AI majandus kui majandusjõud: globaalse muutumise, prognooside ja geopoliitiliste prioriteetide analüüs

Ettevalmistav lõhe sulgub: miks võiks Ai-Unit Rationsist saada digitaalse muundamise suureks kaotajaks

Tehisintellekt (AI) ei ole pelgalt uus tehnoloogia; See on põhiline majandusjõud, mille ümberkujundav mõju on võrreldav tööstusrevolutsiooniga. AI -d, mis on juba olnud ja tekkinud, muutused globaalse majanduse muutused näitavad keerulist pilti tohututest võimalustest ja märkimisväärsetest väljakutsetest, mida tugevdavad robootika sünergeetilised mõjud ja mida iseloomustavad geopoliitilised arengud.

AI majanduslik potentsiaal on muljetavaldav: analüütikud ennustavad, et AI võib 2030. aastaks anda ülemaailmsele kogutoodangule (SKP) täiendavalt 15,7 triljonit dollarit. See väärtus tuleneb kahest peamisest kanalist: massiline tootlikkus suureneb kognitiivse töö automatiseerimise kaudu ja protsesside optimeerimisel ning ka märkimisväärse tarbimise stimuleerimise kaudu uute, AI-põhiste toodete kaudu.

Samal ajal selgub keskne pinge selle tohutu potentsiaali ja märkimisväärsete riskide vahel. Prognoosid ulatuvad ülevoolavast optimismist kuni suuremate hinnanguteni, mis näitavad reaalseid rakenduskaljusid nagu kasumlikkuse künnised, kohanemiskulud ja investeeringute ja rakendusalade erinevus. Tööturg seisab silmitsi sügava revolutsiooniga, milles AI võib mõjutada kuni 60 % tööstusriikide töökohtadest. See toob kaasa kvalifikatsiooni, töökohtade polariseerumise ja sissetulekute ebavõrdsuse võimaliku karmistamise.

Geopoliitilist maastikku kujundab üha enam USA ja Hiina vaheline AI konkurents, mis viib globaalse tehnoloogia ökosüsteemi killustatuseni. Erinevad regulatiivsed filosoofiad -Ameerika Ühendriikide turu -orienteeritud lähenemisviis, ELi parempoolne raamistik ja Hiina osariigi kontrollitud mudel -loovad rahvusvaheliste ettevõtete jaoks keeruka ja kuluka keskkonna.

Strateegiline hädavajalik kristalliseerub: ettevõtte juhtide jaoks on "suure uue kaabeldus" lisandväärtuse võti - tegevusprotsesside, juhtimis- ja talentide strateegiate põhimõtteline ümberkujundamine. Poliitiliste otsustajate jaoks on kiireloomuline ülesanne leida tasakaal innovatsiooni edendamise ja kaasava juhtimisstruktuuride loomise vahel. AI-toega ja AI-Un ettevalmistatud rahvaste vahelise "ettevalmistava lõhe" ühendamine on ülioluline, et AI ei saaks globaalse ebavõrdsuse uueks ja vägevaks tõuks.

Sobib selleks:

• Investeeritud miljardeid AI -sse - aga kus on majanduslik läbimurre?

AI asutatud majandus: praeguse maastiku inventuur

See osa on aluseks AI majanduslike mõjude mõistmisele, kvantifitseerides nende varasema panuse ja kavandades kontrafaktuaalse stsenaariumi, et eraldada nende ainulaadne väärtus.

AI majanduse koidik: eelmise teisenduse kvantifitseerimine

Tehisintellekti integreerimine globaalsesse majandusstruktuuri ei ole enam tuleviku stsenaarium, vaid juba mõõdetav reaalsus. Nende varasema mõju hindamine näitab aga mitmesuguseid prognoose, mis ulatuvad ümberkujundavast, triljonist dollarist raskelt panusest tagasihoidlikule, kuid siiski märkimisväärsele kasvule. See lahknevus on võti AI kasutuselevõtu keeruka dünaamika mõistmisel.

Makromajanduslikud efektid: lugu kahest prognoosist

AI majandusliku panuse kvantitatiivset hindamist kujundavad kaks erinevat mõttekooli.

Bullish konsensus, mida juhivad sellised asutused nagu PWC, joonistab pildi monumentaalsest majanduslikust laienemisest. Laialdaselt viidatud uuringu kohaselt võib KI lisaks 2030. aastaks kaasata ka globaalsele SKP -le ka 15,7 triljonit dollarit, mis vastab 14 %suurenemisele. Seda muljetavaldavat arvu toidavad kaks peamist mehhanismi. Esiteks suureneb tootlikkuse kaudu, mis tuleneb rutiinsete ülesannete automatiseerimisest ja keerukate protsesside optimeerimisest. Teiseks ja veelgi olulisem tarbimise ja nõudluse mõju kaudu. PWC hinnangul tuleneb ainuüksi 9,1 triljonit USA dollarit suurenenud tarbimisest, mida stimuleerivad AI täiustused ja teenused, näiteks isikupärased pakkumised ja intelligentsed abisüsteemid. McKinsey toetab seda optimistlikku seisukohta hinnanguga, et ainuüksi generatiivne AI võib luua aastaväärtuse 2,6–4,4 triljonit dollarit. Muud prognoosid lähevad veelgi kaugemale ja näevad kogu AI -turgu aastaks 2040, mille aastane väärtus on kuni 22,9 triljonit dollarit.

Teravas kontrastis on konservatiivne vastuharidus, mida on silmapaistvalt esindatud kaasprofessor ja Nobeli preemia laureaat Daron Acemoglu. Oma analüüsis ennustab ta järgmise kümne aasta jooksul USA -s üsna tagasihoidlikku SKP suurenemist umbes 1 %. See hinnang ei ole AI transformatiivse potentsiaali tagasilükkamine, vaid kaine hindamine reaalsete rakenduste takistuste kohta.

Prognooside vahelise lünga selgitus seisneb aluseks olevates eeldustes. Kuigi bullish stsenaariumid eeldavad laia ja tõhusat kasutuselevõttu, integreerib Acemoglus mudel otsustavaid piiranguid, mida praktikas võib täheldada:

• Kasumlikkuse filter: Acemoglus uuringud näitavad, et AI võib mõjutada peaaegu 20 % kõigist USA tööülesannetest, kuid lähitulevikus saab automatiseerida ainult umbes veerand - 5 % kogu majandusest. Ülejäänud 75 % juhtudest ületavad rakendamise ja kohanemiskulud viivitamatu kasu.
• Kohanemiskulud ja ülesannete keerukus: ettevõtted peavad oma organisatsioonide, protsesside ja kultuuride kohandamiseks AI -ga töötamiseks maksma märkimisväärseid kulusid. Lisaks saavutatakse esimesed peamised tootlikkuse suurenemised lihtsates ülesannetes, kus ühendus tegevuse ja tulemuse vahel on selge ja mõõdetav. Kui aga AI -d rakendatakse sellistele rasketele ülesannetele nagu kangekaelse köha diagnoosimine, on tootlikkuse kasv vähemalt piiratud.
• Valetus investeeringute ja rakenduse vahel: Suur osa AI investeeringust keskendub teatud sektorites suurtele tehnoloogiaettevõtetele. Paljusid ülesandeid, mida AI võiks lisada või asendada, võib leida väikestes ja keskmise suurusega ettevõtetes (VKEdes), millel puuduvad sageli kapitali, andmeid ja teadmisi tõhusaks rakendamiseks.

See „kasumlikkuse filter” on midagi enamat kui lihtsalt akadeemiline piirang; See on põhimõtteline, turu moodustav jõud. See viib kaheosalise AI majanduse tekkimiseni. Ühest küljest on ühelt poolt sellised “AI põliselanikud” hiiglased nagu Google, Microsoft ja Amazon. Oma tohutu kapitali, tohutute patenteeritud andmekogumite ja maailmatasemel talentidega saate kanda uusimad AI-süsteemide väljatöötamise ja kasutamise suured kulud ning läbi võtta kasumlikkuse läve. Teisest küljest seisavad VKEde, enamiku majanduste selgrooga silmitsi ületamatute kulude, andmeside ja erialade teadmiste eest. See põhjustab eeldatavat erinevust: AI hiiglaste hüperproduktiivne kiht ja lamav VKEde kiht, mida AI ei saa kasutada või ainult lihtsate, vähem tõhusate lahenduste kujul. Tulemuseks ei ole ainult tootlikkuse lõhe, vaid turu kontsentratsiooni struktuurne pingutamine ja võrdsus - AI majandusliku integratsiooni otsustav kõrvaltoime.

Mikromajanduslikud vahetused: uued ärimudelid ja ettevõtlusreaalsus

Mikrotasandil on AI juba hakanud põhimõtteliselt muutma seda, kuidas ettevõtted väärtustega loovad ja konkureerivad. See võimaldab täiesti uusi dünaamilisi ärimudeleid, mis erinevad põhimõtteliselt traditsioonilistest staatilistest lähenemisviisidest. See hõlmab selliseid andmekontrollitud mudeleid nagu Data-as-As-Service (DAAS), kus ettevõtted müüvad ettevalmistatud andmeid ja teadmisi teenusena, AI-põhiseid turuplatse, mis ostavad ostjaid ja müüjaid enneolematu tõhususega, platvormid ennustava analüüsi jaoks ja hüper-isiksuse mudeleid. Need uued ärimudelid põhinevad andmete pideval õppimisel, reaalajas otsuste leidmise ja tohutu mastaapsuse põhjal, millel puuduvad sageli traditsioonilised ettevõtted.

Ettevõtte aktsepteerimine kiireneb kiiresti. PWC uuring näitab, et 79 % ettevõtetest kasutab juba AI agente. McKinsey märgib, et enam kui kolmveerand organisatsioonidest kasutab AI -d vähemalt ühes ärifunktsioonis. Investeeringud suurenevad äkki: 88 % juhtidest kavatseb järgmise 12 kuu jooksul oma AI -eelarvet suurendada.

AI majanduslike mõjude võrdlevad prognoosid

Erinevad tuntud asutused on loonud ulatuslikke prognoose tehisintellekti majanduslike mõjude kohta, mis näitavad muljetavaldavat kasvupotentsiaali. 2030. aastaks ennustab PWC kogu AI -tehnoloogia kaudu ülemaailmset väärtuse suurenemist 15,7 triljonit dollarit, tuginedes märkimisväärsele tootlikkuse suurenemisele ja AI -toodete märkimisväärsele tarbimise kasvule. McKinsey & Company keskendub konkreetselt generatiivsele AI -le ja hindab selle aastast lisaväärtust 2,6–4,4 triljonini, kusjuures see analüüs hõlmab 63 erinevat ärivaldkonda ja võib suurendada AI üldist mõju 15–40 protsenti. Goldman Sachs näeb generatiivse AI potentsiaali kümne aasta jooksul, mis vastab ülemaailmse sisemajanduse koguprodukti suurenemisele 7 protsenti ja põhineb laial kasutuselevõtul ja tootlikkuse suurenemisel. UNTAD prognoosib 2033. aastaks kogu AI turu turu suurust 4,8 triljonit dollarit, mis vastab märkimisväärsele 25-kordsele kasvule võrreldes 189 miljardi dollariga 2023. aastal. Teisest küljest on Daron Acemoglu hinnang mis MIS-ist, mis eeldab ainult ühe protsendi suurust GDP-d AI-ga seotud kulude kohta, kuna see on rohkem kui AI-le AI-le, kuna see on oluline, kuna see on AI-le rohkem kui AI-d, mis on AI-ga seotud AI-ga, on oluliselt tehtud kümnete aastate jaoks. konto.

AI -st ilma maailm: vastuoluline analüüs

Tehisintellekti tegeliku panuse eraldamiseks on vaja konstrueerida vastuoluline stsenaarium: milline näeks maailmamajandus täna välja, kui sügava õppimise revolutsioon ja suured keelemudelid poleks viimase 10–15 aasta jooksul toimunud? See analüüs, mis põhineb makromajanduses kasutatavatel meetoditel, võimaldab kvantifitseerida AI lisandväärtust, osutades majanduse hüpoteetilisele arengule ilma selle tehnoloogilise katalüsaatorita.

Vastuoluline majandus

Kaasaegse AI -ga maailmas arendatakse mitut majanduse võtmevaldkonda oluliselt erinevalt.

• Madalam tootlikkuse kasv: arenenud riikides juba püütud tootlikkuse kasv oleks tõenäoliselt olnud isegi lamedam. Sellistel sektoritel nagu rahandus ja IT, mis oli AI üks varajasi kasutajaid, oleks väiksem tõhususe kasv. Märkimisväärsed tootlikkuse spurdid, mida täheldati teatud rollides,-kui Nielsen teatas 66 % -le töötajatel, kes kasutavad generatiivseid AI-tööriistu, on ebaõnnestunud. Alates 2019. aastast Ameerika Ühendriikides, peamiselt tööstusharude -kasvu kaudu, eriti informatiivsetes sektorites, mis on Ameerika Ühendriikides jõudnud, oleks kaotanud ühe oma kõige olulisema autojuhi.
• Piiratud hüper-isiksus: suurte digitaalsete platvormide nagu Amazon, Netflix ja Spotify ärimudelid oleksid põhimõtteliselt erinevad ja vähem tõhusad. Teie soovitusalgoritmid, mis vastutavad suuresti klientide lojaalsuse ja müügi eest, toidab AI. Ilma AIta peaksid nad tuginema jämedale, segmendipõhisele turundusmeetodile. See tooks kaasa madalama nõudluse tarbimise järele-PWC-st 15,7 miljardi dollari prognoosi võtmetegur, milles tarbimine on 9,1 triljonit dollarit lõviosast. Võimalus isikupärastada kliendikogemusi reaalajas ja suurendada konversioonimäärasid tõsiselt.
• Jooteteadus ja edusammud: sellised valdkonnad nagu narkootikumide uurimine oleks nende praeguse seisukoha taga märkimisväärselt tagasi. AI võime analüüsida tohutuid bioloogilisi andmete kirjeid ja ennustada keerulisi valgustruktuure, nagu näitas Google'i tähebaal, on radikaalselt kiirendanud uuringuid. Ilma nende tööriistadeta jääks uute ravimite, materjalide ja ravimeetodite väljatöötamine palju aeglasemaks, kallimaks ja kalduvamaks protsessiks. AI-välja töötatud ravimite edukuse määr I faasi uuringutes, mis on 80–90 % võrreldes ~ 40 % traditsiooniliste meetoditega, oleks jäänud võrreldamatuks.
• Muud turustruktuurid: Tehnoloogiahiiglaste tänane domineerimine, mis põhineb andmevõrgu efektidel ja AI-juhitud teenustel, oleks vähem väljendunud. Ilma AI võimaluseta kasutada tohutuid andmeid, oleks digitaalsete turgude sisenemistõkked madalamad, kuid pakutavad teenused oleksid ka vähem keerukad. AI -tarkvara ja teenuste turgu, mille hinnanguliselt on 2024. aastal hinnanguliselt üle 279 miljardi dollari, ei eksisteeriks lihtsalt praegusel kujul. Majandusmaastik oleks rohkem killustatud, aga ka vähem uuenduslik andmete intensiivsete teenuste osas.

Kokkuvõtlikult võib öelda, et AI -ta maailm oleks maailm, kus on vähem kasvu, vähem tõhusaid turge, aeglasem teaduslik areng ja turujõu erinev jaotus. AI lisandväärtus pole seetõttu mitte ainult järkjärguline kasv, vaid ka tõhususe, innovatsiooni ja täiesti uute majandusvaldkondade loomise põhiline katalüsaator.

Tööstuse üksikasjalik analüüs: AI jalajälg võtmetööstuses

AI makromajanduslikud mõjud on sügavate muutuste tulemus valdkondlikul tasandil. Tööstusharudes, mida iseloomustavad andmed, keerukus ja optimeerimise potentsiaal, on AI juba kustutamatud jäljed ja väljakujunenud ärimudelid nullist ümber kujundanud.

Rahandus: algoritmiline revolutsioon

Finantssektor, mis on loomulikult intensiivne, on kujunenud üheks kõige viljakamaks AI rakendusvaldkonnaks. AI -st on saanud moodsa rahanduse kesknärvisüsteem, mis automatiseerib protsesse, parandab riskijuhtimist ja loob täiesti uued kauplemisparadigmad.

Taotlusjuhtumid ja mõjud:

• Protsessi automatiseerimine: tõhususe kasv on tohutu. Mõnus näide on JP Morgani mündiplatvorm (lepinguline luure), mis automatiseerib AI abiga keerukate kommertskrediidilepingute kontrollimist. Ülesanne, mis varem nõudis umbes 360 000 töötundi aastas, on nüüd mõne sekundiga täidetud. Sarnast automatiseerimist võib leida arve töötlemisel ja finantsaruannete loomisel, mis vähendab tegevuskulusid ja suurendab töötajate tootlikkust.
• Pettuste tunnustamine: AI -süsteemid on revolutsiooniliselt pettusevastase võitluse teinud. PayPals AI-juhitav riskianalüüs analüüsib tehinguharjumusi reaalajas ja suutis pettuse kaotuse vähendada kuni 20 %. Mastercard, otsustusintelligentsusprogramm, hindab tehingu kohta üle 1000 andmepunkti ja parandab pettuste tuvastamise määra keskmiselt 20 %, mõnel juhul kuni 300 %, samas kui valehäirete arv väheneb drastiliselt.
• Algoritmiline kaubandus: riskifondid nagu renessanssitehnoloogiad ja tsitadell kasutavad Ki keerukate sagedusega kaubandusstrateegiate rakendamiseks. Need süsteemid analüüsivad turuandmeid, uudiste meeleolusid ja alternatiivseid andmeallikaid (näiteks satelliidipilte) kiirusel ja sügavusel, mis pole inimmüüjate jaoks kättesaamatu. See suurendab turutõhusust, kuid kaasneb ka uute riskidega, näiteks tahtmatu, AI-juhitava kokkumängu võimalus, milles algoritmid õpivad oma kauplemist koordineerima, et maksimeerida kasumit, mis võib mõjutada turu likviidsust.
• Laenude ja riskihindamine: AI laiendab juurdepääsu krediidile, kasutades riski hindamiseks alternatiivseid andmeallikaid. Sellised ettevõtted nagu Upstart kasutavad AI -d, et analüüsida lisaks traditsioonilistele krediidiskooridele ka selliseid tegureid nagu haridus ja töökogemus, mis viis krediidijuhtumite vähenemiseni 75 %, samal ajal kui kinnitati samal ajal rohkemate laenude.

Tervishoius: diagnoosist avastamiseni

Tervishoius toimib AI transformatiivse katalüsaatorina, mis teisendab sektori reageerivaks ennetavaks ja isikupäraseks süsteemiks. Rakendused ulatuvad diagnoosimise parandamisest kuni ravimite väljatöötamise kiirendamiseni kuni haiglaravi optimeerimiseni.

Taotlusjuhtumid ja mõjud:

• Meditsiiniline pildistamine: AI algoritmid näitavad radioloogias üliinimlikke oskusi. Uuringutes ületas ta kopsu sõlmede tuvastamisel inimese radiolooge 94 %, võrreldes 65 % -ga. Praktikas on AI-abisüsteemide kasutamine suurendanud pea-CT-skaneeringute kriitiliste leidude äratundmist 20 % ja kopsupõletiku tuvastamine röntgenpildil kümme korda.
• Farmatseutilised uuringud: AI kiirendab traditsiooniliselt aeglast ja kallist protsessi dramaatiliselt. Tribe AI ja Rekursioni partnerlus kasutas superarvutite ja masinõppe, et suurendada läbilaskevõimet aktiivsete koostisosade kandidaatide sõelumisel kümme korda suurendada, mis lõi aastase väärtuse 2,8 miljonit dollarit. I etapi uuringutes AI-ga välja töötatud ravimite edumäär on traditsiooniliste meetodite puhul umbes 40 %, võrreldes umbes 40 %.
• Haiglahaldus: AI optimeerib nappide ressursside kasutamist. AI toetatud personali kasutuselevõtu kavandamine õenduspersonalile juhtis haiglates 10–15 % madalamaid personali kulusid ja patsientide rahulolu 7,5 %. Intensiivravi meditsiinis suutis AI-süsteemid näha eelseisvat sepsist kuus tundi varem kui eelmised minutid, mis võivad olla elupäästvad.

Tootmine ja tööstus 4.0: intelligentne tehas

AI on neljanda tööstusrevolutsiooni põhimootor (tööstus 4.0) ja võimaldab luua intelligentseid, kohandatavaid ja väga tõhusaid tootmisprotsesse. Visioon “täielikult automatiseeritud tehasest” saab AI reaalsuseks.

Taotlusjuhtumid ja mõjud:

• Ennustav hooldus: see on üks tõhusamaid AI -rakendusi tootmises. Analüüsides anduri andmeid (vibratsioon, temperatuur jne), saavad AI -süsteemid ennustada masinate rikkeid enne nende ilmnemist. McKinsey teatas, et see võib vähendada masina seisakuid 30-50 %. Siemens kasutab KI -d võimalike tõrkenädalate ennustamiseks ette. Lennundustööstuses vähendas see hoolduskulusid 12-18 % ja planeeris seisakuid 15-20 %.
• Kvaliteedikontroll: AI-juhitud arvutinägemissüsteemid kontrollivad reaalajas monteerimisliinil olevaid tooteid ja tunnevad ära defekte täpsusega, mis ületab inimsilma. See vähendab komitee ja parandab toote järjepidevust. Näiteks kasutab BMW grupp oma värvimisprotsessides kvaliteedikontrolli jaoks kohandatud AI-süsteeme.
• Generatiivne disain: AI algoritmid muudavad toote kujundamise protsessi revolutsiooniliseks. Eelmääratud parameetrite, näiteks materjali, kaalu ja kulude põhjal saate tuhandeid disainivariante autonoomselt luua ja hinnata. Seda kasutatakse juba kosmoses ja autotööstuses kergemate ja stabiilsemate komponentide väljatöötamiseks.

Logistika ja tarneahel: ennustusest optimeerimiseks

Globaalsete tarneahelate keerukus muudab selle AI ideaalseks rakendusvaldkonnaks. AI muudab logistika, luues järjepideva läbipaistvuse ja intelligentsuse, alates nõudluse prognoosist kuni viimase miili kohaletoimetamiseni.

Taotlusjuhtumid ja mõjud:

• Nõudluse prognoosi ja varude haldamine: AI -süsteemid analüüsivad ajaloolisi müügiandmeid, turusuundumusi, ilmastikuolusid ja isegi sotsiaalmeedia tujusid, et nõudlust täpsemalt ennustada. Unilever kasutab KI oma 20 globaalses tarneahela juhtimistornis, et parandada reaktsioonilisus ja vähendada väärarusaamu. Moemüüja Zara kasutab AI -d sotsiaalmeedia moesuundade äratundmiseks ja vastavalt tootmist kohandamiseks, mis väldib ületootmist. Gaviota ettevõte suutis oma varusid 43 % vähendada AI -lahenduse abil, sama teenindustasemega.
• Marsruudi optimeerimine: UPS-ist on Orioni süsteem (maanteel integreeritud optimeerimine ja navigeerimine). See kasutab AI -d oma draiveritele kõige tõhusamate kohaletoimetamisteede arvutamiseks. Süsteem säästab marsruudil 100 miljonit miili aastas, mis säästab miljoneid gallonite kütust ja vähendab süsinikdioksiidi heitkoguseid.

Lisateavet selle kohta siin:

• Leidke tooteid ja B2B teadmisi koos AI / nõuande ja toetusega

Järgmine majanduslik piir: AI-juhitud tuleviku prognoosid

See osa nihutab keskendumist tulevikule ja analüüsib kasvuprognoose, põhjalikke muutusi tööturul ning AI ja robootika võimsa sünergia.

Sobib selleks:

• Andmed, otsused, kasv: AI jõud ettevõtluses ja tänapäevases majanduses ettevõtluse edu saavutamiseks

Miljardi dollari efekti projektsioon: tulevane kasv ja tootlikkus

AI edaspidise majandusliku mõju prognoosid on monumentaalsed. Asutused nagu PWC (2030. aastaks 15,7 triljonit USD), McKinsey (ainuüksi Genai poolt 2,6–4,4 triljonit dollarit aastas) ja UNCTAD (turumaht 4,8 triljonit kuni 2033) näitavad kasvufaasi, mis muudab põhimõtteliselt maailmamajandust. Seda kasvu toidavad mitmed peamised tegurid.

Tulevase kasvu juht

• Kognitiivse töö laialdane automatiseerimine: võib -olla kõige olulisem juht on AI võime automatiseerida kognitiivseid ülesandeid, mida varem peeti inimteadmiste valdkonnaks. McKinsey hinnangul võiks tänu generatiivsele AI -le poole tänapäeva töötegevusest automatiseerida aastatel 2030–2060 - prognoosida kümmekond aastat varem kui varem. See automatiseerimislaine ei registreeri mitte ainult rutiinseid ülesandeid, vaid ka keerulisi tegevusi tarkvaraarenduse, turunduse, klienditeeninduse ja F&E valdkonnas, mis koos moodustavad umbes 75 % generatiivse AI potentsiaalsest väärtusest.
• Innovatsiooni kiirendamine: Lisaks tõhususe puhtale suurenemisele on AI -l potentsiaal tegutseda ka põhimõttelise innovatsiooni mootorina. Uute ideede, materjalide, ravimite ja ärimudelite avastamist kiirendada on oluline, ehkki kasvujuhi kvantifitseerimine keerulisem. Kui AI mitte ainult optimeerib olemasolevaid protsesse, vaid võimaldab ka uusi teaduslikke läbimurdeid, on teie roll tõhususe suurendamise tööriistalt nihkumine põhilise majandusliku arengu allikaks.
• Tootlikkuse kasv: kognitiivse töö automatiseerimine viib otseselt tööjõu tootlikkuse suurenemiseni. Arvatakse, et ainuüksi generatiivne AI võib suurendada töötootlikkuse aastast kasvu 2040 võrra 0,1 kuni 0,6 protsendipunkti. Koos kõigi teiste automatiseerimistehnoloogiatega võib aastane kasv olla isegi 3,4 protsendipunkti. Veelgi konservatiivsemate hinnangute kohaselt suureneb tootlikkuse kasvu jätkusuutlik suurenemine järgmise kümnendi 0,3 protsendipunkti võrra.

Selle tohutu potentsiaali realiseerimine ei sõltu siiski ainult tehnoloogilisest arengust. Ettevõtte strateegia mängib üliolulist rolli. AI praeguste ja prognoositavate mõjude laia mitmekesistamist saab seletada ettevõtete erinevate lähenemisviisidega. McKinsey uuringuandmed paljastavad siin: ainus funktsioon, mis korreleerub kõige rohkem mõõdetava mõjuga töötulemusele (EBIT), on tööprotsesside ümberkujundamine. Samal ajal näitavad muud andmed, et vähem kui pooled AI esindajaid tutvustavad ettevõtted, nende tegevusmudelid mõtlevad põhimõtteliselt ümber.

See viib selge dihhotoomiani. Ettevõtted, kes käsitlevad AI-d kui „järkjärgulist lisandmoodulit”-tööriista, mis automatiseerib ühtset ülesannet ümbritsevat protsessi muutmata, näevad ainult minimaalset tulu, mis vastab Acemoglu tagasihoidlikele prognoosidele. Seevastu on ettevõtteid, kes viivad läbi “suurt uut kaablit”-C-taseme läbiviidud protsesside, juhtimis- ja talentide mudelite strateegiline ümberkujundamine. Just need ettevõtted vabastavad AI eksponentsiaalse väärtuse. Seetõttu on triljonid dollarid potentsiaalse väärtusega suletud ettevõtte isetehingute valmisoleku ja võime taga. AI lõplik majanduslik mõju on seetõttu vähem tehnoloogiline küsimus kui organisatsiooniliste muutuste küsimus.

Töö tulevik: tööturu murrang ja leiutamine

AI integreerimine majandusesse muudab globaalset tööturgu sama sügavalt ja põhjalikult kui vaevalt ühtegi tehnoloogilist lainet eelnevalt. Mõju on universaalne ja mõjutab kõiki kvalifikatsioonitasemeid ja sektoreid, mis nõuab töö, kvalifikatsiooni ja sotsiaalkindlustuse põhjalikku ümberhindamist.

Kokkupuute ulatus

Rahvusvaheliste organisatsioonide arv illustreerib eelseisva ümberkujundamise ulatust. Rahvusvahelise Valuutafondi (IMF) hinnangul mõjutab peaaegu 40 % AI ülemaailmsest tööhõivest. Arenenud riikides suureneb see osakaal isegi 60 %-ni. Varasemate automatiseerimislainete otsustav erinevus, mis mõjutas peamiselt käsitsi ja rutiinseid tegevusi, on see, et AI sekkub otseselt kõrge kvalifikatsiooniga kognitiivse töö valdkonda. Brooking Instituudi uuring viitab sellele, et hästi koolitatud, kõrgelt tasustatud bakalaureusekraadiga töötajad võiksid kokku puutuda enam kui viis korda kõrgel kokkupuutel AI-ga nagu töötajad, kellel on vaid üks keskkool.

Töökoha hävitamine vs loomine

Avalikku arutelu kujundab sageli massilise töötuse hirm, kuid andmed näitavad keerukamat pilti massilistest struktuurimuutustest - loomingulise hävitamise protsessist. Maailma majandusfoorum (WEF) ennustab, et KI loob 2030. aastaks kogu maailmas 170 miljonit uut töökohta, samas kui 92 miljonit on ümberasustatud. Seetõttu on netoefekt positiivne, kuid peidab tohutut pöördprotsessi.

• Uued rollid: luuakse täiesti uued kutsealad, mis on otseselt ühendatud AI -tehnoloogiaga, näiteks: B. Kiire insenerid, algoritmi audiitorid, AI eetika spetsialistid ja AI -süsteemide koolitajad.
• Rollid: samal ajal ulatuvad andmete sisestamise, töötlemise ja lihtsate analüüside alusel põhinevad haldus- ja äritegevused järsult.

Kvalifikatsiooni polarisatsioon ja ebavõrdsus

Võib -olla on AI revolutsiooni suurim sotsiaalne väljakutse selle kalduvus ebavõrdsust tugevdada. Tõenäoliselt suurendab AI sissetulekuid ja vara nii mõlemas riigis kui ka nende vahel.

• Töökoha polarisatsioon: tööturg peaks eeldatavasti ennast polariseerima. Tulemuseks on suur nõudlus kvalifikatsioonide järele, mis täiendavad AI - näiteks strateegiline mõtlemine, loovus, emotsionaalne intelligentsus ja keeruline probleemide lahendamine. Samal ajal kaotavad kvalifikatsioonid, mida saab asendada AI -ga - näiteks teatud programmeerimiskeeled, andmete analüüs või teksti loomine - väärtuse.
• Palga levik: töötajad, kes saavad AI -d tõhusalt kasutada, on nende tootlikkuse ja seega ka palga suurenemine. Need, kes seda ei saa teha, ähvardavad tagasi kukkuda. See võib viia sissetulekukääride edasise levikuni.
• Demograafiline mõõde: kohanemisvõime pole võrdselt jaotunud. Digitaaltehnoloogiaga üles kasvanud nooremaid töötajaid võiks olla lihtsam kasutada uusi võimalusi, samas kui vanematel töötajatel võib olla raskusi kohanemisega. Mõned uuringud näitavad ka seda, et naiste elukutseid mõjutab rohkem automatiseerimine kui meeste oma, eriti kõrge sissetulekuga riikides.

See muutus nõuab tohutut, globaalset pingutust ümberõppeks ja täiendõppeks. WEF -i hinnangul on 39 % tänapäeval esinevatest kvalifikatsioonidest 2030. aastaks aegunud. Vastuseks sellele kavatseb 85 % tööandjatest oma tööjõu edasist koolitust tähtsustada. See võib muuta haridussüsteemi ka spetsialiseeritud AI tehnikakoolide võimaliku tõusuga, mis keskendub AI praktilisele rakendamisele teatud elukutsetes, mitte traditsioonilise akadeemilise kraadi asemel.

AI mõju tööturule: ülemaailmne hetktõmmis

AI mõju tööturule näitab keerulist ülemaailmset hetktõmmist. IMF -i andmetel puutub umbes 40 protsenti kõigist töökohtadest kokku AI kokkupuutega kogu maailmas, selle tehnoloogiaga, erinevalt varasemast automatiseerimisest, mõjutab eriti kõrgelt kvalifitseeritud kognitiivseid elukutseid. Tööstusriikides on kokkupuude umbes 60 protsenti, mis tähendab suuremat riski, aga ka suuremaid võimalusi eelistest kasu saada. Arenevate riikide kokkupuude on umbes 40 protsenti, mis põhjustab madalamaid vahetuid häireid, kuid risk suureneb ebavõrdsuse suurendamiseks riikide vahel. 26 protsendiga on madala sissetulekuga riikidel madalaim kokkupuude, kuid kannatab infrastruktuuri ja kvalifitseeritud töötajate puudumise all AI eeliste kasutamiseks.

Globaalne majandusfoorum prognoosib töökohtade netokasvu kogu maailmas, kusjuures 2030. aastaks tuleb luua 170 miljonit uut töökohta, samas kui 92 miljonit on ümberasustatud. Brookingsi ja ILO töötajate sõnul on eriti mõjutatud, samas kui tööstusriikide naiste kutsealad on automatiseeritud. Kvalifikatsiooni muutus on oluline väljakutse: WEF -i hinnangul on 39 protsenti olemasolevast kvalifikatsioonist 2030. aastaks aegunud ja 63 protsenti tööandjatest näeb kvalifikatsiooni lünki kui peamist takistust edasiseks arendamiseks.

Sümbiootiline revolutsioon: AI, robootika ja füüsiline majandus

Kuigi suurem osa AI arutelust keskendub digitaalsele ja kognitiivsele maailmale, areneb sama sügav revolutsioon füüsilises maailmas. Selle toiteallikaks on tehisintellekti (“aju”) ja robootika (“keha”) lähenemine. See sümbioos loob midagi enamat kui lihtsalt progressiivset automatiseerimist; See toodab uut autonoomsete ainete klassi, mis on võimelised mõistma reaalses maailmas keerulisi, dünaamilisi ülesandeid.

Sünergia selgitab

Traditsioonilised robotid on sisuliselt eelprogrammeeritud masinad, mis täidavad korduvaid ülesandeid tugevalt struktureeritud keskkonnas. AI integreerimine muudab seda põhimõtteliselt. Ki annab robotitele võime tajuda oma ümbrust selliste andurite kaudu nagu kaamerad ja lidar (arvutinägemine), tõlgendada kogutud andmeid, teha arukaid otsuseid reaalajas ja õppida kogemustest (masinõpe). See sünergia muudab jäikade tööriistade robotid paindlikeks, autonoomseteks süsteemideks, mis võivad töötada struktureerimata ja muutuvas keskkonnas.

Füüsiliste tööstuste ümberkujundamine

AI ja robootika kombinatsioon on tervete sektorite muutmise nurgakivi füüsilisel tööl ja interaktsioonil.

• Tootmine: see on moodsa robootika sündimiskoht ja AI tõstab automatiseerimise järgmisse etappi. Visioon “täielikult automatiseeritud tehasest” - täiesti autonoomsest tehasest - on lähemal. Koostöörobotid (Cobots) on kavandatud nii, et nad töötavad ohutult koos inimestega ja võtaksid omaks füüsiliselt kurnavaid või väga täpseid ülesandeid. Veelgi futuristlikum kontseptsioon on „tehases kastis”: moodul, AI-juhitud tootmisüksused, mida saab erinevates kohtades kiiresti kasutada, et võimaldada paindlikku, detsentraliseeritud tootmist ja toota nõudlusele lähemale.
• Logistika: Autonoomsed mobiilrobotid (AMRS) navigeerivad juba ladusid kaupu korjamiseks, pakkimiseks ja transportimiseks, mis parandab drastiliselt kaubavoolu tõhusust. See areng ulatub kogu tarneahelale koos autonoomsete veoautodega, pikaajaliste vedamiste ja tarnetranspordidega, mis ületavad „viimase miili” kliendile.
• Põllumajandus: täppispõllumajandus on AI-juhitud robootika abil revolutsioon. Sellised autonoomsed robotid, näiteks Bonirob, saavad need välja põldudelt täpselt tuvastada ja mehaaniliselt eemaldada, mis vähendab drastiliselt herbitsiidide ja käsitsi töö vajadust. Droonid, mis on varustatud AI-põhiste andurite ja kaameratega, saavad jälgida põllukultuuride tervist tohututes piirkondades ja soovitada ainult selliseid meetmeid, näiteks niisutamine või viljastamine, kui neid on vaja.
• Tervishoius: AI-põhised kirurgilised robotisüsteemid, näiteks DA Vinci süsteem, laiendavad kirurgide oskusi. Need parandavad täpsust, võimaldavad minimaalselt invasiivseid sekkumisi ja saavad neid operatsiooni ajal pildi tuvastamise ja reaalajas tagasiside abil toetada.

See AI ja robootika sümbioos loob midagi enamat kui lihtsalt paremat automatiseerimist. See loob süsteeme, mis võivad majanduslike eesmärkide saavutamiseks füüsilises maailmas tajuda, kavandada ja tegutseda. Isehalduv takso, autonoomne umbrohurobot või „tehases kastis” ei ole enam ainult traditsioonilises tähenduses kapitalitarbed. Nad täidavad ülesandeid, mis olid varem inimtöö jaoks reserveeritud. See tähendab, et esindate tegelikult uut klassi mitteinimeste “majandusmängijate” klassi.

Sellel arengul on sügavad tagajärjed. See seab põhimõtteliselt kahtluse alla kapitali ja töö traditsioonilise majandusliku eristamise. See loob autonoomsete teenuste jaoks täiesti uued turud. Ning see tõstatab uusi juriidilisi ja regulatiivseid küsimusi vastutuse, tegutsemisvõime ja juhtimisoskuse kohta, mille jaoks olemasolevad õigusraamistikud on ebapiisavad. Ühiskond ja seadusandjad peavad valmistuma maailma jaoks, kus majandusotsuseid ja füüsilist tööd tehakse üha enam autonoomsete, AI-juhitud esindajate poolt.

See artikkel oli "kirjutatud". minu enda väljatöötatud teadus- ja arendustegevuse uurimistööriista 'XPaper' , mida kasutan kokku 18 keeles, eriti globaalseks ettevõtluse arendamiseks. Teksti selgemaks ja vedelikumaks muutmiseks tehti stiililisi ja grammatilisi täpsustusi. Jagude valik, disain ning allika- ja materjalide kogumine on redigeeritud ja muudetud.

XPaper News põhineb AIS ( tehisintellekti otsing ) ja erineb põhimõtteliselt SEO tehnoloogiast. Üheskoos on mõlemad lähenemisviisid, mille eesmärk on muuta asjakohane teave kasutajatele juurdepääsetavaks - AIS -is otsingutehnoloogias ja SEO veebisaidil sisu küljel.

Igal õhtul läbib XPaper praegused uudised kogu maailmast pidevate värskendustega ööpäevaringselt. Selle asemel, et investeerida iga kuu tuhandeid eurosid ebamugavatesse ja sarnastesse tööriistadesse, olen siin loonud oma tööriista, et olla alati kursis oma tööga äriarenduse valdkonnas (BD). XPaper System sarnaneb tööriistadega finantsmaailmast, mis kogub ja analüüsib kümneid miljoneid andmeid iga tunni tagant. sisutehase või artiklite uurimise inspiratsiooniallikas Tööriista abil saab kõiki allikaid kogu maailmas hinnata ja analüüsida. Pole tähtis, mis keel andmeallikas räägib - see pole AI probleem. Selleks on saadaval erinevad AI -mudelid AI analüüsi abil saab kokkuvõtteid kiiresti ja arusaadavalt luua, mis näitavad, mis praegu toimub ja kus on viimased suundumused-ja see on XPaper'iga 18 keeles . Xpaberi abil saab analüüsida sõltumatuid ainevaldkondi - üldistest niššide eriprobleemideni, kus andmeid saab ka võrrelda ja analüüsida eelmiste perioodidega.

Navigeerimine globaalses Ki-Arenas: geopoliitika ja strateegiline imperatiiv

See viimane osa leiab majandusliku ja tehnoloogilise revolutsiooni oma otsustavas geopoliitilises kontekstis ning lõpetab strateegiliste soovitustega juhtidele äri- ja poliitika alal.

Sobib selleks:

• Euroopa AI ambitsioonid globaalses konkurentsil: põhjalik analüüs-digitaalne koloonia või tuleb läbimurre?

Uus geopoliitiline malelaud: AI rivaalsus USA ja Hiina vahel

Tehisintellekti globaalset maastikku kujundab suures osas keskne geopoliitiline dünaamika: intensiivne konkurents Ameerika Ühendriikide ja Hiina vahel. Sellele rassile nimetavad Washingtonis poliitilised otsustajad kui „uus külm sõda” ja “meie põlvkonna Manhattani projekt”. Arvamus on, et AI domineerimine otsustab tulevase globaalse võimu tasakaalu üle.

Tehnoloogiasõja relvad

Mõlemad suurriigid jätkavad erinevaid strateegiaid, et võita sellel võistlusel ülem käsi.

• USA strateegia: tehnoloogilised kitsaskohad ja liidud. USA peamise strateegia eesmärk on aeglustada Hiina edusamme, kontrollides juurdepääsu peamistele tehnoloogilistele komponentidele. See avaldub kõige selgemalt kaugeleulatuvates ekspordikontrollides keerukate pooljuhtide jaoks, näiteks NVIDIA A100 ja H100 kiibid, aga ka nende tootmiseks vajalike masinate jaoks. Nende meetmete eesmärk on keelata Hiina juurdepääs arvutusvõimsusele, mis on hädavajalik suurte, võimsate AI -mudelite koolitamiseks. Samal ajal üritavad USA laiendada valitsuses oma AI teadmisi ja blokeerida Hiina AI -süsteemide kasutamist föderaalvõimudes.
• Hiina strateegia: iseseisvus ja skaleerimine. Vastuseks Ameerika survele on Hiina kiirendanud oma riiklikku strateegiat tehnoloogilise sõltumatuse saamiseks. See strateegia hõlmab massilisi riigi rahalisi investeeringuid, kodumaiste “meistrite” edendamist ja selle tohutu siseturu kasutamist uute tehnoloogiate kiireks levitamiseks ja skaleerimiseks. Selliste ettevõtete nagu Deepseek ja Alibaba edu, mis on vaatamata kiibipiirangutele välja töötanud rahvusvaheliselt konkurentsitihedad AI -mudelid, näitab Hiina tähelepanuväärset vastupanu ja selle uuenduslikku tugevust tõhususe suurendamisel. Olete õppinud nutika tarkvara ja arhitektuuriliste optimeerimiste abil saavutama vähem võimsa riistvaraga muljetavaldavaid tulemusi.

See rivaalitsemine Ameerika Ühendriikide ja Hiina vahel toimib samal ajal "kahekordse innovatsiooni kiirendi ja killustatuse autojuhina". Ühest küljest toimib rassi jutustus innovatsiooni tugeva katalüsaatorina. See õigustab massilisi riiklikke uuringufondisid, mobiliseerib rahvuslikke talente ja loob kiireloomulisuse, mis juhib tehnoloogilist arengut hingekosutavas tempos. Teisest küljest on selle rassiekspordi kontrollide, sanktsioonide, investeerimiskeelude ja andmete lokaliseerimise seaduste peamised vahendid aktiivselt „killustatuse” protsessis kunagi globaliseerunud tehnoloogia ökosüsteemi.

Sellel killustatusel on tõsised majanduslikud tagajärjed. See suurendab kõigi rahvusvaheliste ettevõtete kulusid, sundis koondatud ja ebaefektiivseid tarneahelaid looma ning on oht luua kokkusobimatute tehnoloogiliste sfääride - nii nimega “splinnernet”. See põhipinge tähendab, et täpselt see jõud, mis kiirendab AI arengut, muudab samal ajal selle globaalse leviku keerukamaks, kallimaks ja poliitiliselt riskantsemaks. See on 21. sajandi maailmamajanduse otsustav paradoks.

Suur erinevus: konkureerivad regulatiivsed filosoofiad

Paralleelselt tehnoloogilise ja geopoliitilise rivaalitsemisega on maailm killustumine tehisintellekti kolmeks erinevaks regulatiivseks plokiks. Kõik need plokid järgivad oma visiooni, mis põhineb erinevatel väärtustel ja eesmärkidel ning millel on sügavad majanduslikud tagajärjed.

Killustatuse majanduslikud tagajärjed

See regulatiivne erinevus sunnib rahvusvahelisi ettevõtteid kohandama oma AI -tooteid ja vastavusstrateegiaid igas piirkonnas, mis suurendab märkimisväärselt kulusid ja keerukust. See takistab piiriüleset andmeliiklust, mis on elu eliksiir võimsate AI-mudelite arendamiseks, ning teeb ülemaailmse koostöö teadus- ja arendustegevuses. Ettevõtted peavad tegutsema killustatud regulatiivses keskkonnas, mis muudab strateegilise planeerimise ja globaalse skaleerimise keeruliseks.

Geopoliitiline AI maastik: võrdlev ülevaade

Geopoliitiline AI maastik näitab olulisi piirkondlikke erinevusi eesmärkide ja regulatiivsete lähenemisviiside osas. Ameerika Ühendriigid jätkavad peamiselt ärilise innovatsiooni ja tehnoloogia juhtimist turuga kontrollitud, sektori spetsiifilise ja innovatsiooni -sõbraliku regulatiivse filosoofia kaudu. Teie poliitika põhineb täidesaatvatel tellimustel, F & -ifundeerimis- ja ekspordikontrollidel, mis põhjustab suurt innovatsiooni kiirust, kuid korraldab regulatiivsete lünkade ja võimaliku turu kontsentratsiooni riske.

Euroopa Liit keskendub seevastu põhiõiguste ja usalduse moodustamise kaitsele parempoolse, riskipõhise ja horisontaalse regulatiivse lähenemisviisi abil, mis avaldub EL AI seaduses. See põhjustab kõrgeid vastavuskulusid ja potentsiaalselt aeglasemaid uuendusi, kuid võimaldab globaalset standardset seadistust läbi “Brüsseli efekti”, kuid võib põhjustada konkurentsivõimelisi puudusi.

Hiina järgib riiklikku kontrolli, tehnoloogilist sõltumatust ja sotsiaalset stabiilsust riigi kontrollitud, ülalt alla ja suveräänsusele orienteeritud lähenemisviisi kaudu. Riiklik AI-strateegia, samuti andmete lokaliseerimise ja algoritliku kontrolli käsitlevad seadused võimaldavad kiiret, riigi suunatud levitamist ja innovatsiooni edendamist strateegilistes valdkondades, kuid põhjustavad andmete killustumist ja piiratud turulepääsu.

Strateegilised soovitused AI-põhisele maailmale

Tehisintellekti ajastu on lagunenud ja tutvustab äri- ja poliitikajuhte enne enneolematuid väljakutseid ja võimalusi. Eeliste maksimeerimiseks ja riskide minimeerimiseks on vaja kindlad ja strateegilised meetmed.

Ettevõtte juhtidele

• Nõustuge „suur uus kaabeldus”: AI tegelikku väärtust ei vabasta uute tehnoloogiate isoleeritud kasutamine, vaid ettevõtte põhjalik ümberkujundamine. Juhtimistase peab edendama tööprotsesside, protsesside ja töömudelite ümberkujundamist. Nagu McKinsey andmed näitavad, on see mõõdetava mõju töötulemusele otsustav tegur. See nõuab lahkumist AI -lahenduste „äärikust”, et sügav integreerimine ettevõtte DNA -sse.
• Investeerimine talentidesse ja edasiseks koolituseks: kvalifikatsioonilõhe on üks suurimaid takistusi edukaks muutmiseks. Kuna peaaegu 40 % tänastest oskustest on 2030. aastaks aegunud, peavad ettevõtted oma tööjõu ümberõppe ja edasiseks koolitamisse massiliselt investeerima. Keskendutakse oskustele, mis täiendavad AI -d: kriitiline mõtlemine, loovus, probleemide lahendamine ja emotsionaalne intelligentsus. Elukestva õppe kultuuri loomine on hädavajalik.
• Ennetavad riskid: AI kasutuselevõtt on märkimisväärsed riskid seoses ebatäpsuse, küberturvalisuse, intellektuaalomandi rikkumise ja algoritmilise eelarvamuse osas. Ettevõtted peavad kõrgeima juhtimistasandil kehtestama kindlad vastutusega juhtimisstruktuurid. See hõlmab protsesside rakendamist AI-genereeritud sisu kontrollimiseks ja riskide aktiivse kontrolli all hoidmiseks, et tagada klientide ja töötajate usaldus ning vältida kulukaid vigu.
• Liikuge killustatud maailmas: kasvav regulatiivne erinevus nõuab paindlikkust ülemaailmselt tegutsevatelt ettevõtetelt. Erinevatele eeskirjadele (näiteks EL AI seadus) vastamiseks peate välja töötama piirkondlikud strateegiad, ilma et kaotada oma globaalset konkurentsivõimet. See nõuab sügavat mõistmist geopoliitilisest maastikust ja võimest kohandada tooteid ja teenuseid kohalike õigusraamistiku tingimustega.

Poliitiliste otsuste jaoks -tegijad

• Edendage põhilist ettevalmistust: IMFi AI ettevalmistamise indeks (KIPI) pakub selget tegevuskava. Valitsused, eriti läve- ja arengumaades, peavad investeerima peamiselt põhitõdedesse: digitaalne infrastruktuur (elekter, Internet, Internet, arvutusvõimsus), STEM -i moodustamine ja digitaalselt kvalifitseeritud tööhõive elanikkonna arendamine. Ilma nende vundamentideta ähvardavad need riigid ühenduse kaotada ja AI revolutsiooni eelistest välja jätta.
• Leidke tasakaal innovatsiooni ja reguleerimise vahel: tuleb luua vilgas regulatiivne raamistik, mis loovad avalikku usaldust ja vähendavad kahju ilma uuenduste lämbumata. Hirmu ajendatud üleregulatsioon võib viia tehnoloogilise juhtimiseni teistesse piirkondadesse. Keskenduge riskipõhistele lähenemisviisidele, mis pakuvad rangeid reegleid, kus on üksikisikutele ja ühiskonnale suurimaid ohtusid.
• Tööturule ülemineku polster: AI põhjustatud vead nõuavad ennetavaid poliitilisi meetmeid. Sotsiaalkindlustussüsteemide tugevdamine ning suuremahuliste ümberõppe- ja täiendusharidusprogrammide finantseerimine on ülioluline, et toetada automatiseerimist mõjutatud töötajaid. See on vajalik sotsiaalsete pingetega toimetulemiseks ja AI -revolutsiooni kasumi levitamiseks.
• Edendada rahvusvahelist koostööd: vaatamata geopoliitilistele rivaalidele on hädavajalik ülemaailmne dialoog turvalisuse, eetika ja AI standardite üle. AI mõju on piiramatu ja rahvusvahelise koordineerimise puudumine juhtimises on märkimisväärne ülemaailmne risk. Kiiresti on vaja algatusi ühiste standardite määramiseks, eriti turvalisuse ja AI kuritarvitamise osas.

Lõpuks näitab analüüs, et IMF KIPI katmata "ettevalmistav lõhe" tähistab globaalse ebavõrdsuse uut rindejoont. AI-võimeliste riikide (enamasti rikaste riikide) ja AI-sõltumatute riikide (enamasti arengumaade) vahel on selge lõhe. See ei ole ainult tehnoloogiline lünk, vaid ka tulevase majandusliku erinevuse näitaja. AI-võimelised rahvad saavad kasutada tohutut tootlikkuse kasvu ja AI lisaväärtust. Ai-sõltumatud rahvad seevastu, millele puuduvad infrastruktuur, kvalifikatsioonid ja institutsionaalsed raamistikutingimused, on negatiivse mõju (töökaotuse, sotsiaalse ebastabiilsuse) tunde oht, ilma et nad saaksid eelistest kasu. Seega ähvardab AI muutuda globaalse ebavõrdsuse vägevaks võimendiks ja luua uue, potentsiaalselt püsiva lõhe rahvaste vahel. Selle „ettevalmistava lõhe” ühendamine on 21. sajandi üks kiireloomulisemaid globaalseid poliitilisi väljakutseid.

Ki-Gamechanger: kõige paindlikumad AI-platvormi-saba-valmistatud lahendused, mis vähendavad kulusid, parandavad nende otsuseid ja suurendavad tõhusust

Sõltumatu AI platvorm: integreerib kõik asjakohased ettevõtte andmeallikad

• See AI platvorm suhtleb kõigi konkreetsete andmeallikatega
  • SAP, Microsofti, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ja paljude muude andmehaldussüsteemidelt
• Kiire AI integreerimine: kohandatud AI-lahendused ettevõtetele tundidel või päevadel kuude asemel
• Paindlik infrastruktuur: pilvepõhine või hostimine oma andmekeskuses (Saksamaa, Euroopa, vaba asukoha valik)

• Suurim andmeturve: kasutamine advokaadibüroodes on ohutu tõendusmaterjal
• Kasutage paljudes ettevõtte andmeallikates
• Oma või mitmesuguste AI -mudelite valik (DE, EL, USA, CN)

Väljakutsed, mille meie AI platvorm lahendab

• Tavapäraste AI -lahenduste täpsuse puudumine
• Andmekaitse ja tundlike andmete turvaline haldamine
• AI individuaalse arengu kõrged kulud ja keerukus
• Kvalifitseeritud AI puudumine
• AI integreerimine olemasolevatesse IT -süsteemidesse

Lisateavet selle kohta siin:

• Sõltumatu ja andmetevahelise allikaülese AI-platvormi AI integreerimine kogu ettevõtte jaoks

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ AI strateegia loomine või ümberpaigutamine

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

 

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

 

 

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus