同時，在數字化和現代化方面，美國勞工部首席信息官辦公室CIO兼運營副助理部長Gundeep Awhluwalia正在做出重大嘗試。勞工部擁有650多個分支機構，各自資源分配不同，各機構間的連接點面臨重大挑戰。為此，Awhluwalia正在數字化和現代化方面進行重大嘗試，并已經部署了更先進的技術，包括在各類系統中使用AI和機器學習成果。他還分享了一項具體舉措，即利用AI技術對職業安全與健康管理局（OSHA）進行自動編碼?，F在，超過97%的上報數據已經由AI系統進行自動編碼，將更多員工從這項低價值工作中解放出來，專注處理其他高價值任務。此外，勞工部正在努力提高數據質量，在各個層面投入時間與其他組織一道開發最佳實踐。

在數字化時代，越來越多的政府機構開始積極擁抱先進技術，解決實際問題，提高工作效率。美國人事管理辦公室（OPM）首席信息官辦公室CIO Guy Cavallo分享了他們如何利用AI和自然語言處理（NLP）協助處理相關任務，包括在某些層面使用由AI生成的內容，這引起了熱議。除此之外，該部門還開設了24/7全天候服務臺，支持遠程辦公和華盛頓特區之外的人群。Cavallo還表示，他們正在尋找AI人才，而AI可以負責整理和生成確切的崗位描述，讓招聘變得更加高效。

另一方面，美國國家運輸安全委員會（NTSB）常務委員辦公室CIO Michael Anthony談到了該機構的需求與技術應用。在推動NTSB脫離交通部、形成獨立機構的過程中，他們也建立了自己的策略。NTSB專注于零信任和身份管理，并剛剛開始推動上云。雖然無法過多討論NTSB目前的AI使用情況，但Anthony列舉了一些潛在用例。NTSB正努力解決人力資本的問題，專注于使用數據以改進“客戶體驗”。這些政府部門的努力，將不僅讓政務變得更加高效，也將促進AI技術在政府領域的應用和發展。

美國商務部美國人口普查局副CIO Gregg ‘Skip’ Bailey博士在會上分享了他對技術應用的看法，包括AI和自然語言處理的高級用例。該局不僅要管理十年一次的全國人口普查，還有其他130項大規模調查，如何提供更強大的自然語言處理和分析能力是他們考慮的重點。為此，Bailey博士指出，他們正在構建企業級數據湖，希望解決組織內數據間相互孤立的問題，并利用自然語言處理進行數據分析，確保數據爬蟲所獲取的人口普查數據“原始且真實”。同時，記錄管理也是另一個重要的長期關注點。

隨著IT現代化、AI、大數據分析、網絡與零信任、云遷移等話題成為美國聯邦政府熱門議題，持續對話已成為學習和采納最佳實踐的重要途徑，既能高效完成任務，又能節約納稅人上繳的財政預算。在數字化時代，政府機構不斷探索新的技術應用方式，以提高工作效率和服務水平。