Mälestusmäng | Klientideta ettevõtted: AI-juhitavas maailmas kaubanduse tuleviku analüüs

Kliendita kaubandusmaastiku genees

See mõttemäng kujundab tuleviku, kus ettevõtted ei sõltu enam traditsioonilistest kliendisuhetest. Täiustatud tehisintellekt (AI) ja põhjalik automatiseerimine võimaldavad täpset ennustamist ja vajaduste täitmist, mis täheldab väljakujunenud kaubandustavasid nagu turundus ja müük. See sissejuhatav osa määratleb selle stsenaariumi põhieelduse, uuritakse tehnoloogilisi nõudeid ja valgustab traditsioonilise äritegevuse tagajärgi.

Sobib selleks:

• Müügiparadoks loodavad müügilehte: Kliendireis on surnud AI, automatiseerimine ja CRM!

Eelduse määratlus: AI, automatiseerimine ja täiuslik nõudluse prognoos

Selle mõttekatse keskne hüpotees on majandus, milles ettevõtted tuginevad täielikult automatiseerimisele, tehisintellektile ja andmete kontrollitud protsessidele. Sellises süsteemis oleks võimalik ennustada üksikisikute ja ühiskonna vajadust peaaegu ideaalselt ja vastavalt sellele kohandada tooteid või teenuseid, ilma et oleks vaja otsest inimsuhet ega kliendi algatatud selget nõudlust. See on aluseks järgmistele kaalutlustele kaubanduse ja ühiskonna kaugeleulatuvatele muutustele.

Praegused AI valdkonna arengud jaemüügis on selles suunas juba näidatud, isegi kui ennustuse täiuslikkus ja klientide interaktsiooni täielik puudumine on endiselt tulevane muusika. Ki on juba revolutsiooniliselt revolutsiooniliselt revolutsiooniliselt revolutsiooniliselt revolutsiooniliselt revolutsioonis, et analüüsida ajaloolisi müügiandmeid, turusuundumusi ja väliseid tegureid, näiteks ilma või riigipühade analüüsides klientide vajadusi. AI -süsteemid mängivad üha olulisemat rolli klientide käitumise täpses ennustamisel ja tööprotsesside optimeerimisel. Selle alus on suurandmete ja AI sümbioos: algoritmid vajavad mustrite äratundmiseks ja usaldusväärsete ennustuste saamiseks tohutul hulgal andmeid - mida suurem ja kõrge kvaliteet on andmete kirje, seda täpsemalt prognoosid.

See eeldus tähendab põhjalikku muutust reageerivast ennetavale majandusele. Enamik praegustest süsteemidest reageerib klientide otsustele, mida mõjutab turundus ja mille lõpetavad müügitegevused. Teisest küljest põhineb siin esitatud stsenaarium tõsiasjal, et vajadusi ennustatakse ja tooteid või teenuseid kohandatakse nende eeldatavate vajaduste täitmiseks, ilma et traditsioonilised kliendid oleksid vajalikud. Majandustegevust ei kontrollita enam selgesõnalisi ostuotsuseid, vaid ennustavat luureandmeid.

"Täiusliku ennustamise" mõistet tuleb kriitiliselt vaadata. Kuigi AI-süsteemid on nende prognoosimisvõimes pidevalt paremad, on inimeste vajaduste tohutu keerukus, mis on varjatud, äsja loodud või irratsionaalsed vajadused-oluline väljakutse. Inimeste vajadused ei ole alati mõistlikult ega mineviku andmemustrites. Seetõttu tuleb selle täiuslikkuse korral uurida spektrit märkimisväärselt parandatud ja tegelikult täiuslikule prognoosimisele ja selle täiuslikkuse võimalike lüngade vastavad mõjud.

Tehnoloogilised alused: nõutav AI ja andmeinfrastruktuur

Klienditu kaubandusmaastiku rakendamine, mis põhineb täiuslikul nõudeprognoosil, nõuab kõrgelt arenenud ja kõikjal esinevat tehnoloogilist infrastruktuuri. See ei hõlma mitte ainult täiustatud AI -mudeleid, vaid ka süsteeme põhjalike andmete kogumise, massilise töötlemisvõimaluse ja keerukate automatiseerimistehnoloogiate tootmiseks ja levitamiseks.

Andmete kvaliteet, aktuaalsus ja järjepidevus on silmapaistva tähtsusega, kuna “andmed on AI kütus”. Ettevõtted peaksid ületama tehnoloogilisi saastunud saite ja tagama, et nende andmeinfrastruktuur on kasvanud nõuetele. See hõlmab andmete hoolikat juhtimist, regulaarseid auditeid ja andmete kohandamise tõhusaid mehhanisme, kuna AI tulemuste kvaliteet sõltub otseselt sisendandmete kvaliteedist. Andmete integreerimine asjade Internetist (IoT) AI -ga võimaldab reaalajas analüüsi ja võrgustatud seadmete teabe kasutamist, mis on dünaamilise nõude prognoosi jaoks hädavajalik.

Tarneahelad muudavad AI-põhised süsteemid, mis võimaldavad autonoomset juhtimist, reaalajas kohandamist ja ennustavat analüüsi. Visioonid ulatuvad AI-juhitavate protsesside ja masinateni, mis töötavad autonoomselt ning saavutavad „peaaegu täiusliku täpsuse ja tõhususe”. See ei nõua mitte ainult intelligentseid algoritme, vaid ka füüsilist infrastruktuuri, mis toetab sellist automatiseerimist, alates tootmisest kuni logistikani. Pilvandmetöötluse platvormid ja tehnoloogiad, näiteks MapReduce, on näited tööriistadest, mis võimaldavad vajalikke suuri andmeid töödelda.

Sellise infrastruktuuri loomisel oleks kaugeleulatuvad tagajärjed. Vajadus koguda põhjalikke andmeid „täiuslike” ennustuste kohta tähendab peaaegu täielikku registreerimist ja analüüsi üksikisikute ja nende keskkonna kohta. See võib hõlmata käitumisandmeid, biomeetrilist teavet, keskkonnaandmeid ja kontekstuaalseid üksikasju. Selline andmete kogumine ja analüüs oleks samaväärne üldlevinud järelevalvega ja kogutaks põhiküsimusi privaatsuse ja eetika osas.

Lisaks nõuaks selle globaalse infrastruktuuri ehitamine ja toimimine tohutuid investeeringuid ja rahvusvahelist koordineerimist. Nende andmete ja AI mahutavuse kontroll võib põhjustada uusi geopoliitilisi võimsustingimusi. Riigidel või üksustel, kes domineerivad selles infrastruktuuris, oleks ka tohutu ökonoomne ja potentsiaalselt sotsiaalne jõud, mis suurendaks olemasolevaid arutelusid AI ja globaalse dünaamika üle.

Traditsioonilise turunduse ja müügi vananenud

Maailmas, kus vajadusi ennustatakse ning tooteid või teenuseid kohandatakse ja tarnitakse automaatselt, kaotavad traditsioonilised turundus- ja müügifunktsioonid oma õiguse eksisteerida. Vajadus tekitada nõudlust, suurendada bränditeadlikkust, veenda kliente ega tehinguid hõlbustada ei kehti, kui vajadus on eelnevalt teada ja täitmine on sujuvalt. Kasutajataotluse selgesõnaline avaldus - “Enam turundusstrateegiaid, reklaami, pakkumisi ega müügitoiminguid pole” - rõhutab seda põhilist muudatust.

Tänapäeva automatiseeritud klientide omandamise strateegiad, mis põhinevad reklaamil, maandumislehtedel ja plii genereerimisel, oleks sellise stsenaariumi korral üleliigne. Isegi praegused AI-põhised ärimudelid, mis sageli kasutavad endiselt müügikanaleid või on eesmärk kliendikogemuse parandamiseks ja uute sihtrühmade arendamine on vastupidine tulevikule, kus sellised tegevused pole enam vajalikud.

Turunduse ja müügi kadumisel mõjutaks tohutut tööturule ja vajalikele oskustele. Nendes piirkondades töötavad terved tööstusharud ja spetsialistid on vananenud. See nõuaks sügavat arutelu töötajate kohanemise ja selliste ulatuslike töökohtade sotsiaalsete tagajärgede üle.

Põhimõtteliselt muutuks ka kaubamärkide ja toodete diferentseerumise olemus. Kui vajaduste rahulolu on üksikisiku jaoks suurepäraselt kohandatud, kaotavad kaubamärkide veenvad ja identiteedi loovad aspektid tähtsuse. Puhas kasulik võiks nende asemele võtta, või arenevad uued, mitteärilised Vornous markerid. Emotsionaalne kiindumus brändidega ning brändinimede kvaliteedi või staatuse signaalimine oleks vaevalt asjakohane täiuslike, individuaalsete vajaduste süsteemis. Tooteid saab peamiselt hinnata vastavalt nende funktsionaalsele võimele rahuldada ennustatud vajadust.

Sobib selleks:

• Zero-klõpsake otsing, kus kasutajad saavad oma teavet otse veebisaidi turustamisväljakutsel klõpsamata leida

Majanduslikud paradigmad maailmas ilma kliendi kontrollimata nõudluseta

Kliendi kontrolli all oleva nõudluse kaotamine kui peamine majandustegevuse mootor seab kahtluse alla kapitalismi põhiprintsiipe. Kui turuotsused ja hinnasignaalid ei suuna enam tootmist ja jaotamist, tuleb arvestada alternatiivsete majandusmudelitega. Selles jaotises uuritakse mitmesuguseid teoreetilisi lähenemisviise, mis võivad sellises tulevikus olulisemaks muutuda, alates lähivõttejärgsetest mudelitest kuni kasvujärgse majanduseni kuni kiirenduslike nägemuste ja sotsialiseeritud tootmisvormideni.

Lisaks kapitalismile: kriisijärgsete ja ressurssipõhiste mudelite uurimine

Majanduse kontseptsioon, mida enam peamiselt nappuse poolt ei kujunda, pakub kapitalismile radikaalset loenduri. Lühikese majanduse järel võiks enamiku kaupu toota kaugelearenenud automatiseerimisega suures külluses ja minimaalse töökoormusega, nii et need oleksid väga odavad või isegi tasuta kättesaadavad. Selle võtmetehnoloogiad oleksid ulatuslikud automatiseerimised, potentsiaalselt ise replitseerivad masinad, nanotehnoloogia ja taastuvenergia. Teoreetiliselt võiksid kaubad, teenused ja ressursid sellises süsteemis vabalt kättesaadavad, mis muudaks sellised traditsioonilised majandusmehhanismid nagu hinnad, raha ja konkurents.

Ressurssipõhise majanduse (ressursipõhine majandus, RBE) mudel on tihedalt seotud. Siin peetakse kõiki ressursse inimkonnaks ja eraldamine põhineb vajadustel ja koostööl rahalise vahetuse või võla kaudu. Sellised projektid nagu „Veenuse projekt” või algatused nagu “üks kogukond” levitavad selliseid lähenemisviise, mis püüavad lahkuda kasumiloogikast ja pöörduda otsese rahulolu poole. Selliste mudelite kriitikud seavad aga kahtluse alla sellised aspektid nagu omandiõigused ja ergutusstruktuurid süsteemis, kus ressursid on tavalised.

Üleminek lühendamisjärgsele või ressursipõhisele majandusele peaks olema teostatav, inimkonna ajaloo üks põhimõttelisemaid muutusi. Kuna nappus on alati olnud majandussüsteemide, konfliktide ja sotsiaalse kihistumise teos, kahjustaks põhivajaduste ja rahasüsteemide lahkumise korral materiaalse nappuse kõrvaldamine praeguste majandus- ja klassiehituste aluseid. See nõuaks inimese motivatsiooni ümberhindamist, mis ületab materiaalse kasumi ja ellujäämissurve.

Isegi kui saavutati materiaalsete kaupade postituste puudus, võib vähesus eksisteerida immateriaalsetes kaupades või isegi tähtsuse saavutamiseks. See hõlmab näiteks tähelepanu, ainulaadseid kogemusi, konkreetseid asukohti või sotsiaalse kapitali teatud vorme. Kuna inimsoove on potentsiaalselt piiramatu, võib keskenduda konkurentsi konkurentsile või selle immateriaalse, oma olemuselt piiratud kauba hindamisele, mis võib viia uue majanduse või hierarhiate uute vormideni.

Posti kasvu ja piisavuse loogika

Posti kasvumajandus seab kahtluse alla igavese majanduskasvu dogma ja palub selle asemel orienteeruda heaolule, jätkusuutlikkusele ja piisavusele -, st selle, mis on vajaduste rahuldamiseks piisav, propageerimata liigset tarbimist. See paradigma kritiseerib kasvu orienteeritud kapitalistlikke mudeleid ja rõhutab vajadust austada ökoloogilisi piire ja edendada sotsiaalset õiglust. Sellised mõisted nagu „põhihooldusmajandus”, mis keskendub oluliste kaupade ja teenuste jätkusuutlikule pakkumisele, ja „aja -mõtteid”, mis tagab töötundide vähendamise muude eluvaldkondade kasuks, on kesksed elemendid. Arutelust on ka sellised mudelid nagu universaalsed põhiteenused (UBS), mis tagavad universaalse hoolduse ja tugevamad majandusdemokraatia.

Klienditu, AI-juhitud süsteem vajaduste rahuldamiseks võib kokku langeda posti kasvu ideaalidega, kui aluseks olev AI on programmeeritud piisavuse ja jätkusuutlikkuse osas, selle asemel, et tootmist maksimeerida. Sellist AI -d võiks teoreetiliselt optimeerida, et rahuldada vajadusi minimaalse ressursside kasutamisega ja võtta arvesse pikaajalist ökoloogilist jätkusuutlikkust. Siiski on ka oht, et selline AI viib enneolematu imendumiseni, kui “ennustatud vajadused” liialdatakse või AI vastab selle optimeerimisele tootmiskiiruse ja mahuga ilma piisavate ökoloogiliste piiranguteta. Seega muutuvad AI põhiprogrammeerimine ja AI eetiline raamistik otsustavateks teguriteks.

Ageneratsiooni visioonid: tehnoloogia kui postkapitalistlike struktuuride katalüsaator

Kiirenduse filosoofiad, eriti vasakpoolsed kiirendusmaid, teevad ettepaneku kasutada kapitalismis välja töötatud tehnoloogiaid, et ületada kapitalism ise ja luua uusi sotsiaalseid struktuure. Selle põhiseaduse kohaselt peab tehnoloogilisi edusamme sotsiaalsete muutuste liikumapanevaks jõuks. Sellised esindajad nagu Nick Srnicek ja Alex Williams väidavad, et tehnoloogiline areng võib juba võimaldada elu drastiliselt vähenenud tööajaga ja potentsiaalses maailmas ilma traditsioonilise tööta. Teie „kiirenduspoliitika manifest” palub kasutada vasakpoolsete poliitiliste eesmärkide saavutusi selliseid tehnoloogilisi saavutusi nagu kvantifitseerimine, majanduslik modelleerimine ja suurandmete analüüs.

AI-kontrollitud ja vajaduste täiuslikku rahulolu stsenaariumi võib tõlgendada kui kiirendusmatenteeside lõplikku väljendust. Siin tehnoloogia mitte ainult ei automatiseeri, vaid kogu nõudluse pakkumine, mis viib potentsiaalselt radikaalselt erineva sotsiaalmajandusliku süsteemi juurde. Kuid ülioluline küsimus on selle kiirenduse “eesmärk”. Kas see teenib inimeste vabanemist, nagu vasakpoolsed kiirendused loodavad, või viib see millegi muuni? Teised kiirendusvoolud, näiteks Nick Landi esindajad, näevad seda rohkem kapitali vabastamist inimestest, kes tõstatab küsimuse, kellele või mis sellest lõplikust automatiseerimisest kasu või mis kasu on.

Sotsialiseeritud tootmise ja osalusplaneerimise mudelid

Kui tootmist ei kontrolli enam eraviisilised, kasumile orienteeritud ettevõtted, tekib küsimus alternatiivsetest organisatsioonide vormidest. Tootmisvahendite ja osalusmehhanismide sotsiaalse omandiõiguse mõisted, et otsustada, mida ja kuidas toodetakse, tulge siia esiplaanile. Sellised mudelid nagu osalusmajandus (PARECON) näevad ette, et töötajate ja tarbijanõukogude läbirääkimisi pidavad tootmis- ja tarbimisplaanid, töötasu pärast pingutust ja detsentraliseeritud planeerimist niinimetatud iteratsiooni hõlbustamisnõukogude (IFBS) kaudu.

Klienditu majanduses, kus AI ennustab vajadusi, võiks osalusplaneerimine olla uus vorm. Selle asemel, et inimesed teatavad oma tarbimistaotlustest otse nõukogudele, võiks AI need vajadused järeldada. Osalevad mehhanismid võiksid seejärel keskenduda nende järelduste valideerimisele, sotsiaalsete prioriteetide määramisele ja AI toimingute jälgimisele, selle asemel, et viia läbi individuaalse tarbimise üksikasjalik mikroplaat. Inimese osalemine nihkub kogu süsteemi kontrollimiseks individuaalsete vajaduste määratlusest (mille AI võtab üle). See tagaks, et AI ennustused vastavad laiematele sotsiaalsetele väärtustele ja eetilistele kaalutlustele ning et otsused ressursside jaotamise kohta suurte projektide või avalike kaupade jaoks, mida pole kerge vähendada üksikuteks vajadusteks, on demokraatlikult tehtud.

Järgmises tabelis võetakse kokku arutatud potentsiaalsed majandusmudelid:

Võrdlev võimalike majandusmudelite ülevaade kliendita tulevikus

Võrdlev ülevaade võimalike majandusmudelite kohta klienditu tuleviku - pilt: xpert.digital

Võimalike majandusmudelite võrdlev ülevaade klienditu tuleviku kohta näitab erinevatel põhiline põhimõtetel ja tehnoloogiatel põhinevaid lähenemisviise. Lühikese majanduse järel püüab automatiseerimise kaudu minimaalset inimtööga arvukalt kaupu, mille otsene jaotus põhineb saadavusel või vajadustel. Siin mängivad keskset rolli ise replitseerivad masinad, nanotehnoloogia ja taastuvenergia. Kriitikud seavad kahtluse alla tegeliku postituspuuduse juurdepääsetavuse, samuti levitamise motivatsiooni ja võrdsuse.

Ressurssipõhine majandus (RBE) peab ressursse inimkonna ühiseks pärandiks ja loobub rahast või võlgadest. Selle asemel toimub ressursside jaotamine vastavalt koostööle. Kõrgelt arenenud tehnoloogiad hõlbustavad ressursside haldamist ja tootmist, mille eesmärk on jätkusuutlikud vajadused ja levinud hüved. Sellised pooldajad nagu Jacque Fresco Veenuse projektist näevad seda tulevikku suunatud alternatiivi, samas kui kriitikud loetlevad praktilisi väljakutseid nagu omandiprobleemid ja mastaapsus.

Kasvujärgne majandus seevastu lülitab keskendumise majanduskasvule ja omistab olulisuse jätkusuutlikkusele, piisavusele ja ajale. AI ja jätkusuutlike tehnoloogiate kasutamise eesmärk on demokraatlik planeerimine ja ressursside orienteeritud levitamine, keskendudes ökoloogilistele ja sotsiaalsetele eesmärkidele. Väljakutsed tulenevad selle kasvumudelite poliitilisest aktsepteerimisest ja selle ülemineku teostatavusest.

Kiirenduse postkapitalism peab kapitalistlikku tehnoloogiat kapitalismi ületamiseks. Automatiseerimine ja AI suunavad ümberkujundamise edasi, võimalike mehhanismideks on sotsiaalne ümberjaotamine ja keskne planeerimine. Hoolimata töö vabastamisest visioonist, riskib see mudel selliste riskidega nagu autoritaarne kontroll, eetilised küsimused ja pinged kiirendussuundades.

Osalusmajanduse või sotsialismi korral keskendutakse tootmisvahendite sotsiaalsele omadusele ja vajaduste rahuldamisele. AI toetab planeerimis-, koordineerimis- ja andmete analüüsi, samas kui osalusplaneerimine ja demokraatlikud otsused suunavad ressursside jaotust. Eesmärk on sotsiaalne õiglus ja ise valitsus, kuid teabe keerukus, ergutusstruktuurid ja bürokraatia oht on märkimisväärsed väljakutsed.

Kokkuvõtlikult kajastavad need mudelid pingeid automatiseerimise, ressursside tõhususe, sotsiaalse õigluse ja jätkusuutlikkuse vahel, samal ajal kui nad järgivad erinevaid strateegiaid tulevase äri- ja ühiskonna korraldamiseks.

AI ja XR-3D-renderdusmasin: Xpert.digital viis korda asjatundlikkust põhjalikus teeninduspaketis, R&D XR, PR & SEM-IMAGE: Xpert.digital

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis alates 500 €/kuus

„Ettevõtte” ümberkujundamine: tootmisüksuste eesmärk ja funktsioon

Kui „ettevõtted” ei vaja enam kliente ega tegutse uues majandusparadigmas, peavad nende eesmärk, struktuur ja motivatsioon põhimõtteliselt muutuma. Selles jaotises uuritakse, kuidas need “tootmisüksused” välja näevad ja millised vedrud neil võiksid olla, kui kasumi maksimeerimine pole enam eesmärk.

Rede -organisatsiooni eesmärgi saavutamine: kasumilt sotsiaalsete vajaduste rahuloluni

Maailmas, kus AI ennustab vajadusi ja toodang on suunatud nende otsesele täitmisele, läheks organisatsioonide põhieesmärk kasumi maksimeerimisest sotsiaalsete ja individuaalsete vajaduste otsesele lahendamisele. Paljud ettevõtted väidavad juba, et hõlmavad oma töös sotsiaalseid ja ökoloogilisi küsimusi, mida sageli ajendavad ettevõtte kultuur ja sidusrühmade ootused, mis ületavad puhta kasumi huvid. Nii nimetatakse „tavalised head orienteeritud ettevõtted” oma kasumi sotsiaalsete eesmärkide saavutamiseks ja sotsiaalse õigluse saavutamiseks või oma struktuurides osalemise kajastamiseks.

„Eesmärgi majanduse” tekkimine näitab laiemat muutust, milles ettevõte kandis puhtast kasumi maksimeerimisest maksimeerides eesmärke ja soovib luua väärtust kõigile sidusrühmadele - klientidele, töötajatele, kogukondadele ja planeetidele. Kliendita süsteemis oleks see eesmärk veelgi otsesemalt tuvastatud vajaduste täitmisele. Sotsialistlikud mudelid, kui teoreetiline vastaspoolus, pakuvad kasumlikkuse kumulatsiooni vastavuse asemel selgesõnaliselt vajaduste vajaduste tootmist. Sellised kontseptsioonid nagu tootja ja tarbijapension, mis mõõdavad praeguses majanduses eeliseid, poleks sellises süsteemis ebaolulised või radikaalselt muutunud.

Nende tootmisüksuste “edu” mõõdikud tuleks täielikult leiutada. Sellised näitajad nagu sisemajanduse kogutoodang, turuosa või kasumimarginaalid kaotavad oma tähtsuse. Selle asemel oleks vaja uusi võtmeisikuid, mis on seotud vajaduse rahulolu, ressursside tõhususe, ökoloogiliste mõjude ja võib -olla isegi sotsiaalse kaevude või arengu mõõtmetega.

Samamoodi kaob võistlus "konkurents" või muutuks põhimõtteliselt. Kui tootmisüksused on suunatud kooskõlastatud süsteemis prognoositavate vajaduste rahuldamiseks, pole klientide konkurents ebaoluline. Võimalik „konkurents” võib nihkuda vajaduste rahuldamise, lahenduste uuenduste või teatud sotsiaalsete eesmärkide saavutamise tõhususele, kuid ilma turupõhise võidu ja lüüasaamise dünaamikata. Sellised mudelid nagu ressurssipõhine majandused rõhutavad konkurentsi asemel selgesõnaliselt koostööd.

AI -ga juhitud üksuste sisemised motivatsioonid: innovatsioon, probleemide lahendamine ja tavaline hüve

Kui AI -süsteemid haldavad tootmisüksusi, tekib küsimus nende motivatsioonist. Väliste stiimulite, näiteks kasumi asemel võiks AI -süsteeme programmeerida sisemiste eesmärkidega. Sellised eesmärgid võivad olla uudishimu, uudsuse püüdlemine, kompetentsi omandamine või loomupärane püüdlus lahendada keerulised probleemid ühiskonna huvides. Juba olemasolevad organisatsioonid, kus pole esmaseid kasumimotiive, näiteks sotsiaalseid ühistuid, ajendavad sotsiaalne solidaarsus ja huvid, mis ületavad puhta enesehuhte.

Kuid selliste mõistete nagu „tavaline hea” või „sotsiaalse kasu” programmeerimine AI -s kujutab endast tohutut eetilist ja tehnilist väljakutset. Need mõisted on filosoofiliselt keerulised ja seda on raske määratleda. Teie tõlge masinasse tõlgendatavaks koodiks on keeruline ja kannab valesti tõlgendamise või eelarvamuste ankurdamise riski. AI, mis optimeerib „ühise hüve” vale või mittetäieliku määratluse, võib tahtmatult põhjustada düstoopilisi tulemusi.

AI, mida ajendavad sisemised motivatsioonid nagu „uudishimu” või „uudsuse poole püüdlemine” sotsiaalse probleemide lahendamise kontekstis võib põhjustada ootamatuid uuendusi. Kuid see võib välja töötada ka lahendusi probleemide jaoks, mille olemasolu ei olnud teadlik inimestest, ega lahendustest, mis tekitavad uusi ettenägematuid probleeme. Sellise AI uurimusliku tungi kontrolli ja jälgimine oleks ülioluline tagada, et nende tegevus vastaks inimlikele väärtustele ja prioriteetidele.

Autonoomse tootmise valitsemisstruktuurid: DAOS ja mujal

Küsimus, kuidas neid AI-juhitud tootmisüksusi suunatakse ja kontrollitakse, on keskne. Sellised mudelid nagu detsentraliseeritud autonoomsed organisatsioonid (DAOS) pakuvad siin huvitavaid vaatenurki. Nutikas lepingutes olevad reeglid on kodeeritud DAOS -is ja otsused tehakse ühiselt, potentsiaalselt AI -süsteemide endi osalemisega. Uuringud näitavad, et DAO -del, mis on suunatud sotsiaalsetele või avalikele toodetele, võib olla suurem detsentraliseerimine. Automatiseeritud süsteemide juhtimismudelite vajadust tunnustatakse ka muudes kontekstides, näiteks robotikontrollitud protsesside automatiseerimine (RPA), kusjuures sageli puuduvad väljakujunenud akadeemilised mudelid.

Kui AI mitte ainult ei halda tootmist, vaid võib osa võtta ka tema enda valitsemistavast (nagu Ki-DAOS-is plaanipäraselt), on tööriista ja näitleja vaheline piir. See tõstatab põhiküsimusi vastutuse, kontrolli ja AI -süsteemide potentsiaali kohta esilekerkivate eesmärkide väljatöötamiseks, mis ei pruugi vastata inimeste kavatsustele. Süsteem, milles AIS haldab ja kontrollib muud AI -d, võiks vähendada inimese järelevalvet ja kontrolli ning taastada riskid, kui AI eesmärgid kalduvad inimese kaevudest kõrvale.

Mittetulunduslike tootmismudelite koormusvõime suures mahus

Mittetulunduslikud organisatsioonilised struktuurid, mis juba pakuvad oma kasumi missiooni, võiksid olla tulevaste tootmisüksuste eeskujuks. Analüüsid näitavad, et suured mittetulundusühingud sõltuvad sageli domineerivatest finantseerimisallikatest, eriti riiklikest fondidest.

Kliendita, vajadusele orienteeritud majanduses ei tule nende mittetulunduslike tootmisüksuste “rahastamine” annetustest ega traditsioonilistest riigieelarvetest, mis põhinevad maksutuluga toimivatel turumajandusel. Selle asemel oleks „finantseerimine” otsese ressursside jaotuse küsimus üldise majandusliku planeerimise süsteemi poolt-see on AI-juhitav või osalus. Väljakutse nihutatakse rahaliste vahendite hankimisest ressursside nõuete õigustamisele, mis põhineb ennustatud vajadustel ja katte tõhususel. Raha kui selline ei saa sellises süsteemis enam eksisteerida või neil oleks täiesti erinev funktsioon.

Vajaduse orienteeritud majanduse mehhanismid

Selles jaotises keskendutakse sellele, kuidas vajadus orienteeritud majandus töötab: kuidas vajadusi tuvastatakse ja kuidas on ressursid määratud, kui puuduvad traditsioonilised turumehhanismid, näiteks klientide nõudlus ja hinnasignaalid?

AI mahutavus „täiusliku” jaoks vajab prognoosi: oskused, andmeallikad ja loomupärased piirid

AI võime kriitiline uurimine inimeste vajaduste ennustamiseks on hädavajalik. See hõlmab andmete tüüpi (ajalooline, käitumuslik, biomeetriline, keskkonnaga seotud), mida te vajaksite, samuti selliste ennustuste loomupäraseid piire või moonutusi. AI praegused süsteemid näitavad juba muljetavaldavaid oskusi nõudluse prognoosimisel, mustrituvastusel ja otsuste tegemisel, mis põhinevad suurandmetel, analüüsides ajaloolisi müügiandmeid, turusuundumusi, ilmastiku- ja riigipühasid. Mida suurem ja kvaliteetne on andmete hulk, seda täpsemalt on ennustused.

Kuid AI ennustusvõimele on olulised piirid. Maagiliste ideede hoiatused ja konkreetsete tulemuste segadus üldise kompetentsiga on sobivad. AI saavutab inimese emotsioonide ja eetiliste otsuste mõistmisel piire. AI prognooside “seitse surnud pattu” hõlmavad lühiajaliste mõjude ülehindamist ja rakendusperioodi alahindamist.

Nõudluse prognooside jaoks saab kasutada väliseid andmeallikaid, näiteks ilmateavet, sotsiaalmeedia suundumusi, majandusnäitajaid ja asjade Interneti -andmeid ilma kliendi otsese suhtluseta. Neid võiks potentsiaalselt skaleerida, et ennustada laiemaid sotsiaalseid vajadusi. Inimeste varjatud vajaduste paljastamiseks pakutakse välja selliseid projektiivseid tehnikaid nagu visuaalsed metafoorid, mida AI saab suures mahus analüüsida, kuid see tekitab subjektiivsuse ja andmekaitse osas eetilisi probleeme. Privaatsus on ohus ka siis, kui AI tuletab eelistusi, kuna kohalikud andmed võivad mudeli värskendustest halvemad olla ja AI-genereeritud järeldusi peetakse isiklikuks teabeks.

Mõiste „vajadus” on keeruline ja ulatub põhilistest füsioloogilistest nõuetest kuni keerukate psühholoogiliste soovide ja eneserealiseerimise jõupingutusteni, nagu on näidatud Maslowi vajaduste püramiidis. AI, mis ennustab „vajadusi”, peab selle keerukusega hakkama saama. Materjaliliste vajaduste täiuslik ennustamine võib tunduda usutavam kui kõrgema, subjektiivse või uute vajaduste täiuslik ennustamine. AI võime, mis on nüansseeritud tulevasi psühholoogilisi tingimusi või praegustel andmetel põhinevaid loomingulisi jõupingutusi, on väga spekulatiivne ja eetiline.

AI-juhitud süsteem võib mõjutada andmeallikaid sotsiaalsete vajaduste ennustamiseks ilma klientide suhtlemiseta (ilm, sotsiaalmeedia, asjade Interneti-asjade Interneti, majandusnäitajad). See võib luua tagasisidesilmuseid, stabiliseerida või destabiliseerida ennustusi või isegi suunata sotsiaalset arengut vastavalt sellele, mida AI on programmeeritud kui “vajadust”. Kui näiteks AI ennustab ilmateadetel põhinevat energiavajadust ja jaotab vastavalt energiat, võib see mõjutada käitumist (nt inimesed võiksid tarbida rohkem energiat, kuna see on alati saadaval), mis seejärel voolab AI prognoosimudelisse.

Ressursside jaotamine ilma hinnasignaalideta: AI-juhitud mudelid ja mitteturu alternatiivid

Kui hinnad ei suuna enam jaotust, peavad alternatiivsed mehhanismid haarama. AI algoritmid võiksid optimeerida ressursside jaotust ennustatud vajaduste ja olemasolevate ressursside põhjal. Sellised süsteemid hõlmavad andmete hankimist, esialgset töötlemist, mudelitreeninguid, optimeerimist, pakkumist ja tagasisidet. Siiski märgitakse, et need lähenemisviisid ei käsitle selgesõnaliselt eraldamist ilma hinnasignaalideta ega mitmesuguste inimeste mittesüsteemsete vajaduste osas, vaid keskenduvad olemasolevate süsteemide tõhususele.

Turuvälised alternatiivid hõlmavad selliseid tavasid nagu jagamine, andmine ja ümberjaotamine. Need mehhanismid koos turustamistootmise, ühise juhtimise ja vastastikuse abi saamiseks on potentsiaal keerulistes ettevõtetes skaleerida. Agendipõhist modelleerimist (ABM) ja muid simulatsioonitehnikaid saab reguleerida, et simuleerida ressursside jaotust mitte turustussüsteemides.

AI-juhitud ressursside jaotamine ilma hinnasignaalideta võib kvantifitseeritavate vajaduste katmisel põhjustada äärmist tõhusust. Kuid sellel võib olla raskusi ressursside pakkumisega uute, ettenägematute või väga subjektiivsete soovide jaoks, mis mõnikord turgudel (ehkki ebatäiuslikult) tegutsevad hinna avastamise ja ettevõtlusriski kaudu. AI -d iseloomustab määratletud parameetrite ja ajalooliste andmete põhjal optimeerimine. Hinnasignaalid turgudel kajastavad koondatud (ja sageli spekulatiivset) valmisolekut maksta, mis võib suunata ressursse uute või niššide vajaduste poole. Ilma selle mehhanismita võiks pakkuda saadud, tõestamata või puhtalt idiosünkraatiliste „vajadustega” AI, välja arvatud juhul, kui see on programmeeritud eriti uurimiseks või reageerimiseks inimese mittekvantifitseerivatele sisenditele.

Ettevõtte seaduseelnõu püsiv väljakutse: kas AI saab selle tõesti lahendada?

Ludwig von Mises ja Friedrich Hayeki väljakujunenud ettevõtluse seaduse probleem väidab, et ratsionaalne majandusplaneerimine ilma turuhindadeta on võimatu. Tekib küsimus, kas tohutu hulga andmetega AI võiks selle väljakutse omandada. Kirjandus on siin skeptiline: AI ei saa lahendada sihthierarhia määratlemise probleemi, kuna ressursside kavandamine allub eesmärkide allutamisele, selle asemel et hinnasignaalide tõttu eesmärke valida. Isegi kui kõik andmed olid ühele meelele kättesaadavad, ei saanud keskne planeerija arvutada kogu vajalikke majandusalaseid teadmisi nii, et ressursside õige ja järjepidev eraldamine luuakse. Väidetavalt ei vasta AI tõhusa majandusarve eeltingimustele, kuna see on reaktiivne ja ettevõtjate ennetav, sihtmärgi tekitav roll ei saa korrata. Arvutamisprobleem on keskse planeerimise ja turu sotsialismi ja osalusmajanduse kontekstis endiselt keskne väljakutse.

Isegi kui AI saaks vajaduste ja tootmisvõimaluste staatilise lause jaoks suurepäraselt arvutada, tähendab inimeste vajaduste dünaamiline ja arenev olemus, tehnoloogilised uuendused ja ettenägematud keskkonnamuutused, et „arvutus” on pidev, kohanemisprotsess. Majandusarvestuse arutelu tuum võib nihkuda puhtalt arvutusvõimest võimele genereerida uut teavet ja eesmärke ning kohaneda nendega, mida algsesse andmekogumisse ei kuulu. Algne arutelu keskendus keskplaneerija võimatusele kogu vajaliku teabe töötlemiseks. AI suutis teadaolevate muutujate töötlemisosa lahendada. Nagu väidetakse, integreerivad turud ennetavaid osalejaid (ettevõtjaid), kes avastavad uusi vajadusi, loovad uusi tooteid ja kohanevad ettenägematute muudatustega - funktsioone, mida AI kui reaktiivsüsteem ei suuda hõlpsasti korrata. Väljakutse pole mitte ainult arvutus, vaid ka eesmärkide pidev, kohanemisvõimeline ümberarvutamine ja dünaamilises maailmas.

Täielikult automatiseeritud, vajaduse ootamine maailma sotsiaalsed ja inimlikud mõõtmed

See jaotis pöördub laiemate sotsiaalsete ja inimlike tagajärgede poole, mis tulenevad elust maailmas, kus ettevõtted ei vaja kliente ja AI ootab ja täidab vajadusi.

Inimtöö tulevik ja „töö” uuesti määratlemine

Kui AI ja automatiseerimine võtavad üle suurema osa tootmisest ja isegi vajaduste määramisest, tekib pakiline küsimus inimlike töökohtade tulevikust. Prognoosid näitavad, et generatiivne AI muutub järgmise kümne aasta jooksul mingil viisil kuni 90 % töökohtadest ja asendab 9 % USA töötajatest. Kuigi mõned eksperdid väidavad, et AI automatiseerib tõenäolisemalt individuaalseid ülesandeid kui terveid elukutseid ja et AI tulemuste hindamisel on endiselt üliolulised, näevad teised tulevikku, kus AI vabastab inimesed “inim-inimese-inimeste” suhtlemiseks, kusjuures empaatia, loovus ja emotsionaalne intelligentsus tulevad esiplaanile. Sotsioloogilised vaatenurgad näitavad võimalikke töökohtade kaotusi ja AI kasvavat sissetulekute ebavõrdsust.

Tööjärgsetes ettevõtetes, kus traditsiooniline tööhõive automatiseerimise kaudu vananeb, arutatakse selliseid mõisteid nagu universaalne põhitulu (BGE) ja vähenenud töönädalad. Massilise töötuse psühholoogiliste mõjude fookus ja tööst väljaspool oleva mõistmise otsimine.

Peaaegu täieliku automatiseerimise ja ennustatud vajadusega rahuloluga ühiskonnas võib inimeste panuse „väärtus” täielikult liikuda majanduslikust tootmisest sotsiaalsete, loominguliste, intellektuaalsete või õendustegevuste juurde, mida AI ei saa (või mitte heaks kiidetud) täielikult korrata. See nõuab põhiline ümberhindamine, mida peetakse „väärtuslikuks tööks”. Kui AI võtab üle tootmise ja materiaalse rahulolu (taotluse põhieeldus), on traditsiooniline töö nendel eesmärkidel vananenud. Seejärel võiksid inimesed keskenduda tegevustele, mis on vähem võimekad, näiteks sügavad emotsionaalsed ühendused, keeruline eetiline mõtlemine, uus kunstiline looming või filosoofiline õping. Ettevõte vajaks uusi süsteeme, et neid mittetraditsioonilisi panuseid ära tunda ja toetada, võib-olla sissetuleku/elatise ja “töö” lahutamisega (nt BGE, nagu mainitud).

Psühholoogilised piirid: autonoomia, pädevus ja tähenduslikkus, kui vajadused on oodata

Psühholoogiline mõju inimestele, kelle vajadusi pidevalt ootab ja täidab AI -süsteem, on sügavad. Enese määramise teooria rõhutab psühholoogilisi autonoomia (kontrolli tunne), kompetentsi (meistrivõistluste tunne) ja sotsiaalse integratsiooni põhilisi vajadusi. Neid vajadusi toetavad keskkonnad edendavad autonoomset motivatsiooni. Praegused uuringud AI kohta töökohal näitavad tõhususe kasvu, kuid töötaja tagab ka töökoha kadumise, kuid ei käsitle stsenaariumi „täiusliku ootuse” kohta. Maslow hierarhia näitab, et ka isetegevuse ja sotsiaalsed vajadused on olulised, kui põhivajadused jäävad rahulolematuks, ning tutvustab kognitiivseid, esteetilisi ja transtsendentseid vajadusi.

Kui vajadusi on ette nähtud ja täidab väline AI -süsteem, võiksid üksikisikud kogeda paradoksaalset autonoomia ja pädevuse kaotust. Enda eesmärkide tuvastamine, püüdlemine ja saavutamine (isegi põhivajaduste korral) aitab kaasa neile psühholoogilistele sammastele. Pidev, vaevatu täitmine võib põhjustada passiivsuse, õppinud abituse või uute väljakutsete ja enese defineerimise otsimist. Autonoomia hõlmab enesekontrolli ja isiklikku vastutust tegevuse eest. Kui AI kontrollib ennustuste põhjal täitmist, väheneb individuaalne tegutsemisvõime vajaduste katmisel. Pädevus hõlmab meistrivõistlusi ja tõhusust. Kui vajaduste rahuldamiseks pole vaja pingutusi, vähenevad selles valdkonnas pädevuse arendamise ja kogemise võimalused. See võib põhjustada inimestel autonoomia ja pädevuse otsimist teistes, võib-olla mittemateriaalsetes piirkondades (nagu näitavad Maslow kõrgemad vajadused).

Tähenduse otsimine postjärgses, laborijärgses eksistendis

Kui materiaalne nappus on suures osas üle saanud ja traditsioonilised majanduslikud rollid kaotavad tähtsuse, tekib küsimus, kuidas inimesed leiavad tähenduse ja eesmärgi. Eo Wilsoni looming “inim eksistentsi tähtsus” käsitleb eksistentsiaalseid küsimusi ja lööb silla teaduse ja filosoofia vahel, mille abil ta tegeleb meie valikuvabaduse ja vaba tahte mõistatuse vahel materiaalses universumis. Tööjärgses ühiskonnas võiksid inimesed leida uusi viise oma elu loovuse, perekonna, kogukonna või intellektuaalse, emotsionaalse ja vaimse arengu tagakiusamise kaudu, kuna AI võib õõnestada ka vaba aja veetmise eesmärki.

Inimeste olemasolu tähtsus sellises ühiskonnas võib saada keskseks sotsiaalseks tööks. See võib potentsiaalselt viia kunsti, filosoofia, vaimsuse ja sotsiaalse kaasamise renessansi. Seevastu on ka laialt levinud anomia ja eksistentsiaalsete kriiside oht, kui uusi tähendusallikaid ei leita ega kasvatada. Paljude jaoks pakuvad töö- ja olulised jõupingutused praegu peamist identiteedi allikat ja eesmärki. Teie kaotus tekitaks vaakumi. Seejärel võiksid inimesed pöörduda Maslovi kõrgemate vajaduste poole: kognitiivsed, esteetilised, transtsendendid või, nagu Wilson osutab, tegeleda meie ainulaadse koha ja otsustega. Sotsiaalne infrastruktuur peaks toetama neid uusi võimalusi tähenduse leidmiseks.

AI-juhitavas majanduses võim, kontroll ja sotsiaalsed struktuurid

Küsimus, kes kontrollib AI -süsteeme, ennustab ja määrab vajadused, on ülioluline. AI mõjutab juba juhtimisstruktuure ja on argumente AI -ga turumehhanismide täieliku asendamise vastu, tuginedes tegutsemisoskuse ja teadmiste küsimustele. Võimu dünaamika AI-ga kontrollitud ressursside jaotamiseks ja AI-investeeringutest tulenev globaalse jõutasakaalu muutmine on samuti olulised aspektid. AI võimet peetakse rahvusliku võimu sambana. Nagu Hiina AI plaan näitab, hõlmab super-ki juhtimine äriplaneerimiseks pikaajalist strateegilist planeerimist ja ökosüsteemi arendamist.

Üksus (või üksused), mis kujundab, omab ja kontrollis AI üle kõikehõlmavat prognoosi ja ressursside jaotamise süsteemi, kasutaks enneolematut jõudu. See võib potentsiaalselt viia autoritarismi uute vormideni või vastupidi, hoolika kujundusega demokraatliku järelevalve uute mudeliteni. Mõne AI -süsteemi “must kast” olemus võib seda probleemi pingutada. Ressursside jaotamise kontroll on võimu jaoks ülioluline. Kui see kontroll on väga keerulise AI -süsteemiga, muutub selle otsuste mõistmine ja mõjutamine kriitiliseks. Ilma vastupidavate, läbipaistvate ja osalevate juhtimismehhanismideta võiks seda jõudu koondada ja väärkoheldud, sõltumata sellest, kas süsteemi kasutatakse nominaalselt “ühise hüvanguks”.

Baaridest globaalseteni: VKEd vallutavad maailmaturu nutika strateegiaga - pilt: xpert.digital

Ajal, mil ettevõtte digitaalne kohalolek otsustab oma edu üle, saab selle kohalolu kujundada autentselt, individuaalselt ja laialdaselt. Xpert.digital pakub uuenduslikku lahendust, mis positsioneerib end ristmikuna tööstusliku sõlmpunkti, ajaveebi ja brändi suursaadiku vahel. See ühendab kommunikatsiooni- ja müügikanalite eelised ühe platvormiga ning võimaldab avaldamist 18 erinevas keeles. Koostöö partnerportaalidega ja võimalus avaldada Google Newsile kaastööd ja umbes 8000 ajakirjaniku ja lugejaga pressi levitajat maksimeerivad sisu ulatust ja nähtavust. See kujutab endast olulist tegurit välise müügi ja turunduse (sümbolid).

Lisateavet selle kohta siin:

• Autentne. Individuaalselt. Globaalne: xpert.digitaalne strateegia teie ettevõtte jaoks

Navigeerimine läbi labürindi: riskid, eetika ja juhtimine

Selles jaotises hinnatakse kriitiliselt võimalikke puudusi, eetilisi dilemmasid ja valitsemisprobleeme, mis on omane kavandatavale tulevikule.

Eetiline kohustus: tagada õiglus, läbipaistvus, andmekaitse ja vastutus AI-juhitavates süsteemides

Vajadusi ennustavate ja eraldavate AI -süsteemide arendamist ja kasutamist tuleb suunata rangetest eetilistest põhimõtetest. See hõlmab õiglust, läbipaistvust, selgitamist, andmekaitset, turvalisust, vastupidavust, inimese järelevalvet ja vastutust. Eetilised raamistikud, nagu näiteks Belmonti aruanne koos oma austamise põhimõtetega, võib siin orienteerumist pakkuda. Kesksed aspektid on ka vajadus ennetava eetika järele, mis hoiab ära AI kahju ja väljakutse määratlemise pluralistlikus ühiskonnas.

Sellises süsteemis muutub silmapaistvaks tähtsuseks “seletatavus” (seletatav AI, XAI). Kui AI dikteerib ressursside jaotamise ja vajaduste rahulolu, peavad üksikisikud ja ühiskond olema võimeline mõistma, miks teatud otsused tehakse, eriti kui need näivad olevat vastuolulised või ebasoodsad olukorrad. Läbipaistvuse puudumine võib pahameelt umbusaldada ja ärgitada. Selle stsenaariumi AI otsustel on sügav mõju inimese elule. “Must kast” AI, mis teeb ilma selgituseta kriitilisi ressursside otsuseid, kahjustaks autonoomiat ja usaldust. Seetõttu ei ole tugevate XAI meetodite arendamine ja rakendamine mitte ainult tehniline eesmärk, vaid ka eetiline vajadus legitiimsuse ja õigluse järele.

Algoritmilise eelarvamuse ja selle sotsiaalsete mõjude spektri

Andmete või algoritmide häired võivad põhjustada nõudluse prognoosi ja ressursside jaotamise diskrimineerivaid tulemusi ning potentsiaalselt tihendada või tekitada olemasolevat ebavõrdsust. Uuringud näitavad, et AI -süsteemidel võib olla ennustatavates ülesannetes olulisi moonutusi. Algoritmiline eelarvamused tulenevad moonutatud koolitusandmetest või arendajate otsustest ning võib tugevdada süsteemset diskrimineerimist sellistes valdkondades nagu tööhõive, elamine ja rahandus. Selle näiteid leiate tervishoiu ja veebireklaamide kohta.

„Täiuslike” vajaduste prognoosimise süsteemis võib algoritmiline eelarvamus põhjustada süsteemse, automatiseeritud hooletuse või tervete elanikkonnarühmade vajaduste ebaõnnestumise ja luua seega ülimalt tõhusa masina diskrimineerimiseks. See on potentsiaalselt ohtlikum kui turu diskrimineerimine, mida võib mõnikord vaidlustada või vältida. AI õpib andmetest, mis võivad kajastada ajaloolisi moonutusi. Kui AI on ainus otsus -vajaduste ja ressursside jaotamise kohta ning nende algoritmid on moonutatud, ei pruugi marginaliseeritud rühmade jaoks oma vajaduste rahuldamiseks olla alternatiivset mehhanismi. See ulatus ja automatiseerimine tähendavad, et selline diskrimineerimine oleks kõikjal esinev ja potentsiaalselt keerulisem turusüsteemis ära tunda või korrigeerida või korrigeerida.

Superintelligentide majandussüsteemide juhtimisraamistik

Nende vägevate AI -süsteemide jälgimiseks on vaja kindlaid juhtimismudeleid. See hõlmab õigusraamistikutingimusi, mis eristavad B2B ja B2C rakendusi, samuti tagajärgede pidevat hindamist. Rõhutatakse ka automatiseeritud süsteemide, näiteks RPA juhtimismudelite vajadust. Sellised rahvusvahelised näited nagu Hiina AI -plaan näitavad lähenemisviise adaptiivsete eeskirjade ja ökosüsteemide arenguga. AI toetatud simulatsioonid võivad aidata kaasa ka poliitiliste otsuste kavandamisele.

Sellise süsteemi juhtimine ei saa olla puhtalt tehniline ega jääda ainult AI arendajatele. See nõuab süsteemi eesmärkide, piirangute ja järelevalvemehhanismide määratlemiseks erinevate huvigruppide, sealhulgas eetika, sotsiaalteadlaste, juriidiliste ekspertide ja avalikkuse osalemist. Küsimus "Kes valitseb valitsemist (AI)?" muutub keskseks. Sotsiaalsed mõjud on puhtalt tehnokraatliku juhtimise jaoks liiga kaugeleulatuvad. „Vajaduste”, „õigluse” ja „sotsiaalse kaevude” määratlus on oma olemuselt poliitilised ja eetilised küsimused, mitte puhtalt tehnilised. Seetõttu peab juhtimine olema kaasav ja demokraatlik, et tagada inimväärtustega legitiimsus ja kokkulepe.

Vältige düstoopiaid: õpetused väljamõeldud ja teoreetilistest hoiatustest

Ulme- ja düstoopilised teooriad võivad aidata näidata potentsiaalseid negatiivseid tulemusi, kui selline süsteem on halvasti kujundatud või kontrollitud, ning rõhutavad ettenägelikkuse ja eetilise ettevaatuse olulisust. Frederik Pohls “Die Midas-Plage” kirjeldab roboti ületootmise maailma, milles “vaesed” on sunnitud kasutama kirglikku tarbimist-viiteid täieliku automatiseerimise tahtmatute tagajärgede kohta, isegi kui eelmine kaldub siin arutatud sellest. Düstoopiliste stsenaariumide hulka kuulub sageli see, et AI võtab kontrolli, mässatud või ehitatud AI-juhitud ühiskonnad, kusjuures esiplaanil on sellised teemad nagu jälgimine, kontrolli ja autonoomia kaotamine.

Vajaduste „täiuslik” täitmine, kui AI kontrollib seda keskselt, võib paradoksaalselt viia totalitarismi peene vormini, kus individuaalsed kõrvalekalded ennustatud “optimaalsest” käitumisest või vajadustest takistatakse või tehakse võimatuks. „Heatahtlik diktaator KI” on keskne düstoop risk. Dystopian AI hõlmab sageli inimlike tegutsemisvõime kontrolli ja rõhumist. Süsteem, mis ennustab ja rahuldab kõiki vajadusi suurepäraselt, võib neid vajadusi täpselt määratleda, et see optimeerib süsteemi stabiilsust individuaalse arengu või vabaduse asemel. Igasugust kõrvalekaldet AI optimaalsest teest üksikisiku jaoks võib pidada anomaaliaks, mida tuleb parandada, mis tähendab, et tegelik valikuvabadus on piiratud, isegi kui materiaalsed vajadused on kaetud.

Järgmises tabelis on kokku võetud kõige olulisemad eetilised, juhtimis- ja sotsiaalsed väljakutsed:

AI-kontrollitud majanduse oluline eetika, juhtimine ja sotsiaalsed väljakutsed

AI-juhitud vajadustel põhineva majanduse oluline eetika, juhtimine ja sotsiaalsed väljakutsed-pilt: xpert.digital

AI-juhitava, vajadusega majanduse edenev areng toob endaga kaasa mitmesuguseid eetilisi, juhtimis- ja sotsiaalseid väljakutseid. Keskpunkt on algoritmiline eelarvamus, mille käigus AI -süsteemid võivad anda koolitusandmete ajalooliste eelarvamuste kaudu diskrimineerivaid tulemusi, mis suurendab olemasolevat ebavõrdsust. Sellised meetmed nagu ranged andmeauditid, mitmekesised koolitusandmekogumid, õigluse auditid, võistlevad debiaadid, läbipaistvuse raamistikud ja erinevate sidusrühmade kaasamine aitavad neid ohjeldada, et tagada õiglus ja mittediskrimineerimine.

Andmekaitse ja andmete turvalisus on veel üks väljakutse, kuna põhjalikud andmete uuringud täpsete ennustuste kohta ohustavad privaatsust ja suurendavad andmete kuritarvitamise riski. Sellised lähenemisviisid, nagu andmete minimeerimine, anonüümsus, privaatsus disaini ja kindlate küberturvalisuse meetmete abil, samuti andmekaitseseaduste järgimine, näiteks GDPR, võivad neid riske vähendada.

AI ennustuste täpsus ja usaldusväärsus on samuti endiselt kriitiline, kuna keerukate vajaduste vigadeta ootamine on äärmiselt keeruline. Valed prognoosid võivad põhjustada valesid eraldisi ega katta vajadusi. Süsteemide vastupidavuse tagamiseks on hädavajalik pidev testimine, inimeste seire, tagasiside silmused ja mitmekesiste andmeallikate kasutamine.

Teine aspekt on inimese autonoomia potentsiaalne kaotus, kui AI pidevalt vajadusi näeb, mis nõrgendab individuaalse otsuse tegemise võimet. Siin on hädavajalikud võimalused, loobumisvõimalused ning meetmed enesetõhususe ja autonoomia tugevdamiseks inimese kontrolli ja järelevalve kaudu.

Võimsuse ja kontrolli AI -süsteemide kontsentratsioon on kuritarvitamise või uute autoritaarsete struktuuride oht. Detsentraliseeritud juhtimismudelid, läbipaistvad algoritmid, sõltumatud järelevalveorganid ja selliste süsteemide demokraatlik disain võivad vastu suunata. Samal ajal arutatakse AI võimet tõhusaks majandusplaneerimiseks poleemikat, kuna vajalik on tasakaal vastupidavuse ja kohanemisvõime vahel. Sellised alternatiivid nagu osalusmudelid ja AI toetav kasutamine inimese osaliste täieliku asendamise asemel võiksid pakkuda lahendusi.

Teine väljakutse on inimese eksistentsi tähenduse ja eesmärgi määramine, kuna traditsioonilise töö kaotamine võib viia eksistentsiaalsete kriisideni. Sellised meetmed nagu haridus, loominguline tegevused, kogukonna kaasamine ja filosoofiline peegeldus ning tingimusteta põhitulu (BGE) loomine võivad aidata luua uusi tähendusallikaid.

Lõppude lõpuks on keskendunud AI -süsteemide juhtimisele ja vastutusele, kuna selgeid kohustusi autonoomsete süsteemide otsuste ja vigade eest on keeruline kindlaks teha. Selliste tehnoloogiate vastutustundliku kasutamise tagamiseks tuleks välja töötada sellised struktuurid nagu õigusraamistikutingimused, AI eetikakoodid ja inimese sekkumise mehhanismid.

Tundmatu kaardistamine: teed ja kaalutlused ümberkujundatud kaubanduse jaoks

See viimane jaotis võtab kokku artikli tulemused ja visandab kõige olulisemad teisendused ja nende vastastikused sõltuvused. See pakub navigeerimiseks strateegilisi kaalutlusi sellise tuleviku suunas, kui seda peetakse soovitavaks või vältimatuks, ning kajastab inimkonna, tehnoloogia ja majandusliku korralduse arenevat seost.

Tulemuste süntees: olulised muutused ja nende vastastikused sõltuvused

Eelmine analüüs on näidanud mitmeid sügavaid teisendusi, mida kliendita AI-juhitav majandus tooks. Need muutused ei ole isoleeritud, vaid on tugevalt seotud. Tehnoloogiline võime (peaaegu) täiuslike vajaduste jaoks esialgsete inimeste jaoks on alus, mis muudab traditsioonilised turundus- ja müügifunktsioonid aegunuks [jaotise IC]. See sundis omakorda uue ülevaate majanduslikust paradigmadest väljaspool kliendipõhist kapitalismi sellistele mudelitele nagu lähivõte, ressursipõhine majandused või kasvujärgsed lähenemisviisid [II jagu].

Sellistes uutes paradigmades muutuks „ettevõtete” või tootmisüksuste eesmärk kasumi maksimeerimisest ühise hüvangu otsese rahulolu või tagakiusamiseni, mis võib olla ajendatud maksustatavate AI -süsteemide sisemistest motivatsioonidest ja uute juhtimisstruktuuride, näiteks DAOS -i all [III jagu] all. Vajaduste tuvastamise ja ressursside eraldamise mehhanismid peaksid töötama ilma hinnasignaalideta, kusjuures AI mängib keskset rolli, kuid jäävad ka äriarve väljakutseteks [IV jaotis].

See ümberkujundamise ahel - alates tehnoloogilisest võimest muutunud majandusmudeliteni ja organisatsioonide äsja määratletud eesmärki sotsiaalsete mõjudeni - on väga teineteisest sõltuv. Piirkonnas, näiteks AI ennustusvõime tegelike piiride või „vajaduse” eetilise määratluse osas, võib olla kaskaadne mõju ja kogu hüpoteetilise süsteemi destabiliseerunud või põhjustada tõsiseid negatiivseid tulemusi. Kui näiteks AI ennustus on sügavalt vale või kallutatud, muudaks see suure osa järgnevast majanduslikust ja sotsiaalsest ümberkorraldamisest või põhjustaks düsfunktsionaalse ja ebaõiglase süsteemi.

Sotsiaalsed ja inimlikud mõõtmed on sama sügavad: töö tulevik, psühholoogiline mõju autonoomiale ja leidudele, samuti uutele jõustruktuuridele ja eetiline dilemma vajavad hoolikat tähelepanu [sektsioonid V ja VI]. Riskid, eriti algoritmilise eelarvamuse ja kontrolli kontsentratsiooni tõttu, on olulised ning vajavad kindlaid eetilisi raamistikuid ja juhtimismudeleid.

Strateegiline imperatiiv navigeerimiseks vajadustepõhise tuleviku poole

Kui selle tuleviku elemente jätkatakse aktiivselt või ilmneb vältimatu arenguna, on tänapäeval vajalikud teatavad strateegilised meetmed, teadusuuringute prioriteedid ja poliitilised arutelud. See ei puuduta siin kirjeldatud konkreetse tuleviku üksikasjalikku tegevuskava, vaid kaalutlusi AI arengu ja automatiseerimise kontrollimiseks kaubanduses ning üldiselt üldiselt.

Esmane strateegiline imperatiiv on edendada laia AI pädevust ja demokraatlikku osalemist AI arendamise ja kasutamise kujundamisel. Pidades silmas sügavaid sotsiaalseid mõjusid, ei saa AI rolli ärilises otsuseid jätta tehnoloogidele ega ettevõtetele. AI mõju on kõikjal. Eetiline ja sotsiaalne kohanemine nõuab laia panust. Seetõttu on Ki-Governance'i avalik mõistmine ja pühendumus ülioluline, et kujundada soodsa tuleviku asemel selle asemel, mille määrab kindlaks tehnoloogiline determinism või tihedad huvid.

Edasised strateegilised kaalutlused hõlmavad järgmist:

• Investeerimine AI piiride ja riskide uurimisse: eriti seoses keerukate inimeste vajaduste, algoritmilise õigluse ja automatiseerimise psühholoogiliste mõjude ennustamisel.
• Tugevate eetiliste suuniste ja juhtimisstruktuuride väljatöötamine: need peavad olema ennetavalt (“ennetav eetika”) ja rahvusvaheliselt koordineeritud, et tagada võimsate AI -süsteemide vastutustundlik kasutamine.
• Interdistsiplinaarsete uuringute edendamine: väljakutsed nõuavad koostööd arvutiteadlaste, majandusteadlaste, sotsioloogide, eetika, juristide ja humanitaarteadlaste vahelist koostööd.
• Arutelu alternatiivsete majandusmudelite üle: avatud arutelu postituse postituse, ressurssidepõhiste lähenemisviiside ja töö tuleviku üle on vajalik sotsiaalsete visioonide arendamiseks, mis ületavad traditsioonilise majandusloogika.
• Haridus ja ümberõpe: elanikkonna ettevalmistamine töömaailma jaoks, kus sellised võimed, nagu loovus, kriitiline mõtlemine ja emotsionaalne intelligentsus, olulised, samas kui korduvad ülesanded on automatiseeritud.

Lõplikud peegeldused: inimkonna, tehnoloogia ja majandussüsteemide arenev seos

Mõtted maailmast, kus ettevõtted ei vaja enam kliente tungivalt muutuvat koosmõju inimlike võimete, tehnoloogilise võimekuse ja meie majanduselu organisatsiooniliste vormide vahel. See sunnib meid küsima põhiküsimusi selle kohta, mida me ühiskonnana kõige rohkem hindame. Kui tehnoloogia võiks potentsiaalselt rahuldada kõiki materiaalseid vajadusi ilma traditsioonilise kaubanduseta, siis millist ühiskonda tahaksime kujundada?

„Kliendita ettevõte” on lõppkokkuvõttes vähem küsimus ettevõtte enda kohta, vaid pigem küsimus inimkonna liiki kohta, mille poole püüdleme, kui eksistentsiaalne majandussurve välja langeb. Stsenaarium välistab traditsioonilised majanduslikud piirangud ja motivatsioonid. See avab võimaluse sotsiaalseid eesmärke uuesti kasutada -näiteks puhtast kasvust eemal olemise, jätkusuutlikkuse, õigluse või inimarenguni. Seejärel nihkub „probleem” majanduslikust vajadusest kollektiivse valiku ja sotsiaalse disaini küsimusele, mida juhindub eetika ja visioon soovitav tulevik, mitte puhtalt majandusliku või tehnoloogilise determinismi asemel.

Teekond sellisesse tulevikku, isegi kui see on ainult osaliselt realiseeritud, nõuab sügavat mõistmist tehnoloogilistest võimalustest, majandusliku ja sotsiaalse mõju kriitilisest uurimisest ning ennekõike selget eetilist orientatsiooni tagamaks, et tehnoloogia teenib ja pole vastupidi.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

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