt qua những thách thức này.

(Theo Microstep)

Bạn nên hiểu rõ những yêu cầu, mong đợi từ người giám sát, quản lý. Dù cách làm việc của người quản lý như thế nào, bạn nên nắm được chính xác kết quả họ muốn ở bạn. Ví dụ: Bạn cần chuẩn bị những tài liệu gì? Cái nào cần duyệt trước được duyệt trước khi gửi cho khách hàng?...

Quản lý đã làm công việc này nhiều hơn bạn và họ biết điều gì khiến khách hàng hài lòng. Vậy nên, bạn hãy tích cực học hỏi kinh nghiệm từ họ. 

Kết bạn với các đồng nghiệp có kinh nghiệm

Bạn nên tìm và kết bạn với người giàu kinh nghiệm ở công ty. Với vị trí của họ, họ có thể cố vấn, giúp đỡ cho bạn. Có thể, người anh/chị đó không cùng ban, nhóm hoặc chung chức năng công việc với bạn. Nhưng những kinh nghiệm của họ có thể giúp ích cho bạn: từ các thông tin nội bộ, cho đến các tips trao đổi, làm việc trong tổ chức sao cho hiệu quả…

Song, điều này không có nghĩa là bạn nhất nhất làm theo gợi ý từ họ mà không có sự phân tích, cân nhắc từ hoàn cảnh của bản thân.

Đề nghị phản hồi

Việc đề nghị được phản hồi là điều cần thiết. Là một nhân sự mới, bạn có thể không làm đúng được ngay lần đầu tiên. Tuy nhiên, để đảm bảo bạn có thể sửa sai trong lần tiếp theo, hãy đề nghị sự phản hồi từ phía người phối hợp hoặc quản lý: Họ thấy có vấn đề gì không? Họ muốn cải thiện như thế nào? Họ cần thêm điều gì nữa?... Bạn cần nói cụ thể về đầu việc trước khi đề nghị và nhớ hỏi: "Các thông tin như tôi trình bày đã rõ ràng chưa?".

Ngoài ra, bạn có thể đề nghị sự đánh giá từ những người biết về lĩnh vực này. Tuy nhiên, bạn thận trọng nếu đó là người ngoài tổ chức hoặc đang cạnh tranh với bạn trong cùng đầu việc.

Tìm hiểu văn hóa doanh nghiệp

Bạn nên hiểu kỹ về hệ thống cấp bậc và cấu trúc nhân sự, phòng ban của doanh nghiệp, tổ chức mới. Mọi doanh nghiệp đều có văn hóa riêng và việc “ma mới” hiểu, hòa nhập là điều cần thiết.

Bên cạnh đó, mỗi công ty có hướng dẫn riêng về hình ảnh thương hiệu, trong đó nêu chi tiết về: logo, cỡ chữ và màu sắc, định dạng tiêu đề thư... Bạn cần ghi nhớ và tuân thủ các nguyên tắc cốt lõi, luôn sử dụng chữ ký tự động tiêu chuẩn và tránh sử dụng mặt cười hoặc các nhân vật hoạt hình trong thư, nhất là khi gửi cho đối tác.

Bạn còn cần nắm rõ quy luật, quy trình vận hành trong công ty. Ví dụ: Mất bao lâu để một bộ phận, cá nhân phản hồi một email? Để đề nghị một vấn đề thì trao đổi qua hệ thống chat nội bộ, gửi email hay đề nghị trực tiếp sẽ hiệu quả hơn?... Khi nắm bắt và lựa chọn phương án phù hợp nhất, công việc của bạn có thể “chạy” nhanh hơn.

(Nguồn: Careerbuilder.vn)