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

Ettevalmistuslünga täitmine: miks riigid, kes pole tehisintellektiks valmis, võivad saada digitaalse transformatsiooni suurimateks kaotajateks

Tehisintellekt (TI) ei ole pelgalt uus tehnoloogia; see on fundamentaalne majandusjõud, mille transformeeriv mõju on võrreldav tööstusrevolutsiooniga. Tehisintellekti tõttu juba käimasolevad ja veel eesootavad muutused maailmamajanduses pakuvad keerulist pilti tohututest võimalustest ja olulistest väljakutsetest, mida võimendavad sünergilised mõjud robootikaga ja kujundavad geopoliitilised arengud.

Tehisintellekti majanduslik potentsiaal on muljetavaldav: analüütikud ennustavad, et tehisintellekt võiks 2030. aastaks panustada ülemaailmsesse sisemajanduse koguprodukti (SKP) täiendavalt 15,7 triljonit dollarit. See väärtus tuleneb kahest peamisest kanalist: tohutu tootlikkuse kasv kognitiivse töö automatiseerimise ja protsesside optimeerimise kaudu ning märkimisväärne tarbimise kasv uute, tehisintellektil põhinevate toodete ja teenuste kaudu.

Samal ajal ilmneb selle tohutu potentsiaali ja märkimisväärsete riskide vahel peamine pinge. Prognoosid ulatuvad ülevoolavast optimismist ettevaatlikumate hinnanguteni, mis osutavad reaalsetele rakendamise takistustele, nagu tasuvuspunktid, kohanemiskulud ning investeeringute ja rakendusvaldkondade mittevastavus. Tööturg seisab silmitsi põhjaliku muutumisega, kusjuures tehisintellekt võib mõjutada kuni 60% töökohtadest tööstusriikides. See toob kaasa oskuste ümberhindamise, töökohtade polariseerumise ja sissetulekute ebavõrdsuse võimaliku süvenemise.

Geopoliitilist maastikku kujundab üha enam USA ja Hiina vaheline tehisintellekti konkurents, mis viib globaalse tehnoloogiaökosüsteemi killustumiseni. Erinevad regulatiivsed filosoofiad – USA turule orienteeritud lähenemine, ELi õigustel põhinev raamistik ja Hiina riiklikult kontrollitud mudel – loovad rahvusvahelistele korporatsioonidele keerulise ja kuluka keskkonna.

Strateegilised imperatiivid on tekkimas: Ettevõtete juhtide jaoks peitub väärtuse loomise võti „suures ümberprogrammeerimises“ – tegevuse, juhtimise ja talendistrateegiate põhjalikus ümberkujundamises. Poliitikakujundajate jaoks on kiireloomuline ülesanne leida tasakaal innovatsiooni edendamise ja kaasavate juhtimisstruktuuride loomise vahel. Tehisintellekti jaoks valmis ja ettevalmistamata riikide vahelise „valmisoleku lõhe“ ületamine on ülioluline, et takistada tehisintellekti muutumist uueks võimsaks globaalse ebavõrdsuse edasiviivaks jõuks.

Sobib selleks:

• Miljardeid investeeritakse tehisintellekti – aga kus on majanduslik läbimurre?

Tehisintellektil põhinev majandus: ülevaade praegusest olukorrast

See osa loob aluse tehisintellekti majandusliku mõju mõistmiseks, kvantifitseerides selle senist panust ja luues alternatiivse stsenaariumi, et eraldada selle ainulaadne väärtus.

Tehisintellekti majanduse hämarik: senise ümberkujundamise kvantifitseerimine

Tehisintellekti integreerimine globaalsesse majandusstruktuuri ei ole enam tulevikustsenaarium, vaid juba mõõdetav reaalsus. Selle senise mõju hindamine näitab aga laia spektrit prognoose, alates transformatiivsetest, triljonite dollarite suurustest panustest kuni tagasihoidlikumate, kuid siiski märkimisväärsete kasumiteni. See lahknevus on tehisintellekti kasutuselevõtu keeruka dünaamika mõistmiseks võtmetähtsusega.

Makromajanduslikud mõjud: kahe prognoosi lugu

Tehisintellekti majandusliku panuse kvantitatiivset hindamist kujundavad kaks erinevat mõttekoolkonda.

Institutsioonide nagu PwC juhitud optimistlik konsensus maalib pildi monumentaalsest majanduskasvust. Laialdaselt tsiteeritud uuringu kohaselt võiks tehisintellekt 2030. aastaks panustada kuni 15,7 triljoni dollarini globaalsesse SKP-sse, mis tähendab 14% kasvu. See muljetavaldav arv on tingitud kahest peamisest mehhanismist. Esiteks tootlikkuse kasv, mis tuleneb rutiinsete ülesannete automatiseerimisest ja keerukate protsesside optimeerimisest. Teiseks, ja veelgi olulisem, mõju tarbimisele ja nõudlusele. PwC hinnangul tuleneb ainuüksi sellest kasvust 9,1 triljonit dollarit tehisintellektiga täiustatud toodete ja teenuste, näiteks isikupärastatud pakkumiste ja intelligentsete abisüsteemide poolt soodustatud tarbimise suurenemisest. McKinsey kinnitab seda optimistlikku väljavaadet, hinnates, et ainuüksi genereeriv tehisintellekt võiks genereerida 2,6–4,4 triljonit dollarit aastas. Teised prognoosid lähevad veelgi kaugemale, ennustades kogu tehisintellekti turu aastast väärtust kuni 22,9 triljonit USA dollarit aastaks 2040.

Teravas vastuolus on konservatiivne vastuväide, mida esindab silmapaistvalt MIT professor ja Nobeli preemia laureaat Daron Acemoglu. Oma analüüsis prognoosib ta USA-le tehisintellekti tõttu järgmise kümne aasta jooksul üsna tagasihoidlikku SKP kasvu, umbes 1%. See hinnang ei ole tehisintellekti transformatiivse potentsiaali eitamine, vaid pigem kainelt uuriv hinnang selle rakendamise tegelikele takistustele.

Selle prognoosidevahelise märkimisväärse erinevuse seletus peitub aluseks olevates eeldustes. Kuigi tõusutrendides eeldatakse laialdast ja efektiivset kasutuselevõttu, sisaldab Acemoglu mudel olulisi piiranguid, mida praktikas täheldada saab:

• Kasumlikkuse filter: Acemoglu uuring näitab, et kuigi tehisintellekt võib mõjutada peaaegu 20% kõigist USA töökohtadest, saab lähitulevikus kasumlikult automatiseerida neist vaid umbes veerandi ehk 5% kogu majandusest. Ülejäänud 75% juhtudest kaaluvad rakendus- ja kohanemiskulud üles otsese kasu.
• Kohanemiskulud ja ülesannete keerukus: Ettevõtted peavad kandma märkimisväärseid kulusid, et kohandada oma organisatsiooni, protsesse ja kultuuri tehisintellektiga töötamiseks. Lisaks saavutatakse esimene suurem tootlikkuse kasv just „lihtsate ülesannete“ puhul, kus tegevuse ja tulemuse vaheline seos on selge ja mõõdetav. Kui tehisintellekti rakendatakse aga „raskete ülesannete“ puhul, näiteks püsiva köha diagnoosimisel, on tootlikkuse kasv vähemalt esialgu piiratud.
• Investeeringute ja rakenduste mittevastavus: Suur osa tehisintellekti investeeringutest koondub suurtesse tehnoloogiaettevõtetesse teatud sektorites. Paljud ülesanded, mida tehisintellekt saaks täiendada või asendada, asuvad aga väikestes ja keskmise suurusega ettevõtetes (VKEdes), kellel sageli puudub kapital, andmed ja oskusteave tõhusaks rakendamiseks.

See „kasumlikkuse filter“ on enamat kui lihtsalt akadeemiline piirang; see on fundamentaalne, turgu kujundav jõud. See viib kahetasandilise tehisintellekti majanduse tekkeni. Ühel pool on „tehisintellekti-põhised“ hiiglased nagu Google, Microsoft ja Amazon. Oma tohutu kapitali, ulatuslike patenteeritud andmekogumite ja maailmatasemel talentidega suudavad nad katta tipptasemel tehisintellekti süsteemide arendamise ja juurutamise kõrged kulud ning murda üle kasumlikkuse läve. Teisel pool on VKEd, mis on enamiku majanduste selgroog ja seisavad silmitsi ületamatute takistustega kulude, andmetele juurdepääsu ja oskusteabe osas. See viib ennustatava lahknemiseni: tehisintellekti hiiglaste üliproduktiivne kiht ja mahajäänud VKEde kiht, kes ei saa tehisintellekti üldse kasutada või ainult lihtsate, ebaefektiivsete lahenduste kujul. Tulemuseks pole mitte ainult tootlikkuse lõhe, vaid turu kontsentratsiooni ja ettevõtete ebavõrdsuse struktuurne süvenemine – tehisintellekti majandusliku integratsiooni oluline kõrvalmõju.

Mikroökonoomilised nihked: uued ärimudelid ja ettevõtlusreaalsus

Mikrotasandil on tehisintellekt juba hakanud põhjalikult muutma ettevõtete väärtusloome ja konkurentsi viise. See võimaldab täiesti uusi, dünaamilisi ärimudeleid, mis erinevad põhimõtteliselt traditsioonilistest, staatilistest lähenemisviisidest. Nende hulka kuuluvad andmepõhised mudelid, näiteks andmed teenusena (DaaS), kus ettevõtted müüvad töödeldud andmeid ja teadmisi teenusena; tehisintellektil põhinevad turuplatsid, mis ühendavad ostjaid ja müüjaid enneolematu tõhususega; ennustava analüüsi platvormid; ja hüperpersonaliseerimise mudelid. Need uued ärimudelid põhinevad pideval andmetest õppimisel, reaalajas otsuste tegemisel ja tohutul skaleeritavusel – funktsioonidel, mis traditsioonilistel ettevõtetel sageli puuduvad.

Ettevõtete omaksvõtt kiireneb kiiresti. PwC uuring näitab, et 79% ettevõtetest kasutab juba tehisintellekti agente. McKinsey märgib, et enam kui kolmveerand organisatsioonidest kasutab tehisintellekti vähemalt ühes ärifunktsioonis. Investeeringud kasvavad hüppeliselt: 88% juhtidest plaanib järgmise 12 kuu jooksul oma tehisintellekti eelarvet suurendada.

Tehisintellekti majandusliku mõju võrdlevad prognoosid

Mitmed tunnustatud institutsioonid on koostanud tehisintellekti majandusliku mõju kohta põhjalikud prognoosid, mis näitavad muljetavaldavat kasvupotentsiaali. PwC ennustab kogu tehisintellekti tehnoloogiast 2030. aastaks 15,7 triljoni USA dollari suurust globaalset väärtusloomet, mis põhineb tehisintellekti toodete poolt juhitud märkimisväärsel tootlikkuse kasvul ja tarbijate arvu olulisel kasvul. McKinsey & Company keskendub spetsiaalselt generatiivsele tehisintellektile ja hindab selle aastase väärtusloome suuruseks 2,6–4,4 triljonit USA dollarit, kusjuures see analüüs hõlmab 63 erinevat ärivaldkonda ja viitab sellele, et see võiks suurendada tehisintellekti üldist mõju 15–40 protsenti. Goldman Sachs näeb generatiivse tehisintellekti potentsiaali 7 triljoni USA dollari ulatuses kümne aasta jooksul, mis võrdub ülemaailmse SKP 7-protsendilise kasvuga, mis põhineb laialdasel kasutuselevõtul ja tootlikkuse kasvul. UNCTAD prognoosib kogu tehisintellekti turu suuruseks 2033. aastaks 4,8 triljonit dollarit, mis on märkimisväärne 25-kordne kasv võrreldes 2023. aasta 189 miljardi dollariga. MIT-i Daron Acemoglu pakub aga oluliselt konservatiivsemat hinnangut, ennustades USA-le tehisintellekti tõttu kümne aasta jooksul vaid ühe protsendi SKP kasvu, kuna tema analüüs võtab arvesse kasumlikkuse piiranguid, kohanemiskulusid ja realistlikke kasutuselevõtu määrasid.

Maailm ilma tehisintellektita: kontrafaktuaalne analüüs

Tehisintellekti tegeliku väärtuspanuse isoleerimiseks on vaja luua kontrafaktuaalne stsenaarium: milline näeks globaalne majandus täna välja, kui viimase 10–15 aasta jooksul poleks toimunud süvaõppe ja suurte keelemudelite revolutsiooni? See makroökonoomikas kasutatavatel meetoditel põhinev analüüs võimaldab kvantifitseerida „tehisintellekti lisaväärtust“, jälgides majanduse hüpoteetilist arengut ilma selle tehnoloogilise katalüsaatorita.

Kontrafaktuaalne majandus

Ilma tänapäevase tehisintellektita oleksid mitmed majanduse võtmesektorid arenenud oluliselt erinevalt.

• Madalam tootlikkuse kasv: Arenenud majandustes oleks juba niigi vaoshoitud tootlikkuse kasv tõenäoliselt olnud veelgi aeglasem. Sektorid nagu rahandus ja IT, mis olid tehisintellekti esimeste kasutuselevõtjate seas, oleksid efektiivsuse kasvu näinud väiksemat. Teatud ametikohtadel täheldatud märkimisväärsed tootlikkuse hüpped – näiteks Nielseni teatatud 66% kasv töötajate puhul, kes kasutasid genereerivaid tehisintellekti tööriistu – poleks realiseerunud. Kogutootlikkus, mis USA-s on alates 2019. aastast olnud peamiselt tingitud tööstusharude sisesest kasvust, eriti infomahukates sektorites, oleks kaotanud ühe oma peamistest liikumapanevatest jõududest.
• Piiratud hüperpersonaliseerimine: Selliste suurte digitaalsete platvormide nagu Amazon, Netflix ja Spotify ärimudelid oleksid põhimõtteliselt erinevad ja vähem tõhusad. Nende soovitusalgoritmid, mis vastutavad suuresti klientide lojaalsuse ja tulude eest, põhinevad tehisintellektil. Ilma tehisintellektita peaksid nad toetuma toorematele, segmendipõhistele turundusmeetoditele. See tooks kaasa väiksema tarbijanõudluse – see on võtmetegur PwC 15,7 triljoni dollari suuruses prognoosis, kus tarbimine moodustab lõviosa 9,1 triljoni dollariga. Võimalus kliendikogemust reaalajas isikupärastada ja seega konversioonimäärasid suurendada oleks väga piiratud.
• Aeglasem teaduslik ja teadus- ning arendustegevuse areng: sellised valdkonnad nagu ravimite avastamine jääksid praegusest tasemest märkimisväärselt maha. Tehisintellekti võime analüüsida ulatuslikke bioloogilisi andmekogumeid ja ennustada keerulisi valgustruktuure, nagu näitas Google'i AlphaFold, on teadustööd radikaalselt kiirendanud. Ilma nende tööriistadeta jääks uute ravimite, materjalide ja ravimeetodite väljatöötamine oluliselt aeglasemaks, kallimaks ja veaohtlikumaks protsessiks. Tehisintellekti abil väljatöötatud ravimite edukuse määr I faasi uuringutes, mis on praegu 80–90% võrreldes traditsiooniliste meetodite ~40%-ga, oleks jäänud võrratuks.
• Erinevad turustruktuurid: Tehnoloogiahiiglaste praegune domineerimine, mis põhineb andmesidevõrgu efektidel ja tehisintellektil põhinevatel teenustel, oleks vähem väljendunud. Ilma tehisintellekti võimeta ammutada väärtust tohututest andmemahtudest oleksid digitaalsetele turgudele sisenemise tõkked madalamad, kuid pakutavad teenused oleksid ka vähem keerukad. Tehisintellekti tarkvara ja teenuste turg, mille eeldatav maht peaks 2024. aastal ületama 279 miljardit dollarit, praegusel kujul lihtsalt ei eksisteeriks. Majandusmaastik oleks killustatum, kuid ka vähem uuenduslik andmemahukate teenuste osas.

Kokkuvõttes oleks tehisintellektita maailm aeglasema majanduskasvu, vähem tõhusate turgude, aeglasema teadusliku progressi ja turujõu erineva jaotusega. Seega ei ole tehisintellekti „lisandväärtus” pelgalt järkjärguline kasv, vaid tõhususe, innovatsiooni ja täiesti uute majandussektorite loomise oluline katalüsaator.

Põhjalik tööstusharu analüüs: tehisintellekti jalajälg võtmetööstuses

Tehisintellekti makromajanduslik mõju tuleneb põhjalikest muutustest valdkondlikul tasandil. Tööstusharudes, mida iseloomustavad andmed, keerukus ja optimeerimispotentsiaal, on tehisintellekt juba jätnud kustumatu jälje ja kujundanud väljakujunenud ärimudeleid põhjalikult ümber.

Rahandus: algoritmiline revolutsioon

Oma olemuselt andmemahukas finantssektor on muutunud tehisintellekti rakenduste jaoks üheks viljakamaks pinnaseks. Tehisintellektist on saanud tänapäevase finantsmaailma kesknärvisüsteem, mis automatiseerib protsesse, parandab riskijuhtimist ja loob täiesti uusi kauplemisparadigmasid.

Kasutusjuhud ja mõju:

• Protsesside automatiseerimine: Tõhususe kasv on tohutu. Hea näide on JP Morgani COiN (Contract Intelligence) platvorm, mis kasutab tehisintellekti keerukate kommertslaenulepingute läbivaatamise automatiseerimiseks. Ülesanne, mis varem nõudis umbes 360 000 töötundi aastas, täidetakse nüüd sekunditega. Sarnaseid automatiseeringuid võib leida arvete töötlemisel ja finantsaruandluses, vähendades tegevuskulusid ja suurendades töötajate tootlikkust.
• Pettuste avastamine: tehisintellekti süsteemid on pettuste ennetamises revolutsiooniliselt muutusi teinud. PayPali tehisintellektil põhinev riskimootor analüüsib tehingumustreid reaalajas, vähendades pettustest tulenevaid kahjusid kuni 20%. Mastercardi Decision Intelligence Pro süsteem hindab üle 1000 andmepunkti tehingu kohta, parandades pettuste avastamise määra keskmiselt 20% ja mõnel juhul kuni 300%, vähendades samal ajal drastiliselt valepositiivseid tulemusi.
• Algoritmiline kauplemine: riskifondid nagu Renaissance Technologies ja Citadel kasutavad tehisintellekti keerukate kõrgsageduskauplemisstrateegiate rakendamiseks. Need süsteemid analüüsivad turuandmeid, uudiste meeleolu ja alternatiivseid andmeallikaid (näiteks satelliidipilte) kiiruse ja sügavuse abil, mis on inimkauplejatele kättesaamatu. See suurendab turu efektiivsust, kuid toob kaasa ka uusi riske, näiteks tahtmatu tehisintellekti juhitud kokkumängu võimaluse, kus algoritmid õpivad oma kauplemistegevust koordineerima kasumi maksimeerimiseks, mis võib mõjutada turu likviidsust.
• Laenamine ja riskihindamine: tehisintellekt laiendab juurdepääsu krediidile, kasutades riskihindamiseks alternatiivseid andmeallikaid. Ettevõtted nagu Upstart kasutavad tehisintellekti selliste tegurite analüüsimiseks nagu haridus ja töökogemus lisaks traditsioonilistele krediidiskooridele, mille tulemuseks on laenuvõlgnevuste vähenemine 75% ja samal ajal rohkemate laenude heakskiitmine.

Tervishoid: diagnoosist avastamiseni

Tervishoius toimib tehisintellekt transformatiivse katalüsaatorina, muutes sektorit reaktiivsest süsteemist proaktiivseks ja personaalseks. Rakendused ulatuvad diagnostika täiustamisest ja ravimite väljatöötamise kiirendamisest kuni haiglate juhtimise optimeerimiseni.

Kasutusjuhud ja mõju:

• Meditsiiniline pildistamine: tehisintellekti algoritmid näitavad radioloogias üliinimlikke võimeid. Uuringutes edestasid nad kopsu sõlmede tuvastamisel inimradiolooge, saavutades 94% täpsuse võrreldes 65% täpsusega. Praktikas on tehisintellekti abisüsteemide kasutamine suurendanud kriitiliste leidude avastamist pea kompuutertomograafias 20% ja kopsupõletiku tuvastamist röntgenpildil kümme korda.
• Ravimite avastamine: tehisintellekt kiirendab märkimisväärselt traditsiooniliselt aeglast ja kallist protsessi. Tribe AI ja Recursioni partnerlus kasutas superarvutust ja masinõpet, et suurendada ravimikandidaatide sõeluuringute läbilaskevõimet kümme korda, genereerides aastas 2,8 miljoni dollari väärtuses väärtust. Tehisintellekti abil väljatöötatud ravimite edukuse määr I faasi uuringutes on muljetavaldav 80–90%, võrreldes traditsiooniliste meetodite umbes 40%-ga.
• Haigla juhtimine: tehisintellekt optimeerib nappide ressursside kasutamist. Tehisintellekti toel õdede personalitöö ajakava koostamine tõi haiglates kaasa 10–15% madalamad personalikulud ja 7,5% suurema patsientide rahulolu. Intensiivravis suutsid tehisintellekti süsteemid tuvastada eelseisvat sepsist kuus tundi varem kui varasemad protokollid, mis võib olla elupäästev.

Tootmine ja tööstus 4.0: intelligentne tehas

Tehisintellekt on neljanda tööstusrevolutsiooni (Tööstus 4.0) põhimootor ning võimaldab luua intelligentseid, kohanemisvõimelisi ja ülitõhusaid tootmisprotsesse. Tänu tehisintellektile on "täielikult automatiseeritud tehase" visioon saamas reaalsuseks.

Kasutusjuhud ja mõju:

• Ennustav hooldus: see on üks tõhusamaid tehisintellekti rakendusi tootmises. Andurite andmete (vibratsioon, temperatuur jne) analüüsimise abil saavad tehisintellekti süsteemid ennustada masina rikkeid enne nende tekkimist. McKinsey andmetel võib see vähendada masina seisakuid 30–50%. Siemens kasutab tehisintellekti, et ennustada potentsiaalseid rikkeid nädalaid ette. Lennundustööstuses on see viinud hoolduskulude vähenemiseni 12–18% ja planeerimata seisakute vähenemiseni 15–20%.
• Kvaliteedikontroll: tehisintellektil põhinevad arvutinägemissüsteemid kontrollivad tooteid konveieril reaalajas ja tuvastavad defekte täpsusega, mis ületab inimsilma. See vähendab praaki ja parandab toote järjepidevust. Näiteks BMW Group kasutab oma värvimisprotsessides kvaliteedikontrolliks kohandatud tehisintellekti süsteeme.
• Generatiivne disain: tehisintellekti algoritmid muudavad tootekujundusprotsessi revolutsiooniliselt. Eelnevalt määratletud parameetrite, näiteks materjali, kaalu ja maksumuse põhjal saavad nad autonoomselt luua ja hinnata tuhandeid disainivariatsioone. Seda kasutatakse juba lennundus- ja autotööstuses kergemate ja stabiilsemate komponentide väljatöötamiseks.

Logistika ja tarneahel: prognoosimisest optimeerimiseni

Globaalsete tarneahelate keerukus muudab need tehisintellekti jaoks ideaalseks rakendusalaks. Tehisintellekt muudab logistikat revolutsiooniliselt, luues otsast lõpuni läbipaistvust ja intelligentsust, alates nõudluse prognoosimisest kuni viimase miili tarneni.

Kasutusjuhud ja mõju:

• Nõudluse prognoosimine ja varude haldamine: tehisintellekti süsteemid analüüsivad ajaloolisi müügiandmeid, turusuundumusi, ilma ja isegi sotsiaalmeedia meeleolusid, et ennustada nõudlust täpsemalt. Unilever kasutab tehisintellekti oma 20 globaalses tarneahela juhtimistornis, et parandada reageerimisvõimet ja vähendada laoseisu. Moekaupmees Zara kasutab tehisintellekti, et tuvastada sotsiaalmeediast moesuundeid ja kohandada vastavalt tootmist, vältides seeläbi ületootmist. Gaviota suutis tehisintellekti lahenduse abil oma laoseisu vähendada 43% võrra, säilitades samal ajal sama teenindustaseme.
• Marsruudi optimeerimine: UPS-i ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) süsteem on suurepärane näide. See kasutab tehisintellekti, et arvutada oma juhtidele kõige tõhusamad tarnemarsruudid. Süsteem säästab UPS-ile aastas 100 miljonit miili sõitu, mis säästab miljoneid galloneid kütust ja vähendab CO2 heitkoguseid.

Lisateavet selle kohta siin:

• Leidke tooteid ja saage B2B-alaseid teadmisi tehisintellekti / konsultatsiooni ja toe abil

Järgmine majanduslik piir: tehisintellektil põhineva tuleviku prognoosid

See osa nihutab fookuse tulevikku ja analüüsib kasvuprognoose, tööturul toimuvaid põhjalikke muutusi ning tehisintellekti ja robootika võimsat sünergiat.

Sobib selleks:

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

Triljoni dollari suuruse mõju prognoos: tulevane majanduskasv ja tootlikkus

Tehisintellekti tulevase majandusliku mõju prognoosid on monumentaalsed. Sellised institutsioonid nagu PwC (15,7 triljonit USA dollarit aastaks 2030), McKinsey (ainuüksi GenAI-lt 2,6–4,4 triljonit USA dollarit aastas) ja UNCTAD (turu maht 4,8 triljonit USA dollarit aastaks 2033) viitavad kasvufaasile, mis muudab põhjalikult maailmamajandust. Seda kasvu soodustavad mitmed võtmetegurid.

Tulevase kasvu liikumapanevad jõud

• Kognitiivse töö laialdane automatiseerimine: Võib-olla on kõige olulisem edasiviiv jõud tehisintellekti võime automatiseerida kognitiivseid ülesandeid, mida varem peeti inimestest teadmustöötajate pärusmaaks. McKinsey hinnangul võiks tänu generatiivsele tehisintellektile pool tänapäeva töötegevustest automatiseerida aastatel 2030–2060 – umbes kümme aastat varem kui varem ennustati. See automatiseerimislaine hõlmab lisaks rutiinsetele ülesannetele ka keerulisi tegevusi tarkvaraarenduses, turunduses, klienditeeninduses ning teadus- ja arendustegevuses, mis kokku moodustavad umbes 75% generatiivse tehisintellekti potentsiaalsest väärtusest.
• Innovatsiooni kiirendamine: Lisaks efektiivsuse suurendamisele on tehisintellektil potentsiaali toimida fundamentaalse innovatsiooni mootorina. Selle võime kiirendada uute ideede, materjalide, ravimite ja ärimudelite avastamist on oluline, ehkki raskesti kvantifitseeritav kasvumootor. Kui tehisintellekt mitte ainult ei optimeeri olemasolevaid protsesse, vaid võimaldab ka uusi teaduslikke läbimurdeid, nihkub selle roll efektiivsuse suurendamise vahendist fundamentaalse majandusliku progressi allikaks.
• Tootlikkuse kasv: Kognitiivse töö automatiseerimine toob otseselt kaasa tööviljakuse kasvu. Hinnangute kohaselt võiks ainuüksi genereeriv tehisintellekt suurendada tööviljakuse aastast kasvu 2040. aastaks 0,1–0,6 protsendipunkti võrra. Koos kõigi teiste automatiseerimistehnoloogiatega võib aastane kasv ulatuda isegi 3,4 protsendipunktini. Veelgi konservatiivsemad hinnangud ennustavad järgmise kümnendi jooksul tootlikkuse kasvu püsivat suurenemist 0,3 protsendipunkti võrra.

Selle tohutu potentsiaali realiseerimine ei sõltu aga ainult tehnoloogilisest arengust. Ettevõtte strateegia mängib olulist rolli. Tehisintellekti praeguste ja prognoositavate mõjude laia spektrit saab seletada ettevõtete erinevate lähenemisviisidega. McKinsey uuringuandmed on selles osas paljastavad: ainus omadus, mis on kõige tugevamalt seotud GenAI kasutamise mõõdetava mõjuga ärikasumile (EBIT), on töövoogude ümberkujundamine. Samal ajal näitavad teised andmed, et vähem kui pooled ettevõtetest, kes võtavad kasutusele tehisintellekti agente, mõtlevad oma tegevusmudeleid põhjalikult ümber.

See viib selge dihhotoomiani. Ettevõtted, kes käsitlevad tehisintellekti kui „täiendavat lisandmoodulit“ – tööriista, mis automatiseerib ühe ülesande ilma ümbritsevat protsessi muutmata –, saavad Acemoglu tagasihoidlike prognooside kohaselt minimaalset tulu. Seevastu ettevõtted, kes teevad „suure ümberprogrammeerimise“ – strateegilise, tippjuhtide juhitud protsesside, juhtimise ja talendimudelite ümberkujundamise –, on need, mis avavad tehisintellekti eksponentsiaalse väärtuse. Seega on triljonite dollarite potentsiaalne väärtus lukustatud ettevõtte enesemuutuse valmisoleku ja võime taha. Tehisintellekti lõplik majanduslik mõju on seega vähem tehnoloogiline küsimus kui organisatsiooniliste muutuste küsimus.

Töö tulevik: tööturu murrang ja taasleiutamine

Tehisintellekti integreerimine majandusse muudab globaalset tööturgu sügavamalt ja ulatuslikumalt kui peaaegu ükski varasem tehnoloogiline laine. Mõjud on universaalsed, mõjutades kõiki oskuste tasemeid ja sektoreid, mis nõuab töö, oskuste ja sotsiaalkindlustuse põhjalikku ümberhindamist.

Kokkupuute ulatus

Rahvusvaheliste organisatsioonide arvud illustreerivad eelseisva muutuse ulatust. Rahvusvahelise Valuutafondi (IMF) hinnangul mõjutab tehisintellekt ligi 40% maailma tööhõivest. Arenenud majandustes tõuseb see näitaja koguni 60%-ni. Oluline erinevus varasematest automatiseerimislainetest, mis mõjutasid peamiselt käsitsi tehtavaid ja rutiinseid ülesandeid, on see, et tehisintellekt mõjutab otseselt kõrgelt kvalifitseeritud kognitiivse töö valdkonda. Brookings Institutioni uuring näitab, et hästi haritud ja kõrgepalgalised bakalaureusekraadiga töötajad võivad tehisintellektiga kokku puutuda enam kui viis korda rohkem kui töötajad, kellel on ainult keskharidus.

Töökohtade hävitamine vs. töökohtade loomine

Avalikku arutelu domineerivad sageli hirmud massilise tööpuuduse ees, kuid andmed viitavad keerukamale pildile massiivsetest struktuurimuutustest – „loomingulise hävingu” protsessist. Maailma Majandusfoorum (WEF) ennustab, et tehisintellekt loob 2030. aastaks kogu maailmas 170 miljonit uut töökohta ja asendab 92 miljonit. Seega on netomõju positiivne, kuid see varjab tohutut ümberkorraldusprotsessi.

• Uued rollid: Tekivad täiesti uued elukutsed, mis on otseselt seotud tehisintellekti tehnoloogiaga, näiteks kiirinsenerid, algoritmi audiitorid, tehisintellekti eetikaspetsialistid ja tehisintellekti süsteemide koolitajad.
• Vähenevad rollid: Samal ajal väheneb järsult andmete sisestamisel, töötlemisel ja lihtsal analüüsil põhinev haldus- ja äritegevus.

Oskuste polariseerumine ja ebavõrdsus

Võib-olla on tehisintellekti revolutsiooni suurim sotsiaalne väljakutse selle kalduvus ebavõrdsust süvendada. Tehisintellekt suurendab tõenäoliselt sissetulekute ja rikkuse ebavõrdsust nii riikide sees kui ka riikide vahel.

• Töökohtade polariseerumine: Tööturg eeldatavasti polariseerub. Tehisintellekti täiendavaid oskusi, näiteks strateegilist mõtlemist, loovust, emotsionaalset intelligentsust ja keeruliste probleemide lahendamist, on vaja palju. Samal ajal kaotavad väärtust oskused, mida tehisintellekt saab asendada, näiteks teatud programmeerimiskeeled, andmeanalüüs või reklaamtekstide kirjutamine.
• Palgaebavõrdsus: töötajad, kes oskavad tehisintellekti tõhusalt kasutada, kogevad oma tootlikkuse ja seega ka palga kasvu. Need, kes seda teha ei saa, riskivad mahajäämisega. See võib kaasa tuua sissetulekute lõhe edasise suurenemise.
• Demograafiline mõõde: Kohandumisvõime ei ole ühtlaselt jaotunud. Noorematel töötajatel, kes on üles kasvanud digitehnoloogiatega, võib olla lihtsam uusi võimalusi ära kasutada, samas kui vanematel töötajatel võib kohanemisega raskusi olla. Mõned uuringud näitavad ka, et naiste ameteid mõjutab automatiseerimine rohkem kui meeste omi, eriti kõrge sissetulekuga riikides.

See ümberkujundamine nõuab ulatuslikke ülemaailmseid pingutusi ümberõppe ja täiendõppe valdkonnas. Maailma Majandusfoorum hindab, et 2030. aastaks on 39% tänapäeva oskustest vananenud. Sellele reageerides kavatseb 85% tööandjatest seada esikohale oma töötajate täiendkoolituse. See võib muuta ka haridussüsteemi, mille tulemuseks võib olla spetsialiseeritud "tehisintellekti kutsekoolide" teke, mis keskenduvad tehisintellekti praktilisele rakendamisele konkreetsetes ametites, mitte traditsioonilistele akadeemilistele kraadidele.

Tehisintellekti mõju tööturule: ülemaailmne ülevaade

Tehisintellekti mõju tööturule annab keerulise ülevaate globaalsest olukorrast. Rahvusvahelise Valuutafondi andmetel on tehisintellektiga kokkupuutunud umbes 40 protsenti kõigist töökohtadest kogu maailmas ning see tehnoloogia mõjutab erinevalt varasemast automatiseerimisest peamiselt kõrgelt kvalifitseeritud kognitiivseid ameteid. Arenenud riikides on see näitaja umbes 60 protsenti, mis tähendab suuremat riski, aga ka suuremaid võimalusi sellest kasu lõigata. Tärkava majandusega riikides on see näitaja umbes 40 protsenti, mis toob kaasa vähem koheseid häireid, kuid kujutab endast ohtu riikidevahelise ebavõrdsuse süvendamiseks. Madala sissetulekuga riikides on see näitaja madalaim, 26 protsenti, kuid neil puudub infrastruktuur ja oskustööjõud, et tehisintellekti eeliseid ära kasutada.

Maailma Majandusfoorum prognoosib töökohtade netokasvu kogu maailmas, kusjuures 2030. aastaks peaks tekkima 170 miljonit uut töökohta ja 92 miljonit kaob. Brookings'i ja ILO andmetel mõjutab see eriti ülikoolilõpetajaid, samas kui tööstusriikides on naiste domineeritud ametid automatiseerimise suhtes vastuvõtlikumad. Oskuste muutumine kujutab endast märkimisväärset väljakutset: Maailma Majandusfoorum hindab, et 39 protsenti olemasolevatest oskustest on 2030. aastaks vananenud ja 63 protsenti tööandjatest peab oskuste puudujääki edasise arengu peamiseks takistuseks.

Sümbiootiline revolutsioon: tehisintellekt, robootika ja füüsiline majandus

Kuigi suur osa tehisintellekti ümbritsevast arutelust keskendub digitaalsele ja kognitiivsele maailmale, on füüsilises maailmas toimumas sama sügav revolutsioon. Seda juhib tehisintellekti („aju“) ja robootika („keha“) ühinemine. See sümbioos loob enamat kui lihtsalt täiustatud automatiseerimist; see annab aluse uuele autonoomsete agentide klassile, mis on võimeline reaalses maailmas intelligentselt ja adaptiivselt täitma keerulisi ja dünaamilisi ülesandeid.

Sünergia selgitus

Traditsioonilised robotid on sisuliselt eelprogrammeeritud masinad, mis täidavad korduvaid ülesandeid väga struktureeritud keskkondades. Tehisintellekti integreerimine muudab seda põhjalikult. Tehisintellekt annab robotitele võimaluse tajuda oma keskkonda andurite, näiteks kaamerate ja LiDAR-i (arvutinägemise) abil, tõlgendada kogutud andmeid, teha reaalajas intelligentseid otsuseid ja õppida kogemustest (masinõpe). See sünergia muudab robotid jäikadest tööriistadest paindlikeks, autonoomseteks süsteemideks, mis on võimelised töötama struktureerimata ja muutuvas keskkonnas.

Füüsiliste tööstusharude ümberkujundamine

Tehisintellekti ja robootika kombinatsioon on nurgakiviks tervete sektorite ümberkujundamisel, mis sõltuvad füüsilisest tööjõust ja suhtlusest.

• Tootmine: See on tänapäevase robootika sünnikoht ja tehisintellekt viib automatiseerimise järgmisele tasemele. Visioon „täisautomaatsest tehasest“ – täiesti autonoomsest tehasest – läheneb. Koostöörobotid (kobotid) on loodud töötama ohutult koos inimestega, täites füüsiliselt nõudlikke või suure täpsusega ülesandeid. Veelgi futuristlikum kontseptsioon on „kasttehas“: modulaarsed, tehisintellektil põhinevad tootmisüksused, mida saab kiiresti erinevates kohtades kasutusele võtta, et võimaldada paindlikku ja detsentraliseeritud tootmist ning viia tootmine nõudlusele lähemale.
• Logistika: Autonoomsed mobiilrobotid (AMR-id) navigeerivad juba intelligentselt ladudes kaupade komplekteerimiseks, pakkimiseks ja transportimiseks, parandades oluliselt kaubavoogude tõhusust. See areng laieneb kogu tarneahelale, kusjuures autonoomsed veoautod tegelevad pikamaavedudega ja tarnedroonid moodustavad silla kliendini jõudmiseks „viimase miili“.
• Põllumajandus: Tehisintellektil põhinev robootika on täppispõllumajanduses revolutsiooniliselt muutusi tegemas. Autonoomsed robotid, nagu BoniRob, suudavad põldudel umbrohtu täpselt tuvastada ja mehaaniliselt eemaldada, vähendades drastiliselt herbitsiidide ja käsitsitöö vajadust. Tehisintellektil põhinevate andurite ja kaameratega varustatud droonid suudavad jälgida põllukultuuride tervist suurtel aladel ja soovitada sihipäraseid meetmeid, näiteks niisutamist või väetamist, ainult vajadusel.
• Tervishoid: Tehisintellektil põhinevad kirurgilised robotsüsteemid, näiteks da Vinci süsteem, suurendavad kirurgide võimekust. Need parandavad täpsust, võimaldavad minimaalselt invasiivseid protseduure ning pakuvad tuge pildituvastuse ja reaalajas tagasiside kaudu operatsiooni ajal.

See tehisintellekti ja robootika sümbioos loob enamat kui lihtsalt „parema automatiseerimise“. See loob süsteeme, mis suudavad füüsilises maailmas tajuda, planeerida ja tegutseda majanduslike eesmärkide saavutamiseks. Isejuhtiv takso, autonoomne umbrohukorjamisrobot või „kastis olev tehas“ ei ole enam pelgalt traditsioonilises mõttes kapitalikaubad. Need täidavad ülesandeid, mis olid varem reserveeritud ainult inimtööjõule. See tähendab, et nad esindavad sisuliselt uut mitte-inimlike „majandusosaliste“ klassi.

Sellel arengul on sügavad tagajärjed. See seab põhimõtteliselt kahtluse alla traditsioonilise majandusliku eristuse kapitali ja tööjõu vahel. See loob täiesti uued turud autonoomsetele teenustele. Ja see tõstatab uusi õiguslikke ja regulatiivseid küsimusi vastutuse, tegutsemisvõime ja valitsemise kohta, milleks olemasolevad õigusraamistikud on ebapiisavad. Ühiskond ja seadusandjad peavad valmistuma maailmaks, kus majanduslikke otsuseid ja füüsilist tööd teevad üha enam autonoomsed, tehisintellektil põhinevad agendid.

See artikkel on käsitsi kirjutatud. Kasutasin omaenda loodud teadus- ja arendustegevuse tööriista XPaperit, mida kasutan peamiselt globaalse äriarenduse jaoks kokku 23 keeles. Teksti selgemaks ja sujuvamaks muutmiseks tehti stiililisi ja grammatilisi parandusi. Teemavaliku, koostamise ning allikate ja materjalide kogumise eest hoolitseb toimetusmeeskond.

XPaper News põhineb tehisintellekti otsingul ) ja erineb põhimõtteliselt SEO-tehnoloogiast. Mõlemal lähenemisviisil on aga ühine eesmärk muuta asjakohane teave kasutajatele kättesaadavaks – AIS otsingutehnoloogia ja SEO sisu poolelt.

Igal õhtul sõelub XPaper läbi värskeimad uudised üle kogu maailma pidevate ööpäevaringsete uuenduste abil. Selle asemel, et investeerida tuhandeid eurosid kuus tülikatesse ja üldistesse tööriistadesse, olen loonud oma tööriista, et olla kursis oma äriarenduse (BD) tööga. XPaperi süsteem sarnaneb finantssektoris kasutatavate tööriistadega, mis koguvad ja analüüsivad kümneid miljoneid andmepunkte iga tund. Samal ajal ei ole XPaper mõeldud ainult äriarenduseks; seda kasutatakse ka turunduses ja suhtekorralduses – olgu see siis inspiratsiooniallikana sisutehasele või artiklite uurimiseks. Tööriist võimaldab teil hinnata ja analüüsida kõiki allikaid kogu maailmas. Olenemata sellest, mis keeles andmeallikas räägib, pole see tehisintellektile probleem. Selleks on saadaval erinevad tehisintellekti mudelid XPaper pakub seda 18 keeles . XPaper võimaldab analüüsida sõltumatuid teemavaldkondi – üldistest kuni spetsiifiliste nišiteemadeni, kus andmeid saab muu hulgas võrrelda ja analüüsida varasemate perioodidega.

Globaalsel tehisintellekti areenil navigeerimine: geopoliitika ja strateegilised imperatiivid

See viimane osa asetab majandusliku ja tehnoloogilise revolutsiooni selle olulisesse geopoliitilisse konteksti ning lõpeb strateegiliste soovitustega äri- ja poliitikajuhtidele.

Sobib selleks:

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

Uus geopoliitiline malelaud: tehisintellekti rivaalitsemine USA ja Hiina vahel

Tehisintellekti globaalset maastikku kujundab oluliselt keskne geopoliitiline dünaamika: tihe konkurents Ameerika Ühendriikide ja Hiina vahel. Washingtoni poliitilised otsustajad kirjeldavad seda võidujooksu kui „uut külma sõda“ ja „meie põlvkonna Manhattani projekti“. Arusaam on, et tehisintellekti domineerimine määrab tulevase globaalse võimu tasakaalu.

Tehnoloogilise sõjapidamise relvad

Mõlemad suurriigid kasutavad selles võidujooksus ülekaalu saavutamiseks erinevaid strateegiaid.

• USA strateegia: tehnoloogilised kitsaskohad ja liidud. USA peamine strateegia on aeglustada Hiina edusamme, kontrollides juurdepääsu olulistele tehnoloogilistele komponentidele. See avaldub kõige selgemini ulatuslikus ekspordikontrollis täiustatud pooljuhtidele, näiteks Nvidia A100 ja H100 kiipidele, ning nende tootmiseks vajalikele masinatele. Need meetmed on loodud selleks, et keelata Hiinal juurdepääs arvutusvõimsusele, mis on oluline suurte ja võimsate tehisintellekti mudelite treenimiseks. Paralleelselt töötab USA selle nimel, et luua valitsuses oma tehisintellekti oskusteavet ja seaduslikult blokeerida Hiina tehisintellekti süsteemide kasutamist föderaalasutustes.
• Hiina strateegia: iseseisvus ja skaleerimine. Vastuseks Ameerika survele on Hiina oluliselt kiirendanud oma riiklikku strateegiat tehnoloogilise iseseisvuse saavutamiseks. See strateegia hõlmab ulatuslikke riiklikult toetatud investeeringuid, kodumaiste "tšempionide" edendamist ja oma tohutu siseturu ärakasutamist uute tehnoloogiate kiireks levitamiseks ja skaleerimiseks. Selliste ettevõtete nagu DeepSeek ja Alibaba edu, mis on kiipide piirangutest hoolimata välja töötanud rahvusvaheliselt konkurentsivõimelised tehisintellekti mudelid, näitab Hiina märkimisväärset vastupidavust ja uuenduslikku võimet tõhususe parandamiseks. Nad on õppinud saavutama muljetavaldavaid tulemusi vähem võimsa riistvaraga nutika tarkvara ja arhitektuuriliste optimeerimiste abil.

See USA ja Hiina vaheline rivaalitsemine toimib paradoksaalsel kombel nii „innovatsiooni kahekordse kiirendajana kui ka killustumise edasiviiva jõuna“. Ühelt poolt toimib „võidujooksu“ narratiiv võimsa innovatsiooni katalüsaatorina. See õigustab tohutut valitsusepoolset teadusuuringute rahastamist, mobiliseerib riiklikke andeid ja loob kiireloomulisuse tunde, mis kiirendab tehnoloogilist arengut hingematva kiirusega. Teisest küljest aga selle võidujooksu peamised instrumendid – ekspordikontroll, sanktsioonid, investeerimiskeelud ja andmete lokaliseerimise seadused – „killustavad“ aktiivselt kunagi globaliseerunud tehnoloogiaökosüsteemi.

Sellisel killustatusel on tõsised majanduslikud tagajärjed. See suurendab kõigi rahvusvaheliste ettevõtete kulusid, sunnib looma üleliigseid ja ebaefektiivseid tarneahelaid ning kannab endas ohtu luua kokkusobimatuid tehnoloogilisi sfäärisid – nn „killuvõrku“. See põhimõtteline pinge tähendab, et just see jõud, mis kiirendab tipptasemel tehisintellekti arengut, muudab selle globaalse juurutamise samaaegselt raskemaks, kulukamaks ja poliitiliselt riskantsemaks. See on 21. sajandi globaalse majanduse jaoks oluline paradoks.

Peamine erinevus: konkureerivad regulatiivsed filosoofiad

Paralleelselt tehnoloogilise ja geopoliitilise rivaalitsemisega killustub maailm tehisintellekti jaoks kolmeks eraldiseisvaks regulatiivseks blokiks. Igal neist blokkidest on oma visioon, mis põhineb erinevatel väärtustel ja eesmärkidel ning millel on sügavad majanduslikud tagajärjed.

Killustumise majanduslikud tagajärjed

See regulatiivne erinevus sunnib rahvusvahelisi ettevõtteid kohandama oma tehisintellekti tooteid ja vastavusstrateegiaid iga piirkonna jaoks, suurendades oluliselt kulusid ja keerukust. See takistab piiriülest andmevoogu, mis on ülioluline suure jõudlusega tehisintellekti mudelite arendamiseks, ning raskendab ülemaailmset koostööd teadus- ja arendustegevuses. Ettevõtted peavad tegutsema killustatud regulatiivses keskkonnas, mis raskendab strateegilist planeerimist ja globaalset laienemist.

Geopoliitilise tehisintellekti maastik: võrdlev ülevaade

Geopoliitilise tehisintellekti maastikul on eesmärkide ja regulatiivsete lähenemisviiside osas märkimisväärsed piirkondlikud erinevused. Ameerika Ühendriigid taotlevad peamiselt ärilist innovatsiooni ja tehnoloogilist juhtpositsiooni turupõhise, sektoripõhise ja innovatsioonisõbraliku regulatiivse filosoofia kaudu. Selle poliitika põhineb täidesaatvatel korraldustel, teadus- ja arendustegevuse rahastamisel ning ekspordikontrollil, mis viib kõrge innovatsioonimäärani, kuid kaasneb ka regulatiivsete lünkade ja võimaliku turu kontsentreerumise oht.

Euroopa Liit seevastu keskendub põhiõiguste kaitsmisele ja usalduse loomisele õiguspõhise, riskipõhise ja horisontaalse regulatiivse lähenemisviisi kaudu, nagu on sätestatud ELi tehisintellekti seaduses. See toob kaasa kõrged vastavuskulud ja potentsiaalselt aeglasema innovatsiooni, kuid võimaldab ülemaailmset standardite kehtestamist nn Brüsseli efekti kaudu, kuigi see võib tekitada konkurentsieelise.

Hiina taotleb riiklikku kontrolli, tehnoloogilist sõltumatust ja sotsiaalset stabiilsust riiklikult juhitud, ülalt-alla suunatud ja suveräänsusele orienteeritud lähenemisviisi kaudu. Riiklik tehisintellekti strateegia koos andmete lokaliseerimise ja algoritmide kontrolli seadustega võimaldab kiiret, riiklikult juhitavat levikut ja innovatsiooni edendamist strateegilistes valdkondades, kuid viib ka andmete killustatuse ja turulepääsu piiramiseni.

Strateegilised soovitused tehisintellektil põhineva maailma jaoks

Tehisintellekti ajastu on alanud, pakkudes äri- ja poliitikajuhtidele enneolematuid väljakutseid ja võimalusi. Kasu maksimeerimiseks ja riskide minimeerimiseks on vaja otsustavat ja strateegilist tegutsemist.

Ärijuhtidele

• Võtke omaks „suur ümberprogrammeerimine“: tehisintellekti tõeline väärtus ei avaldu uute tehnoloogiate isoleeritud juurutamise kaudu, vaid ettevõtte põhjaliku ümberkujundamise kaudu. Juhtkond peab juhtima töövoogude, protsesside ja tegutsemismudelite ümberkujundamist. Nagu McKinsey andmed näitavad, on see otsustav tegur mõõdetava mõju saavutamiseks lõpptulemusele. See nõuab nihet tehisintellekti lahenduste lihtsalt „peale kleepimisest“ nende sügavale integreerimisele ettevõtte DNA-sse.
• Investeerimine talentidesse ja koolitusse: oskuste nappus on üks suurimaid takistusi edukale ümberkujundamisele. Kuna ligi 40% tänapäeva oskustest on 2030. aastaks vananenud, peavad ettevõtted investeerima suuresti oma töötajate ümber- ja täiendõppesse. Tähelepanu tuleks pöörata oskustele, mis täiendavad tehisintellekti: kriitiline mõtlemine, loovus, probleemide lahendamise oskused ja emotsionaalne intelligentsus. Elukestva õppe kultuuri loomine on hädavajalik.
• Riskide ennetav juhtimine: tehisintellekti kasutuselevõtt toob kaasa märkimisväärseid riske, mis on seotud ebatäpsuse, küberturvalisuse, intellektuaalomandi rikkumise ja algoritmilise kallutatusega. Ettevõtted peavad looma tugevad juhtimisstruktuurid, millel on selge vastutus kõrgeimal juhtimistasandil. See hõlmab protsesside rakendamist tehisintellekti loodud sisu läbivaatamiseks ja riskide aktiivseks juhtimiseks, et tagada klientide ja töötajate usaldus ning vältida kulukaid vigu.
• Killustatud maailmas navigeerimine: suurenevad regulatiivsed erinevused nõuavad globaalselt tegutsevatelt ettevõtetelt paindlikkust. Nad peavad välja töötama piirkonnapõhised strateegiad, et järgida erinevaid regulatsioone (näiteks ELi tehisintellekti seadust), kahjustamata oma globaalset konkurentsivõimet. See nõuab geopoliitilise maastiku sügavat mõistmist ja võimet kohandada tooteid ja teenuseid kohalike õigusraamistikega.

Poliitiliste otsustajate jaoks

• Edendada aluspõhimõtteid: IMFi tehisintellekti valmisoleku indeks (KIPI) annab selge tegevuskava. Valitsused, eriti arengumaades, peavad seadma prioriteediks investeerimise aluspõhimõttetesse: digitaalne taristu (elekter, internet, arvutusvõimsus), STEM-haridus ja digitaalselt oskusliku tööjõu arendamine. Ilma nende alusteta riskivad need riigid maha jääda ja tehisintellekti revolutsiooni hüvedest ilma jääda.
• Tasakaalu leidmine innovatsiooni ja regulatsiooni vahel: tuleb luua paindlikud regulatiivsed raamistikud, mis suurendavad avalikkuse usaldust ja leevendavad kahju ilma innovatsiooni lämmatamata. Hirmust lähtuv ülereguleerimine võib viia tehnoloogilise juhtpositsiooni kaotamiseni teiste piirkondade kasuks. Keskenduda tuleks riskipõhistele lähenemisviisidele, mis kehtestavad ranged reeglid seal, kus esinevad suurimad riskid üksikisikutele ja ühiskonnale.
• Tööturu ülemineku leevendamine: tehisintellekti põhjustatud tööturu häired nõuavad ennetavaid poliitilisi meetmeid. Sotsiaalsete turvavõrkude tugevdamine ning ulatuslike ümber- ja täiendõppeprogrammide rahastamine on automatiseerimisest mõjutatud töötajate toetamiseks üliolulised. See on vajalik sotsiaalsete pingete maandamiseks ja tehisintellekti revolutsiooni eeliste laialdase jaotumise tagamiseks.
• Rahvusvahelise koostöö edendamine: Vaatamata geopoliitilistele rivaalitsemistele on tehisintellekti ohutuse, eetika ja standardite ülemaailmne dialoog hädavajalik. Tehisintellekti mõju on piiritu ning rahvusvahelise koordineerimise puudumine juhtimises kujutab endast märkimisväärset globaalset riski. Hädasti on vaja algatusi ühiste normide kehtestamiseks, eriti tehisintellekti ohutuse ja väärkasutuse osas.

Kokkuvõtteks näitab analüüs, et IMFi tehisintellekti ostujuhtide indeksis (AI PMI) tuvastatud „ettevalmistuse lõhe“ kujutab endast uut globaalse ebavõrdsuse esirinnet. Tehisintellekti jaoks valmis riikide (enamasti jõukad riigid) ja tehisintellekti jaoks ettevalmistamata riikide (enamasti arengumaad) vahel on märkimisväärne lõhe. See ei ole pelgalt tehnoloogiline lõhe, vaid ka tulevase majandusliku lahknevuse näitaja. Tehisintellekti jaoks valmis riigid suudavad ära kasutada tehisintellekti tohutut tootlikkuse kasvu ja väärtusloomet. Tehisintellekti jaoks ettevalmistamata riigid, kellel seevastu puudub infrastruktuur, oskused ja institutsiooniline raamistik, riskivad negatiivsete mõjude (töökohtade kaotus, sotsiaalne ebastabiilsus) kogemisega, ilma et nad saaksid sellest kasu. Seega ähvardab tehisintellekt muutuda globaalse ebavõrdsuse võimsaks võimendajaks, luues riikide vahel uue ja potentsiaalselt püsiva lõhe. Selle „ettevalmistuse lõhe“ ületamine on 21. sajandi üks pakilisemaid 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