Hlavní strana -> Zprávy
Aktuality -> IT Business - 18. 1. 2007

Intel oznámil miliardové výnosy

intel_703.jpgSpolečnost Intel zveřejnila finanční výsledky za čtvrté čtvrtletí 2006 – výnosy dosáhly 9,7 mld. USD, provozní zisk 1,5 mld. USD, čistý zisk 1,5 mld. USD a výnos na akcii 26 centů. S vyloučením kompenzací realizovaných v akciích dosáhl provozní zisk celkem 1,8 mld., čistý zisk 1,7 mld. dolarů a výnos na akcii 30 centů. Provozní výsledky společnosti za čtvrté čtvrtletí zahrnují výnos z prodeje aktiv z oblasti komunikačních a aplikačních procesorů společnosti Marvell Technology Group, snížené o mimořádné odpisy, včetně těch spojených s rozhodnutím prodat závod Fab 23 v Colorado Springs.

Celkový dopad těchto operací vedl ke zvýšení výnosu na akcii zhruba o 2,5 centu. Náklady na restrukturalizaci a zvyšování efektivity společnosti dosáhly předpokládané výše a snížily výnos na akcii zhruba o 1,5 centu. Za celý rok 2006 společnost Intel dosáhla výnosů 35,4 mld. USD, provozního zisku 5,7 mld. USD, čistého zisku 5 mld. USD a výnosu na akcii 86 centů. Intel vyplatil rekordní dividendy v celkovém objemu 2,3 miliardy dolarů a použil 4,6 mld. USD ke zpětnému odkupu 226,6 milionu akcií na burzovním trhu.

 
  

- PR -

AI reporting

Nová cesta pro rozhodování nad firemními daty


Manažer výroby samozřejmě vnímá problém, ale musí čekat na analytika, aktualizovaný report a jeho interpretaci. Každý den přináší potřebu odpovědí na nové nebo neočekávané situace. Dnes již lze s pomocí AI pokládat otázky přímo nad firemními daty - ovšem pouze tehdy, jsou-li data správně připravena a strukturována tak, aby jim reportovací agent přesně rozuměl. Stejně tak musí být agent vytrénovaný na specifika daného prostředí, aby jeho odpovědi byly relevantní a spolehlivé. Výsledkem je schopnost reagovat na provozní situace okamžitě, a efektivněji tak minimalizovat prostoje, eliminovat chybovost i snižovat výrobní náklady. 

  

- PR -

Pro úspěšné nasazení AI v podniku

není rozhodující volba modelu, ale struktura a kvalita datového prostředí


Zavádění umělé inteligence v organizacích se často redukuje na výběr konkrétního modelu nebo AI asistenta. Diskuze se točí kolem jejich schopností, výkonu a dostupnosti. Z pohledu podnikové praxe je to ale vedlejší téma. Skutečná otázka totiž nezní, jakou AI organizace používá. Správná otázka je: Jaká data má AI k dispozici? V praxi se ukazuje, že rozhodujícím faktorem není volba modelu, ale kvalita a struktura datového prostředí, do kterého je AI integrována. Právě to rozhoduje o úspěchu nebo neúspěchu většiny AI projektů.