כלכלת AI ככוח כלכלי: ניתוח של טרנספורמציה, תחזיות וסדרי עדיפויות גיאו -פוליטיים

פער ההכנה נסגר: מדוע מדינות ללא שימוש ב- AI יכולות להפוך למפסידים הגדולים של טרנספורמציה דיגיטלית

בינה מלאכותית (AI) אינה טכנולוגיה חדשה בלבד; זהו כוח כלכלי בסיסי שההשפעה הטרנספורמטיבית שלו דומה למהפכה התעשייתית. השינויים בכלכלה העולמית על ידי AI שכבר התבררו מראים דימוי מורכב של הזדמנויות עצומות ואתגרים ניכרים, מחוזקים על ידי השפעות סינרגטיות עם רובוטיקה ומאופיינות בהתפתחויות גיאו -פוליטיות.

הפוטנציאל הכלכלי של AI מרשים: אנליסטים צופים כי AI יכול לתרום של 15.7 טריליון דולר נוספים לתוצר המקומי הגולמי העולמי (תוצר) עד שנת 2030. ערך זה נובע משני ערוצים עיקריים: התפוקה המסיבית עולה באמצעות אוטומציה של עבודה קוגניטיבית ומיעליות של תהליכים וכן גירוי משמעותי של צריכה באמצעות מוצרים ושירותים מבוססי AI.

יחד עם זאת, מתגלה מתח מרכזי בין פוטנציאל עצום זה לסיכונים ניכרים. התחזיות נעות בין אופטימיות שופעת לאומדנים ראויים יותר, המעידים על מכשולים יישומים אמיתיים כמו ספי רווחיות, עלויות הסתגלות ואי התאמה בין השקעות לתחומי היישום. שוק העבודה עומד בפני מהפכה עמוקה, שבה עד 60 % מהמשרות במדינות מתועשות עלולות להיות מושפעות על ידי AI. זה מוביל להערכה מחודשת של הכישורים, קיטוב של משרות והידוק פוטנציאלי של אי השוויון בהכנסה.

הנוף הגיאו -פוליטי מעוצב יותר ויותר על ידי תחרות AI בין ארה"ב לסין, מה שמוביל לפיצול של המערכת האקולוגית הטכנולוגית העולמית. פילוסופיות רגולטוריות שונות -הגישה המכוונת לשוק של ארצות הברית, המסגרת המבוססת הימנית של האיחוד האירופי והמודל השולט במדינה של סין -יוצרים סביבה מורכבת ויקרה עבור חברות רב לאומיות.

מתגבשים ציוויים אסטרטגיים: עבור מנהיגי החברה, המפתח לערך המוסף ב"כבלים חדשים גדולים " - עיצוב מחדש בסיסי של תהליכי תפעול, ממשל ואסטרטגיות כישרון. עבור מקבלי החלטות פוליטיים, המשימה הדחופה היא למצוא איזון בין קידום חדשנות לבין יצירת מבני ממשל מכילים. הגישור של "פער ההכנה" בין מדינות AI-AI-AI ל- AI-un-Adient הוא קריטי בכדי למנוע מ- AI להפוך לנהג חדש, אדיר של אי שוויון גלובלי.

מתאים לכך:

• השקיעו מיליארדים ב- AI - אבל איפה הפריצה הכלכלית?

הכלכלה המבוססת AI: מלאי של הנוף הנוכחי

חלק זה מניח את הבסיס להבנת ההשפעות הכלכליות של AI על ידי כימות התרומות הקודמות שלהם ועיצוב תרחיש נגדי על מנת לבודד את ערכם הייחודי.

שחר כלכלת ה- AI: כימות הטרנספורמציה הקודמת

שילוב הבינה המלאכותית במבנה הכלכלי העולמי אינו עוד תרחיש עתידי, אלא מציאות כבר מדידה. עם זאת, הערכת השפעתם הקודמת חושפת מגוון רחב של תחזיות, הנעות בין תרומות כבדות של טרנספורמטיבית, טריליון דולר, לצמיחה צנועה אך עדיין משמעותית. אי התאמה זו היא המפתח להבנת הדינמיקה המורכבת של אימוץ AI.

אפקטים מקרו -כלכליים: סיפור של שתי תחזיות

ההערכה הכמותית של התרומה הכלכלית של ה- AI מעוצבת על ידי שני בתי ספר למחשבה שונים.

הקונצנזוס השורי, בהובלת מוסדות כמו PwC, מושך תמונה של התרחבות כלכלית מונומנטלית. על פי מחקר שהובאו באופן נרחב, KI יכול לתרום עד 15.7 טריליון דולר בנוסף לתוצר העולמי עד שנת 2030, התואם לגידול של 14 %. מספר מרשים זה מופעל על ידי שני מנגנונים ראשוניים. ראשית, באמצעות פרודוקטיביות גוברת הנובעת מאוטומציה של משימות שגרתיות ומיטוב של תהליכים מורכבים. שנית, וחשוב עוד יותר, באמצעות השפעות צריכה וביקוש. PWC מעריכה כי 9.1 טריליון דולרים אמריקאיים בלבד ייגרמו מהצריכה מוגברת, מה שמעורר על ידי שיפורים ושירותים של AI כמו הצעות מותאמות אישית ומערכות סיוע חכמות. מקינזי עומד בבסיס השקפה אופטימית זו מתוך הערכה כי AI Generative בלבד יכול ליצור ערך שנתי של 2.6 עד 4.4 טריליון דולר. תחזיות אחרות מתרחשות עוד יותר ורואים את כל שוק ה- AI עד 2040 עם שווי שנתי של עד 22.9 טריליון דולר.

בניגוד החריף, הטיוטה הנגדית השמרנית, המיוצגת באופן בולט על ידי הפרופסור המשותף וחתן פרס נובל דרון אקמוגלו. בניתוח שלו הוא חוזה עלייה בתוצר צנוע למדי של כ -1 % על ידי AI עבור ארה"ב בעשר השנים הבאות. הערכה זו אינה דחייה של הפוטנציאל הטרנספורמטיבי של ה- AI, אלא הערכה מפוכחת של מכשולי יישום אמיתיים.

ההסבר לפער פערים זה בין התחזיות טמון בהנחות הבסיסיות. בעוד שהתרחישים השוריים מניחים אימוץ רחב ויעיל, מודל Acemoglus משלב מגבלות מכריעות שניתן לצפות בפועל:

• מסנן הרווחיות: מחקרי Acemoglus מראים שכמעט 20 % מכל משימות העבודה בארצות הברית יכולות להיות מושפעות על ידי AI, אך רק כרבע - 5 % מהכלכלה כולה - ניתן לאוטומציה בעתיד הקרוב. בשאר 75 % מהמקרים, עלויות היישום וההתאמה עולות על התועלת המיידית.
• עלויות הסתגלות ומורכבות משימות: חברות צריכות לשלם עלויות ניכרות על מנת להתאים את הארגונים, התהליכים והתרבויות שלהם כדי לעבוד עם AI. בנוסף, רווחי התפוקה העיקריים הראשונים מושגים ב"משימות פשוטות ", בהן הקשר בין פעולה לתוצאה ברור ומדיד. עם זאת, אם AI מיושם על "משימות קשות" כמו אבחנה של שיעול עקשן, רווחי התפוקה מוגבלים לפחות.
• פגיעות בין השקעה ליישום: חלק גדול מההשקעה ב- AI מתמקד בחברות טכנולוגיה גדולות במגזרים מסוימים. עם זאת, רבות מהמשימות ש- AI יכול להוסיף או להחליף אותן ניתן למצוא בחברות קטנות ובינוניות (SME), שלעתים קרובות חסרות הון, נתונים ומומחיות ליישום אפקטיבי.

"פילטר הרווחיות" זה הוא יותר מסתם הגבלה אקדמית; זהו כוח יסודי ומוצב שוק. זה מוביל להופעתו של כלכלת AI של שני חלקים. מצד אחד, ענקי "יליד AI" כמו גוגל, מיקרוסופט ואמזון הם מצד אחד. עם ההון העצום שלך, מערכי נתונים קנייניים ענקיים וכישרונות ברמה העולמית, אתה יכול לשאת בעלויות הגבוהות לפיתוח ושימוש במערכות ה- AI האחרונות ולפרוץ את סף הרווחיות. מצד שני, חברות קטנות ובינוניות, עמוד השדרה של מרבית הכלכלות, מתמודדות עם מכשולים בלתי עבירים עלויות, גישה לנתונים וידע מומחה. זה מוביל לסטייה צפויה: שכבה היפר-פרודוקטיבית של ענקיות AI ושכבה שוכבת של חברות קטנות ובינוניות, אשר AI לא יכול להשתמש בו או רק בצורה של פתרונות פשוטים ופחות יעילים. התוצאה אינה רק פער פרודוקטיביות, אלא הידוק מבני של ריכוז השוק והשוויון - תופעת לוואי מכריעה של האינטגרציה הכלכלית של AI.

משמרות מיקרו -כלכליות: מודלים עסקיים חדשים ומציאות יזמית

ברמת המיקרו, AI כבר החלה לשנות באופן מהותי את האופן בו חברות יוצרות ולהתחרות בערכים. זה מאפשר מודלים עסקיים חדשים ודינאמיים לחלוטין השונים באופן מהותי מגישות סטטיות מסורתיות. זה כולל מודלים מבוקרים על ידי נתונים כמו Data-As-A-Service (DAAS), בהם חברות מוכרות נתונים וידע מוכנים כשירות, שוק מבוסס AI שקונים קונים ומוכרים עם יעילות חסרת תקדים, פלטפורמות לניתוח חזוי ומודלים של היפר-אישי. מודלים עסקיים חדשים אלה מבוססים על למידה רציפה מנתונים, מציאת החלטות בזמן אמת ומדרגיות עצומה, שלעתים קרובות חסרה חברות מסורתיות.

קבלת החברה מאיפה במהירות. סקר PWC מראה כי 79 % מהחברות כבר משתמשות בסוכני AI. מקינזי מציין כי יותר משלושה רבעים מהארגונים משתמשים ב- AI לפחות בפונקציה עסקית אחת. ההשקעות גדלות פתאום: 88 % מהמנהלים מתכננים להגדיל את תקציבי ה- AI שלהם במהלך 12 החודשים הקרובים.

תחזיות השוואתיות של ההשפעות הכלכליות של AI

תחזיות השוואתיות של ההשפעות הכלכליות של AI - תמונה: xpert.digital

מוסדות ידועים שונים יצרו תחזיות נרחבות על ההשפעות הכלכליות של בינה מלאכותית המראים פוטנציאל צמיחה מרשים. עד שנת 2030, PWC מנבא עלייה עולמית בערך של 15.7 טריליון דולר דרך כל טכנולוגיית ה- AI, על סמך עלייה רבה בפריון וצמיחת צריכה משמעותית המונעת על ידי מוצרי AI. McKinsey & Company מתמקדת באופן ספציפי ב- AI Generative ומעריכה את שווי המוסף השנתי שלה ל -2.6 עד 4.4 טריליון דולר, לפיה ניתוח זה כולל 63 אזורים עסקיים שונים ויכול להגדיל את ההשפעה הכוללת של AI ב -15 עד 40 אחוזים. גולדמן סאקס רואה פוטנציאל של 7 טריליון דולר על ידי AI גנוצרי במשך תקופה של עשר שנים, התואמת עלייה בתוצר המקומי הגולמי העולמי ב -7 אחוזים ומבוססת על עלייה באימוץ ופריון רחב. UNTAD צופה גודל שוק של 4.8 טריליון דולר לכל שוק ה- AI עד שנת 2033, התואם צמיחה מדהימה של פי 25 לעומת 189 מיליארד דולר בשנת 2023. מצד שני, ההערכה של דרון אקמוגלו של דרון, מה- MIS, שמצפה רק את הצמיחה של התמ"ג של רווחיות של ARE, היא רק מעצבות של רווחיות של תמ"ג.

עולם ללא AI: ניתוח סותר

על מנת לבודד את התרומה האמיתית של הבינה המלאכותית, יש צורך לבנות תרחיש סותר: איך הייתה נראית הכלכלה העולמית כיום אם המהפכה של הלמידה העמוקה ומודלי השפה הגדולה לא הייתה מתרחשת בעשר עד 15 השנים האחרונות? ניתוח זה, המבוסס על השיטות המשמשות במקרו -כלכלה, מאפשר לכמת את "ערך מוסף AI" ​​על ידי ציון ההתפתחות ההיפותטית של המשק ללא זרז טכנולוגי זה.

כלכלת הסותרות

בעולם ללא AI מודרני, מספר תחומי מפתח במשק יפותחו באופן שונה באופן משמעותי.

• צמיחת פרודוקטיביות נמוכה יותר: צמיחת התפוקה שכבר נתפסה בכלכלות המתקדמות ככל הנראה הייתה אפילו מחמיאה. למגזרים כמו Finance ו- IT, שהיו אחד המשתמשים המוקדמים ב- AI, היו בעלי רווחי יעילות נמוכים יותר. התפרדות הפרודוקטיביות המדהימה שנצפתה בתפקידים מסוימים-כמו העלייה ב -66 % שדווחו על ידי נילסן אצל עובדים המשתמשים בכלי AI דנאטיביים-היו נכשלים. הפרודוקטיביות המצטברת, שהופעלה בארצות הברית מאז 2019, בעיקר באמצעות צמיחה פנימית בתעשייה, במיוחד במגזרים אינטנסיביים של מידע, הייתה מאבדת את אחד הנהגים החשובים ביותר שלה.
• היפר אישי מוגבל: המודלים העסקיים של פלטפורמות דיגיטליות גדולות כמו אמזון, נטפליקס וספוטיפיי יהיו שונים ביסודם ופחות יעילים. אלגוריתמי ההמלצה שלך, האחראים במידה רבה לנאמנות הלקוחות ומכירות, מופעלים על ידי AI. ללא AI, הם יצטרכו לסמוך על גישות שיווקיות גסות מבוססות קטע. זה יוביל לביקוש נמוך יותר לצריכה-גורם מפתח בתחזית של 15.7 מיליארד דולר מ- PwC, בו הצריכה היא 9.1 טריליון דולר חלק הארי. היכולת להתאים אישית את חוויות הלקוחות בזמן אמת ובכך להגדיל את שיעורי ההמרה הייתה מוגבלת קשה.
• הלחמה מדעית והתקדמות: אזורים כמו מחקר תרופות יחזרו באופן משמעותי מאחורי עמדתם הנוכחית. היכולת של AI לנתח רישומי נתונים ביולוגיים ענקיים ולחזות מבני חלבון מורכבים, כפי שהודגם על ידי האלפבל של גוגל, האיצה באופן קיצוני. ללא כלים אלה, פיתוח תרופות, חומרים וטיפולים חדשים יישאר תהליך הרבה יותר איטי, יקר יותר ונוטה יותר. שיעור ההצלחה של תרופות מפותחות ב- AI במחקרי שלב I, שהם 80-90 % לעומת ~ 40 % בשיטות מסורתיות, היה נשאר ללא תחרות.
• מבני שוק אחרים: הדומיננטיות של ימינו של ענקי הטכנולוגיה, המבוססים על אפקטים של רשת נתונים ושירותים מבוקרים AI, היו בולטים פחות. ללא יכולתו של ה- AI להשתמש בכמויות אדירות של נתונים, מחסומי הכניסה בשווקים דיגיטליים יהיו נמוכים יותר, אך השירותים המוצעים יהיו גם פחות מתוחכמים. השוק לתוכנה ושירותים של AI, אשר יאוער כי למעלה מ- 279 מיליארד דולר בשנת 2024, פשוט לא היה קיים במתכונתו הנוכחית. הנוף הכלכלי יהיה מקוטע יותר, אך גם פחות חדשני מבחינת שירותים אינטנסיביים של נתונים.

לסיכום, ניתן לומר כי עולם ללא AI יהיה עולם עם פחות צמיחה, שווקים פחות יעילים, התקדמות מדעית איטית יותר והפצה שונה של כוח השוק. לפיכך "ערך מוסף AI" ​​הוא לא רק עלייה מצטברת, אלא זרז מהותי ליעילות, חדשנות ויצירת שדות כלכליים חדשים לחלוטין.

ניתוח מפורט בתעשייה: טביעת הרגל של AI בענפי מפתח

ההשפעות המקרו -כלכליות של ה- AI הן תוצאה של שינויים עמוקים ברמה המגזרית. בתעשיות המאופיינות בנתונים, מורכבות ואופטימיזציה פוטנציאל, AI כבר הותיר עקבות בלתי ניתנים למחיקה ועיצב מחדש מודלים עסקיים מבוססים מאפס.

מימון: המהפכה האלגוריתמית

המגזר הפיננסי, שהוא באופן טבעי אינטנסיבי נתונים, התפתח לאחד מתחומי היישום הפוריים ביותר עבור AI. AI הפכה למערכת העצבים המרכזית של הכספים המודרניים, המייצרת אוטומציה של תהליכים, משפרת את ניהול הסיכונים ויוצרת פרדיגמות מסחר חדשות לחלוטין.

מקרי יישום ואפקטים:

• אוטומציה של תהליכים: רווחי היעילות עצומים. דוגמה עיקרית היא פלטפורמת המטבע (מודיעין חוזה) של ג'יי.פי מורגן, אשר אוטומטית את הבדיקה של חוזי אשראי מסחריים מורכבים בעזרת AI. כעת הושלמה משימה שדרשה בעבר כ- 360,000 שעות עבודה בשנה תוך שניות ספורות. אוטומציה דומה ניתן למצוא בעיבוד חשבוניות ויצירת דוחות כספיים, המורידים את עלויות התפעול ומגדילה את תפוקת העובדים.
• הכרת הונאה: מערכות AI חוללו מהפכה במאבק בהונאה. PayPals בשליטת AI מבוקרת מנועי סיכון מנתח דפוסי עסקה בזמן אמת והצליח להפחית את אובדן ההונאה עד 20 %. מערכת MasterCard, Secental Intelligence Pro System, מעריכה למעלה מ -1,000 נקודות נתונים לכל עסקה ומשפרת את שיעור גילוי ההונאה בממוצע 20 %, במקרים מסוימים בעד 300 %, בעוד שמספר אזעקות השווא מופחת באופן דרסטי.
• סחר אלגוריתמי: קרנות גידור כמו טכנולוגיות רנסנס ומצודה משתמשים ב- KI כדי ליישם אסטרטגיות סחר בתדר גבוה. מערכות אלה מנתחות נתוני שוק, מצבי רוח חדשות ומקורות נתונים אלטרנטיביים (כמו תמונות לוויין) במהירות ובעומק שאינם ניתנים להשגה עבור סוחרי אנוש. זה מגדיל את יעילות השוק, אך גם נושא סיכונים חדשים, כמו אפשרות של קנוניה לא מכוונת, מבוקרת AI, בה אלגוריתמים לומדים לתאם את פעילויות המסחר שלהם כדי למקסם את הרווחים, מה שעלול להשפיע על נזילות השוק.
• הלוואות והערכת סיכונים: AI מרחיבה את הגישה לאשראי על ידי שימוש במקורות נתונים חלופיים לצורך הערכת סיכונים. חברות כמו Upstart משתמשות ב- AI כדי לנתח גורמים כמו חינוך וניסיון מקצועי בנוסף לציוני אשראי מסורתיים, מה שהביא להפחתת מקרי האשראי ב 75 % ובמקביל לאישור הלוואות נוספות.

שירותי בריאות: מהאבחנה לגילוי

בתחום הבריאות AI משמש כזרז טרנספורמטיבי, הממייר את המגזר ממערכת תגובית למערכת פרואקטיבית ומותאמת אישית. היישומים נעים בין שיפור האבחנה ועד האצת פיתוח תרופות ועד אופטימיזציה של ניהול בתי החולים.

מקרי יישום ואפקטים:

• הדמיה רפואית: אלגוריתמים של AI מראים כישורים סופר -אנושיים ברדיולוגיה. במחקרים, היא חרגה מהרדיולוגים האנושיים בעת הכרה בצמתי ריאה ברמת דיוק של 94 % לעומת 65 %. בפועל, השימוש במערכות סיוע AI הגביר את ההכרה בממצאים קריטיים בסריקות ראש- CT ב- 20 % ואת זיהוי הדלקת ריאות בתמונות רנטגן פי עשר.
• מחקר תרופות: ה- AI מאיץ תהליך איטי ויקר באופן דרמטי. השותפות בין Tribe AI לרקורסיה השתמשה במחשבי -על ולמידת מכונות כדי להגדיל את התפוקה בהקרנת מועמדים לחומרים פעילים כדי להגדיל עשר פעמים, מה שיצר ערך שנתי של 2.8 מיליון דולר. אחוז ההצלחה של התרופות שפותחו עם AI במחקרי שלב I הוא 80-90 % לעומת כ- 40 % בשיטות מסורתיות.
• ניהול בית חולים: AI מייעל את השימוש במשאבים נדירים. תכנון פריסת כוח אדם הנתמך על ידי AI עבור צוות הסיעוד הוביל 10-15 % עלויות כוח אדם נמוכות יותר בבתי חולים וסיפוק גבוה יותר של 7.5 %. ברפואת טיפול נמרץ, מערכות AI הצליחו לראות ששעות אלח דם ממשמשות של שש שעות מוקדם יותר מהדקות הקודמות, שיכולות להיות מצילות חיים.

ייצור ותעשייה 4.0: המפעל האינטליגנטי

AI הוא מנוע הליבה של המהפכה התעשייתית הרביעית (תעשייה 4.0) ומאפשר ליצור תהליכי ייצור חכמים, ניתנים להתאמה ויעילים ביותר. החזון של "המפעל האוטומטי לחלוטין" הופך למציאות של AI.

מקרי יישום ואפקטים:

• תחזוקה חזויה: זהו אחד מיישומי ה- AI היעילים ביותר בייצור. על ידי ניתוח נתוני חיישנים (רטט, טמפרטורה וכו '), מערכות AI יכולות לחזות את כישלון המכונות לפני שהוא מתרחש. מקינזי מדווח כי הדבר יכול להפחית את השבתה של המכונה ב -30-50 %. סימנס משתמש ב- KI כדי לחזות כישלונות פוטנציאליים שבועות מראש. בענף התעופה זה הוביל להפחתה בעלויות התחזוקה ב 12-18 % והשבתה לא מתוכננת ב- 15-20 %.
• בקרת איכות: מערכות ראיית מחשב מבוקרות AI בודקות מוצרים על פס הייצור בזמן אמת ומכיר פגמים בדיוק העולה על העין האנושית. זה מקטין את הוועדה ומשפר את עקביות המוצר. לדוגמה, קבוצת BMW משתמשת במערכות AI בהתאמה אישית לבקרת איכות בתהליכי הציור שלה.
• תכנון גנוצרי: אלגוריתמים AI מהווים מהפכה בתהליך עיצוב המוצר. בהתבסס על פרמטרים מוגדרים מראש כמו חומר, משקל ועלויות, אתה יכול ליצור ולהעריך באופן אוטונומי אלפי גרסאות עיצוב. זה משמש כבר בחלל וחלל ובענף הרכב כדי לפתח רכיבים קלים ויציבים יותר.

שרשרת לוגיסטיקה ושרשרת אספקה: מהתחזית לייעל אופטימיזציה

המורכבות של רשתות האספקה ​​העולמיות הופכת אותו לתחום אידיאלי של יישום עבור AI. AI מהפך את הלוגיסטיקה על ידי יצירת שקיפות ואינטליגנציה עקבית, החל מתחזית הביקוש ועד למסירה בקילומטר האחרון.

מקרי יישום ואפקטים:

• תחזית דרישה וניהול מלאי: מערכות AI מנתחות נתוני מכירות היסטוריים, מגמות שוק, מזג אוויר ואפילו מצבי רוח במדיה החברתית על מנת לחזות את הביקוש בצורה מדויקת יותר. יוניליוור משתמש ב- KI בעשרים מגדלי בקרת שרשרת האספקה ​​העולמית שלו כדי לשפר את יכולת התגובה ולהפחית את התפיסות השגויות. קמעונאית האופנה זארה משתמשת ב- AI כדי להכיר מגמות אופנה ממדיה חברתית ולהתאים את ההפקה בהתאם, אשר נמנעת מפיצור יתר. חברת גביוטה הצליחה להפחית את המלאי שלה ב -43 % על ידי פיתרון AI, עם אותה רמת שירות.
• אופטימיזציה של מסלול: מערכת האוריון (אופטימיזציה וניווט משולבים בכביש) מ- UPS היא דוגמא עיקרית. הוא משתמש ב- AI כדי לחשב את מסלולי המסירה היעילים ביותר עבור הנהגים שלה. המערכת חוסכת UPS 100 מיליון מיילים בשנה על המסלול, החוסכת מיליוני גלונים דלקים ומפחיתה את פליטת CO2.

רכש B2B: שרשראות אספקה, מסחר, מקומות שוק ומקור נתמך על ידי AI עם Accio.com- image: xpert.digital

עוד על זה כאן:

• מצא מוצרים ותובנות B2B עם AI / ייעוץ ותמיכה

המגבלה הכלכלית הבאה: תחזיות לעתיד מונע AI

חלק זה מעביר את ההתמקדות בעתיד ומנתח את תחזיות הצמיחה, את השינויים העמוקים בשוק העבודה והסינרגיה העוצמתית בין AI לרובוטיקה.

מתאים לכך:

• נתונים, החלטות, צמיחה: כוחו של AI בעסקים ושל הכלכלה המודרנית להצלחה יזמית

השלכה של אפקט מיליארד הדולר: צמיחה עתידית ופרודוקטיביות

התחזיות להשפעה כלכלית עתידית של AI הן מונומנטליות. מוסדות כמו PWC (15.7 טריליון דולר עד שנת 2030), מקינזי (2.6-4.4 טריליונים דולר בשנה על ידי ג'נאי בלבד) ו- UNCTAD (נפח שוק של 4.8 טריליון עד 2033) מצביעים על שלב צמיחה שישנה באופן מהותי את הכלכלה הגלובלית. צמיחה זו מופעלת על ידי מספר גורמים מרכזיים.

נהג הצמיחה העתידית

• אוטומציה רחבה של עבודה קוגניטיבית: אולי הנהג החשוב ביותר הוא היכולת של AI לאוטומציה של משימות קוגניטיביות שנחשבו בעבר לתחום הידע האנושי. מקינזי מעריך כי בזכות ה- AI הגנריטיבי, ניתן היה לבצע אוטומציה של מחצית מפעילות העבודה של ימינו בין 2030 ל 2060 - לחזות עשור קודם לכן. גל אוטומציה זה לא רק רושם משימות שגרתיות, אלא גם פעילויות מורכבות בתחומי פיתוח תוכנה, שיווק, שירות לקוחות ו- F&E, אשר יחד מהווים כ- 75 % מהערך הפוטנציאלי של AI גנאי.
• האצת החידוש: בנוסף לעלייה הטהורה ביעילות, ל- AI יש פוטנציאל לשמש כמנוע לחדשנות מהותית. היכולת להאיץ את הגילוי של רעיונות חדשים, חומרים, תרופות ומודלים עסקיים היא מכריעה, אם כי קשה יותר לכמת את נהג הצמיחה. אם AI לא רק מיטב תהליכים קיימים, אלא גם מאפשר פריצות דרך מדעיות חדשות, תפקידך עובר מכלי להגברת היעילות למקור להתקדמות כלכלית מהותית.
• צמיחת פרודוקטיביות: האוטומציה של עבודה קוגניטיבית מובילה ישירות לעלייה בפריון העבודה. ההערכה היא כי ה- AI הגנוציוני בלבד יכול להגדיל את הצמיחה השנתית של תפוקת העבודה ב- 2040 ב- 0.1 ל- 0.6 נקודות אחוז. בשילוב עם כל שאר טכנולוגיות האוטומציה, העלייה השנתית עשויה אפילו להיות עד 3.4 נקודות אחוז. הערכות שמרניות עוד יותר מניחות עלייה בר -קיימא בצמיחת הפרודוקטיביות ב -0.3 נקודות אחוז בעשור הבא.

עם זאת, מימוש הפוטנציאל העצום הזה אינו תלוי אך ורק בהתפתחות הטכנולוגית. האסטרטגיה התאגידית ממלאת תפקיד מכריע. ניתן להסביר את הגיוון הרחב של ההשפעות הנוכחיות והחזיות של AI על ידי הגישות השונות של החברות. נתוני הסקר של מקינזי חושפים כאן: התכונה היחידה המתואמת ביותר עם השפעה ניתנת למדידה על תוצאת ההפעלה (EBIT) על ידי השימוש ב- GENAI היא עיצוב מחדש של תהליכי עבודה. יחד עם זאת, נתונים אחרים מראים כי פחות ממחצית החברות המציגות סוכני AI, מודלים ההפעלה שלהם מחדש באופן בסיסי.

זה מוביל לדיכוטומיה ברורה. חברות המתייחסות ל- AI כאל "תוסף מצטבר"-כלי שמאפשר אוטומציה של משימה יחידה מבלי לשנות את התהליך שמסביב-רק רואים תשואות מינימליות, המתאימות לתחזיות הצנועות של Acemoglu. לעומת זאת, ישנן חברות המבצעות "כבל חדש גדול"-טרנספורמציה אסטרטגית של תהליכים, ממשל וכישרונות שנערכו על ידי רמת C. החברות הללו משחררות את הערך האקספוננציאלי של ה- AI. טריליוני דולרים של ערך פוטנציאלי סגורים אפוא מאחורי הנכונות והיכולת של חברה לצורך טרנספורמציה עצמית. ההשפעה הכלכלית האולטימטיבית של AI היא אפוא פחות שאלה טכנולוגית מאשר שאלה של שינוי ארגוני.

עתיד העבודה: תהפוכות והמצאה מחודשת של שוק העבודה

שילוב ה- AI במשק ישנה את שוק העבודה העולמי בצורה עמוקה ומקיפה מאשר כמעט כל גל טכנולוגי לפני כן. ההשפעות יהיו אוניברסאליות וישפיעו על כל רמות ההסמכה והמגזרים, הדורש הערכה מהותית של עבודה, כישורים וביטוח לאומי.

היקף החשיפה

מספר הארגונים הבינלאומיים ממחיש את היקף הטרנספורמציה הקרובה. קרן המטבע הבינלאומית (IMF) מעריכה כי כמעט 40 % מההעסקה העולמית של AI מושפעים. בכלכלות המתקדמות, חלק זה אפילו עולה ל -60 %. הבדל מכריע לגלים קודמים של אוטומציה, שהשפיעו בעיקר על פעילויות ידניות ושגרתיות, הוא ש- AI מתערב ישירות לתחום העבודה הקוגניטיבית המוסמכת ביותר. מחקר שנערך על ידי המכון הברוקינג מציע כי עובדים מאומנים היטב ומשולמים מאוד עם תואר ראשון יכולים להיחשף ליותר מחמש פי חשיפה גבוהה לחשיפה גבוהה לעובדים עם עובדים עם תואר תיכון אחד בלבד.

הרס במקום העבודה לעומת יצירה

הוויכוח הציבורי מעוצב לרוב על ידי הפחד מפני אבטלה המונית, אך הנתונים מצביעים על דימוי מורכב יותר של שינוי מבני מאסיבי - תהליך של "הרס יצירתי". הפורום הכלכלי העולמי (WEF) צופה ש- KI תיצור 170 מיליון מקומות עבודה חדשים ברחבי העולם עד שנת 2030, בעוד 92 מיליון עקורים. אפקט הרשת הוא אפוא חיובי, אך מסתיר תהליך היפוך עצום.

• תפקידים חדשים: ייווצרו מקצועות חדשים לחלוטין המחוברים ישירות לטכנולוגיית AI, כגון: B. מהנדסים מהירה, מבקרי אלגוריתם, מומחי אתיקה AI ומאמנים למערכות AI.
• תפקידי גלגול: במקביל, פעילויות ניהוליות ומסחריות המבוססות על הזנת נתונים, עיבוד וניתוחים פשוטים יחזרו בחדות.

קיטוב וחוסר שוויון בהסמכה

אולי האתגר החברתי הגדול ביותר של מהפכת ה- AI הוא הנטייה שלה להדק את אי השוויון. AI ככל הנראה יגדיל את ההכנסה והנכסים הן בתוך המדינות והן ביניהן.

• קיטוב עבודה: שוק העבודה צפוי לקוטב את עצמו. התוצאה היא ביקוש גבוה לכישורים המשלימים AI - כמו חשיבה אסטרטגית, יצירתיות, אינטליגנציה רגשית ופתרון בעיות מורכבות. יחד עם זאת, כישורים שניתן להחליף על ידי AI - כמו שפות תכנות מסוימות, ניתוח נתונים או יצירת טקסטים - יאבדו ערך.
• התפשטות שכר: עובדים שיכולים להשתמש ביעילות ב- AI יחוו עלייה בפריון שלהם ובכך שכרם. מי שלא יכול לעשות זאת מאיים ליפול לאחור. זה יכול להוביל להתפשטות נוספת של מספריים הכנסה.
• מימד דמוגרפי: יכולת ההסתגלות אינה מופצת באופן שווה. עובדים צעירים יותר שגדלו עם טכנולוגיות דיגיטליות עשויים להיות קלים יותר להשתמש בהזדמנויות החדשות, בעוד שעובדים מבוגרים עלולים להתקשות בהתאמה. מחקרים מסוימים מצביעים גם על כך שמקצועות הנשים מושפעים יותר מאוטומציה מאשר זו של גברים, במיוחד במדינות עם הכנסות גבוהות.

שינוי זה דורש מאמץ מאסיבי ועולמי להסבה והחינוך נוסף. ה- WEF מעריך כי 39 % מהכישורים הקיימים כיום לא היו מעודכנים עד שנת 2030. בתגובה לכך 85 % מהמעסיקים מתכננים לתעדף את הכשרה נוספת של כוח העבודה שלהם. זה יכול גם לשנות את מערכת החינוך, עם עלייה אפשרית של "בתי ספר טכניים AI" המתמחים, המתמקדים ביישום המעשי של AI במקצועות מסוימים, במקום תארים אקדמיים מסורתיים.

השפעות AI על שוק העבודה: תמונת מצב עולמית

השפעות AI על שוק העבודה: תמונת מצב עולמית - תמונה: xpert.digital

ההשפעות של AI על שוק העבודה מראות תמונת מצב עולמית מורכבת. על פי נתוני קרן המטבע הבינלאומית, כ -40 אחוז מכל מקומות העבודה נחשפים לחשיפה AI ברחבי העולם, כאשר טכנולוגיה זו, בניגוד לאוטומציה קודמת, משפיעה במיוחד על מקצועות קוגניטיביים מוסמכים ביותר. במדינות מתועשות, החשיפה היא בסביבות 60 אחוזים, מה שאומר סיכון גבוה יותר, אך גם סיכויים גדולים יותר ליהנות מהיתרונות. למדינות מתעוררות יש חשיפה של כ -40 אחוזים, מה שמוביל להפרעות מיידיות נמוכות יותר, אך הסיכון להגביר את אי השוויון בין נושאי האומות. עם 26 אחוזים, מדינות עם הכנסות נמוכות מראות את החשיפה הנמוכה ביותר, אך סובלות מחוסר תשתיות ועובדים מוסמכים להשתמש ביתרונות של AI.

הפורום הכלכלי העולמי צופה צמיחה נטו של משרות ברחבי העולם, לפיה 170 מיליון מקומות עבודה חדשים ייווצרו עד שנת 2030, בעוד 92 מיליון עקורים. על פי נתוני ברוקינגס ועובדי ILO עם תואר באוניברסיטה מושפעים במיוחד, ואילו מקצועות הנשים במדינות מתועשות אוטומטיות יותר. השינוי בהסמכה הוא אתגר משמעותי: ה- WEF מעריך כי 39 אחוז מהכישורים הקיימים יהיו מיועדים עד שנת 2030, ו -63 אחוז מהמעסיקים רואים בפערי ההסמכה המכשול העיקרי להתפתחות נוספת.

המהפכה הסימביוטית: AI, רובוטיקה והכלכלה הפיזית

בעוד שרוב הוויכוח על AI מתמקד בעולם הדיגיטלי והקוגניטיבי, מהפכה עמוקה באותה מידה מתפתחת. זה מופעל על ידי ההתכנסות של אינטליגנציה מלאכותית ("המוח") והרובוטיקה ("הגוף"). סימביוזה זו יוצרת יותר מסתם אוטומציה מתקדמת; היא מייצרת מעמד חדש של סוכנים אוטונומיים המסוגלים לבצע משימות מורכבות ודינאמיות בעולם האמיתי באופן מושכל והסתגלות.

הסינרגיה מסבירה

רובוטים מסורתיים הם למעשה מכונות מתוכנתות מראש המבצעות משימות חוזרות בסביבה מובנית מאוד. שילוב ה- AI משנה זאת באופן בסיסי. קי נותן לרובוטים את היכולת לתפוס את סביבתם באמצעות חיישנים כמו מצלמות ולידר (ראיית מחשב), לפרש את הנתונים שנאספו, לקבל החלטות אינטליגנטיות בזמן אמת וללמוד מחוויות (למידת מכונות). סינרגיה זו הופכת רובוטים של כלים נוקשים למערכות אוטונומיות גמישות שיכולות לפעול בסביבות לא מובנות ומשתנות.

טרנספורמציה של תעשיות פיזיות

השילוב של AI ורובוטיקה הוא אבן הפינה לשינוי מגזרים שלמים על בסיס עבודה פיזית ואינטראקציה.

• ייצור: זהו מקום הולדתו של הרובוטיקה המודרנית, ו- AI מעלה אוטומציה לשלב הבא. החזון של "המפעל האוטומטי לחלוטין" - מפעל אוטונומי לחלוטין - קרוב יותר. רובוטים שיתופיים (קובוטים) מעוצבים בצורה כזו שהם עובדים בבטחה לצד אנשים ולוקחים משימות מתישות פיזית או מדויקות מאוד. מושג עתידני עוד יותר הוא "המפעל בתיבה": יחידות ייצור מודולריות, מבוקרות AI, שניתן להשתמש בה במהירות במקומות שונים כדי לאפשר ייצור גמיש, מבוזר ולקרב את הייצור לביקוש.
• לוגיסטיקה: רובוטים ניידים אוטונומיים (AMRS) כבר מנווטים באופן מושכל דרך מחסנים כדי לבחור, לארוז ולהובלה סחורות, מה שמשפר באופן דרסטי את היעילות של זרימת הסחורה. פיתוח זה יתרחש לכל שרשרת האספקה, עם משאיות אוטונומיות, הובלות ארוכות -מרחק ומל"טים משלוחים המגשרים על "הקילומטר האחרון" ללקוח.
• חקלאות: חקלאות מדויקת חולפת מהפכה על ידי רובוטיקה מבוקרת AI. רובוטים אוטונומיים כמו הבונירוב יכולים לזהות אותם במדויק ולהסיר אותם באופן מכני בשדות, מה שמפחית באופן דרסטי את הצורך בקוטלי עשבים ובעבודה ידנית. מל"טים המצוידים בחיישנים ומצלמות מבוססי AI יכולים לפקח על בריאות היבולים על אזורים ענקיים ורק ממליצים על אמצעים ממוקדים כמו השקיה או הפריה במקום בו הם נחוצים.
• שירותי בריאות: מערכות רובוט כירורגיות מבוססות AI כמו מערכת DA VINCI מרחיבות את כישוריהם של מנתחים. הם משפרים את הדיוק, מאפשרים התערבויות פולשניות מינימליות ויכולים לתמוך בהם עם זיהוי תמונות ומשוב בזמן אמת במהלך הפעולה.

סימביוזה זו של AI ורובוטיקה יוצרת יותר מסתם "אוטומציה טובה יותר". זה יוצר מערכות שיכולות לתפוס, לתכנן ולפעול בעולם הפיזי כדי להשיג יעדים כלכליים. מונית לנהיגה עצמית, רובוט עשבים אוטונומי או "מפעל בתיבה" הם כבר לא רק מוצרי הון במובן המסורתי. הם מבצעים משימות ששמורים בעבר לעבודה אנושית. המשמעות היא שאתה מייצג למעשה מעמד חדש של "שחקנים כלכליים" שאינם אנושיים.

לפיתוח זה יש השלכות עמוקות. זה מטיל ספק ביסודו בהבחנה הכלכלית המסורתית בין הון לעבודה. זה יוצר שווקים חדשים לחלוטין לשירותים אוטונומיים. וזה מעלה שאלות משפטיות ורגולטוריות חדשות הנוגעות לחבות, יכולת לפעול וממשל, שעבורן פועלת המסגרת המשפטית הקיימת אינה מספקת. על החברה והמחוקקים להתכונן לעולם בו מתבצעות יותר ויותר החלטות כלכליות ועבודה פיזית על ידי סוכנים אוטונומיים ובשליטת AI.

אפשרויות AIS של Xaper AIS לפיתוח עסקי, שיווק, יחסי ציבור ומרכז התעשייה שלנו (תוכן) - תמונה: xpert.digital

מאמר זה "נכתב". בכלי המחקר המו"פ המפותח בעצמי 'Xpaper' , בו אני משתמש בסך הכל 18 שפות, במיוחד לפיתוח עסקי גלובלי. חידודים סגנוניים ודקדוקיים נעשו על מנת להבהיר את הטקסט ובנזילה יותר. בחירת קטעים, עיצוב כמו גם אוסף מקור וחומרים נערכים ומתוקנים.

חדשות ה- Xpaper מבוססות על AIS ( חיפוש בינה מלאכותית ) ושונה באופן מהותי מטכנולוגיית SEO. עם זאת, יחד שתי הגישות הן המטרה להנגיש מידע רלוונטי למשתמשים - AIS באתר טכנולוגיית החיפוש ובאתר SEO בצד התוכן.

בכל לילה, Xpaper עובר את החדשות הנוכחיות מכל העולם עם עדכונים רציפים מסביב לשעון. במקום להשקיע אלפי יורו בכלים לא נוחים ודומים מדי חודש, יצרתי כאן כלי משלי כדי להיות מעודכן בעבודתי בתחום הפיתוח העסקי (BD). מערכת ה- Xpaper דומה לכלים מהעולם הפיננסי שאוספים ומנתחים עשרות מיליוני נתונים בכל שעה. יחד עם זאת, Xpaper לא רק מתאים לפיתוח עסקי, אלא משמש גם בתחום השיווק ויחסי ציבור - בין אם זה כמקור השראה למפעל התוכן או למחקר מאמרים. בעזרת הכלי ניתן להעריך ולנתח את כל המקורות ברחבי העולם. לא משנה באיזו שפה מקור הנתונים מדבר - זו לא בעיה עבור ה- AI. דגמי AI שונים זמינים לכך. עם ניתוח ה- AI, ניתן ליצור סיכומים במהירות ובאופן מובן שמראים מה קורה כרגע ואיפה הטרנדים האחרונים נמצאים-וזה עם Xpaper ב -18 שפות . עם XPaper ניתן לנתח תחומי נושא עצמאיים - מבעיות כלליות לנישה כללי, בהן ניתן להשוות ולנתח נתונים גם עם תקופות עבר.

ניווט בקי-ארנה העולמית: גיאופוליטיקה וציפור אסטרטגי

החלק האחרון הזה מאתר את המהפכה הכלכלית והטכנולוגית בהקשר הגיאו -פוליטי המכריע שלה ונסגר עם המלצות אסטרטגיות למנהלים בעסקים ופוליטיקה.

מתאים לכך:

• שאיפות ה- AI באירופה בתחרות גלובלית: מושבה מקיפה של ניתוח דיגיטלי או שמא הפריצה מגיעה?

מועצת השחמט הגיאו -פוליטית החדשה: יריביות ה- AI בין ארה"ב לסין

הנוף העולמי של הבינה המלאכותית מעוצב ברובו על ידי דינמיקה גיאו -פוליטית מרכזית: תחרות אינטנסיבית בין ארצות הברית לסין. מירוץ זה מכונה מקבלי החלטות פוליטיים בוושינגטון כ"מלחמה הקרה החדשה "ו"פרויקט מנהטן של דורנו". התפיסה היא שהדומיננטיות ב- AI תחליט על איזון הכוח העולמי העתידי.

כלי הנשק של מלחמת הטכנולוגיה

שתי מעצמות העל רודפות אסטרטגיות שונות כדי לזכות ביד העליונה במירוץ זה.

• אסטרטגיה ארה"ב: צווארי בקבוק טכנולוגיים ובריתות. האסטרטגיה העיקרית של ארה"ב נועדה להאט את ההתקדמות של סין על ידי בדיקת הגישה לרכיבים טכנולוגיים מרכזיים. זה בא לידי ביטוי בצורה הברורה ביותר בבקרות הייצוא המרחיקות לכת עבור מוליכים למחצה מתוחכמים, כמו שבבי A100 ו- H100 מ- NVIDIA, כמו גם למכונות הנדרשות לייצורן. אמצעים אלה נועדו לשלול את הגישה לסין לכוח המחשוב, החיוני להכשרה של דגמי AI גדולים וחזקים. במקביל, ארצות הברית מנסה להרחיב את מומחיות ה- AI שלה בממשלה ולחסום את השימוש במערכות AI סיניות ברשויות הפדרליות.
• האסטרטגיה של סין: עצמאות וקנה מידה. בתגובה ללחץ האמריקני, סין האיצה מאסיבית את האסטרטגיה הלאומית שלה להשיג עצמאות טכנולוגית. אסטרטגיה זו כוללת השקעות מאסיביות במימון מדינה, קידום "אלופים" מקומיים ושימוש בשוק הפנימי העצום שלה להפצה מהירה וקנה מידה של טכנולוגיות חדשות. ההצלחה של חברות כמו Deepseek ו- Alibaba, שפיתחו דגמי AI תחרותיים בינלאומיים למרות מגבלות השבבים, מראה על ההתנגדות המדהימה של סין ואת כוחו החדשני בהגברת היעילות. למדת להשיג תוצאות מרשימות עם חומרה פחות חזקה באמצעות תוכנה חכמה ואופטימיזציות אדריכליות.

יריבות זו בין ארצות הברית לסין במקביל פועלת כ"איץ חדשנות כפול ונהג פיצול ". מצד אחד, הנרטיב של "הגזע" משמש כזרז חזק לחדשנות. זה מצדיק קרנות מחקר מאסיביות של המדינה, מגייס כישרונות לאומיים ויוצר תחושת דחיפות המניעה התפתחות טכנולוגית בקצב עוצר נשימה. מצד שני, המכשירים העיקריים של בקרות ייצוא גזע זה, סנקציות, איסורי השקעה וחוקים בנושא לוקליזציה של נתונים-הם באופן פעיל בתהליך "פיצול" המערכת האקולוגית הטכנולוגית הגלובלית של פעם.

לפיצול זה יש השלכות כלכליות חמורות. זה מעלה את העלויות עבור כל החברות הרב -לאומיות, אילץ את יצירת שרשראות האספקה ​​המיותרות והלא יעילות ונושא את הסיכון ליצור תחומים טכנולוגיים לא תואמים - "Splinternet" שנקרא כל כך. מתח יסודי זה פירושו כי בדיוק הכוח שמאיץ את התפתחות ה- AI המובילה, בו זמנית הופך את התפשטות הגלובלית שלו לקשה יותר, יקרה יותר ומסוכנת פוליטית. זהו פרדוקס מכריע לכלכלה העולמית במאה ה -21.

הסטייה הגדולה: פילוסופיות רגולטוריות מתחרות

במקביל ליריבות טכנולוגית וגיאו -פוליטית, העולם הוא פיצול לשלושה בלוקים רגולטוריים שונים לבינה מלאכותית. כל אחד מהבלוקים הללו רודף אחר חזון משלו, המבוסס על ערכים ומטרות שונות ויש לו השלכות כלכליות עמוקות.

השלכות כלכליות של פיצול

סטייה רגולטורית זו מאלצת חברות רב לאומיות להתאים את מוצרי ה- AI שלהם ואת אסטרטגיות הציות שלהן לכל אזור, מה שמגדיל משמעותית את העלויות והמורכבות. זה מעכב את תנועת הנתונים החוצה גבולות, שהיא סם החיים לפיתוח מודלים של AI חזקים, ועושה שיתוף פעולה עולמי במחקר ופיתוח. חברות צריכות לפעול בסביבה רגולטורית מקוטעת, מה שמקשה על תכנון אסטרטגי וקנה מידה גלובלי.

נוף AI גיאו -פוליטי: סקירה השוואתית

נוף AI גיאו-פוליטי: סקירה כללית-דימוי: xpert.digital

נוף ה- AI הגיאו -פוליטי מראה על הבדלים אזוריים משמעותיים ביעדים ובגישות רגולטוריות. ארצות הברית רודפת בעיקר חדשנות מסחרית ומנהיגות טכנולוגית באמצעות פילוסופיה רגולטורית מבוקרת, מגזרית, ספציפית וחדשנות -ידידותית. המדיניות שלך מבוססת על הזמנות מנהלים, בקרות מימון F&-Munding ובקרת ייצוא, מה שמוביל למהירות חדשנות גבוהה, אך מכיל סיכונים של פערים רגולטוריים וריכוז שוק פוטנציאלי.

האיחוד האירופי, לעומת זאת, מתמקד בהגנה על זכויות יסוד והיווצרות אמון באמצעות גישה רגולטורית מבוססת זכות, מבוססת סיכון ואופקית המתבטאת בחוק האיחוד האירופי AI. זה מוביל לעלויות תאימות גבוהות ולחדשנות איטית יותר, אך מאפשר הגדרה סטנדרטית עולמית באמצעות "אפקט בריסל", אך יכול לגרום לחסרונות תחרותיים.

סין רודפת את השליטה במדינה, עצמאות טכנולוגית ויציבות חברתית באמצעות גישה מבוקרת, מלמעלה למטה וריבונות. אסטרטגיית ה- AI הלאומית כמו גם חוקים בנושא לוקליזציה של נתונים ושליטה אלגוריתית מאפשרים קידום דיפוזיה מהירה, מכוונת מדינה וקידום חדשנות באזורים אסטרטגיים, אך מובילים לפיצול נתונים וגישה מוגבלת בשוק.

המלצות אסטרטגיות לעולם מבוסס AI

עידן הבינה המלאכותית התפרקה ומציגה מנהלים בעסקים ופוליטיקה לפני אתגרים והזדמנויות חסרי תקדים. על מנת למקסם את היתרונות ולמזער את הסיכונים, נדרשים אמצעים שנקבעו ואסטרטגיים.

למנהיגי החברה

• קבל את "הכבלים החדשים הגדולים": הערך האמיתי של ה- AI אינו משוחרר על ידי השימוש המבודד בטכנולוגיות חדשות, אלא על ידי טרנספורמציה מהותית של החברה. על רמת הניהול לקדם את העיצוב המחודש של תהליכי עבודה, תהליכים ומודלים הפעלה. כפי שמראים הנתונים של מקינזי, זהו הגורם המכריע להשפעה ניתנת למדידה על תוצאת ההפעלה. זה דורש סטייה מ"היגוי "של פתרונות AI לשילוב עמוק ב- DNA התאגידי.
• השקעה בכישרון והכשרה נוספת: פער ההסמכה הוא אחד המכשולים הגדולים ביותר לשינוי מוצלח. מכיוון שכמעט 40 % מהכישורים של ימינו יהיו מעודכנים עד שנת 2030, החברות צריכות להשקיע באופן מסיבי בהתאמה מחדש ולהכשרה נוספת בכוח העבודה שלהן. המיקוד צריך להיות במיומנויות המשלימות AI: חשיבה ביקורתית, יצירתיות, יכולת פתרונות בעיות ואינטליגנציה רגשית. יצירת תרבות של למידה לכל החיים היא חיונית.
• סיכונים פרואקטיביים: הצגת AI נושאת סיכונים ניכרים ביחס לאי דיוק, אבטחת סייבר, הפרה של קניין רוחני והטיה אלגוריתמית. חברות צריכות להקים מבני ממשל חזקים עם אחריות ברורה ברמת הניהול הגבוהה ביותר. זה כולל יישום תהליכים לבדיקת תוכן שנוצר על ידי AI ואת השליטה הפעילה בסיכונים כדי להבטיח את אמון הלקוחות והעובדים ולהימנע מטעויות יקרות.
• נווט בעולם מקוטע: הסטייה הרגולטורית ההולכת וגוברת דורשת גמישות מחברות הפעלה גלובליות. עליכם לפתח אסטרטגיות ספציפיות אזוריות כדי לעמוד בתקנות השונות (כמו חוק AI של האיחוד האירופי) מבלי לאבד את התחרותיות הגלובלית שלכם. זה דורש הבנה מעמיקה של הנוף הגיאו -פוליטי והיכולת להתאים מוצרים ושירותים לתנאי מסגרת משפטית מקומית.

להחלטה פוליטית -יצרנים

• קידום הכנה בסיסית: מדד הכנת ה- AI של קרן המטבע הבינלאומית (KIPI) מציע מפת דרכים ברורה. ממשלות, במיוחד בסף ומדינות מתפתחות, צריכות להשקיע בעיקר ביסודות: תשתית דיגיטלית (חשמל, אינטרנט, אינטרנט, כוח מחשוב), היווצרות גזע ופיתוח אוכלוסיית תעסוקה מוסמכת דיגיטלית. ללא יסודות אלה, מדינות אלה מאיימות לאבד את הקשר ולהיכלל ביתרונות של מהפכת ה- AI.
• מצא איזון בין חדשנות לוויסות: יש ליצור מסגרת רגולטורית זריזה הבונים אמון ציבורי ומפחיתים נזק מבלי לחנוק את החדשנות. ויסות יתר המונע על ידי פחד יכול להוביל למנהיגות טכנולוגית לאזורים אחרים. המוקד צריך להיות בגישות מבוססות סיכון המספקות כללים נוקשים שבהם קיימות הסכנות הגדולות ביותר עבור אנשים וחברה.
• כרית המעבר לשוק העבודה: התקלות הנגרמות על ידי AI דורשות אמצעים פוליטיים יזומים. חיזוק מערכות הביטוח הלאומי ומימון הכנסת הסבה רחבה וחינוך נוסף הם מכריעים לתמיכה בעובדים שנפגעו מהאוטומציה. זה הכרחי כדי להתמודד עם מתחים חברתיים ולהבטיח כי רווחים ממהפכת ה- AI מופצים באופן נרחב.
• קידום שיתוף פעולה בינלאומי: למרות היריבויות הגיאו -פוליטיות, דיאלוג עולמי בנושא ביטחון, אתיקה ותקנים של AI הוא חיוני. ההשפעה של AI היא בלתי מוגבלת, וחוסר תיאום בינלאומי בממשל הוא סיכון עולמי ניכר. נדרשות בדחיפות יוזמות לקביעת סטנדרטים נפוצים, במיוחד מבחינת ביטחון והתעללות ב- AI.

לבסוף, הניתוח מראה כי "פער ההכנה", שנחשף על ידי קרן המטבע הבינלאומית קיפי, מייצג את הקו הקדמי החדש של אי השוויון הגלובלי. יש פער ברור בין המדינות המסוגלות ל- AI (בעיקר מדינות עשירות) לבין המדינות העצמאיות AI (בעיקר מדינות מתפתחות). זה לא רק פער טכנולוגי, אלא אינדיקטור לסטייה כלכלית עתידית. המדינות המסוגלות AI מסוגלות להשתמש ברווחי התפוקה העצומים ובערך המוסף של ה- AI. המדינות העצמאיות של AI, לעומת זאת, בהן יש חוסר בתשתיות, כישורים ותנאי מסגרת מוסדיים, מסתכנים בהרגשת ההשפעות השליליות (הפסדי עבודה, חוסר יציבות חברתית) מבלי להפיק תועלת מהיתרונות. AI מאיים אפוא להפוך למגבר אדיר של אי השוויון העולמי וליצור פער חדש, שעשוי להיות קבוע בין המדינות. הגישור של "פער הכנה" זה הוא אחד האתגרים הפוליטיים העולמיים הדחופים ביותר של המאה ה -21.

שילוב פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים רחבה מקור לכל ענייני החברה-דימוי: xpert.digital

Ki-GameChanger: הפתרונות הגמישים ביותר של פלטפורמת AI-Tailor, המפחיתים עלויות, משפרים את החלטותיהם ומגדילים את היעילות

פלטפורמת AI עצמאית: משלבת את כל מקורות נתוני החברה הרלוונטיים

• פלטפורמת AI זו מקיימת אינטראקציה עם כל מקורות הנתונים הספציפיים
  • מ- SAP, Microsoft, JIRA, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ומערכות ניהול נתונים רבות אחרות
• שילוב AI מהיר: פתרונות AI בהתאמה אישית לחברות בשעות או ימים במקום חודשים
• תשתית גמישה: מבוססת ענן או אירוח במרכז הנתונים שלך (גרמניה, אירופה, בחירה חופשית של מיקום)

• אבטחת מידע גבוהה ביותר: שימוש במשרדי עורכי דין הוא הראיות הבטוחות
• השתמש במגוון רחב של מקורות נתונים של החברה
• בחירה משלך או דגמי AI שונים (DE, EU, USA, CN)

אתגרים שפלטפורמת ה- AI שלנו פותרת

• חוסר דיוק של פתרונות AI קונבנציונליים
• הגנה על נתונים וניהול מאובטח של נתונים רגישים
• עלויות ומורכבות גבוהה של פיתוח AI פרטני
• היעדר AI מוסמך
• שילוב AI במערכות IT קיימות

עוד על זה כאן:

• שילוב AI של פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים לרוחב מקור לכל ענייני החברה

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של אסטרטגיית AI

פיתוח עסקי חלוץ

קונרד וולפנשטיין

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus