Juego Memorial | Empresas sin clientes: un análisis del futuro del comercio en un mundo controlado por IA

La génesis de un panorama comercial sin cliente

Este juego de pensamiento diseña un futuro en el que las empresas ya no dependen de las relaciones tradicionales de los clientes. La inteligencia artificial avanzada (IA) y la automatización integral permiten una predicción precisa y satisfacción de las necesidades, que observa prácticas comerciales establecidas como el marketing y las ventas. Esta sección introductoria define la premisa central de este escenario, examina los requisitos tecnológicos e ilumina las consecuencias para las actividades comerciales tradicionales.

Adecuado para:

• La paradoja de ventas olvida el embudo de ventas: ¡el viaje del cliente es ai, automatización y CRM!

Definición de la premisa: IA, automatización y pronóstico perfecto de demanda

La hipótesis central de este experimento mental es una economía en la que las empresas dependen completamente de la automatización, la inteligencia artificial y los procesos controlados por datos. En dicho sistema, sería posible predecir la necesidad de individuos y la sociedad en su conjunto casi perfectamente y ajustar productos o servicios en consecuencia, sin la necesidad de interacción humana directa o una demanda explícita iniciada por el cliente. Esto forma la base de las siguientes consideraciones a las transformaciones de lejan redacción del comercio y la sociedad.

Los desarrollos actuales en el campo de la IA en el comercio minorista ya están indicados en esta dirección, incluso si la perfección de la predicción y la falta total de interacción del cliente siguen siendo música futura. KI ya está revolucionando la forma en que los minoristas predicen las necesidades de los clientes analizando datos de ventas históricas, tendencias del mercado y factores externos como el clima o el día festivo. Los sistemas de IA juegan un papel cada vez más importante en la predicción precisa del comportamiento del cliente y la optimización de los procesos operativos. La base de esto es la simbiosis de Big Data e IA: los algoritmos necesitan grandes cantidades de datos para reconocer patrones y hacer predicciones confiables: cuanto más grande y alta calidad registran los datos, más precisamente se pronostican.

Esta premisa implica un cambio fundamental de una economía reactiva a una economía proactiva. La mayoría de los sistemas actuales reaccionan a las decisiones de los clientes que están influenciadas por el marketing y están completados por actividades de ventas. El escenario descrito aquí, por otro lado, se basa en el hecho de que se predicen las necesidades y los productos o servicios se adaptan para satisfacer estas necesidades anticipadas sin que los clientes tradicionales sean necesarios. La actividad económica ya no se controlaría por decisiones de compra explícitas, sino por inteligencia predictiva.

El concepto de "predicción perfecta" debe verse críticamente. Si bien los sistemas de IA son constantemente mejores en su capacidad de pronóstico, la inmensa complejidad de las necesidades humanas en necesidades particulares, recién creadas o irracionales es un desafío importante. Las necesidades humanas no siempre son racionales o en patrones de datos del pasado. Por lo tanto, el espectro de una predicción realmente mejorada a una predicción realmente perfecta y las respectivas implicaciones de posibles brechas en esta perfección deben examinarse en esta perfección.

Fundamentos tecnológicos: la IA y la infraestructura de datos requerida

La implementación de un panorama comercial sin cliente basado en el pronóstico de requisitos perfecto requiere una infraestructura tecnológica altamente desarrollada y omnipresente. Esto no solo incluye modelos AI avanzados, sino también sistemas para adquisición de datos integral, capacidades de procesamiento masivo y tecnologías de automatización sofisticadas para la producción y distribución.

La calidad, la actualidad y la consistencia de los datos son de excelente importancia, porque "los datos son el combustible de la IA". Las empresas tendrían que superar los sitios tecnológicos contaminados y garantizar que su infraestructura de datos haya crecido a los requisitos. Esto incluye una cuidadosa gobernanza de datos, auditorías regulares y mecanismos efectivos para el ajuste de datos, ya que la calidad de los resultados de IA depende directamente de la calidad de los datos de entrada. La integración de datos de Internet de las cosas (IoT) con IA permite el análisis de tiempo real y el uso de información de dispositivos en red, lo cual es esencial para un pronóstico de requisitos dinámicos.

Las cadenas de suministro serían transformadas por sistemas basados ​​en IA que permiten el control autónomo, los ajustes en tiempo real y el análisis predictivo. Las visiones varían a procesos y máquinas controlados por IA que funcionan de forma autónoma y logran "precisión y eficiencia casi perfecta". Esto no solo requiere algoritmos inteligentes, sino también una infraestructura física que respalda dicha automatización, desde la producción hasta la logística. Las plataformas y tecnologías de computación en la nube, como MapReduce, son ejemplos de herramientas que permiten procesar las grandes cantidades necesarias de datos.

El establecimiento de tal infraestructura tendría consecuencias de gran alcance. La necesidad de recopilar datos completos para predicciones "perfectas" implica una grabación y análisis casi total de información sobre las personas y su entorno. Esto podría incluir datos de comportamiento, información biométrica, datos ambientales y detalles contextuales. Dicha recopilación y análisis de datos sería equivalente a la vigilancia ubicua y planteó preguntas fundamentales con respecto a la privacidad y la ética.

Además, la construcción y operación de esta infraestructura global requeriría inversiones masivas y coordinación internacional. El control sobre estos datos y las capacidades de IA podría conducir a nuevas condiciones de energía geopolítica. Las naciones o entidades que dominan esta infraestructura también tendrían un inmenso poder económico y potencialmente social, lo que aumentaría las discusiones existentes sobre la IA y la dinámica global.

Lo obsoleto del marketing y ventas tradicionales

En un mundo en el que las necesidades se predicen perfectamente y los productos o servicios se adaptan y entregan automáticamente, las funciones tradicionales de marketing y ventas pierden su derecho a existir. La necesidad de generar demanda, crear conciencia de marca, convencer a los clientes o facilitar las transacciones no se aplica si la necesidad se conoce de antemano y el cumplimiento es sin problemas. La declaración explícita de la solicitud del usuario: "No más estrategias de marketing, sin publicidad, sin ofertas, sin acciones de ventas", subraya este cambio fundamental.

Las estrategias de adquisición de clientes automatizadas de hoy basadas en publicidad, páginas de destino y generación de leads serían superfluas en tal escenario. Incluso los modelos comerciales actuales basados ​​en IA que a menudo todavía usan canales de venta o tienen como objetivo mejorar la experiencia del cliente y el desarrollo de nuevos grupos objetivo contrasta con un futuro en el que tales actividades ya no son necesarias.

La desaparición del marketing y las ventas tendría un impacto masivo en el mercado laboral y las habilidades requeridas. Las industrias y profesionales enteros que trabajan en estas áreas hoy en día se vuelven obsoletos. Esto requeriría una discusión profunda sobre la adaptación de los trabajadores y las consecuencias sociales de una pérdida de empleo tan extensa.

La naturaleza de las "marcas" y la "diferenciación de productos" también cambiaría fundamentalmente. Si la satisfacción de las necesidades se adapta perfectamente al individuo, los aspectos convincentes y de creación de identidad de las marcas pierden importancia. Puro útil podría ocupar su lugar, o se pueden desarrollar nuevos marcadores no comerciales no comerciales. El apego emocional a las marcas y la señalización de la calidad o el estado por parte de las marcas difícilmente sería relevante en un sistema de necesidades perfectas e individualizadas. Los productos pueden evaluarse principalmente de acuerdo con su capacidad funcional para satisfacer la necesidad prevista.

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Paradigmas económicos en un mundo sin demanda controlada por el cliente

La eliminación de la demanda controlada por el cliente como el motor principal de la actividad económica cuestiona los principios básicos del capitalismo. Si las decisiones y las señales de precios del mercado ya no dirían la producción y la asignación, se deben considerar modelos económicos alternativos. Esta sección examina varios enfoques teóricos que podrían volverse más importantes en tal futuro, desde modelos posteriores a la discurso hasta la economía posterior al crecimiento hasta visiones aceleracionistas y formas socializadas de producción.

Más allá del capitalismo: exploración de modelos post-escarcidad y basados ​​en recursos

El concepto de una economía que ya no está formado principalmente por la escasez ofrece un contragolpe radical al capitalismo. En una economía posterior a la discusión, la mayoría de los bienes podrían ser producidos por la automatización avanzada en gran abundancia y con una carga de trabajo humano mínima, por lo que serían muy baratos o incluso disponibles de forma gratuita. Las tecnologías clave para esto serían una automatización extensa, máquinas potencialmente autorreplicantes, nanotecnología y energías renovables. En teoría, los bienes, servicios y recursos podrían ser accesibles libremente en dicho sistema, lo que haría que los mecanismos económicos tradicionales como los precios, el dinero y la competencia.

El modelo de economía basada en recursos (economía basada en recursos, RBE) está estrechamente relacionado. Aquí, todos los recursos se consideran humanidad y la asignación se basa en las necesidades y la cooperación en lugar de a través del intercambio o deuda monetaria. Proyectos como "El Proyecto Venus" o iniciativas como "One Community" propagan tales enfoques que se esfuerzan por un desvío de la lógica de ganancias y un giro a la satisfacción directa. Sin embargo, los críticos de tales modelos cuestionan aspectos, como los derechos de propiedad y las estructuras de incentivos en un sistema en el que los recursos son comunes.

La transición a las economías posteriores al fondo o los recursos debe ser factible, una de las transformaciones más fundamentales en la historia humana sería. Dado que la escasez siempre ha sido un factor impulsor para los sistemas económicos, los conflictos y la estratificación social, la eliminación de la escasez material en caso de necesidades básicas y la partida de los sistemas monetarios socavaría los fundamentos de las estructuras económicas y de clase actuales. Esto requeriría una reevaluación de la motivación humana más allá del beneficio material y la presión de supervivencia.

Incluso si se lograra una escasez de puestos para bienes materiales, la escasez podría continuar existiendo en bienes intangibles o incluso ganar en importancia. Esto incluye, por ejemplo, atención, experiencias únicas, ubicaciones específicas o ciertas formas de capital social. Dado que los deseos humanos son potencialmente ilimitados, el enfoque podría estar en la competencia por la competencia o la evaluación de estos "bienes" intangibles e inherentemente limitados, lo que podría conducir a nuevas formas de "economías" o jerarquías.

La lógica del crecimiento postal y la suficiencia

La economía de crecimiento postal cuestiona el dogma del crecimiento económico eterno y, en cambio, se suplica la orientación a la bienvenida, la sostenibilidad y la suficiencia, es decir, la producción de lo que es suficiente para satisfacer las necesidades, sin promover el exceso de consumo. Este paradigma critica los modelos capitalistas orientados al crecimiento y enfatiza la necesidad de respetar los límites ecológicos y promover la justicia social. Conceptos como la "economía de cuidado básico", que se centra en la provisión sostenible de bienes y servicios esenciales, y "en el tiempo", que proporciona una reducción en las horas de trabajo a favor de otras áreas de la vida, son elementos centrales. Modelos como "Servicios básicos universales" (UBS), que aseguran una atención universal básica, y una democracia económica más fuerte también son parte de la discusión.

Un sistema controlado por el cliente y sin cliente para las necesidades satisfactorias podría coincidir con los ideales del crecimiento postal si la IA subyacente está programada en suficiencia y sostenibilidad en lugar de maximizar la producción. Tal IA podría optimizarse teóricamente para satisfacer las necesidades con un uso mínimo de recursos y tener en cuenta la sostenibilidad ecológica a largo plazo. Sin embargo, también existe el riesgo de que dicha IA conduzca a una absorción sin precedentes si las "necesidades predichas" son exageradas o la IA alinea su optimización con la velocidad y el volumen de producción sin suficientes restricciones ecológicas. La programación central y el marco ético de la IA se convertirían en factores decisivos.

Visiones de Accenerationist: la tecnología como catalizador para las estructuras post -capitalistas

Las filosofías aceleradoras, en particular el acelacionalismo de la izquierda, proponen utilizar las tecnologías desarrolladas en el capitalismo para superar el capitalismo en sí mismo y crear nuevas estructuras sociales. Esta constitución ve el progreso tecnológico como una fuerza impulsora para las transformaciones sociales. Representantes como Nick Srnicek y Alex Williams argumentan que el progreso tecnológico ya podría permitir una vida con horas de trabajo drásticamente reducidas y prospección un mundo sin trabajo tradicional. Su "manifiesto para una política aceleracional" solicita utilizar logros tecnológicos como cuantificación, modelado económico y análisis de big data para objetivos políticos de izquierda.

El escenario de una satisfacción perfecta y controlada por IA puede interpretarse como una expresión final de tendencias aceleradoras. Aquí la tecnología no solo automatiza el trabajo, sino que todo el ciclo de oferta de demanda, que potencialmente conduce a un sistema socioeconómico radicalmente diferente. Sin embargo, la pregunta crucial es el "propósito" de esta aceleración. ¿Sirve la liberación humana, como esperaba los aceleradores de la izquierda, o conduce a algo más? Otras corrientes aceleracionales, como las representadas por Nick Land, lo ven más una liberación del capital de las personas, lo que plantea la pregunta, quién o qué beneficia de esta automatización final.

Modelos de producción socializada y planificación participativa

Si la producción ya no está controlada por empresas privadas orientadas a las ganancias, surge la pregunta de formas alternativas de organización. Conceptos de propiedad social sobre los medios de producción y mecanismos participativos para decidir qué y cómo se produce, aparecen aquí. Modelos como la economía participativa (Parecon) proporcionan que los consejos de trabajadores y consumidores negocian planes de producción y consumo, con remuneración después del esfuerzo y la planificación descentralizada a través de las llamadas juntas de facilitación de iteración (IFB).

En una economía sin cliente en la que la IA predice las necesidades, la "planificación participativa" podría tomar una nueva forma. En lugar de que las personas informen sus solicitudes de consumo directamente a los consejos, la IA podría inferir estas necesidades. Los mecanismos participativos podrían centrarse en validar estas inferencias, determinar las prioridades sociales y monitorear las operaciones de la IA en lugar de llevar a cabo una microplanización detallada del consumo individual. La participación humana cambiaría de la definición de necesidades individuales (que la IA toman el control) para controlar el sistema general. Esto aseguraría que las predicciones de la IA correspondan a valores sociales más amplios y consideraciones éticas y que las decisiones sobre la asignación de recursos para proyectos a gran escala o bienes públicos que no son fáciles de reducir a las "necesidades" individuales se toman democráticamente.

La siguiente tabla resume los posibles modelos económicos discutidos:

Descripción general comparativa de posibles modelos económicos en un futuro sin cliente

Descripción general comparativa de modelos económicos potenciales en un futuro sin cliente - Imagen: xpert.digital

Una descripción comparativa de los posibles modelos económicos en un futuro sin cliente muestra la variedad de enfoques basados ​​en diferentes principios y tecnologías centrales. La economía posterior a la discusión se esfuerza por una abundancia de bienes con un trabajo humano mínimo a través de la automatización, con una asignación directa basada en la disponibilidad o las necesidades. Las máquinas de autorreplicación, la nanotecnología y las energías renovables juegan un papel central aquí. Los críticos cuestionan la accesibilidad de la escasez postal real, así como la motivación y la igualdad de la distribución.

La economía basada en recursos (RBE) ve los recursos como un legado común de la humanidad y renuncia al dinero o las deudas. En cambio, la distribución de recursos tiene lugar según lo requerido por la cooperación. Las tecnologías altamente desarrolladas facilitan la gestión y la producción de recursos, que apunta a las necesidades sostenibles y al bien común. Los proponentes como Jacque Fresco del Proyecto Venus ven esta una alternativa de aspecto hacia adelante, mientras que los críticos enumeran desafíos prácticos como los problemas de propiedad y la escalabilidad.

La economía posterior al crecimiento, por otro lado, apaga el enfoque en el crecimiento económico y da importancia a la sostenibilidad, la suficiencia y el tiempo. El uso de IA y tecnologías sostenibles apunta a la planificación democrática y las necesidades de la distribución de recursos orientados a las necesidades, con el enfoque en los objetivos ecológicos y sociales. Los desafíos surgen de la aceptación política y la viabilidad de esta transición de los modelos de crecimiento.

El post -capitalismo aceleradorista considera que la tecnología capitalista es una oportunidad para superar el capitalismo. La automatización y la IA impulsan la transformación, con la redistribución social y la planificación central siendo posibles mecanismos. A pesar de la visión de una liberación del trabajo, este modelo alberga riesgos, como el control autoritario, las preguntas éticas y las tensiones dentro de las tendencias aceleracionistas.

En la economía participativa o el socialismo, el enfoque se centra en la propiedad social de los medios de producción y la satisfacción de las necesidades. AI respalda la planificación, la coordinación y el análisis de datos, mientras que la planificación participativa y las decisiones democráticas directa la asignación de recursos. El objetivo es la justicia social y el autogobierno, pero la complejidad de la información, las estructuras de incentivos y el riesgo de burocratización son desafíos considerables.

En resumen, estos modelos reflejan las tensiones entre la automatización, la eficiencia de los recursos, la justicia social y la sostenibilidad, mientras persiguen diferentes estrategias para la organización futura de las empresas y la sociedad.

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La transformación de la "empresa": propósito y función de las unidades de producción

Si las "empresas" ya no necesitan clientes y operan en un nuevo paradigma económico, su propósito, estructura y motivación deben cambiar fundamentalmente. Esta sección examina cómo podrían verse estas "unidades de producción" y qué manantiales impulsan si podrían tener si la maximización de ganancias ya no es el objetivo.

Rede -finición del propósito organizacional: de las ganancias a la satisfacción de las necesidades sociales

En un mundo en el que la IA predice las necesidades y la producción tiene como objetivo satisfacerlas directamente, el propósito fundamental de las organizaciones cambiaría de la maximización de ganancias a la abordación directa de las necesidades sociales e individuales. Muchas compañías ya afirman que incluyen problemas sociales y ecológicos en su trabajo, a menudo impulsados ​​por la cultura corporativa y las expectativas de las partes interesadas que van más allá de los intereses de ganancias puras. Entonces, las "empresas comunes de bien orientadas al bien" reinverten sus ganancias para lograr objetivos sociales y reflejar la justicia social o la participación en sus estructuras.

La aparición de una "economía de propósito" indica un cambio más amplio en el que la Compañía se transfirió de la maximización de ganancias puras para maximizar los propósitos y desea crear valor para todos los interesados: clientes, empleados, comunidades y planetas. En un sistema sin cliente, este propósito sería aún más directo al satisfacción de las necesidades identificadas. Los modelos socialistas, como el polo teórico opuesto, proporcionan explícitamente la producción en la necesidad de necesidades en lugar de alinear la acumulación de rentabilidad. Conceptos como el productor y la pensión de consumo que miden las ventajas en la economía actual serían irrelevantes o transformados radicalmente en dicho sistema.

Las métricas para el "éxito" de estas unidades de producción tendrían que ser completamente reinventadas. Los indicadores como el producto interno bruto, la cuota de mercado o los márgenes de ganancias pierden su importancia. En cambio, se requerirían nuevas cifras clave, que se relacionan con la calidad de la satisfacción de la necesidad, la eficiencia de los recursos, los efectos ecológicos y posiblemente incluso con las dimensiones del pozo o desarrollo social.

Del mismo modo, el concepto de "competencia" desaparecería o cambiaría fundamentalmente. Si las unidades de producción están orientadas para satisfacer las necesidades predichas dentro de un sistema coordinado, la competencia por los clientes es irrelevante. Una posible "competencia" podría cambiar a la eficiencia en la satisfacción de las necesidades, innovaciones en soluciones o al logro de ciertos objetivos sociales, pero sin la dinámica de la victoria y la derrota basada en el mercado. Los modelos como las economías basadas en recursos enfatizan explícitamente la cooperación en lugar de la competencia.

Motivaciones intrínsecas para entidades administradas por IA: innovación, resolución de problemas y el bien común

Cuando los sistemas de IA gestionan las unidades de producción, surge la pregunta de su "motivación". En lugar de incentivos externos como las ganancias, los sistemas de IA podrían programarse con objetivos intrínsecos. Tales objetivos podrían ser la curiosidad, la búsqueda de la novedad, la adquisición de la competencia o un impulso inherente para resolver problemas complejos en beneficio de la sociedad. Las organizaciones ya existentes sin motivos de ganancias primarias, como las cooperativas sociales, están impulsadas por la solidaridad social e intereses que van más allá de puro autoestima.

Sin embargo, la programación de conceptos como el "bien común" o los "beneficios sociales" en una IA representa un inmenso desafío ético y técnico. Estos términos son filosóficamente complejos y difíciles de definir. Su traducción al código interpretable por máquina es complejo y conlleva el riesgo de mal interpretaciones o de anclaje de prejuicios. Una IA que optimiza para una definición incorrecta o incompleta del "bien común" podría conducir involuntariamente a resultados distópicos.

Una IA impulsada por motivaciones intrínsecas como "curiosidad" o "luchar por la novedad" en el contexto de la resolución de problemas sociales podría conducir a innovaciones inesperadas. Sin embargo, también podría desarrollar "soluciones" para problemas cuya existencia no era consciente de las personas, o soluciones que crean nuevos problemas imprevistos. El control y el monitoreo del impulso exploratorio de dicha IA sería crucial para garantizar que sus actividades estén de acuerdo con los valores y prioridades humanas.

Estructuras de gobernanza para la producción autónoma: DAOS y más allá

La cuestión de cómo se dirigen y controlan estas unidades de producción controladas por IA es central. Los modelos como las organizaciones autónomas descentralizadas (DAO) ofrecen perspectivas interesantes aquí. Las reglas en los contratos inteligentes se codifican en DAO, y las decisiones se toman colectivamente, potencialmente con la participación de los mismos sistemas de IA. Los estudios indican que los DAO, que están orientados a bienes sociales o públicos, pueden tener una mayor descentralización. La necesidad de modelos de gobernanza para sistemas automatizados también se reconoce en otros contextos, como la automatización de procesos controlada por robot (RPA), por lo que a menudo hay una falta de modelos académicos establecidos.

Si AI no solo administra la producción, sino que también puede participar en su propio gobierno (como se planea en Ki-Daos), la frontera entre la herramienta y el actor se difumina. Esto plantea preguntas fundamentales sobre la responsabilidad, el control y el potencial para que los sistemas de IA desarrollen objetivos emergentes que pueden no coincidir con las intenciones humanas. Un sistema en el que las IA gestionan y controlan otras IA podría reducir la supervisión humana y controlar y recuperar riesgos si los objetivos de la IA se desvían del pozo humano.

La capacidad de carga de la carga de los modelos de producción sin fines de lucro a gran escala

Las estructuras organizacionales que ya no proporcionan su misión sobre las ganancias podrían servir como modelo para futuras unidades de producción. Los análisis muestran que las grandes organizaciones sin fines de lucro a menudo dependen de fuentes dominantes de financiamiento, especialmente los fondos estatales.

Sin embargo, en una economía sin cliente y orientada a la necesidad, el "financiamiento" de estas unidades de producción sin fines de lucro no proviene de donaciones o presupuestos estatales tradicionales basados ​​en una economía de mercado en funcionamiento con ingresos fiscales. En cambio, el "financiamiento" sería una cuestión de la división directa de recursos por parte del sistema de planificación económica general, ya que es controlada por TI o participativa. El desafío se transfiere de la adquisición de fondos a la justificación de reclamos de recursos basados ​​en las necesidades predichas y la eficiencia en la cobertura. El dinero como tal ya no podría existir en dicho sistema o tener una función completamente diferente.

Mecanismos de una economía orientada a la necesidad

Esta sección se centra en cómo funciona una economía orientada a la necesidad: ¿cómo se identifican las necesidades y cómo se asignan los recursos para cubrir cuando faltan mecanismos de mercado tradicionales, como la demanda de los clientes y las señales de precios?

La capacidad de la IA para el pronóstico de necesidades "perfectas": habilidades, fuentes de datos y límites inherentes

Es esencial un examen crítico de la capacidad de la IA para predecir las necesidades humanas. Esto incluye los tipos de datos (histórico, conductual, biométrico, relacionado con el medio ambiente) que necesitaría, así como los límites o distorsiones inherentes de tales predicciones. Los sistemas actuales de IA ya muestran habilidades impresionantes en el pronóstico de la demanda, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones basadas en big data mediante el análisis de datos de ventas históricas, tendencias del mercado, clima y días festivos. Cuanto mayor y alta calidad sea la cantidad de datos, más precisamente las predicciones.

Sin embargo, existen límites significativos para la capacidad de predicción de la IA. Las advertencias de "ideas mágicas" y la confusión del rendimiento específico con competencia general son apropiadas. La IA alcanza límites al comprender las emociones humanas y las decisiones éticas. Los "siete pecados muertos" de los pronósticos de AI incluyen la sobreestimación de los efectos a corto plazo y la subestimación del período de implementación.

Las fuentes de datos externas, como los datos meteorológicos, las tendencias de las redes sociales, los indicadores económicos y los datos de IoT, se pueden utilizar para pronósticos de demanda sin la interacción directa del cliente. Potencialmente, estos podrían escalarse para predecir necesidades sociales más amplias. Para descubrir las necesidades humanas latentes, se proponen técnicas proyectivas como metáforas visuales que podrían ser analizadas por IA a gran escala, pero esto plantea preocupaciones éticas sobre la subjetividad y la protección de datos. La privacidad también está en riesgo si la IA obtiene preferencias porque los datos locales pueden ser inferiores a las actualizaciones del modelo y las inferencias generadas por IA se consideran información personal.

El término "necesidad" es complejo y abarca desde requisitos fisiológicos básicos hasta deseos psicológicos complejos y esfuerzos de auto -rerealización, como se muestra en la pirámide de necesidades de Maslow. Una IA que predice "necesidades" debe hacer frente a esta complejidad. La predicción perfecta de las necesidades materiales básicas puede parecer más plausible que la predicción perfecta de las necesidades más altas, subjetivas o nuevas. La capacidad de la IA, matizada para predecir las condiciones psicológicas futuras o los esfuerzos creativos basados ​​en los datos actuales es altamente especulativo y ético.

Las fuentes de datos para predecir las necesidades sociales sin la interacción del cliente (clima, redes sociales, IoT, indicadores económicos) podrían verse influenciadas por el sistema controlado por IA. Esto podría crear bucles de retroalimentación, estabilizar o desestabilizar predicciones o incluso dirigir sutilmente el desarrollo social en función de lo que la IA se programa como una "necesidad". Si, por ejemplo, la IA predice el requisito de energía basado en pronósticos meteorológicos y asigna energía en consecuencia, esto podría influir en el comportamiento (por ejemplo, las personas podrían consumir más energía porque siempre está disponible), lo que luego fluye hacia el modelo de pronóstico de la IA.

Asignación de recursos sin señales de precios: modelos controlados por inteligencia artificial y alternativas que no son de mercado

Si los precios ya no dirigen la asignación, los mecanismos alternativos tienen que agarrar. Los algoritmos de IA podrían optimizar la distribución de recursos en función de las necesidades predichas y los recursos disponibles. Dichos sistemas incluyen adquisición de datos, procesamiento preliminar, capacitación modelo, optimización, provisión y bucles de retroalimentación. Sin embargo, se observa que estos enfoques no abordan explícitamente la asignación sin señales de precios o para una amplia gama de necesidades humanas no sistémicas, sino que se centran en la eficiencia en los sistemas existentes.

Las alternativas que no son de mercado incluyen prácticas como compartir, dar y redistribución. Estos mecanismos, junto con la producción de no mercado para el autoconsumo, la gestión común y la ayuda mutua, tienen el potencial de ser escalados en empresas complejas. El modelado basado en agentes (ABM) y otras técnicas de simulación podrían ajustarse para simular la asignación de recursos en sistemas que no son de mercado.

Una asignación de recursos controlada por IA sin señales de precios podría conducir a una eficiencia extrema al cubrir las necesidades cuantificables. Sin embargo, podría tener dificultades para proporcionar recursos para deseos nuevos, imprevistos o altamente subjetivos que a veces operan los mercados (aunque imperfectamente) a través del descubrimiento de precios y el riesgo empresarial. La IA se caracteriza por la optimización basada en parámetros definidos y datos históricos. Las señales de precios en los mercados reflejan la disposición agregada (y a menudo especulativa) de pagar que pueden dirigir recursos hacia necesidades nuevas o de nicho. Sin este mecanismo, se puede suministrar una IA con las "necesidades" resultantes, no probadas o puramente idiosincráticas, a menos que esté programada especialmente para exploración o reacción a entradas humanas no cuantificables.

El desafío duradero del proyecto de ley de negocios: ¿Puede AI realmente resolverlo?

El problema del proyecto de ley comercial, formulado prominentemente por Ludwig von Mises y Friedrich Hayek, afirma que la planificación económica racional sin precios del mercado es imposible. La pregunta surge si una IA avanzada con grandes cantidades de datos podría dominar este desafío. La literatura es escéptica aquí: la IA no puede resolver el problema de definir la jerarquía objetivo, ya que planificar recursos subordina los objetivos en lugar de seleccionar objetivos debido a las señales de precios. Incluso si todos los datos estuvieran disponibles para una sola mente, un planificador central no podría calcular todo el conocimiento económico necesario de tal manera que se cree una asignación de recursos correcta y consistente. La IA, se argumenta, no cumple con los requisitos previos para una factura económica efectiva, ya que es reactivo y el papel proactivo y degeneración objetivo de los empresarios no puede replicar. El problema de cálculo sigue siendo un desafío central en el contexto de la planificación central versus el socialismo del mercado y la economía participativa.

Incluso si AI pudiera calcular la asignación de recursos perfectamente para una oración estática de necesidades y opciones de producción, la naturaleza dinámica y en desarrollo de las necesidades humanas, las innovaciones tecnológicas y los cambios ambientales imprevistos significa que el "cálculo" es un proceso continuo y adaptativo. El núcleo del debate contable económico podría pasar de la capacidad informática pura a la capacidad de generar nueva información y objetivos y adaptarse a ellos que no están incluidos en el conjunto de datos original. El debate original se centró en la imposibilidad de un planificador central para procesar toda la información necesaria. AI podría resolver la parte de procesamiento de variables conocidas. Sin embargo, como se argumenta, los mercados integran actores proactivos (empresarios) que descubren nuevas necesidades, crean nuevos productos y se adaptan a cambios imprevistos, funciones que una IA como sistema reactiva no puede replicar fácilmente. El desafío no es solo el cálculo, sino la recalculación continua y adaptativa y la redefinición de los objetivos en un mundo dinámico.

Dimensiones sociales y humanas de un mundo de anticipación totalmente automatizado

Esta sección recurre a las consecuencias sociales y humanas más amplias que surgen de una vida en un mundo en el que las empresas no necesitan clientes y la IA anticipa y satisface las necesidades.

El futuro del trabajo humano y la redefinición del "trabajo"

Si la IA y la automatización se hacen cargo de la mayoría de la producción e incluso la determinación de las necesidades, surge la pregunta apremiante del futuro de los trabajos humanos. Los pronósticos indican que la IA generativa cambiará hasta el 90 % de los trabajos de alguna manera en los próximos diez años y posiblemente reemplazará al 9 % de los trabajadores estadounidenses. Si bien algunos expertos argumentan que es más probable que la IA automatice tareas individuales que las profesiones enteras y que la experiencia humana sigue siendo crucial al evaluar los resultados de la IA, otras ven un futuro en el que la IA libera a las personas para interacciones "humanas a humanas", por lo que la empatía, la creatividad e inteligencia emocional llegan al frente. Las perspectivas sociológicas indican posibles pérdidas de empleos y creciente desigualdad de ingresos por parte de AI.

En las empresas posteriores al trabajo en las que el empleo tradicional a través de la automatización se vuelve obsoleto, se discuten conceptos como un ingreso básico universal (BGE) y una reducción de las semanas laborales. El enfoque de los efectos psicológicos del desempleo masivo y la búsqueda de un sentido más allá del trabajo.

En una sociedad con automatización casi completa y la necesidad prevista de satisfacción, el "valor" de las contribuciones humanas podría cambiar completamente de la producción económica a las actividades sociales, creativas, intelectuales o de enfermería que la IA no puede (o no aprobado) replicarse por completo. Esto requiere una revaluación fundamental de lo que se considera "trabajo valioso". Si la IA se hace cargo de la producción y la satisfacción del material (premisa básica de la solicitud), el trabajo tradicional será obsoleto para estos fines. Las personas podrían centrarse en actividades que son menos capaces de IA, como conexiones emocionales profundas, pensamiento ético complejo, nueva creación artística o estudios filosóficos. La compañía necesitaría nuevos sistemas para reconocer y apoyar estas contribuciones no tradicionales, posiblemente desacoplando los ingresos/medios de vida y el "trabajo" (por ejemplo, BGE, como se mencionó).

Límites psicológicos: autonomía, competencia y significado cuando se anticipan las necesidades

Los efectos psicológicos en las personas cuyas necesidades son constantemente anticipados y satisfacidos por un sistema de IA son profundos. La teoría de la autodeterminación enfatiza las necesidades psicológicas básicas de autonomía (sentimiento de control), competencia (sentimiento del campeonato) e integración social. Los entornos que apoyan estas necesidades promueven la motivación autónoma. Los estudios actuales sobre la IA en el lugar de trabajo muestran ganancias de eficiencia, pero el empleado también asegura que el lugar de trabajo se pierda, pero no aborde el escenario de "anticipación perfecta". La jerarquía de Maslow indica que la auto -rerealización y las necesidades sociales también son importantes cuando las necesidades básicas permanecen insatisfechas e introduce necesidades cognitivas, estéticas y trascendentes.

Si un sistema de IA externo anticipa y satisface las necesidades, las personas podrían experimentar una pérdida paradójica de autonomía y competencia. El acto de identificar, luchar y lograr los propios objetivos (incluso en caso de necesidades básicas) contribuye a estos pilares psicológicos. El cumplimiento constante y sin esfuerzo podría conducir a la pasividad, la impotencia aprendida o una búsqueda de nuevas formas de desafío y autodefinición. La autonomía incluye autocontrol y responsabilidad personal de las acciones. Si una IA controla el cumplimiento sobre la base de las predicciones, la capacidad individual de ACT se reduce al cubrir las necesidades. La competencia incluye campeonato y efectividad. Si no se requiere esfuerzo para satisfacer las necesidades, las posibilidades de desarrollar y experimentar competencia en esta área disminuirán. Esto podría hacer que las personas busquen autonomía y competencia en otras áreas no materiales (como lo indican las necesidades más altas de Maslow).

La búsqueda de significado en una existencia post-material post-laboratorio

Si la escasez material ha superado en gran medida y los roles económicos tradicionales pierden importancia, surge la pregunta de cómo las personas encuentran significado y propósito. El trabajo de EO Wilson "La importancia de la existencia humana" trata sobre preguntas existenciales y supera un puente entre la ciencia y la filosofía, por el cual aborda nuestra libertad de elección y el acertijo del libre albedrío en un universo material. En una sociedad posterior al trabajo, las personas podrían encontrar nuevas formas de definir sus vidas a través de la creatividad, la familia, la comunidad o la persecución del desarrollo intelectual, emocional y espiritual, ya que la IA también puede socavar el propósito de las actividades de ocio.

La "importancia de la existencia humana" en tal sociedad podría convertirse en un empleo social central. Esto podría conducir a un renacimiento en el arte, la filosofía, la espiritualidad y el compromiso social. Por el contrario, también existe un riesgo de anomia generalizada y crisis existenciales si no se pueden encontrar ni cultivar nuevas fuentes de significado. Para muchos, los esfuerzos laborales y materiales actualmente ofrecen una fuente primaria de identidad y el propósito. Su pérdida crearía un vacío. Las personas podrían recurrir a las necesidades más altas de Maslov: cognitiva, estética, trascendentes o, como indica Wilson, tratar con nuestro lugar único y nuestras decisiones. La infraestructura social tendría que apoyar estas nuevas formas de encontrar significado.

Poder, control y estructuras sociales en una economía controlada por IA

La cuestión de quién controla los sistemas de IA, predice y asigna necesidades es de crucial importancia. La IA ya tiene un impacto en las estructuras de gobernanza, y hay argumentos en contra del reemplazo completo de los mecanismos de mercado por parte de la IA basada en cuestiones de capacidad de actuación y conocimiento. La dinámica del poder para la asignación de recursos controlada por IA y el cambio de equilibrio global de poder debido a las inversiones de IA también son aspectos relevantes. La habilidad de IA se ve como un pilar de poder nacional. La gobernanza de Super-KI para la planificación empresarial, como muestra el plan de IA de China, incluye la planificación estratégica a largo plazo y el desarrollo del ecosistema.

La entidad (o entidades), que diseña, posee y controlaba el pronóstico general de IA y el sistema de asignación de recursos, ejercería una potencia sin precedentes. Esto podría conducir a nuevas formas de autoritarismo o viceversa, con un diseño cuidadoso, a nuevos modelos de supervisión democrática. La naturaleza de la "caja negra" de algunos sistemas de IA podría apretar este problema. El control sobre la asignación de recursos es fundamental para el poder. Si este control es con un sistema de IA altamente complejo, comprender e influir en sus decisiones se vuelve crítico. Sin mecanismos de gobernanza sólidos, transparentes y participativos, este poder podría concentrarse y abusar, independientemente de si el sistema se usa nominalmente "para el bien común".

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Navegación a través del laberinto: riesgos, ética y gobernanza

Esta sección evalúa críticamente las posibles desventajas, el dilema ético y los desafíos de gobernanza que son inherentes al futuro propuesto.

Imperativo ético: garantizar la equidad, transparencia, protección de datos y responsabilidad en sistemas controlados por IA

El desarrollo y el uso de sistemas de IA que predicen y asignan necesidades deben guiarse por principios éticos estrictos. Esto incluye equidad, transparencia, explicación, protección de datos, seguridad, robustez, supervisión humana y responsabilidad. El marco ético funciona como el informe de Belmont con sus principios de respeto por las personas, la caridad y la justicia pueden ofrecer orientación aquí. La necesidad de "ética anticipatoria", que evita el daño de la IA y el desafío de definir el "bien" en una sociedad pluralista, también son aspectos centrales.

La "explicación" (explicable ai, xai) se vuelve de excelente importancia en dicho sistema. Si una IA dicta la asignación de recursos y la satisfacción de las necesidades, los individuos y la sociedad deben poder comprender por qué se toman ciertas decisiones, especialmente si parecen ser contraportantes o desventajas. La falta de transparencia podría desconfiar y provocar resentimiento. Las decisiones de IA en este escenario tienen profundos efectos en la vida del individuo. Una IA de "caja negra" que toma decisiones críticas de recursos sin explicación socavaría la autonomía y la confianza. Por lo tanto, el desarrollo e implementación de métodos robustos XAI no es solo un objetivo técnico, sino una necesidad ética de legitimidad y equidad.

El espectro del sesgo algorítmico y sus efectos sociales

Las perturbaciones en datos o algoritmos pueden conducir a resultados discriminatorios en el pronóstico de la demanda y la asignación de recursos y potencialmente endurecer o crear desigualdades existentes. Los estudios muestran que los sistemas de IA pueden tener distorsiones significativas en las tareas predictivas. El sesgo algorítmico surge de los datos de capacitación distorsionados o las decisiones de los desarrolladores y puede fortalecer la discriminación sistémica en áreas como el empleo, la vida y las finanzas. Se pueden encontrar ejemplos de esto en la atención médica y la publicidad en línea.

En un sistema de pronóstico de necesidades "perfectas", el sesgo algorítmico podría conducir a una negligencia o falla automatizada de las necesidades de los grupos de población enteros y, por lo tanto, crear una máquina altamente eficiente para la discriminación. Esto es más potencialmente peligroso que la discriminación del mercado, que a veces se puede disputar o evitar. La IA aprende de los datos que pueden reflejar distorsiones históricas. Si una IA es la única decisión: los fabricantes de necesidades y la asignación de recursos y sus algoritmos están distorsionados, puede que no haya un mecanismo alternativo para que los grupos marginados satisfagan sus necesidades. El alcance y la automatización significan que dicha discriminación sería omnipresente y potencialmente más difícil de reconocer o corregir o corregir distorsiones en un sistema de mercado.

Marco de gobernanza para sistemas económicos superinteligentes

Se necesitan modelos de gobierno robustos para monitorear estos poderosos sistemas de IA. Esto incluye condiciones de marco legal que distinguen entre las aplicaciones B2B y B2C, así como una evaluación continua de las consecuencias. También se enfatiza la necesidad de modelos de gobernanza para sistemas automatizados como RPA. Ejemplos internacionales como el plan de IA de China muestran enfoques con regulaciones adaptativas y el desarrollo de ecosistemas. Las simulaciones respaldadas por IA también pueden contribuir al diseño de decisiones políticas.

La gobernanza de dicho sistema no puede ser puramente técnica o solo dejar a los desarrolladores de IA. Requiere la participación de varios grupos de interés, incluidos la ética, los científicos sociales, los expertos legales y el público para definir los objetivos, restricciones y mecanismos de supervisión del sistema. La pregunta "¿Quién gobierna el gobierno (AI)?" se vuelve central. Los efectos sociales están demasiado lejos para una gobernanza puramente tecnocrática. La definición de "necesidades", "equidad" y "bien social" son preguntas inherentemente políticas y éticas, no puramente técnicas. Por lo tanto, la gobernanza debe ser inclusiva y democrática para garantizar la legitimidad y el acuerdo con los valores humanos.

Evite las distopías: enseñanzas de advertencias ficticias y teóricas

La ciencia ficción y las teorías distópicas pueden ayudar a mostrar resultados negativos potenciales si dicho sistema está mal diseñado o controlado, y subraye la importancia de la previsión y la precaución ética. Frederik Pohls "Die Midas-Plage" describe un mundo de sobreproducción de robots en el que los "pobres" se ven obligados a utilizar el consumo agitado, una indicación de consecuencias involuntarias de la automatización total, incluso si la premisa se desvía de lo que se discutió aquí. Los escenarios distópicos en la ficción a menudo incluyen que la IA toma sociedades controladas, rebeladas o construidas con AI, por lo que temas como la vigilancia, el control y la pérdida de autonomía están en primer plano.

El cumplimiento "perfecto" de las necesidades, si es controlada centralmente por una IA, podría conducir paradójicamente a una forma sutil de totalitarismo, en la que las desviaciones individuales del comportamiento o las necesidades "óptimas" predichas predichas se evitan o se hacen imposibles. El "Dictor Benevolente KI" es un riesgo distópico central. La IA distópica a menudo incluye el control y la opresión de la capacidad humana para actuar. Un sistema que predice y satisface perfectamente todas las necesidades podría definir estas necesidades de cerca o que optimiza la estabilidad del sistema en lugar del desarrollo individual o la libertad. Cualquier desviación de la "ruta óptima" de la IA para un individuo podría considerarse como una anomalía que debe corregirse, lo que significa que la verdadera libertad de elección está restringida, incluso si las necesidades materiales están cubiertas.

La siguiente tabla resume los desafíos éticos, de gobernanza y sociales más importantes:

Importantes desafíos éticos, de gobernanza y social de una economía necesaria y controlada por la IA

Importantes desafíos éticos, de gobernanza y social de una imagen económica basada en necesidades y controladas por IA: xpert.digital

El desarrollo avanzado de una economía que necesita y necesidad controlada y controlada por la IA trae consigo una variedad de desafíos éticos, de gobernanza y social. Un punto central es el sesgo algorítmico, en el que los sistemas de IA pueden proporcionar resultados discriminatorios a través de prejuicios históricos en los datos de capacitación, lo que aumenta las desigualdades existentes. Medidas tales como auditorías de datos estrictos, conjuntos de datos de capacitación diversificados, auditorías de equidad, Debias adversas, marcos de transparencia y la inclusión de varias partes interesadas sirven para contenerlos para garantizar la equidad y la no discriminación.

La protección de datos y la seguridad de los datos son otro desafío, ya que las encuestas de datos integrales para predicciones precisas ponen en peligro la privacidad y aumentan el riesgo de abuso de datos. Enfoques como la minimización de datos, el anonimato, la privacidad por diseño y las sólidas medidas de seguridad cibernética, así como el cumplimiento de las leyes de protección de datos, por ejemplo, el GDPR, puede reducir estos riesgos.

La precisión y confiabilidad de las predicciones de IA también sigue siendo crítica, porque la anticipación libre de errores de las necesidades complejas es extremadamente difícil. Los pronósticos incorrectos pueden conducir a asignaciones incorrectas y no cubren las necesidades. Las pruebas continuas, el monitoreo humano, los bucles de retroalimentación y el uso de diversas fuentes de datos son esenciales para garantizar la robustez de los sistemas.

Otro aspecto es la pérdida potencial de la autonomía humana si AI anticipa constantemente las necesidades, lo que debilita la capacidad de toma de decisiones individuales. Las opciones, las opciones de exclusión y las medidas para fortalecer la autoeficacia y la autonomía a través del control y la supervisión humanos son esenciales aquí.

La concentración de poder y control sobre los sistemas de IA conlleva el riesgo de abuso o nuevas estructuras autoritarias. Los modelos de gobernanza descentralizados, los algoritmos transparentes, los órganos de supervisión independientes y un diseño democrático de tales sistemas pueden contrarrestar. Al mismo tiempo, la capacidad de la IA para la planificación económica eficiente se discute con controversia, ya que se requiere un equilibrio entre la resiliencia y la adaptabilidad. Alternativas como los modelos participativos y un uso de apoyo de IA en lugar de reemplazo completo de actores humanos podrían ofrecer soluciones.

Otro desafío es la redefinición del significado y el propósito de la existencia humana, ya que la eliminación del trabajo tradicional puede conducir a crisis existenciales. Las medidas como la promoción de la educación, las actividades creativas, el compromiso comunitario y la reflexión filosófica, así como el establecimiento de un ingreso básico incondicional (BGE) podrían ayudar a crear nuevas fuentes de significado.

Después de todo, el enfoque se centra en la gobernanza y la responsabilidad de los sistemas de IA, ya que son difíciles de establecer responsabilidades claras para las decisiones y errores de los sistemas autónomos. Las estructuras como las condiciones del marco legal, los códices de ética de IA y los mecanismos para la intervención humana deben desarrollarse para garantizar el uso responsable de tales tecnologías.

Mapeo de lo desconocido: caminos y consideraciones para un comercio transformado

Esta sección final resume los resultados del artículo y describe las transformaciones más importantes y sus dependencias mutuas. Ofrece consideraciones estratégicas para la navegación en la dirección de tal futuro si se considera deseable o inevitable, y refleja la relación en desarrollo entre la humanidad, la tecnología y la organización económica.

Síntesis de hallazgos: transformaciones importantes y sus interdependencias

El análisis anterior ha demostrado una serie de transformaciones profundas que traería una economía sin cliente y controlada por IA. Estos cambios no están aislados, pero están fuertemente vinculados. La capacidad tecnológica de (casi) necesidades perfectas para personas preliminares es la base que hace que las funciones tradicionales de marketing y ventas sean obsoletas [Sección IC]. Esto a su vez forzó una nueva visión de los paradigmas económicos más allá del capitalismo impulsado por el cliente a modelos como el post-cortes, economías basadas en recursos o enfoques posteriores al crecimiento [Sección II].

En tales nuevos paradigmas, el propósito de las "empresas" o las unidades de producción cambiaría de la maximización de las ganancias a la satisfacción directa o la persecución del bien común, posiblemente impulsado por motivaciones intrínsecas de los sistemas de IA imponibles y bajo las nuevas estructuras de gobernanza como DAOS [Sección III]. Los mecanismos para la identificación de necesidades y la asignación de recursos tendrían que funcionar sin señales de precios, por lo que la IA juega un papel central, pero también sigue siendo los desafíos de la factura de negocios [Sección IV].

Esta cadena de transformaciones, desde la capacidad tecnológica hasta los modelos económicos cambiados y el propósito recientemente definido de las organizaciones hasta los efectos sociales, es altamente interdependiente. Una falla o un juicio erróneo fundamental en un área, por ejemplo, con respecto a los límites reales de la capacidad de predicción de IA o la definición ética de "necesidad", podría tener efectos en cascada y todo el sistema hipotético desestabilizado o conducir a resultados negativos severos. Si, por ejemplo, la predicción de IA es profundamente incorrecta o sesgada, esto invalidaría una gran parte de la posterior reestructuración económica y social o conduciría a un sistema disfuncional e injusto.

Las dimensiones sociales y humanas son igual de profundas: el futuro del trabajo, los efectos psicológicos sobre la autonomía y los hallazgos, así como las nuevas estructuras de poder y el dilema ético requieren una atención cuidadosa [Secciones V y VI]. Los riesgos, especialmente debido al sesgo algorítmico y la concentración de control, son significativos y requieren trabajos de marco ético robustos y modelos de gobernanza.

Imperativo estratégico para la navegación hacia un futuro basado en las necesidades

Si los elementos de este futuro se persiguen o emergen activamente como un desarrollo inevitable, hoy en día ciertas medidas estratégicas, prioridades de investigación y discusiones políticas son necesarias hoy. No se trata de una hoja de ruta detallada sobre el futuro específico que se describe aquí, sino de consideraciones para controlar el desarrollo de la IA y la automatización en el comercio y en general en general.

Un imperativo estratégico principal es promover una amplia "competencia de IA" y la participación democrática en el diseño del desarrollo y el uso de la IA. En vista de los profundos efectos sociales, las decisiones sobre el papel de la IA en los negocios no pueden dejarse a tecnólogos o empresas. Los efectos de la IA serán omnipresentes. La adaptación ética y social requiere una entrada amplia. Por lo tanto, la comprensión pública y el compromiso en el gobierno de KI son cruciales para dar forma a un futuro ventajoso en lugar de uno determinado por el determinismo tecnológico o los intereses cercanos.

Más consideraciones estratégicas incluyen:

• Invertir en la investigación de los límites y riesgos de la IA: en particular con respecto a la predicción de necesidades humanas complejas, justicia algorítmica y los efectos psicológicos de la automatización.
• Desarrollo de directrices éticas sólidas y estructuras de gobernanza: estas deben ser proactivas ("ética anticipatoria") y coordinar internacionalmente para garantizar el uso responsable de los potentes sistemas de IA.
• Promoción de la investigación interdisciplinaria: los desafíos requieren la cooperación entre informáticos, economistas, sociólogos, ética, abogados y académicos de humanidades.
• Discusión sobre modelos económicos alternativos: un debate abierto sobre el crecimiento posterior, los enfoques basados ​​en recursos y el futuro del trabajo es necesario para desarrollar visiones sociales más allá de la lógica económica tradicional.
• Educación y capacitación: preparación de la población para un mundo de trabajo en el que las habilidades humanas como la creatividad, el pensamiento crítico y la inteligencia emocional ganan importancia, mientras que las tareas repetitivas se automatizan.

Reflexiones finales: la relación en desarrollo entre la humanidad, la tecnología y los sistemas económicos

Los pensamientos de un mundo en el que las empresas ya no necesitan a los clientes en una interacción cambiante entre la capacidad humana, la capacidad tecnológica y las formas organizativas de nuestra vida económica. Nos obliga a hacer preguntas básicas sobre lo que nosotros, como sociedad, apreciamos más. Si la tecnología podría satisfacer todas las necesidades materiales sin el comercio tradicional, ¿qué tipo de sociedad nos gustaría diseñar?

La "empresa sin cliente" es, en última instancia, una pregunta sobre la empresa misma, sino una pregunta sobre el tipo de humanidad por la que luchamos cuando la presión económica existencial se cae. El escenario elimina las limitaciones y motivaciones económicas tradicionales. Esto abre la oportunidad de volver a priorizar los objetivos sociales, por ejemplo, lejos del crecimiento puro al bien, la sostenibilidad, la justicia o el desarrollo humano. El "problema" luego cambia de la necesidad económica a una cuestión de elección colectiva y diseño social, guiado por la ética y una visión para un futuro deseable, en lugar del determinismo puramente económico o tecnológico.

El viaje hacia un futuro de este tipo, incluso si solo se realiza parcialmente, requiere una comprensión profunda de las posibilidades tecnológicas, un examen crítico de las implicaciones económicas y sociales y, sobre todo, una clara orientación ética para garantizar que la tecnología sirva y no es al revés.

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Konrad Wolfenstein

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