Mõtteeksperiment | Ettevõtted ilma klientideta: kaubanduse tuleviku analüüs tehisintellektil põhinevas maailmas

Klienditu jaemüügimaastiku teke

See mõtteeksperiment näeb ette tulevikku, kus ettevõtted ei tugine enam traditsioonilistele kliendisuhetele. Täiustatud tehisintellekt (AI) ja ulatuslik automatiseerimine võimaldavad täpselt ennustada ja rahuldada vajadusi, muutes väljakujunenud äritavad, nagu turundus ja müük, iganenuks. See sissejuhatav osa määratleb selle stsenaariumi põhieelduse, uurib tehnoloogilisi eeldusi ja uurib tagajärgi traditsioonilisele äritegevusele.

Sellega seotud:

• Müügiparadoks – unusta müügilehter: klienditeekond on surnud – vaatamata tehisintellektile, automatiseerimisele ja CRM-ile!

Eelduse määratlus: tehisintellekt, automatiseerimine ja täiuslik nõudluse prognoosimine

Selle mõtteeksperimendi keskne hüpotees on majandus, kus ettevõtete tegevus põhineb täielikult automatiseerimisel, tehisintellektil ja andmepõhistel protsessidel. Sellises süsteemis oleks võimalik peaaegu ideaalselt ennustada üksikisikute ja kogu ühiskonna vajadusi ning kohandada tooteid või teenuseid vastavalt, ilma et oleks vaja otsest inimlikku suhtlust või selget kliendi algatatud nõudlust. See moodustab aluse järgnevatele kaalutlustele kaubanduse ja ühiskonna ulatuslike muutuste kohta.

Jaemüügi tehisintellekti praegused arengud viitavad juba selles suunas, isegi kui täiuslik ennustamine ja kliendiga suhtlemise täielik puudumine on endiselt tulevik. Tehisintellekt on juba revolutsiooniliselt muutmas seda, kuidas jaemüüjad ennustavad klientide vajadusi, analüüsides ajaloolisi müügiandmeid, turusuundumusi ja väliseid tegureid, nagu ilm või pühad. Tehisintellekti süsteemid mängivad üha olulisemat rolli klientide käitumise täpsel ennustamisel ja tegevusprotsesside optimeerimisel. See põhineb suurandmete ja tehisintellekti sümbioosil: algoritmid vajavad mustrite äratundmiseks ja usaldusväärsete prognooside tegemiseks tohutul hulgal andmeid – mida suurem ja kvaliteetsem on andmestik, seda täpsemad on prognoosid.

See eeldus eeldab põhimõttelist nihet reaktiivselt majandusmudelilt proaktiivsele. Praegused süsteemid reageerivad suures osas klientide otsustele, mida mõjutab turundus ja mis vormistatakse müügitegevuse kaudu. Siin kirjeldatud stsenaarium põhineb aga vajaduste ennustamisel ja toodete või teenuste kohandamisel vastavalt nendele eeldatavatele vajadustele, ilma et oleks vaja traditsioonilisi klientide nõudluse signaale. Seega ei juhiks majandustegevust enam selged ostuotsused, vaid ennustav intelligentsus.

„Täiusliku ennustamise” kontseptsiooni tuleb kriitiliselt uurida. Kuigi tehisintellekti süsteemid täiustavad pidevalt oma ennustusvõimet, kujutab inimvajaduste tohutu keerukus – eriti varjatud, tekkivate või irratsionaalsete vajaduste puhul – endast olulist väljakutset. Inimvajadused ei ole alati ratsionaalsed ega täielikult esindatavad varasemates andmemustrites. Seetõttu peab see mõtteeksperiment uurima spektrit oluliselt täiustatud ennustamisest kuni tõeliselt täiusliku ennustamiseni ja selle täiuslikkuse võimalike lünkade tagajärgi.

Tehnoloogilised alused: vajalik tehisintellekti ja andmete infrastruktuur

Täiuslikul nõudluse prognoosimisel põhineva kliendivaba jaemüügimaastiku realiseerimine nõuab kõrgelt arenenud ja kõikjal levinud tehnoloogilist infrastruktuuri. See hõlmab lisaks täiustatud tehisintellekti mudelitele ka ulatuslikke andmekogumissüsteeme, tohutuid töötlemisvõimsusi ja keerukaid automatiseerimistehnoloogiaid tootmiseks ja levitamiseks.

Andmete kvaliteet, ajakohasus ja järjepidevus on ülimalt olulised, sest „andmed on tehisintellekti kütus“. Ettevõtted peavad ületama tehnoloogilised pärandid ja tagama, et nende andmeinfrastruktuur on ülesannete kõrgusel. See hõlmab hoolikat andmehaldust, regulaarseid auditeid ja tõhusaid andmete puhastamise mehhanisme, kuna tehisintellekti tulemuste kvaliteet sõltub otseselt sisendandmete kvaliteedist. Asjade interneti (IoT) andmete integreerimine tehisintellektiga võimaldab ühendatud seadmetest pärineva teabe reaalajas analüüsi ja kasutamist, mis on dünaamilise nõudluse prognoosimise jaoks hädavajalik.

Tarneahelaid muudavad tehisintellektil põhinevad süsteemid, mis võimaldavad autonoomset juhtimist, reaalajas kohandusi ja ennustavat analüüsi. Visioonid laienevad tehisintellektil põhinevatele protsessidele ja masinatele, mis töötavad autonoomselt ja saavutavad "peaaegu täiusliku täpsuse ja efektiivsuse". See nõuab lisaks intelligentsetele algoritmidele ka füüsilist infrastruktuuri, mis toetab sellist automatiseerimist alates tootmisest kuni logistikani. Pilvandmetöötluse platvormid ja tehnoloogiad nagu MapReduce on näited tööriistadest, mis võimaldavad töödelda vajalikke suuri andmemahtusid.

Sellise infrastruktuuri loomisel oleksid kaugeleulatuvad tagajärjed. Vajadus koguda põhjalikke andmeid „täiuslike” prognooside saamiseks eeldab peaaegu täielikku teabe kogumist ja analüüsi üksikisikute ja nende keskkonna kohta. See võib hõlmata käitumisandmeid, biomeetrilist teavet, keskkonnaandmeid ja kontekstuaalseid üksikasju. Selline andmete kogumine ja analüüs kujutaks endast kõikjalolevat jälgimist ning tekitaks põhimõttelisi küsimusi privaatsuse ja eetika kohta.

Lisaks nõuaks selle globaalse infrastruktuuri ehitamine ja käitamine tohutuid investeeringuid ja rahvusvahelist koordineerimist. Kontroll nende andmete ja tehisintellekti võimekuse üle võiks viia uute geopoliitiliste võimudünaamikateni. Riigid või üksused, kes seda infrastruktuuri domineerivad, omaksid tohutut majanduslikku ja potentsiaalselt ka sotsiaalset võimu, mis veelgi süvendaks käimasolevaid arutelusid tehisintellekti ja globaalse võimudünaamika üle.

Traditsioonilise turunduse ja müügi vananemine

Maailmas, kus vajadusi ennustatakse ideaalselt ning tooteid või teenuseid kohandatakse ja tarnitakse automaatselt, kaotavad traditsioonilised turundus- ja müügifunktsioonid oma olulisuse. Vajadus nõudluse tekitamise, bränditeadlikkuse suurendamise, klientide veenmise või tehingute hõlbustamise järele kaob, kui vajadus on ette teada ja täitmine on sujuv. Kasutaja taotluse selgesõnaline avaldus – „Turundusstrateegiaid, reklaami, pakkumisi ega müügikampaaniaid enam pole“ – rõhutab seda põhimõttelist nihet.

Tänapäevased automatiseeritud klientide hankimise strateegiad, mis põhinevad reklaamil, sihtlehtedel ja müügivihjete genereerimisel, oleksid sellises stsenaariumis üleliigsed. Isegi praegused tehisintellektil põhinevad ärimudelid, mis sageli ikka veel kasutavad müügikanaleid või püüavad parandada kliendikogemust ja jõuda uute sihtrühmadeni, on teravas vastuolus tulevikuga, kus sellised tegevused pole enam vajalikud.

Turunduse ja müügi kadumine avaldaks tohutut mõju tööturule ja vajalikele oskustele. Terved tööstusharud ja elukutsed, mis nendes valdkondades praegu tegutsevad, muutuksid iganenuks. See tooks kaasa vajaduse põhjaliku arutelu tööjõu kohanemise ja selliste ulatuslike töökohtade kaotuste ühiskondlike tagajärgede üle.

Ka „brändide” ja „toote eristamise” olemus muutuks põhjalikult. Kui vajaduste rahuldamine oleks ideaalselt individuaalselt kohandatud, kaotaksid brändide veenvad ja identiteeti kujundavad aspektid oma tähtsuse. Nende asemele võiks tulla puhas kasulikkus või võiksid tekkida uued, mittekaubanduslikud väärtusmarkerid. Emotsionaalne brändilojaalsus ja kvaliteedi või staatuse signaalimine brändinimede kaudu muutuksid täiusliku, individualiseeritud vajaduste rahuldamise süsteemis suuresti ebaoluliseks. Tooteid võidakse hinnata peamiselt nende funktsionaalse võime põhjal täita ennustatud vajadust.

Sellega seotud:

• Nullkliki otsing, kus kasutajad leiavad oma teabe otse veebisaidile klõpsamata – turundusväljakutse

Majandusparadigmad maailmas, kus puudub kliendikeskne nõudlus

Kliendikeskse nõudluse kadumine majandustegevuse peamise mootorina seab kahtluse alla kapitalismi põhiprintsiibid. Kui turuotsused ja hinnasignaalid enam tootmist ja jaotust ei juhi, tuleb kaaluda alternatiivseid majandusmudeleid. Selles osas uuritakse erinevaid teoreetilisi lähenemisviise, mis võivad sellises tulevikus tähtsust omandada, alates nappusejärgsetest mudelitest ja majanduskasvujärgsest majandusest kuni aktseleratsioonivisioonide ja sotsialiseeritud tootmisvormideni.

Kapitalismi piiridest väljas: post-nappuse ja ressursipõhiste mudelite uurimine

Kontseptsioon majandusest, mida enam ei iseloomusta peamiselt nappus, pakub kapitalismile radikaalset alternatiivi. Nappusejärgses majanduses saaks enamikku kaupu toota suurtes kogustes minimaalse inimtööjõuga tänu täiustatud automatiseerimisele, mis muudaks need väga odavaks või isegi tasuta. Selle võtmetehnoloogiate hulka kuuluksid laialdane automatiseerimine, potentsiaalselt isepaljunevad masinad, nanotehnoloogia ja taastuvenergia. Teoreetiliselt võiksid sellises süsteemis kaubad, teenused ja ressursid olla vabalt kättesaadavad, muutes traditsioonilised majandusmehhanismid nagu hinnad, raha ja konkurents iganenuks.

Sellega on tihedalt seotud ressursipõhise majanduse mudel. Siin peetakse kõiki ressursse inimkonna ühiseks pärandiks ning nende jaotamine toimub vajaduste ja koostöö, mitte rahalise vahetuse või võla alusel. Sellised lähenemisviisid nagu "Veenuse projekt" või algatused nagu "Üks kogukond" edendavad selliseid projekte, mille eesmärk on eemalduda kasumi motiivist ja liikuda otse vajaduste rahuldamise poole. Selliste mudelite kriitikud seavad aga kahtluse alla sellised aspektid nagu omandiõigused ja stiimulite struktuurid süsteemis, kus ressursid on ühisvarad.

Üleminek nappusejärgsele või ressursipõhisele majandusele, kui see peaks teostatavaks osutuma, kujutaks endast üht inimkonna ajaloo põhjapanevamat muutust. Kuna nappus on ajalooliselt olnud majandussüsteemide, konfliktide ja sotsiaalse kihistumise liikumapanev jõud, õõnestaks materiaalse nappuse kaotamine põhivajaduste rahuldamiseks ja rahasüsteemidest eemaldumine praeguse majandusliku võimu ja klassistruktuuri alustalasid. See nõuaks inimmotivatsiooni ümberhindamist, mis ulatub materiaalsest kasust ja ellujäämissurvest kaugemale.

Isegi kui materiaalsete hüvede nappusejärgne seisund saavutatakse, võib immateriaalsete hüvede nappus püsida või isegi suureneda. Nende hulka kuuluvad näiteks tähelepanu, ainulaadsed kogemused, konkreetsed asukohad või teatud sotsiaalse kapitali vormid. Kuna inimeste soovid on potentsiaalselt piiramatud, siis kui materiaalsed vajadused on rahuldatud, võib fookus nihkuda nende immateriaalsete, loomupäraselt piiratud „hüvede” pärast konkureerimisele või nende hindamisele, mis võib viia uute „majanduse” või hierarhiate vormideni.

Järelkasvu ja piisavuse loogika

Postkasvumajandus seab kahtluse alla igavese majanduskasvu dogma ja propageerib selle asemel orientatsiooni heaolule, jätkusuutlikkusele ja piisavusele – see tähendab ainult vajaduste rahuldamiseks vajaliku tootmist ilma ületarbimist soodustamata. See paradigma kritiseerib kasvule orienteeritud kapitalistlikke mudeleid ja rõhutab vajadust austada ökoloogilisi piire ning edendada sotsiaalset õiglust. Keskseteks elementideks on sellised kontseptsioonid nagu „põhiteenuste majandus“, mis keskendub oluliste kaupade ja teenuste jätkusuutlikule pakkumisele, ning „ajaline küllus“, mis näeb ette töötundide vähendamist teiste eluvaldkondade kasuks. Arutelu osaks on ka sellised mudelid nagu „universaalsed põhiteenused“, mis tagavad universaalsed põhiteenused ja tugevama majandusliku demokraatia.

Klienditu, tehisintellektil põhinev vajaduste rahuldamise süsteem võiks hästi sobida kasvujärgsete ideaalidega, kui aluseks olev tehisintellekt on programmeeritud piisavuse ja jätkusuutlikkuse, mitte tootmise maksimeerimise eesmärgil. Sellist tehisintellekti saaks teoreetiliselt optimeerida vajaduste rahuldamiseks minimaalse ressursisisendiga ja arvestades pikaajalist ökoloogilist jätkusuutlikkust. Siiski on ka oht, et selline tehisintellekt võib viia enneolematu ressursside ammendumiseni, kui "ennustatud vajadused" on liiga suured või kui tehisintellekt optimeerib tootmiskiirust ja -mahtu ilma piisavate ökoloogiliste piiranguteta. Seega muutuksid tehisintellekti põhiprogrammeerimine ja eetiline raamistik oluliseks teguriks.

Akceleraatorivisioonid: tehnoloogia kui postkapitalistlike struktuuride katalüsaator

Akceleraatorifilosoofiad, eriti vasakpoolne akceleraatorialist, pakuvad välja kapitalismi sees välja töötatud tehnoloogiate kasutamise kapitalismi enda ületamiseks ja uute sotsiaalsete struktuuride loomiseks. See mõttekoolkond peab tehnoloogilist progressi sotsiaalsete muutuste liikumapanevaks jõuks. Sellised pooldajad nagu Nick Srnicek ja Alex Williams väidavad, et tehnoloogilised edusammud võivad juba praegu võimaldada elu drastiliselt lühema tööajaga ja ette kujutada maailma ilma traditsioonilise tööjõuta. Nende „Akceleraatorialistliku poliitika manifest“ kutsub üles rakendama tehnoloogilisi saavutusi, nagu kvantifitseerimine, majanduslik modelleerimine ja suurandmete analüüs, vasakpoolsete poliitiliste eesmärkide saavutamiseks.

Tehisintellektil põhinevat täiuslikku vajaduste rahuldamist võib tõlgendada kui aktseleraatori suundumuste ülimat väljendust. Siin automatiseerib tehnoloogia mitte ainult tööjõudu, vaid kogu pakkumise-nõudluse tsüklit, mis võib viia radikaalselt erineva sotsiaalmajandusliku süsteemini. Oluline küsimus on aga selle kiirenduse „eesmärk“. Kas see teenib inimkonna vabanemist, nagu vasakpoolsed aktseleraatorid loodavad, või viib see millegi muuni? Teised aktseleraatori koolkonnad, näiteks Nick Landi esindatud, näevad seda pigem kapitali vabastamisena inimestest, mis tõstatab küsimuse, kes või mis sellest ülimast automatiseerimisest kasu saab.

Sotsialiseeritud tootmise ja osalusplaneerimise mudelid

Kui tootmist ei kontrolli enam eraettevõtted, mis on kasumile orienteeritud, tekib küsimus alternatiivsete organisatsiooniliste vormide kohta. Esiplaanile tulevad tootmisvahendite sotsiaalse omandi ja osalusmehhanismide kontseptsioonid, mille abil otsustada, mida ja kuidas asju toodetakse. Sellised mudelid nagu osalusmajandus (Parecon) näevad ette töötajate ja tarbijate nõukogusid, kes peavad läbirääkimisi tootmis- ja tarbimisplaanide üle, kusjuures tasustamine põhineb pingutusel ja detsentraliseeritud planeerimine toimub nn iteratsiooni hõlbustamise nõukogude (IFB) kaudu.

Klienditu majanduses, kus tehisintellekt ennustab vajadusi, võiks „osalusplaneerimine” võtta uue vormi. Selle asemel, et üksikisikud esitaksid oma tarbimissoove otse omavalitsustele, võiks tehisintellekt neid vajadusi järeldada. Osalusmehhanismid võiksid seejärel keskenduda nende järelduste valideerimisele, ühiskondlike prioriteetide seadmisele ja tehisintellekti tegevuse jälgimisele, mitte aga individuaalse tarbimise detailsele mikroplaneerimisele. Inimeste osalemine nihkuks individuaalsete vajaduste määratlemiselt (millega tegeleks tehisintellekt) kogu süsteemi juhtimisele. See tagaks, et tehisintellekti ennustused on kooskõlas laiemate ühiskondlike väärtuste ja eetiliste kaalutlustega ning et otsused ressursside eraldamise kohta suuremahuliste projektide või avalike hüvede jaoks, mida ei saa kergesti taandada individuaalsetele „vajadustele”, tehakse demokraatlikult.

Järgnev tabel võtab kokku käsitletud võimalikud majandusmudelid:

Klienditu tuleviku potentsiaalsete majandusmudelite võrdlev ülevaade

Klienditu tuleviku potentsiaalsete ärimudelite võrdlev ülevaade – pilt: Xpert.Digital

Klienditu tuleviku potentsiaalsete majandusmudelite võrdlev ülevaade näitab lähenemisviiside mitmekesisust, mis põhinevad erinevatel põhiprintsiipidel ja tehnoloogiatel. Nappusejärgne majandus püüab automatiseerimise abil saavutada kaupade küllust minimaalse inimtööjõuga, kusjuures otsene jaotamine toimub kättesaadavuse või nõudluse alusel. Isepaljunevad masinad, nanotehnoloogia ja taastuvenergia mängivad siin keskset rolli. Kriitikud seavad kahtluse alla tõelise nappusejärgse majanduse saavutatavuse, samuti sellega seotud motivatsiooni ja jaotusõigluse.

Ressursipõhine majandusteadus (RBE) käsitleb ressursse inimkonna ühise pärandina ning loobub rahast või võlast. Selle asemel jaotatakse ressursse vastavalt vajadusele koostöö kaudu. Täiustatud tehnoloogiad hõlbustavad ressursside haldamist ja tootmist, mille eesmärk on jätkusuutlik vajaduste rahuldamine ja ühine hüve. Sellised pooldajad nagu Jacque Fresco Veenuse projektist näevad seda paljulubava tulevikualternatiivina, samas kui kriitikud viitavad praktilistele väljakutsetele, nagu omandiõiguse küsimused ja skaleeritavus.

Postkasvumajandus seevastu nihutab oma fookuse majanduskasvust eemale ning seab esikohale jätkusuutlikkuse, piisavuse ja ajalise külluse. Tehisintellekti ja säästvate tehnoloogiate abil püütakse saavutada demokraatlikku planeerimist ja vajaduspõhist ressursside jaotamist, kus kesksel kohal on ökoloogilised ja sotsiaalsed eesmärgid. Väljakutsed tulenevad selle kasvumudelitelt ülemineku poliitilisest aktsepteerimisest ja teostatavusest.

Akseleratsionistlik postkapitalism näeb kapitalistlikult arendatud tehnoloogiat kui võimalust kapitalismist üle saada. Automatiseerimine ja tehisintellekt on selle ümberkujundamise taga, kusjuures potentsiaalsete mehhanismidena on sotsiaalne ümberjaotamine ja tsentraalne planeerimine. Vaatamata tööst vabanemise visioonile kaasneb selle mudeliga selliseid riske nagu autoritaarne kontroll, eetilised küsimused ja pinged akseleraatoriliikumistes.

Osalusmajanduses ehk sotsialismis keskendutakse tootmisvahendite sotsiaalsele omandile ja vajaduste rahuldamisele. Tehisintellekt toetab planeerimist, koordineerimist ja andmete analüüsi, samas kui osalusplaneerimine ja demokraatlikud otsused suunavad ressursside jaotamist. Eesmärk on sotsiaalne õiglus ja isevalitsemine, kuid teabe keerukus, stiimulite struktuurid ja bürokraatia oht tekitavad olulisi väljakutseid.

Kokkuvõttes peegeldavad need mudelid pingeid automatiseerimise, ressursitõhususe, sotsiaalse õigluse ja jätkusuutlikkuse vahel, taotledes samal ajal erinevaid strateegiaid majanduse ja ühiskonna tulevaseks korralduseks.

Saage kasu Xpert.Digitali ulatuslikust, viiest astmest koosnevast asjatundlikkusest terviklikus teenustepaketis | Teadus- ja arendustegevus, XR, PR ja digitaalse nähtavuse optimeerimine - Pilt: Xpert.Digital

Xpert.Digitalil on põhjalikud teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiaid, mis on täpselt kooskõlas teie konkreetse turusegmendi nõuete ja väljakutsetega. Turusuundumuste pideva analüüsimise ja valdkonna arengute jälgimise abil saame tegutseda ennetavalt ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja oskusteabe kombinatsioon loob lisaväärtust ja annab meie klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet leiate siit:

• Kasuta Xpert.Digitali viit ekspertiisivaldkonda ühes paketis – alates kõigest 500 eurost kuus

„Ettevõtete” ümberkujundamine: tootmisüksuste eesmärk ja funktsioon

Kui „ettevõtted” ei vaja enam kliente ja tegutsevad uue majandusparadigma raames, peavad nende eesmärk, struktuur ja motivatsioon põhjalikult muutuma. Selles osas uuritakse, millised need „tootmisüksused” võiksid välja näha ja millised võivad olla nende liikumapanevad jõud, kui kasumi maksimeerimine pole enam eesmärk.

Organisatsiooni eesmärgi ümberdefineerimine: kasumist ühiskondlike vajaduste rahuldamiseni

Maailmas, kus tehisintellekt ennustab vajadusi ja tootmine on suunatud nende otsesele rahuldamisele, nihkuks organisatsioonide põhieesmärk kasumi maksimeerimisest ühiskondlike ja individuaalsete vajaduste otsesele rahuldamisele. Paljud ettevõtted juba väidavad, et nad integreerivad oma tegevusse sotsiaalseid ja keskkonnaalaseid mureküsimusi, mida sageli juhivad ettevõtte kultuur ja sidusrühmade ootused, mis ulatuvad kaugemale puhtast kasumi motiivist. Nn "sotsiaalselt vastutustundlikud ettevõtted" reinvesteerivad oma kasumit sotsiaalsete eesmärkide saavutamiseks ja peegeldavad sotsiaalset õiglust või osalemist oma struktuurides.

„Eesmärgipõhise majanduse“ teke viitab laiemale nihkele, kus ettevõtted liiguvad puhtast kasumi maksimeerimisest eesmärgi maksimeerimise poole, seades eesmärgiks luua väärtust kõigile sidusrühmadele – klientidele, töötajatele, kogukondadele ja planeedile. Kliendita süsteemis oleks see eesmärk veelgi otsesemalt seotud tuvastatud vajaduste rahuldamisega. Sotsialistlikud mudelid, teoreetilise vastandina, näevad otseselt ette tootmise suunamist vajaduste rahuldamisele, mitte kasumi akumuleerimisele. Sellised mõisted nagu tootja ja tarbija ülejääk, mis mõõdavad praeguses majanduses saadavat kasu, oleksid sellises süsteemis ebaolulised või radikaalselt muutunud.

Nende tootmisüksuste „edu” mõõdikud tuleks täielikult ümber kujundada. Näitajad nagu sisemajanduse koguprodukt, turuosa või kasumimarginaalid kaotaksid oma tähenduse. Selle asemel oleks vaja uusi mõõdikuid, mis on seotud vajaduste rahuldamise kvaliteedi, ressursitõhususe, keskkonnamõju ja võib-olla isegi sotsiaalse heaolu või eneseteostuse näitajatega.

Samamoodi kaoks või muutuks põhjalikult „konkurentsi” mõiste. Kui tootmisüksused on suunatud prognoositud vajaduste rahuldamisele koordineeritud süsteemis, muutub konkurents klientide pärast ebaoluliseks. Igasugune potentsiaalne „konkurents” võib nihkuda vajaduste rahuldamise efektiivsuse, lahenduste innovatsiooni või konkreetsete ühiskondlike eesmärkide saavutamise poole, kuid ilma turupõhise võidu ja kaotuse dünaamikata. Sellised mudelid nagu ressursipõhine majandus rõhutab otseselt koostööd konkurentsi asemel.

Tehisintellekti abil hallatavate üksuste sisemised motivatsioonid: innovatsioon, probleemide lahendamine ja ühine hüve

Kui tehisintellekti süsteemid haldavad tootmisüksusi, tekib küsimus nende „motivatsiooni” kohta. Väliste stiimulite, näiteks kasumi, asemel võiks tehisintellekti süsteeme programmeerida sisemiste eesmärkidega. Selliste eesmärkide hulka võivad kuuluda uudishimu, uudsuse poole püüdlemine, oskuste omandamine või loomupärane soov lahendada keerulisi probleeme ühiskonna hüvanguks. Olemasolevaid organisatsioone, millel puudub esmane kasumi motiiv, näiteks sotsiaalsed ühistud, juhib sotsiaalne solidaarsus ja huvid, mis ulatuvad kaugemale puhtast omakasust.

Selliste mõistete nagu "ühine hüve" või "ühiskondlik kasu" programmeerimine tehisintellekti on aga tohutu eetiline ja tehniline väljakutse. Need terminid on filosoofiliselt keerulised ja neid on raske objektiivselt defineerida. Nende tõlkimine masintõlgendatavaks koodiks on keerukas ja sellega kaasneb väärtõlgenduste või eelarvamuste kinnistumise oht. Tehisintellekt, mis optimeerib "ühise hüve" vigase või mittetäieliku definitsiooni jaoks, võib tahtmatult viia düstoopiliste tulemusteni.

Sisemise motivatsiooni, näiteks uudishimu või uudsuse vajaduse poolt ühiskondlike probleemide lahendamise kontekstis juhitud tehisintellekt võib viia ootamatute uuendusteni. Samas võib see välja töötada ka lahendusi probleemidele, millest inimesed polnud teadlikud, või lahendusi, mis loovad uusi, ettenägematuid probleeme. Sellise tehisintellekti uurimissuuna suunamine ja jälgimine oleks ülioluline, et tagada selle tegevuse vastavus inimlikele väärtustele ja prioriteetidele.

Autonoomse tootmise juhtimisstruktuurid: DAO-d ja muud struktuurid

Küsimus, kuidas neid tehisintellektil põhinevaid tootmisüksusi hallatakse ja kontrollitakse, on ülioluline. Mudelid nagu detsentraliseeritud autonoomsed organisatsioonid (DAO-d) pakuvad selles osas huvitavaid vaatenurki. DAO-des on reeglid kodeeritud nutikatesse lepingutesse ja otsuseid tehakse kollektiivselt, potentsiaalselt tehisintellekti süsteemide endi osalusel. Uuringud näitavad, et sotsiaalsetele või avalikele hüvedele keskendunud DAO-d võivad näidata üles suuremat detsentraliseerituse astet. Automatiseeritud süsteemide juhtimismudelite vajadust tunnistatakse ka teistes kontekstides, näiteks robotiseeritud protsesside automatiseerimises (RPA), kuigi selles valdkonnas on sageli vähe väljakujunenud akadeemilisi mudeleid.

Kui tehisintellekt mitte ainult ei halda tootmist, vaid osaleb potentsiaalselt ka omaenda juhtimises (nagu on ette nähtud tehisintellekti DAO-des), siis tööriista ja toimija vaheline piir hägustub. See tekitab põhimõttelisi küsimusi vastutuse, kontrolli ja tehisintellekti süsteemide potentsiaali kohta arendada välja uusi eesmärke, mis ei pruugi olla kooskõlas inimeste kavatsustega. Süsteem, kus tehisintellektid haldavad ja kontrollivad teisi tehisintellekte, võib vähendada inimeste järelevalvet ja kontrolli ning tekitada riske, kui tehisintellekti eesmärgid erinevad inimeste heaolust.

Mittetulunduslike tootmismudelite elujõulisus suures mahus

Mittetulundusühingute struktuurid, mis juba seavad oma missiooni kasumi ette, võiksid olla eeskujuks tulevastele tootmisüksustele. Analüüsid näitavad, et suured mittetulundusühingud sõltuvad sageli domineerivatest rahastamisallikatest, eriti valitsuse rahastamisest.

Klienditu ja vajaduspõhises majanduses ei tuleks nende mittetulunduslike tootmisüksuste „rahastamine” annetustest ega traditsioonilistest valitsuse eelarvetest, mis põhinevad toimival turumajandusel ja millel on maksutulud. Selle asemel oleks „rahastamine” otsese ressursside jaotamise küsimus üldise majandusplaneerimissüsteemi poolt – olgu see siis tehisintellektil põhinev või osaluspõhine. Väljakutse nihkub raha kogumiselt ressursinõuete õigustamisele, mis põhinevad prognoositud nõudlusel ja selle rahuldamise tõhususele. Raha kui selline võib sellises süsteemis lakata eksisteerimast või täita hoopis teistsugust funktsiooni.

Vajaduspõhise majanduse mehhanismid

See osa keskendub vajaduspõhise majanduse toimimisele: kuidas vajadusi tuvastatakse ja kuidas ressursse nende rahuldamiseks eraldatakse, kui traditsioonilised turumehhanismid, nagu klientide nõudlus ja hinnasignaalid, puuduvad?

Tehisintellekti võimekus „täiuslikuks” vajaduste ennustamiseks: võimalused, andmeallikad ja loomupärased piirangud

Tehisintellekti võimet ennustada inimeste vajadusi on oluline kriitiline uurimine. See hõlmab nii vajalike andmete tüüpe (ajaloolised, käitumuslikud, biomeetrilised, keskkonnaalased) kui ka selliste ennustuste loomupäraseid piiranguid või eelarvamusi. Praegused tehisintellekti süsteemid näitavad juba muljetavaldavat võimekust nõudluse prognoosimisel, mustrite tuvastamisel ja suurandmetel põhinevate otsuste tegemisel, analüüsides ajaloolisi müügiandmeid, turusuundumusi, ilma ja pühi. Mida suurem ja kvaliteetsem on andmestik, seda täpsemad on ennustused.

Siiski on tehisintellekti ennustusvõimel märkimisväärsed piirangud. Hoiatused "maagiliste ideede" ja konkreetse soorituse segi ajamise eest üldise pädevusega on õigustatud. Tehisintellekt jõuab oma piirini inimemotsioonide mõistmisel ja eetiliste otsuste tegemisel. Tehisintellekti prognoosimise "seitse surmapattu" hõlmavad lühiajaliste mõjude ülehindamist ja rakendusaja alahindamist.

Nõudluse prognoosimiseks ilma otsese kliendisuhtluseta saab kasutada väliseid andmeallikaid, nagu ilmastikuandmed, sotsiaalmeedia trendid, majandusnäitajad ja asjade interneti andmed. Neid saaks potentsiaalselt skaleerida, et ennustada laiemaid ühiskondlikke vajadusi. Varjatud inimvajaduste avastamiseks pakutakse välja projektiivseid tehnikaid, näiteks visuaalseid metafoore, mida tehisintellekt saaks ulatuslikult analüüsida. See tekitab aga eetilisi probleeme seoses subjektiivsuse ja andmete privaatsusega. Privaatsus on ohus ka siis, kui tehisintellekt järeldab eelistusi, kuna kohalikke andmeid saab tuletada mudeli uuendustest ja tehisintellekti loodud järeldusi peetakse isikuandmeteks.

„Vajadus” on mitmetahuline mõiste, ulatudes põhilistest füsioloogilistest nõuetest keerukate psühholoogiliste soovide ja eneseteostuspüüdlusteni, nagu on kujutatud Maslow' vajaduste hierarhias. Tehisintellekt, mis ennustab „vajadusi”, peab selle keerukusega maadlema. Põhiliste materiaalsete vajaduste täiuslik ennustamine võib tunduda usutavam kui kõrgemate, subjektiivsete või tekkivate vajaduste täiuslik ennustamine. Tehisintellekti võime ennustada nüansirikkaid tulevasi psühholoogilisi seisundeid või loomingulisi püüdlusi praeguste andmete põhjal on väga spekulatiivne ja eetiliselt problemaatiline.

Andmeallikad, mida kasutatakse ühiskondlike vajaduste ennustamiseks ilma kliendiga suhtlemiseta (ilm, sotsiaalmeedia, asjade internet, majandusnäitajad), võivad ise olla tehisintellektil põhineva süsteemi poolt mõjutatud. See võib luua tagasisideahelaid, mis stabiliseerivad või destabiliseerivad ennustusi või isegi suunavad ühiskondlikku arengut peenelt, lähtudes sellest, mida tehisintellekt on programmeeritud "nägema" "vajadusena". Näiteks kui tehisintellekt prognoosib energianõudlust ilmaprognooside põhjal ja jaotab energiat vastavalt, võib see mõjutada käitumist (nt inimesed võivad tarbida rohkem energiat, kuna see on alati saadaval), mis seejärel kajastuks tehisintellekti ennustusmudelis.

Ressursside jaotamine ilma hinnasignaalideta: tehisintellektil põhinevad mudelid ja turuvälised alternatiivid

Kui hinnad enam jaotust ei juhi, peavad jõustuma alternatiivsed mehhanismid. Tehisintellekti algoritmid võiksid optimeerida ressursside jaotust prognoositud vajaduste ja olemasolevate ressursside põhjal. Sellised süsteemid hõlmavad andmete kogumist, eeltöötlust, mudeli treenimist, optimeerimist, juurutamist ja tagasisideahelaid. Siiski tuleb märkida, et need lähenemisviisid ei käsitle otseselt jaotust ilma hinnasignaalideta või mitmekesiste, mittesüsteemsete inimvajaduste jaoks, vaid keskenduvad pigem tõhususele olemasolevates süsteemides.

Turuvälised alternatiivid hõlmavad selliseid praktikaid nagu jagamine, kinkimine ja ümberjaotamine. Need mehhanismid koos isiklikuks tarbimiseks mõeldud turuvälise tootmise, ühisvara haldamise ja vastastikuse abiga on potentsiaalselt skaleeritavad isegi keerukates ühiskondades. Agentidel põhinevat modelleerimist (ABM) ja muid simulatsioonitehnikaid saaks kohandada ressursside jaotamise simuleerimiseks turuvälistes süsteemides.

Tehisintellektil põhinev ressursside jaotamine ilma hinnasignaalideta võib viia äärmise efektiivsuseni kvantifitseeritavate vajaduste rahuldamisel. Siiski võib olla keeruline eraldada ressursse uudsetele, ettearvamatutele või väga subjektiivsetele soovidele, mida turud (ehkki ebatäiuslikult) mõnikord hinnakujunduse ja ettevõtlusriski kaudu teenindavad. Tehisintellekti iseloomustab optimeerimine, mis põhineb määratletud parameetritel ja ajaloolistel andmetel. Turgude hinnasignaalid peegeldavad koondatud (ja sageli spekulatiivset) maksevalmidust, mis võib suunata ressursse uudsete või nišivajaduste poole. Ilma selle mehhanismita võiks tehisintellekt alateenindada tekkivate, tõestamata või puhtalt idiosünkraatiliste „vajaduste” valdkondi, välja arvatud juhul, kui see on spetsiaalselt programmeeritud uurimiseks või reageerima mittekvantifitseeritavale inimsisendile.

Majandusarvestuse pidev väljakutse: kas tehisintellekt suudab selle tõeliselt lahendada?

Majanduskalkulatsiooni probleem, mille silmapaistvalt sõnastasid Ludwig von Mises ja Friedrich Hayek, väidab, et ratsionaalne majandusplaneerimine on turuhindadeta võimatu. Tekib küsimus, kas arenenud tehisintellekt tohutu hulga andmetega suudaks selle väljakutse lahendada. Kirjanduses ollakse skeptiline: tehisintellekt ei suuda lahendada eesmärkide hierarhia määratlemise probleemi, sest planeerimine allutab ressursid eesmärkidele, selle asemel et valida eesmärke hinnasignaalide põhjal. Isegi kui kõik andmed oleksid ühele meelele kättesaadavad, ei suudaks tsentraalne planeerija arvutada kõiki vajalikke majandusteadmisi ressursside korrektse ja järjepideva jaotamise saavutamiseks. Väidetavalt ei vasta tehisintellekt tõhusa majanduskalkulatsiooni eeldustele, kuna see on reaktiivne ega suuda jäljendada ettevõtjate proaktiivset, eesmärke genereerivat rolli. Isegi tsentraalse planeerimise ja turusotsialismi ning osalusmajanduse kontekstis jääb arvutamise probleem peamiseks väljakutseks.

Isegi kui tehisintellekt suudaks ideaalselt arvutada ressursside jaotust staatilise vajaduste ja tootmisvõimaluste komplekti jaoks, tähendab inimvajaduste, tehnoloogiliste uuenduste ja ettenägematute keskkonnamuutuste dünaamiline ja arenev olemus seda, et „arvutamine” on pidev ja adaptiivne protsess. Majandusarvutuste arutelu tuum võib nihkuda puhtalt arvutusvõimsuselt võimele genereerida ja kohaneda uue teabe ja eesmärkidega, mida algses andmekogumis ei ole. Esialgne arutelu keskendus sellele, et tsentraalsel planeerijal ei ole võimalik kogu vajalikku teavet töödelda. Tehisintellekt saaks hakkama teadaolevate muutujate töötlemisega. Siiski väidetakse, et turud integreerivad ennetavaid osalejaid (ettevõtjaid), kes avastavad uusi vajadusi, loovad uusi tooteid ja kohanevad ettenägematute muutustega – funktsioonid, mida tehisintellekt kui reaktiivse süsteemi abil ei saa kergesti korrata. Seega ei seisne väljakutse mitte ainult arvutamises, vaid eesmärkide pidevas ja adaptiivses ümberarvutamises ja ümbermääratlemises dünaamilises maailmas.

Täisautomaatse ja vajadusi ettenägeva maailma sotsiaalsed ja inimlikud mõõtmed

See osa käsitleb laiemaid ühiskondlikke ja inimlikke tagajärgi, mis tulenevad elamisest maailmas, kus ettevõtted ei vaja kliente ning tehisintellekt ennustab ja rahuldab vajadusi.

Inimtöö tulevik ja „töö” ümberdefineerimine

Kuna tehisintellekt ja automatiseerimine võtavad üle suurema osa tootmisest ja isegi nõudluse prognoosimisest, tekib pakiline küsimus: mis saab inimeste töökohtadest? Prognoosid näitavad, et genereeriv tehisintellekt võib järgmise kümnendi jooksul mingil moel muuta kuni 90% töökohtadest, asendades potentsiaalselt 9% USA tööjõust. Kuigi mõned eksperdid väidavad, et tehisintellekt automatiseerib pigem üksikuid ülesandeid kui terveid ameteid ning et inimeste oskusteave jääb tehisintellekti tulemuste hindamisel ülioluliseks, näevad teised ette tulevikku, kus tehisintellekt vabastab inimesed inimestevaheliseks suhtluseks, kus kesksel kohal on empaatia, loovus ja emotsionaalne intelligentsus. Sotsioloogilised vaatenurgad osutavad tehisintellekti tõttu võimalikule töökohtade kaotamisele ja sissetulekute ebavõrdsuse suurenemisele.

Tööjärgsetes ühiskondades, kus traditsiooniline tööhõive on automatiseerimise tõttu iganenuks muutunud, arutatakse selliseid kontseptsioone nagu universaalne baaspalk ja lühendatud töönädalad. Fookuses on massilise tööpuuduse psühholoogilised mõjud ja töövälise tähenduse otsimine.

Peaaegu täielikult automatiseeritud ja prognoositava vajaduste rahuldamisega ühiskonnas võib inimpanuse „väärtus” nihkuda täielikult majanduslikust tootmisest sotsiaalsetele, loomingulistele, intellektuaalsetele või hoolivatele tegevustele, mida tehisintellekt ei saa (või ei tohi) täielikult kopeerida. See nõuab põhimõttelist ühiskondlikku ümberhindamist selle kohta, mis on „väärtuslik töö”. Kui tehisintellekt võtab üle tootmise ja materiaalsete vajaduste rahuldamise (uurimise põhieeldus), muutub traditsiooniline töö nendel eesmärkidel iganenuks. Inimesed saaksid seejärel keskenduda tegevustele, milleks tehisintellekt on vähem võimeline, näiteks sügavad emotsionaalsed seosed, keerukad eetilised arutluskäigud, uudne kunstiline looming või filosoofiline uurimine. Ühiskond vajaks uusi süsteeme, et tunnustada ja toetada neid mittetraditsioonilisi panuseid, võimalusel lahutades sissetuleku/elatusvahendi „tööst” (nt baassissetulek, nagu mainitud).

Psühholoogilised piirid: autonoomia, pädevus ja tähendusrikkus, kui vajadusi oodatakse

Psühholoogiline mõju üksikisikutele, kelle vajadusi tehisintellekti süsteem pidevalt ette näeb ja täidab, on sügav. Enesemääratluse teooria rõhutab fundamentaalseid psühholoogilisi vajadusi autonoomia (kontrollitunne), pädevuse (meisterlikkuse tunne) ja seotuse järele. Keskkond, mis neid vajadusi toetab, soodustab autonoomset motivatsiooni. Praegused uuringud tehisintellekti kohta töökohal näitavad küll efektiivsuse kasvu, kuid paljastavad ka töötajate mure töökoha kaotuse pärast, kuid need ei käsitle "täiusliku ootuse" stsenaariumi. Maslow' vajaduste hierarhia viitab sellele, et eneseteostus ja sotsiaalsed vajadused jäävad oluliseks ka siis, kui põhivajadused on rahuldamata, ning tutvustab kognitiivseid, esteetilisi ja transtsendentseid vajadusi.

Kui väline tehisintellekti süsteem näeb vajadusi „täiuslikult“ ette ja täidab need, võivad indiviidid kogeda paradoksaalset autonoomia ja pädevuse kaotust. Oma eesmärkide (isegi põhivajaduste) tuvastamine, taotlemine ja saavutamine aitab kaasa nendele psühholoogilistele sammastele. Pidev ja pingutuseta täitmine võib viia passiivsuseni, õpitud abituseni või uute väljakutsete ja enesemääratluse vormide otsimiseni. Autonoomia hõlmab eneseregulatsiooni ja isiklikku vastutust tegude eest. Kui tehisintellekt kontrollib täitumist ennustuste põhjal, väheneb individuaalse tegutsemisvõime vajaduste rahuldamisel. Pädevus hõlmab meisterlikkust ja tõhusust. Kui vajaduste rahuldamiseks pole vaja pingutusi teha, vähenevad võimalused selles valdkonnas pädevuse arendamiseks ja kogemiseks. See võib panna indiviidid otsima autonoomiat ja pädevust teistes, võib-olla mittemateriaalsetes valdkondades (nagu viitab Maslow' kõrgemate vajaduste teooria).

Tähenduse otsingud postmateriaalses, postlaboratoorses eksistentsis

Kui materiaalne nappus on suures osas ületatud ja traditsioonilised majanduslikud rollid kaotavad oma tähtsuse, tekib küsimus, kuidas inimesed leiavad elule tähenduse ja eesmärgi. E. O. Wilsoni teos „Inimeksistentsi tähendus“ käsitleb eksistentsiaalseid küsimusi, ületades lõhet teaduse ja filosoofia vahel ning uurides meie valikuvabadust ja vaba tahte mõistatust materiaalses universumis. Tööjärgses ühiskonnas võivad inimesed leida uusi viise oma elu määratlemiseks loovuse, perekonna, kogukonna või intellektuaalse, emotsionaalse ja vaimse arengu poole püüdlemise kaudu, kuna tehisintellekt võib vähendada ka vaba aja tegevuste eesmärki.

Sellises ühiskonnas võiks „inimese eksistentsi tähendusest” saada keskne ühiskondlik mure. See võiks potentsiaalselt viia kunsti, filosoofia, vaimsuse ja kodanikualgatuse taassünnini. Teisest küljest on olemas ka laialt levinud anoomia ja eksistentsiaalsete kriiside oht, kui uusi tähendusallikaid ei ole lihtne leida ega arendada. Töö ja materiaalsed püüdlused pakuvad praegu paljudele peamist identiteedi ja eesmärgi allikat. Nende kadumine tekitaks vaakumi. Inimesed võiksid seejärel pöörduda Maslow' kõrgemate vajaduste poole: kognitiivsed, esteetilised, transtsendentsed või, nagu Wilson soovitab, oma ainulaadse koha ja valikutega maadlemine. Ühiskondlik infrastruktuur peaks toetama neid uusi tähendusloome teid.

Võim, kontroll ja sotsiaalsed struktuurid tehisintellektil põhinevas majanduses

Küsimus, kes kontrollib tehisintellekti süsteeme, mis ennustavad vajadusi ja jaotavad ressursse, on ülioluline. Tehisintellekt mõjutab juba juhtimisstruktuure ning turumehhanismide täieliku asendamise vastu on argumente, kuna on muret selle tegutsemisvõime ja teadmiste pärast. Olulised aspektid on ka tehisintellekti juhitud ressursside jaotamise võimudünaamika ja tehisintellekti investeeringute põhjustatud globaalsete võimusuhete nihe. Tehisintellekti võimekust peetakse riikliku võimu sambaks. Super-tehisintellekti juhtimine majandusplaneerimiseks, nagu näitab Hiina tehisintellekti plaan, hõlmab pikaajalist strateegilist planeerimist ja ökosüsteemi arendamist.

Üksus (või üksused), mis kavandab, omab ja kontrollib tehisintellekti üldist ennustus- ja ressursside jaotamise süsteemi, omaksid enneolematut võimu. See võib potentsiaalselt viia uute autoritaarsuse vormideni või vastupidi, hoolika kavandamise korral uute demokraatliku järelevalve mudeliteni. Mõnede tehisintellekti süsteemide „musta kasti” olemus võib seda probleemi süvendada. Kontroll ressursside jaotamise üle on võimu aluseks. Kui see kontroll kuulub väga keerulisele tehisintellekti süsteemile, muutub selle otsuste mõistmine ja mõjutamine kriitilise tähtsusega. Ilma tugevate, läbipaistvate ja osaluspõhiste juhtimismehhanismideta võiks see võim koonduda ja olla kuritarvitatud, olenemata sellest, kas süsteem teenib nimeliselt „ühist hüve”.

Kohalikust globaalseks: VKEd vallutavad nutika strateegiaga maailmaturu - Pilt: Xpert.Digital

Ajastul, mil ettevõtte digitaalne kohalolek määrab selle edu, seisneb väljakutse autentse, isikupärastatud ja laiaulatusliku kohaloleku loomises. Xpert.Digital pakub uuenduslikku lahendust, mis positsioneerib end tööstuskeskuse, ajaveebi ja brändisaadiku ristumiskohana. See ühendab suhtlus- ja müügikanalite eelised ühel platvormil ning võimaldab avaldamist 18 erinevas keeles. Koostöö partnerportaalidega ning võimalus avaldada artikleid Google Newsis ja umbes 8000 ajakirjaniku ja lugejaga pressiteadete levitamisnimekirjas maksimeerivad sisu ulatust ja nähtavust. See on välise müügi ja turunduse (SMarketing) oluline tegur.

Lisateavet leiate siit:

• Autentne. Individuaalne. Globaalne: teie ettevõtte Xpert.Digital strateegia

Labürindis navigeerimine: riskid, eetika ja juhtimine

Selles osas hinnatakse kriitiliselt kavandatud tulevikuga kaasnevaid võimalikke puudusi, eetilisi dilemmasid ja juhtimisprobleeme.

Eetilised imperatiivid: õigluse, läbipaistvuse, andmekaitse ja vastutuse tagamine tehisintellektil põhinevates süsteemides

Vajadusi ennustavate ja ressursse eraldavate tehisintellekti süsteemide arendamine ja juurutamine peab juhinduma rangetest eetikapõhimõtetest. Nende hulka kuuluvad õiglus, läbipaistvus, selgitatavus, andmekaitse, turvalisus, töökindlus, inimjärelevalve ja vastutus. Eetikaraamistikud, näiteks Belmonti aruanne, mille põhimõtted käsitlevad isikute austamist, heategevust ja õiglust, võivad selles osas juhiseid anda. Samuti on võtmetähtsusega vajadus „ennetava eetika” järele, mis ennetab tehisintellekti tekitatud kahju ennetavalt, ning väljakutse määratleda „hea” pluralistlikus ühiskonnas.

Sellises süsteemis on ülioluline „selgitatavus“ (Explainable AI, XAI). Kui tehisintellekt dikteerib ressursside jaotust ja vajaduste rahuldamist, peavad üksikisikud ja ühiskond suutma mõista, miks teatud otsuseid tehakse, eriti kui need tunduvad vastuolulised või mõnele ebasoodsas olukorras. Läbipaistmatuse puudumine võib tekitada umbusaldust ja pahameelt. Sellises stsenaariumis on tehisintellekti otsustel sügav mõju üksikisikute elule. „Musta kasti“ tehisintellekt, mis teeb kriitilisi ressursiotsuseid ilma selgituseta, õõnestaks autonoomiat ja usaldust. Seetõttu ei ole robustsete XAI-meetodite väljatöötamine ja rakendamine pelgalt tehniline eesmärk, vaid eetiline imperatiiv legitiimsuse ja õigluse tagamiseks.

Algoritmilise eelarvamuse ulatus ja selle ühiskondlik mõju

Andmetes või algoritmides esinevad eelarvamused võivad viia diskrimineerivate tulemusteni nõudluse prognoosimisel ja ressursside jaotamisel, mis võib süvendada olemasolevat ebavõrdsust või luua uusi. Uuringud näitavad, et tehisintellekti süsteemid võivad ennustavates ülesannetes esineda märkimisväärseid eelarvamusi. Algoritmiline eelarvamus tuleneb moonutatud treeningandmetest või arendaja otsustest ning võib tugevdada süsteemset diskrimineerimist sellistes valdkondades nagu tööhõive, eluase ja rahandus. Näiteid võib leida tervishoiust ja veebireklaamist.

„Täiusliku“ vajaduste ennustamise süsteemis võib algoritmiline kallutatus viia tervete populatsioonide vajaduste süsteemse ja automatiseeritud eiramise või valesti iseloomustamiseni, luues väga tõhusa diskrimineerimismehhanismi. See on potentsiaalselt ohtlikum kui turupõhine diskrimineerimine, mida saab mõnikord vaidlustada või mööda hiilida. Tehisintellekt õpib andmetest, mis võivad kajastada ajaloolisi eelarvamusi. Kui tehisintellekt on ainus otsustusõigus vajaduste ja ressursside jaotamise osas ning tema algoritmid on kallutatud, ei pruugi marginaliseeritud rühmadel olla alternatiivset mehhanismi oma vajaduste rahuldamiseks. Ulatus ja automatiseerimine tähendavad, et selline diskrimineerimine oleks laialt levinud ja potentsiaalselt raskemini tuvastatav või parandatav kui inimtegevusest tingitud eelarvamused turusüsteemis.

Ülimalt intelligentsete majandussüsteemide juhtimisraamistikud

Nende võimsate tehisintellekti süsteemide järelevalveks on vaja tugevaid juhtimismudeleid. See hõlmab õigusraamistikke, mis eristavad B2B- ja B2C-rakendusi, samuti pidevat mõjuhindamist. Rõhutatakse ka vajadust automatiseeritud süsteemide, näiteks RPA, juhtimismudelite järele. Rahvusvahelised näited, näiteks Hiina tehisintellekti plaan, demonstreerivad lähenemisviise, mis hõlmavad adaptiivseid regulatsioone ja ökosüsteemi arendamist. Tehisintellektil põhinevad simulatsioonid võivad samuti aidata kaasa poliitiliste otsuste kujundamisele.

Sellise süsteemi haldamine ei saa olla puhtalt tehniline ega jääda ainult tehisintellekti arendajate hooleks. See nõuab erinevate sidusrühmade, sealhulgas eetikute, sotsiaalteadlaste, õigusekspertide ja avalikkuse osalemist, et määratleda süsteemi eesmärgid, piirangud ja järelevalvemehhanismid. Küsimus "Kes juhib valitsevat tehisintellekti?" muutub keskseks. Ühiskondlikud tagajärjed on puhtalt tehnokraatliku juhtimise jaoks liiga kaugeleulatuvad. "Vajaduste", "õigluse" ja "ühiskonna heaolu" määratlemine on oma olemuselt poliitilised ja eetilised küsimused, mitte puhtalt tehnilised. Seetõttu peab juhtimine olema kaasav ja demokraatlik, et tagada legitiimsus ja kooskõla inimlike väärtustega.

Düstoopiate vältimine: õppetunnid väljamõeldud ja teoreetilistest hoiatustest

Ulmekirjandus ja düstoopilised teooriad aitavad esile tõsta võimalikke negatiivseid tagajärgi, kui selline süsteem on halvasti kavandatud või kontrollitud, ning rõhutavad ettenägelikkuse ja eetilise ettevaatlikkuse olulisust. Frederik Pohli „Midase katk“ kujutab robotite ületootmise maailma, kus „vaesed“ on sunnitud meeletult tarbima – vihje täieliku automatiseerimise ettenägematutele tagajärgedele, isegi kui eeldus erineb siin käsitletust. Ilukirjanduses esinevad düstoopilised stsenaariumid hõlmavad sageli tehisintellekti kontrolli haaramist, mässu või tehisintellektil põhinevate ühiskondade loomist, kus kesksel kohal on sellised teemad nagu jälgimine, kontroll ja autonoomia kaotamine.

Vajaduste „täiuslik“ rahuldamine, kui seda tsentraalselt kontrollib tehisintellekt, võib paradoksaalsel kombel viia peene totalitarismi vormini, kus individuaalsed kõrvalekalded ennustatud „optimaalsest“ käitumisest või vajadustest surutakse maha või muudetakse võimatuks. „Heatahtlik diktaator tehisintellekt“ on peamine düstoopiline risk. Düstoopiline tehisintellekt hõlmab sageli kontrolli ja inimtegevuse mahasurumist. Süsteem, mis ennustab ja rahuldab ideaalselt kõiki vajadusi, võiks neid vajadusi määratleda kitsalt või viisil, mis optimeerib süsteemi stabiilsust, mitte individuaalset arengut või vabadust. Igasugust kõrvalekallet tehisintellekti „optimaalsest teest“ indiviidi jaoks võidakse vaadelda kui anomaaliat, mis tuleb parandada, piirates seega tõelist valikuvabadust isegi siis, kui materiaalsed vajadused on rahuldatud.

Järgnev tabel võtab kokku peamised eetilised, juhtimisalased ja ühiskondlikud väljakutsed:

Tehisintellektil põhineva ja vajadusi ennetava majanduse peamised eetilised, juhtimisalased ja ühiskondlikud väljakutsed

Tehisintellektil põhineva ja vajadusi ennetava majanduse peamised eetilised, juhtimisalased ja ühiskondlikud väljakutsed – pilt: Xpert.Digital

Tehisintellektil põhineva ja vajadusi ennetava majanduse pidev areng toob kaasa hulga eetilisi, juhtimisalaseid ja ühiskondlikke väljakutseid. Põhiprobleemiks on algoritmiline kallutatus, kus tehisintellekti süsteemid võivad oma treeningandmete ajalooliste kallutatuste tõttu anda diskrimineerivaid tulemusi, süvendades seeläbi olemasolevat ebavõrdsust. Selle leevendamise meetmete hulka kuuluvad ranged andmeauditid, mitmekesised treeningandmestikud, õiglusauditid, vastandlik kallutatuse vähendamine, läbipaistvusraamistikud ja erinevate sidusrühmade kaasamine õigluse ja mittediskrimineerimise tagamiseks.

Andmekaitse ja -turvalisus kujutavad endast täiendavat väljakutset, kuna ulatuslik andmete kogumine täpsete prognooside saamiseks võib kahjustada privaatsust ja suurendada andmete väärkasutuse ohtu. Sellised lähenemisviisid nagu andmete minimeerimine, anonüümseks muutmine, privaatsuse lõimprivaatsus, tugevad küberturvalisuse meetmed ja andmekaitseseaduste, näiteks isikuandmete kaitse üldmääruse (GDPR) järgimine saavad neid riske vähendada.

Tehisintellekti ennustuste täpsus ja usaldusväärsus on jätkuvalt kriitilise tähtsusega, kuna keeruliste vajaduste veatu ennetamine on äärmiselt keeruline. Valed ennustused võivad viia ressursside ebaühtlase jaotamiseni ja vajaduste mittetäitmiseni. Süsteemide töökindluse tagamiseks on oluline pidev testimine, inimeste järelevalve, tagasisideahelad ja mitmekesiste andmeallikate kasutamine.

Teine aspekt on inimese autonoomia võimalik kadumine, kui tehisintellekt pidevalt vajadusi ette näeb, nõrgestades seeläbi individuaalset otsustusvõimet. Valikud, loobumisvõimalused ning meetmed enesetõhususe ja autonoomia tugevdamiseks inimese kontrolli ja järelevalve kaudu on siinkohal olulised.

Tehisintellekti süsteemide üle võimu ja kontrolli koondumine toob kaasa kuritarvitamise või uute autoritaarsete struktuuride tekkimise ohu. Detsentraliseeritud juhtimismudelid, läbipaistvad algoritmid, sõltumatud järelevalveasutused ja selliste süsteemide demokraatlik ülesehitus saavad selle riskiga võidelda. Samal ajal on tehisintellekti võime majandust tõhusalt planeerida vastuolulise arutelu objekt, kuna vastupanuvõime ja kohanemisvõime tasakaal on hädavajalik. Lahendusi võiksid pakkuda alternatiivid, nagu osalusmudelid ja tehisintellekti toetav kasutamine, mitte inimosalejate täielik asendamine.

Teine väljakutse on inimeksistentsi tähenduse ja eesmärgi uuesti määratlemine, kuna traditsioonilise töö kadumine võib viia eksistentsiaalsete kriisideni. Sellised meetmed nagu hariduse, loomingulise tegevuse, kogukonna kaasamise ja filosoofilise mõtiskluse edendamine, aga ka universaalse baassissetuleku kehtestamine, võiksid aidata luua uusi tähendusallikaid.

Lõpuks on tehisintellekti süsteemide juhtimine ja vastutus võtmetähtsusega, kuna autonoomsete süsteemide otsuste ja vigade eest on raske selget vastutust määrata. Selliste tehnoloogiate vastutustundliku kasutamise tagamiseks tuleks välja töötada sellised struktuurid nagu õigusraamistikud, tehisintellekti eetikakoodeksid ja inimese sekkumise mehhanismid.

Tundmatu kaardistamine: teed ja kaalutlused ümberkujunenud kaubanduse jaoks

See kokkuvõttev osa võtab kokku artikli järeldused ning kirjeldab peamisi muutusi ja nende omavahelisi seoseid. See pakub strateegilisi kaalutlusi sellise tuleviku poole liikumiseks, kui seda peetakse soovitavaks või vältimatuks, ning kajastab inimkonna, tehnoloogia ja majanduskorralduse arenevat suhet.

Tulemuste süntees: olulised muutused ja nende vastastikune sõltuvus

Eelnev analüüs on paljastanud hulga sügavaid muutusi, mida klienditu, tehisintellektil põhinev majandus kaasa tooks. Need muutused ei ole isoleeritud, vaid omavahel tihedalt seotud. Tehisintellekti tehnoloogiline võimekus ennustada vajadusi (peaaegu) ideaalselt on alus, mis muudab traditsioonilised turundus- ja müügifunktsioonid iganenuks [jaotis IC]. See omakorda tingib vajaduse majandusparadigmade ümberhindamiseks kliendikesksest kapitalismist kaugemale, suunates neid selliste mudelite poole nagu nappusejärgne, ressursipõhine majandus või majanduskasvujärgne lähenemine [jaotis II].

Sellistes uutes paradigmades nihkuks „ettevõtete” või tootmisüksuste eesmärk kasumi maksimeerimisest vajaduste otsese rahuldamise või ühise hüve poole püüdlemise poole, mida võivad ajendada kontrollivate tehisintellekti süsteemide sisemine motivatsioon ja uued juhtimisstruktuurid, näiteks DAO-d [III jagu]. Vajaduste väljaselgitamise ja ressursside eraldamise mehhanismid peaksid toimima ilma hinnasignaalideta, kusjuures tehisintellektil on keskne roll, kuid majandusarvestuse väljakutsed jääksid samuti alles [IV jagu].

See muutuste ahel – alates tehnoloogilisest võimekusest läbi muutunud majandusmudelite ja organisatsioonide ümbermääratletud eesmärgi kuni ühiskondliku mõjuni – on omavahel tugevalt seotud. Ebaõnnestumine või põhimõtteline valearvestus ühes valdkonnas, näiteks tehisintellekti ennustusvõime tegelike piiride või „vajaduse” eetilise määratluse osas, võib avaldada doominoefekti, destabiliseerides kogu hüpoteetilist süsteemi või viies tõsiselt negatiivsete tulemusteni. Näiteks kui tehisintellekti ennustus on sügavalt vigane või kallutatud, muudaks see kehtetuks suure osa järgnevast majanduslikust ja sotsiaalsest ümberkorraldamisest või tooks kaasa düsfunktsionaalse ja ebaõiglase süsteemi.

Ühiskondlik ja inimlik mõõde on võrdselt sügavad: töö tulevik, psühholoogiline mõju autonoomiale ja tähenduse loomisele, aga ka uued võimustruktuurid ja eetilised dilemmad vajavad hoolikat kaalumist [V ja VI jaotis]. Riskid, eriti algoritmilise kallutatuse ja kontrolli koondumise tõttu, on märkimisväärsed ja nõuavad tugevaid eetikaraamistikke ja juhtimismudeleid.

Vajadustele orienteeritud tuleviku poole liikumise strateegilised imperatiivid

Kui selle tuleviku elemente aktiivselt edendatakse või need ilmnevad vältimatu arenguna, on juba täna vaja teatud strateegilisi meetmeid, uurimisprioriteedid ja poliitilisi arutelusid. See ei puuduta siin visandatud konkreetse tuleviku üksikasjalikku tegevuskava, vaid pigem kaalutlusi tehisintellekti ja automatiseerimise arengu suunamiseks kaubanduses ja majanduses üldiselt.

Esmane strateegiline kohustus on edendada laialdast tehisintellekti alast kirjaoskust ja demokraatlikku osalemist tehisintellekti arendamise ja kasutuselevõtu kujundamisel. Arvestades tehisintellekti sügavat ühiskondlikku mõju, ei saa otsuseid tehisintellekti rolli kohta majanduses jätta ainult tehnoloogide või ettevõtete hooleks. Tehisintellekti mõjud on kõikjalolevad. Eetiline ja ühiskondlik kohanemine nõuab laiaulatuslikku panust. Seetõttu on avalikkuse arusaam ja kaasatus tehisintellekti juhtimisse kasuliku tuleviku kujundamiseks ülioluline, mitte tehnoloogilisest determinismist või kitsastest huvidest lähtuva tuleviku kujundamiseks.

Muud strateegilised kaalutlused hõlmavad järgmist:

• Investeeringud tehisintellekti piiride ja riskide uuringutesse: eelkõige seoses keerukate inimvajaduste ennustamise, algoritmilise õigluse ja automatiseerimise psühholoogilise mõjuga.
• Tugevate eetikasuuniste ja juhtimisstruktuuride väljatöötamine: need peavad olema ennetavad („ennetav eetika“) ja rahvusvaheliselt koordineeritud, et tagada võimsate tehisintellekti süsteemide vastutustundlik käitlemine.
• Interdistsiplinaarse uurimistöö edendamine: väljakutsed nõuavad arvutiteadlaste, majandusteadlaste, sotsioloogide, eetikute, juristide ja humanitaarteadlaste koostööd.
• Arutelu alternatiivsete majandusmudelite üle: Avatud arutelu majanduskasvujärgsete, ressursipõhiste lähenemisviiside ja töö tuleviku üle on vajalik ühiskondlike visioonide väljatöötamiseks, mis ulatuvad traditsioonilisest majandusloogikast kaugemale.
• Haridus ja ümberõpe: elanikkonna ettevalmistamine töömaailmaks, kus inimlikud oskused nagu loovus, kriitiline mõtlemine ja emotsionaalne intelligentsus muutuvad olulisemaks, samas kui korduvad ülesanded automatiseeritakse.

Kokkuvõtvad mõtisklused: inimkonna, tehnoloogia ja majandussüsteemide arenev suhe

Mõtteeksperiment maailmast, kus ettevõtted ei vaja enam kliente, valgustab ilmekalt muutuvat koosmõju inimtegevuse, tehnoloogilise võimekuse ja meie majanduselu organisatsiooniliste vormide vahel. See sunnib meid esitama põhimõttelisi küsimusi selle kohta, mida me ühiskonnana kõige rohkem väärtustame. Kui tehnoloogia suudaks potentsiaalselt rahuldada kõik materiaalsed vajadused ilma traditsioonilise kaubanduseta, siis millist ühiskonda me teadlikult looksime?

„Klientideta ettevõte” ei puuduta lõppkokkuvõttes niivõrd ettevõtet ennast, kuivõrd seda, millise inimlikkuse poole me püüdleme, kui eksistentsiaalne majanduslik surve kaob. See stsenaarium kõrvaldab traditsioonilised majanduslikud piirangud ja motivatsioonid. See avab võimaluse ühiskondlike eesmärkide prioriteetide muutmiseks – näiteks liikumine puhtast kasvust heaolu, jätkusuutlikkuse, õigluse või inimarengu poole. Seejärel nihkub „probleem” majanduslikust vajadusest kollektiivse valiku ja ühiskondliku kujundamise küsimuseks, mida juhivad eetika ja nägemus soovitavast tulevikust, mitte puhtalt majanduslik või tehnoloogiline determinism.

Teekond sellisesse tulevikku, isegi kui see realiseerub vaid osaliselt, nõuab sügavat arusaamist tehnoloogilistest võimalustest, majanduslike ja sotsiaalsete tagajärgede kriitilist hindamist ning ennekõike selget eetilist suunitlust, et tagada tehnoloogia teenistus inimeste heaolu nimel, mitte vastupidi.

☑️ VKEde tugi strateegia, konsultatsioonide, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ Digitaalse strateegia loomine või ümberkorraldamine ja digitaliseerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ Pioneer Äriarendus

Konrad Wolfenstein

Mul oleks hea meel olla teie isiklik nõustaja.

Võite minuga ühendust võtta alloleva kontaktvormi täites või helistades mulle numbril +49 89 89 674 804 (München) .

Ootan põnevusega meie ühist projekti.

Xpert.Digital on tööstuskeskus, mis keskendub digitaliseerimisele, masinaehitusele, logistikale/siselogistikale ja fotogalvaanikale.

Meie 360° äriarenduslahendusega toetame tuntud ettevõtteid alates uutest klientidest kuni järelmüügini.

Turu-uuring, s-turundus, turunduse automatiseerimine, sisu loomine, suhtekorraldus, meilikampaaniad, personaalne sotsiaalmeedia ja müügivihjete haldamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

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