Emlékjáték | Vállalatok ügyfelek nélkül: A kereskedelem jövőjének elemzése egy AI által ellenőrzött világban

Az ügyfél nélküli kereskedelmi táj generációja

Ez a gondolatjáték olyan jövőt tervez, amelyben a vállalatok már nem függnek a hagyományos ügyfélkapcsolatoktól. A fejlett mesterséges intelligencia (AI) és az átfogó automatizálás lehetővé teszi a pontos előrejelzést és az igények kielégítését, amely megfigyeli a bevált kereskedelmi gyakorlatokat, mint például a marketing és az értékesítés. Ez a bevezető szakasz meghatározza a forgatókönyv alapvető előfeltételét, megvizsgálja a technológiai követelményeket és megvilágítja a hagyományos kereskedelmi tevékenységek következményeit.

Alkalmas:

• Az értékesítési paradoxon-erdei az értékesítési csatornán: Az ügyfél utazása az AI, az Automation és a CRM holttestének ellenére!

A feltevés meghatározása: AI, automatizálás és tökéletes kereslet -előrejelzés

Ennek a gondolatkísérletnek a központi hipotézise egy olyan gazdaság, amelyben a vállalatok teljes mértékben az automatizálásra, a mesterséges intelligenciára és az adat -ellenőrzött folyamatokra támaszkodnak. Egy ilyen rendszerben szinte tökéletesen megjósolhatnánk az egyének és a társadalom igényeit, és ennek megfelelően beállíthatjuk a termékeket vagy szolgáltatásokat, anélkül, hogy közvetlen emberi interakcióra vagy az ügyfél által kezdeményezett kifejezett igényre lenne szükség. Ez képezi az alapot a kereskedelem és a társadalom messzemenő átalakulásainak következő megfontolásainak.

A kiskereskedelemben az AI területén a jelenlegi fejleményeket már ebben az irányban jelzik, még akkor is, ha az előrejelzés tökéletessége és az ügyfelek közötti interakció teljes hiánya továbbra is jövőbeli zene. A KI már forradalmasítja a kiskereskedők előrejelzését az ügyfelek igényeinek előrejelzésével a történelmi értékesítési adatok, a piaci trendek és a külső tényezők, például az időjárás vagy az állami ünnepek elemzésével. Az AI rendszerek egyre fontosabb szerepet játszanak az ügyfelek viselkedésének pontos előrejelzésében és az operatív folyamatok optimalizálásában. Ennek alapja a Big Data és az AI szimbiózisa: az algoritmusoknak hatalmas mennyiségű adatra van szükségük a minták felismeréséhez és megbízható előrejelzések készítéséhez - annál nagyobb és magas színvonalú adatrekord, annál pontosabban az előrejelzések.

Ez az előfeltevés alapvető változást jelent a reakcióképről a proaktív gazdaságra. A jelenlegi rendszerek többsége reagál az ügyfelek döntéseire, amelyeket a marketing befolyásol, és amelyet az értékesítési tevékenységek végeznek. Az itt ismertetett forgatókönyv viszont azon a tényen alapul, hogy a szükségleteket megjósolják, és a termékeket vagy szolgáltatásokat adaptálják ezeknek a várt igényeknek a kielégítésére, anélkül, hogy a hagyományos ügyfelek szükségesek lennének. A gazdasági tevékenységet már nem az explicit vásárlási döntések, hanem a prediktív intelligencia irányítja.

A "tökéletes előrejelzés" fogalmát kritikusan kell tekinteni. Noha az AI rendszerek folyamatosan jobbak az előrejelzési képességükben, az emberi igények óriási összetettsége bizonyos rejtett, újonnan létrehozott vagy irracionális igényekben-jelentős kihívás. Az emberi igények nem mindig ésszerűen vagy a múlt adatmintáiban vannak. Ezért ebben a tökéletességben meg kell vizsgálni a ténylegesen javult spektrumot a ténylegesen tökéletes előrejelzésig, és a tökéletes hiányosságok megfelelő hatásait meg kell vizsgálni.

Technológiai alapok: A szükséges AI és adatinfrastruktúra

Az ügyfél nélküli kereskedelmi táj megvalósítása a tökéletes követelmény -előrejelzés alapján egyértelműen fejlett és mindenütt jelenlévő technológiai infrastruktúrát igényel. Ez nemcsak a fejlett AI modelleket, hanem az átfogó adatgyűjtési rendszereket, a hatalmas feldolgozási kapacitást és a kifinomult automatizálási technológiákat is tartalmazza a termeléshez és az elosztáshoz.

Az adatok minősége, aktualitása és konzisztenciája kiemelkedő jelentőségű, mivel „az adatok az AI üzemanyag.”. A vállalatoknak legyőzniük kell a technológiai szennyezett helyszíneket, és gondoskodniuk kell arról, hogy adatinfrastruktúrájuk a követelményekhez nőjön. Ez magában foglalja a gondos adatkezelést, a rendszeres ellenőrzéseket és az adatok beállításának hatékony mechanizmusait, mivel az AI eredmények minősége közvetlenül a bemeneti adatok minőségétől függ. Az adatok integrálása a tárgyak internetéből (IoT) az AI -ből lehetővé teszi a hálózati eszközökből származó információk valódi elemzését és felhasználását, ami elengedhetetlen a dinamikus követelmények előrejelzéséhez.

Az ellátási láncokat olyan AI-alapú rendszerek átalakítják, amelyek lehetővé teszik az autonóm vezérlést, a valós idejű beállításokat és a prediktív elemzést. A látomások az AI által ellenőrzött folyamatokhoz és gépekig terjednek, amelyek autonóm módon működnek, és „szinte tökéletes pontosságot és hatékonyságot érnek el”. Ez nemcsak intelligens algoritmusokat igényel, hanem egy fizikai infrastruktúrát is, amely támogatja az ilyen automatizálást, a termeléstől a logisztikáig. A felhőalapú számítástechnikai platformok és technológiák, például a MapReduce olyan eszközök példái, amelyek lehetővé teszik a szükséges nagy mennyiségű adat feldolgozását.

Egy ilyen infrastruktúra létrehozásának messzemenő következményei lennének. Az átfogó adatok összegyűjtésének szükségessége a „tökéletes” előrejelzésekhez szinte teljes rögzítést és elemzést von maga után az egyénekről és a környezetükről. Ez magában foglalhatja a viselkedési adatokat, a biometrikus információkat, a környezeti adatokat és a kontextuális részleteket. Egy ilyen adatgyűjtés és elemzés megegyezik a mindenütt jelenlévő megfigyeléssel, és alapvető kérdéseket vet fel a magánélet és az etika vonatkozásában.

Ezenkívül e globális infrastruktúra felépítése és működése hatalmas beruházásokat és nemzetközi koordinációt igényel. Ezen adatok és az AI -kapacitások ellenőrzése új geopolitikai energiafeltételekhez vezethet. A nemzetek vagy szervezetek, amelyek uralják ezt az infrastruktúrát, szintén óriási gazdasági és potenciálisan társadalmi hatalommal bírnának, ami növeli az AI -ről és a globális dinamikáról szóló meglévő vitákat.

A hagyományos marketing és értékesítés elavulása

Egy olyan világban, amelyben az igényeket tökéletesen megjósolják, és a termékeket vagy szolgáltatásokat automatikusan adaptálták és szállítják, a hagyományos marketing és értékesítési funkciók elveszítik a létezés jogát. A kereslet előállításának, a márkatudatosság felépítésének, az ügyfelek meggyőzésének vagy a tranzakciók megkönnyítésének szükségessége nem érvényes, ha a szükséglet előre ismert, és a teljesítés zökkenőmentesen van. A felhasználói kérés kifejezett nyilatkozata - „Nincs több marketingstratégiát, nincs reklám, nincs ajánlat, nincs értékesítési intézkedés” - hangsúlyozza ezt az alapvető változást.

A mai automatizált vevői beszerzési stratégiák a reklám, a céloldalak és az ólomgeneráción alapuló stratégiák feleslegesek lennének egy ilyen forgatókönyvben. Még a jelenlegi AI-alapú üzleti modellek is, amelyek gyakran továbbra is értékesítési csatornákat használnak, vagy célja az ügyfelek tapasztalatainak javítása és az új célcsoportok fejlesztése, ellentétben áll egy olyan jövővel, amelyben az ilyen tevékenységek már nem szükségesek.

A marketing és az értékesítés eltűnése hatalmas hatással lenne a munkaerőpiacra és a szükséges készségekre. Az egész iparágak és szakemberek, akik manapság ezeken a területeken dolgoznak, elavulttá válnak. Ehhez mély vita szükséges a munkavállalók adaptációjáról és az ilyen kiterjedt munkahelyi veszteségek társadalmi következményeiről.

A „márkák” és a „termékek differenciálása” jellege szintén alapvetően megváltozik. Ha a szükségletek kielégítése tökéletesen az egyénhez igazodik, akkor a márkák meggyőző és személyazonosság -létrehozó aspektusai veszítik a jelentőségét. A tiszta hasznos helyükre válhat, vagy új, nem kereskedelmi, Vornous markerek alakulhatnak ki. A márkákhoz való érzelmi kötődés, valamint a minőség vagy az állapot jelzése a márkanév szerint aligha releváns a tökéletes, egyéni igényű rendszerben. A termékeket elsősorban a várható igény kielégítésére való funkcionális képességük alapján lehet értékelni.

Alkalmas:

• Nulla kattintson a keresésre, amelyben a felhasználók közvetlenül megtalálhatják az adataikat anélkül, hogy a weboldal-marketing kihívásra kattintanak

Gazdasági paradigmák egy olyan világban, ahol az ügyfél -ellenőrzött kereslet nélkül

Az ügyfél által ellenőrzött kereslet, mint a gazdasági tevékenység elsődleges motorjának kiküszöbölése megkérdőjelezi a kapitalizmus alapelveit. Ha a piaci döntések és az árjelek már nem közvetlenek a termelés és az allokáció, akkor alternatív gazdasági modelleket kell fontolóra venni. Ez a szakasz különféle elméleti megközelítéseket vizsgál, amelyek egyre fontosabbá válhatnak egy ilyen jövőben, a shortage utáni modellektől a növekedés utáni gazdaságig, a gyorsulási látomásokig és a szocializált termelési formákig.

A kapitalizmuson túl: A szkarcaritás utáni és erőforrás-alapú modellek feltárása

A gazdaság fogalma, amelyet már nem elsősorban a Scarcity alakít, radikális ellenállást kínál a kapitalizmushoz. A shortage utáni gazdaságban a legtöbb árut a fejlett automatizálással előállíthatják, nagy mennyiségben és minimális emberi munkaterheléssel, így nagyon olcsók lennének, vagy akár ingyen is rendelkezésre állnak. Ennek legfontosabb technológiái a kiterjedt automatizálás, potenciálisan önmegtepelő gépek, nanotechnológia és megújuló energiák. Elméletileg az áruk, a szolgáltatások és az erőforrások szabadon elérhetőek lehetnek egy ilyen rendszerben, amely olyan hagyományos gazdasági mechanizmusokat hoz létre, mint az árak, a pénz és a verseny.

Az erőforrás-alapú gazdaság (erőforrás-alapú gazdaság, RBE) modellje szorosan összefügg. Itt minden erőforrást emberiségnek tekintünk, és az elosztás az igényeken és az együttműködésen alapul, nem pedig monetáris csere vagy adósság. Az olyan projektek, mint például a „Vénusz projekt” vagy olyan kezdeményezések, mint például az „Egy közösség”, terjesztik azokat a megközelítéseket, amelyek a profit logikától való eltérésre törekszenek, és a közvetlen elégedettség felé fordulnak. Az ilyen modellek kritikái azonban olyan szempontokat kérdeznek, mint a tulajdonjogok és az ösztönző struktúrák egy olyan rendszerben, amelyben az erőforrások gyakoriak.

A shortage utáni vagy erőforrás-alapú gazdaságokba való áttérésnek megvalósíthatónak kell lennie, az emberiség története egyik legalapvetőbb átalakulása lenne. Mivel a szűkösség mindig is a gazdasági rendszerek, a konfliktusok és a társadalmi rétegződés mozgatórugója volt, az anyagi szűkösség megszüntetése alapvető szükségletek esetén és a monetáris rendszerek távozása aláásná a jelenlegi gazdasági és osztályszerkezetek alapjait. Ehhez az emberi motiváció újraértékelése szükséges az anyagi profiton és a túlélési nyomáson túl.

Még akkor is, ha az anyagi javak oszlopai hiányoznának, a szűkösség továbbra is fennállhat immateriális javakban, vagy akár fontossági nyereséget is. Ez magában foglalja például a figyelmet, az egyedi tapasztalatokat, a konkrét helyeket vagy a társadalmi tőke bizonyos formáit. Mivel az emberi vágyak potenciálisan korlátlanok, a hangsúly a versenyre vagy az immateriális, természetéből adódóan korlátozott „áruk” versenyére vagy a „gazdaságok” vagy hierarchiák új formáihoz vezethet.

A postai növekedés és elégség logikája

A postai növekedési gazdaság megkérdőjelezi az örök gazdasági növekedés dogmáját, és ehelyett a jólét, a fenntarthatóság és a megfelelőség felé irányul - azaz annak előállítása, amely elegendő az igények kielégítéséhez, a túlzott fogyasztás előmozdítása nélkül. Ez a paradigma kritizálja a növekedés -orientált kapitalista modelleket, és hangsúlyozza az ökológiai korlátok tiszteletben tartásának és a társadalmi igazságosság előmozdításának szükségességét. Az olyan fogalmak, mint például az „alapvető gondozási gazdaság”, amely az alapvető áruk és szolgáltatások fenntartható biztosítására összpontosít, és a „Time -Lise”, amely az élet más területeinek javára szolgáló munkaidő csökkentését biztosítja, központi elemek. Az olyan modellek, mint például az „Universal Basic Services” (UBS), amelyek biztosítják az alapvető egyetemes gondozást és az erősebb gazdasági demokráciát, szintén részét képezik a vitának.

Az igények kielégítésére szolgáló ügyfél nélküli, AI-vezérelt rendszer egybeeshet a postai növekedés eszményeivel, ha a mögöttes AI-t a termelés maximalizálása helyett a megfelelőségre és a fenntarthatóságra programozják. Egy ilyen AI elméletileg optimalizálható az igények kielégítésére az erőforrások minimális felhasználásával, és figyelembe véve a hosszú távú ökológiai fenntarthatóságot. Ugyanakkor fennáll annak a veszélye is, hogy az ilyen AI példátlan felszívódáshoz vezet, ha a „várható szükségletek” túlzásba kerülnek, vagy az AI megfelelő ökológiai korlátozások nélkül igazítja az optimalizálását a termelési sebességhez és a térfogathoz. Az AI alapvető programozása és etikai kerete tehát döntő tényezőkké válhat.

Acceneration látomások: A technológia katalizátoraként a poszt -kapitalista struktúrákhoz

A gyorsulási filozófiák, különösen a bal oldali gyorsulás, a kapitalizmusban kifejlesztett technológiák alkalmazását javasolják, hogy legyőzzék magukat a kapitalizmust és új társadalmi struktúrákat hozzanak létre. Ez az alkotmány a technológiai fejlődést a társadalmi átalakulások hajtóerejének tekinti. Az olyan képviselők, mint Nick Srnicek és Alex Williams, azt állítják, hogy a technológiai fejlődés már lehetővé teszi az életet, ahol drasztikusan csökkentik a munkaidőt, és hagyományos munka nélkül kilátásba léphetnek a világgal. A „gyorsulási politika manifesztuma” azt kéri, hogy olyan technológiai eredményeket használjon, mint például a számszerűsítés, a gazdasági modellezés és a nagy adatok elemzése a baloldali politikai célokhoz.

Az AI-vezérelt, tökéletes igények tökéletes elégedettségének forgatókönyve a gyorsulási tendenciák végső kifejezésének lehet értelmezni. Itt a technológia nemcsak automatizálja a munkát, hanem a teljes kereslet-ciklust, amely potenciálisan radikálisan eltérő társadalmi-gazdasági rendszerhez vezet. A döntő kérdés azonban a gyorsulás „célja”. Szolgálja -e az emberi felszabadulást, amint azt a bal gyorsulás remélte, vagy valami máshoz vezet? Más gyorsulási áramlatok, például a Nick Land képviseltek, inkább a tőke felszabadítását látják az emberektől, ami felveti a kérdést, ki vagy mi előnye ennek a végső automatizálásnak.

A szocializált termelés és a részvételi tervezés modelljei

Ha a termelést már nem a magánjellegű, profitorientált vállalatok irányítják, akkor a szervezet alternatív formáinak kérdése felmerül. A társadalmi tulajdonjog fogalma a termelési eszközökről és a részvételi mechanizmusokról, hogy eldöntsék, hogyan és hogyan készülnek, előtérbe kerülnek. Az olyan modellek, mint a részvételen alapuló gazdaság (PARECON), előírják, hogy a munkavállalók és a fogyasztói tanácsok a termelési és fogyasztási terveket tárgyalják, az erőfeszítés és a decentralizált tervezés utáni javadalmazással az úgynevezett iterációs elősegítő testületek (IFB-k) révén.

Egy olyan ügyfél nélküli gazdaságban, amelyben az AI megjósolja az igényeket, a „részvételi tervezés” új formát tud hozni. Ahelyett, hogy az egyének közvetlenül a tanácsok számára jelentik fogyasztási kérelmeiket, az AI következtethetett ezekre az igényekre. A részvételi mechanizmusok ezután összpontosíthatnak ezen következtetések validálására, a társadalmi prioritások meghatározására és az AI működésének nyomon követésére, ahelyett, hogy az egyéni fogyasztás részletes mikroplánizálását végezzék. Az emberi részvétel elmozdulna az egyéni igények definíciójától (amelyet az AI vesz át) az általános rendszer ellenőrzése érdekében. Ez biztosítja, hogy az AI előrejelzései megfeleljenek a szélesebb társadalmi értékeknek és az etikai megfontolásoknak, és hogy az erőforrás -elosztással kapcsolatos döntéseket olyan nagyszabású projektek vagy közjavak számára, amelyeket nem könnyű csökkenteni az egyéni „igények” -re, demokratikusan teszik.

Az alábbi táblázat összefoglalja a tárgyalt potenciális gazdasági modelleket:

A potenciális gazdasági modellek összehasonlító áttekintése az ügyfél nélküli jövőben

A potenciális gazdasági modellek összehasonlító áttekintése az ügyfél nélküli jövőben - Kép: xpert.digital

A potenciális gazdasági modellek összehasonlító áttekintése az ügyfél nélküli jövőben megmutatja a különféle alapelvek és technológiák alapján történő megközelítések sokféleségét. A Shortage utáni gazdaság rengeteg olyan árukra törekszik, ahol minimális emberi munka van az automatizálás révén, közvetlen elosztással a rendelkezésre állás vagy igény alapján. Az önreplikáló gépek, a nanotechnológia és a megújuló energiák itt központi szerepet játszanak. A kritikusok megkérdőjelezik a valódi postai hiány hozzáférhetőségét, valamint a disztribúció motivációját és egyenlőségét.

Az erőforrás -alapú gazdaság (RBE) az erőforrásokat az emberiség közös örökségének tekinti, és lemond a pénz vagy az adósságokról. Ehelyett az erőforrás -eloszlás az együttműködés előírásainak megfelelően történik. A fejlett technológiák megkönnyítik az erőforrás -kezelést és a termelést, amely a fenntartható igényekre és a közjóra irányul. Az olyan támogatók, mint a Jacque Fresco a Vénusz Project -ből, ezt egy előre -kereső alternatívát látják, míg a kritikusok olyan gyakorlati kihívásokat sorolnak fel, mint például a tulajdonosi kérdések és a méretezhetőség.

A Growth utáni gazdaság viszont kikapcsolja a gazdasági növekedésre összpontosítást, és fontosnak tartja a fenntarthatóság, a megfelelőség és az idő fontosságát. Az AI és a fenntartható technológiák használata a demokratikus tervezésre és az erőforrások igényelt eloszlására irányul, az ökológiai és társadalmi célokra összpontosítva. A kihívások a növekedési modellekből való átmenet politikai elfogadásából és megvalósíthatóságából származnak.

A gyorsulási poszt -kapitalizmus a kapitalista technológiát látja a kapitalizmus leküzdésére. Az automatizálás és az AI elősegíti az átalakulást, a társadalmi újraelosztás és a központi tervezés lehetséges mechanizmusok. A munka felszabadulásának elképzelése ellenére ez a modell kockázatot jelent, mint például az autoritárius ellenőrzés, az etikai kérdések és a feszültségek a gyorsulási trendek között.

A részvételi gazdaságban vagy a szocializmusban a hangsúly a termelési eszközök társadalmi tulajdonára és az igények kielégítésére összpontosít. Az AI támogatja a tervezést, a koordinációt és az adatok elemzését, míg a részvételi tervezés és a demokratikus döntések közvetlen erőforrás -elosztást. A cél a társadalmi igazságosság és az önállóság, de az információs bonyolultság, az ösztönző struktúrák és a bürokratizáció kockázata jelentős kihívások.

Összefoglalva: ezek a modellek tükrözik az automatizálás, az erőforrás -hatékonyság, a társadalmi igazságosság és a fenntarthatóság közötti feszültségeket, miközben különféle stratégiákat folytatnak az üzleti és a társadalom jövőbeli szervezésére.

AI & XR 3D renderelő gép: Ötszörös szakértelem az Xpert.Digitaltól egy átfogó szolgáltatási csomagban, K+F XR, PR és SEM - Kép: Xpert.Digital

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron

A „vállalat” átalakítása: a termelési egységek célja és funkciója

Ha a „vállalatoknak” már nincs szükségük ügyfelekre, és új gazdasági paradigmában működnek, céljuknak, felépítésének és motivációjának alapvetően meg kell változnia. Ez a szakasz azt vizsgálja, hogy ezek a „termelési egységek” hogyan nézhetnek ki, és melyek rugókkal rendelkezhetnek, ha a profit maximalizálása már nem a cél.

A szervezeti cél beillesztése: a profittól a társadalmi igények elégedettségéig

Egy olyan világban, amelyben az AI megjósolja az igényeket, és a termelés célja, hogy közvetlenül kielégítse őket, a szervezetek alapvető célja a profit maximalizálásáról a társadalmi és egyéni igények közvetlen kezelésére irányul. Sok vállalat már kijelenti, hogy munkájukba bevonják a társadalmi és ökológiai kérdéseket, amelyeket gyakran a vállalati kultúra és az érdekelt felek elvárásai vezetnek, amelyek meghaladják a tiszta profit érdekeket. Tehát a „Közjében a közjó -orientált vállalatok” úgy nevezik újra nyereségüket, hogy elérjék a társadalmi célokat, és tükrözzék a társadalmi igazságosságot vagy a struktúrájukban való részvételt.

A „célgazdaság” kialakulása szélesebb változást jelez, amelyben a társaság átkerült a tiszta profit maximalizálásából a célok maximalizálása érdekében, és értéket akar létrehozni az összes érdekelt fél számára - az ügyfelek, az alkalmazottak, a közösségek és a bolygók számára. Egy ügyfél nélküli rendszerben ez a cél még közvetlenül az azonosított igények teljesítéséhez. A szocialista modellek, mint az elméleti ellentétes pólus, kifejezetten biztosítják a termelést az igények szükségessége érdekében, ahelyett, hogy a jövedelmezőség kumulációját igazítanák. Az olyan koncepciók, mint a termelő és a fogyasztói nyugdíj, amelyek mérik a jelenlegi gazdaság előnyeit, nem relevánsak vagy radikálisan átalakulnának egy ilyen rendszerben.

A termelési egységek „sikerének” mutatóit teljes mértékben újra kell feltalálni. Az olyan mutatók, mint a bruttó hazai termék, a piaci részesedés vagy a haszonkulcsok, elveszítik azok fontosságát. Ehelyett új kulcsfontosságú adatokra lenne szükség, amelyek a szükséglet -elégedettség minőségével, az erőforrás -hatékonysággal, az ökológiai hatásokkal és esetleg a társadalmi jólét vagy fejlődés dimenzióival is kapcsolódnak.

Hasonlóképpen, a „verseny” fogalma vagy eltűnik, vagy alapvetően megváltozik. Ha a termelési egységek célja az előrejelzett igények kielégítése egy összehangolt rendszeren belül, akkor az ügyfelek számára a verseny nem releváns. Egy lehetséges „verseny” a szükségletek kielégítésében, a megoldások innovációinak vagy bizonyos társadalmi célok elérésének hatékonyságának hatékonyságára válthat, de a győzelem és a vereség piaci alapú dinamikája nélkül. Az olyan modellek, mint az erőforrás -alapú gazdaságok, kifejezetten hangsúlyozzák az együttműködést a verseny helyett.

Belső motivációk az AI kezelt szervezetek számára: innováció, problémamegoldás és a közjó

Amikor az AI rendszerek kezelik a termelési egységeket, akkor a „motivációjuk” kérdése felmerül. A külső ösztönzők, például a profit helyett az AI rendszereket belső célokkal lehet programozni. Az ilyen célok lehetnek a kíváncsiság, az újdonság elérése, a kompetencia megszerzése vagy a velejáró törekvés az összetett problémák megoldására a társadalom javára. Az elsődleges profit motívumok nélküli meglévő szervezeteket, például a társadalmi szövetkezeteket, a társadalmi szolidaritás és az érdekek, amelyek túlmutatnak a tiszta önérdekeken túl.

Az olyan fogalmak programozása, mint például a „közjó” vagy a „társadalmi előnyök” az AI -ben, óriási etikai és technikai kihívást jelent. Ezek a kifejezések filozófiai szempontból összetett és nehéz meghatározni. A gép -értelmezhető kódba történő fordítása összetett, és hordozza a téves értelmezések vagy az előítéletek rögzítésének kockázatát. Az AI, amely a „közjó” helytelen vagy hiányos meghatározására optimalizálja, véletlenül disztopikus eredményekhez vezethet.

Az AI, amelyet olyan belső motivációk vezetnek, mint például a „kíváncsiság” vagy az „újdonságra töreksz” a társadalmi problémamegoldás összefüggésében, váratlan innovációkhoz vezethetnek. Ugyanakkor „megoldásokat” is kidolgozhat olyan problémákra is, amelyek létezése nem volt tisztában az emberekkel vagy olyan megoldásokkal, amelyek új, előre nem látható problémákat okoznak. Az ilyen AI feltáró sürgető sürgetésének ellenőrzése és nyomon követése elengedhetetlen annak biztosítása érdekében, hogy tevékenységeik összhangban álljanak az emberi értékekkel és prioritásokkal.

Az autonóm termelés irányítási struktúrái: DAOS és azon túl

A kérdés, hogy ezeknek az AI-ellenőrzött gyártóegységeknek hogyan irányulnak és ellenőrzöttek, központi. Az olyan modellek, mint a decentralizált autonóm szervezetek (DAOS), érdekes perspektívákat kínálnak itt. Az intelligens szerződések szabályait a DAOS kódolja, és a döntéseket együttesen hozják létre, potenciálisan maguk az AI rendszerek részvételével. A tanulmányok azt mutatják, hogy a szociális vagy a közjavak felé irányuló DAO -k magasabb decentralizációval rendelkezhetnek. Az automatizált rendszerek irányítási modelljeinek szükségességét más összefüggésekben is elismerik, például a robot-szabályozott folyamat automatizálását (RPA), ahol gyakran hiányzik a bevált tudományos modellek.

Ha az AI nemcsak a termelést kezeli, hanem részt vehet a saját irányításában (a tervek szerint Ki-daosban), akkor a szerszám és a színész közötti határ elmossa. Ez alapvető kérdéseket vet fel a felelősségvállalásról, az ellenőrzésről és az AI rendszerek lehetőségéről olyan kialakuló célok kidolgozására, amelyek esetleg nem felelnek meg az emberi szándékoknak. Az a rendszer, amelyben az AIS más AI kezelése és ellenőrzése, csökkentheti az emberi felügyeletet, és ellenőrizheti és visszaszerzi a kockázatokat, ha az AI célja eltér az emberi kúttól.

A nonprofit termelési modellek nagyszabású terhelési kapacitása

A nonprofit szervezeti struktúrák, amelyek már nyújtják a profitról való küldetésüket, modellként szolgálhatnak a jövőbeli termelési egységek számára. Az elemzések azt mutatják, hogy a nagy nonprofit szervezetek gyakran függnek a domináns finanszírozási forrásoktól, különösen az állami alapoktól.

Egy ügyfél nélküli, szükséglet-orientált gazdaságban azonban ezeknek a nonprofit-szerű termelési egységek „finanszírozása” nem olyan adományokból vagy hagyományos állami költségvetésekből származik, amelyek az adóbevételekkel működő működő piacgazdaságon alapulnak. Ehelyett a „finanszírozás” a közvetlen erőforrás-megoszlás kérdése az átfogó gazdasági tervezési rendszer által, hogy ezt ellenőrzött vagy részvételen alapítsák. A kihívást a pénzeszközök beszerzéséből az erőforrás -igények igazolására az előrejelzett igények és a fedezet hatékonysága alapján valósítják meg. Mint ilyen, már nem létezhet ilyen rendszerben, vagy teljesen más funkcióval rendelkezik.

A szükséglet -orientált gazdaság mechanizmusai

Ez a szakasz arra összpontosít, hogy miként működik a szükséglet -orientált gazdaság: hogyan azonosítják az igényeket, és hogyan hozzákapcsolják az erőforrásokat, amikor a hagyományos piaci mechanizmusok, például az ügyfelek kereslete és az árjelek hiányoznak?

Az AI kapacitása a „tökéletes” igények előrejelzésére: készségek, adatforrások és velejáró korlátok

Alapvető fontosságú az AI emberi igények előrejelzésére való képességének kritikus vizsgálata. Ez magában foglalja az adatok típusait (történelmi, viselkedési, biometrikus, környezeti kapcsolatokkal), amelyekre szükséged lenne, valamint az ilyen előrejelzések velejáró korlátait vagy torzulásait. A jelenlegi AI rendszerek már lenyűgöző készségeket mutatnak a kereslet előrejelzésében, a mintázatfelismerésben és a nagy adatok alapján a döntéshozatalban, a történelmi értékesítési adatok, a piaci tendenciák, az időjárás és az állami ünnepek elemzésével. Minél nagyobb és magas színvonalú az adatok mennyisége, annál pontosabban az előrejelzések.

Az AI előrejelzési képességének jelentős korlátai vannak. A „varázslatos ötletek” figyelmeztetései és a konkrét teljesítmény és az általános kompetencia összetévesztése megfelelő. Az AI eléri a korlátokat az emberi érzelmek és az etikai döntések megértésekor. Az AI-előrejelzések „hét halott bűne” magában foglalja a rövid távú hatások túlbecslését és a végrehajtási időszak alulbecslését.

Külső adatforrások, például időjárási adatok, közösségi média trendek, gazdasági mutatók és IoT -adatok felhasználhatók a kereslet -előrejelzésekhez közvetlen ügyfél -interakció nélkül. Ezeket potenciálisan méretezhetik a szélesebb társadalmi igények előrejelzése érdekében. A rejtett emberi igények feltárása érdekében olyan projektív technikákat, mint például a vizuális metaforákat javasolnak, amelyeket az AI nagymértékben elemezhet, de ez etikai aggodalmakat vet fel a szubjektivitás és az adatvédelem kapcsán. A magánélet védelmét akkor is veszélyezteti, ha az AI preferenciákat származtat, mivel a helyi adatok alacsonyabbak lehetnek a modellfrissítésekből, és az AI által generált következtetéseket személyes adatoknak tekintik.

A „szükséglet” kifejezés bonyolult, és az alapvető élettani követelményektől kezdve a komplex pszichológiai kívánságokig és az önmegfigyelési erőfeszítésekig terjed, amint azt Maslow igényeinek piramisában mutatják. Az AI, amely előrejelzi a „igényeket”, meg kell felelnie ennek a bonyolultságnak. Az alapvető anyagigények tökéletes előrejelzése valószínűbbnek tűnhet, mint a magasabb, szubjektív vagy új igények tökéletes előrejelzése. Az AI, az árnyalatú, a jövőbeli pszichológiai állapotok vagy a jelenlegi adatokon alapuló kreatív erőfeszítések előrejelzésére való képessége nagyon spekulatív és etikus.

A társadalmi igények előrejelzésére szolgáló adatforrásokat az ügyfelek interakciója (időjárás, közösségi média, IoT, gazdasági mutatók) nélkül az AI-ellenőrzött rendszer befolyásolhatja. Ez visszacsatolási hurkokat hozhat létre, stabilizálhatja vagy destabilizálhatja az előrejelzéseket, vagy akár finoman irányíthatja a társadalmi fejlődést annak alapján, hogy az AI -t „szükségletként” programozzák. Ha például az AI előrejelzi az időjárási előrejelzéseken alapuló energiaigényt, és ennek megfelelően elosztja az energiát, ez befolyásolhatja a viselkedést (például az emberek több energiát fogyaszthatnak, mert mindig rendelkezésre állnak), amely ezután az AI előrejelzési modelljébe áramlik.

Erőforrás-elosztás árjelek nélkül: AI-vezérelt modellek és nem piaci alternatívák

Ha az árak már nem irányítják az elosztást, az alternatív mechanizmusoknak meg kell ragadniuk. Az AI algoritmusok optimalizálhatják az erőforrások eloszlását az előrejelzett igények és a rendelkezésre álló források alapján. Az ilyen rendszerek magukban foglalják az adatgyűjtést, az előzetes feldolgozást, a modellképzést, az optimalizálást, az ellátást és a visszacsatolási hurkokat. Meg kell azonban jegyezni, hogy ezek a megközelítések nem kifejezetten foglalkoznak kifejezetten az elosztással árjelek vagy a nem szisztematikus emberi igények széles skálájának, hanem a meglévő rendszerek hatékonyságára összpontosítanak.

A nem piaci alternatívák olyan gyakorlatokat tartalmaznak, mint a megosztás, az adás és az újraelosztás. Ezek a mechanizmusok, valamint az önfogyasztás, a közös menedzsment és a kölcsönös segítségnyújtás nem piaci termelése, képesek lehetnek méretezni a komplex társaságokban. Az ügynök-alapú modellezést (ABM) és más szimulációs technikákat be lehet állítani az erőforrás-elosztás szimulálására a nem piaci rendszerekben.

Az AI által vezérelt erőforrás-elosztás árjelek nélkül szélsőséges hatékonysághoz vezethet, ha a számszerűsíthető igényeket fedezi. Nehéz lehet azonban az új, előre nem látható vagy rendkívül szubjektív kívánságok számára, amelyek néha a piacokat (bár tökéletlenül) az árak felfedezése és a vállalkozói kockázat révén működtetik. Az AI -t a meghatározott paraméterek és a történelmi adatok alapján történő optimalizálás jellemzi. A piacokon az árjelek tükrözik az összesített (és gyakran spekulatív) hajlandóságot fizetési hajlandóság, amely az erőforrásokat az új vagy a résigények felé irányíthatja. E mechanizmus nélkül a kapott, be nem bizonyított vagy tisztán sajátos „szükségletekkel” ellátott AI -t lehet szolgáltatni, kivéve, ha azt nem beprogramozzák meg, ha kifejezetten feltárják vagy reagálják a nem kvantifikálható emberi bemeneteket.

Az üzleti törvényjavaslat tartós kihívása: Meg tudja -e oldani az AI?

Az üzleti törvényjavaslat problémája, amelyet Ludwig von Mises és Friedrich Hayek kiemelkedően megfogalmazott, kimondja, hogy a racionális gazdasági tervezés piaci árak nélkül lehetetlen. Felmerül a kérdés, hogy egy hatalmas mennyiségű adatmennyiséggel rendelkező AI elsajátíthatja -e ezt a kihívást. Az irodalom itt szkeptikus: az AI nem tudja megoldani a célhierarchia meghatározásának problémáját, mivel a tervezési erőforrások alárendelték a célokat, ahelyett, hogy az árjelek miatt célokat választanak. Még akkor is, ha az összes adat egyetlen elme számára elérhető lenne, a központi tervező nem tudta kiszámítani a teljes szükséges gazdasági ismereteket oly módon, hogy helyes és következetes erőforrás -elosztást hozzon létre. Az AI, állítólag, nem felel meg a hatékony gazdasági számla előfeltételeinek, mivel ez reaktív, és a vállalkozók proaktív, céltermelő szerepe nem képes megismételni. A számítási probléma továbbra is központi kihívás a központi tervezés és a piaci szocializmus és a részvételi gazdaság összefüggésében.

Még ha az AI is tökéletesen kiszámíthatja az erőforrás -elosztást a szükségletek és a termelési lehetőségek statikus mondatához, az emberi igények dinamikus és fejlődő jellege, a technológiai innovációk és az előre nem látható környezeti változások azt jelenti, hogy a „számítás” folyamatos, adaptív folyamat. A gazdasági számviteli vita lényege a tiszta számítástechnikai képességtől az új információk és célok létrehozásának képességéhez, valamint azokhoz való alkalmazkodáshoz, amelyek nem szerepelnek az eredeti adatkészletben. Az eredeti vita arra összpontosított, hogy egy központi tervező lehetetlensége feldolgozza az összes szükséges információt. Az AI meg tudta oldani a feldolgozási részt ismert változókra. Ugyanakkor, amint azt állítottuk, a piacok olyan proaktív szereplőket (vállalkozók) integrálnak, akik új igényeket fedeznek fel, új termékeket hoznak létre és alkalmazkodnak az előre nem látható változásokhoz - olyan funkciók, amelyeket az AI mint reaktív rendszer nem képes könnyen megismételni. A kihívás nem csak a számítás, hanem a célok folyamatos, adaptív újraszámítása és újradefiniálása egy dinamikus világban.

A teljesen automatizált, igényes világ társadalmi és emberi dimenziói

Ez a szakasz a szélesebb körű társadalmi és emberi következményekre fordul, amelyek egy olyan életből származnak, amelyben a vállalatoknak nincs szükségük ügyfelekre, és az AI előrejelzi és teljesíti az igényeket.

Az emberi munka jövője és a „munka” újradefiniálása

Ha az AI és az automatizálás átveszi a termelés nagy részét, sőt az igények meghatározását is, akkor az emberi munkahelyek jövőjének sürgető kérdése felmerül. Az előrejelzések azt mutatják, hogy a generációs AI a munkahelyek akár 90 % -át is megváltoztatja az elkövetkező tíz évben, és esetleg az amerikai munkavállalók 9 % -át helyettesíti. Míg egyes szakértők azzal érvelnek, hogy az AI valószínűbb, hogy automatizálja az egyes feladatokat, mint az egész szakmák, és hogy az emberi szakértelem továbbra is döntő fontosságú az AI eredmények értékelésekor, mások látnak egy olyan jövőt, amelyben az AI felszabadítja az embereket az „ember-ember” interakciókért, amelyekben az empátia, a kreativitás és az érzelmi intelligencia előfordul. A szociológiai perspektívák az esetleges munkahelyi veszteségeket és az AI növekvő jövedelmi egyenlőtlenségét jelzik.

A munkás utáni vállalatoknál, amelyekben az automatizálás révén a hagyományos foglalkoztatás elavulttá válik, olyan fogalmakat tárgyalunk, mint például az egyetemes alapjövedelem (BGE) és a csökkent munkavállalók. A tömeges munkanélküliség pszichológiai hatásainak és a munkán kívüli értelem keresésének fókuszában.

A szinte teljes automatizálással és az előrejelzett igényekkel kapcsolatos elégedettséggel rendelkező társadalomban az emberi hozzájárulások „értéke” teljes mértékben elmozdulhat a gazdasági termelésről a társadalmi, kreatív, szellemi vagy ápolási tevékenységekre, amelyeket az AI nem tudja (vagy nem hagyhat jóvá) teljesen megismételni. Ehhez szükség van egy „értékes munka” -nak tekintett alapvető értékelésre. Ha az AI átveszi a termelést és az anyagi elégedettséget (a kérés alapvető előfeltétele), akkor a hagyományos munka elavulttá válik e célokra. Az emberek ezután olyan tevékenységekre összpontosíthatnak, amelyek kevésbé képesek az AI -re, például mély érzelmi kapcsolatokra, összetett etikai gondolkodásra, új művészeti alkotásokra vagy filozófiai tanulmányokra. A társaságnak új rendszerekre lenne szüksége ezeknek a nem hagyományos hozzájárulásoknak a felismeréséhez és támogatásához, valószínűleg a jövedelem/megélhetés és a „munka” elválasztásával (például a BGE, amint azt már említettük).

Pszichológiai korlátok: autonómia, kompetencia és értelmesség, amikor a szükségleteket várják

A pszichológiai hatások olyan egyénekre, akiknek igényeit az AI rendszer folyamatosan előre látja és teljesíti, mély. Az önmeghatározás elmélete hangsúlyozza az autonómia (ellenőrzés érzése), a kompetencia (a bajnokság érzése) és a társadalmi integráció alapvető pszichológiai szükségleteit. Az ezeket az igényeket támogató környezet elősegíti az autonóm motivációt. A munkahelyi AI -vel kapcsolatos jelenlegi tanulmányok a hatékonyságnövekedést mutatják, de a munkavállaló biztosítja a munkahely elvesztését is, de nem foglalkozik a „tökéletes várakozás” forgatókönyvével. Maslow hierarchiája azt jelzi, hogy az önmegtartóztatás és a társadalmi igények akkor is fontosak, ha az alapvető szükségletek továbbra is elégedetlenek, és kognitív, esztétikai és transzcendens igényeket vezetnek be.

Ha egy külső AI rendszer várható és teljesül, az egyének paradox módon elveszthetik az autonómiát és a kompetenciát. A saját céljainak azonosítása, törekvése és elérése (még alapvető szükségletek esetén is) hozzájárul ezekhez a pszichológiai oszlopokhoz. Az állandó, könnyed teljesítés passzivitáshoz, megtanult tehetetlenséghez vagy a kihívás és az önmeghatározás új formáinak kereséséhez vezethet. Az autonómia magában foglalja az önmegvizsgálatot és a személyes felelősséget a cselekedetekért. Ha az AI az előrejelzések alapján szabályozza a teljesülést, akkor az igények fedezésekor csökken az egyéni cselekvési képesség. A kompetencia magában foglalja a bajnokságot és a hatékonyságot. Ha nincs szükség erőfeszítésre az igények kielégítésére, akkor csökken a kompetencia fejlesztésének és megtapasztalásának lehetőségei. Ez okozhatja az egyének autonómiáját és kompetenciáját más, esetleg nem anyagi területeken (amint azt Maslow magasabb igényei is jelzik).

A jelentés keresése egy poszt-materiális, posztlinációs létezésben

Ha az anyagi szűkösség nagymértékben legyőzte és a hagyományos gazdasági szerepek elveszítik a fontosságot, akkor felmerül a kérdés, hogy az emberek hogyan találják meg a jelentést és a célt. EO Wilson „Az emberi létezés fontosságának” munkája egzisztenciális kérdésekkel foglalkozik, és egy hídot ver a tudomány és a filozófia között, amelynek során a választási szabadságunkkal és a szabad akarat rejtvényével foglalkozik egy anyagi univerzumban. A munkás utáni társadalomban az emberek új módszereket találhatnak életük meghatározására a kreativitás, a család, a közösség vagy az intellektuális, érzelmi és szellemi fejlődés üldözésén keresztül, mivel az AI alááshatja a szabadidős tevékenységek célját is.

Az „emberi létezés fontosságát” egy ilyen társadalomban központi társadalmi foglalkoztatás lehet. Ez potenciálisan a művészet, a filozófia, a lelkiség és a társadalmi elkötelezettség reneszánszához vezethet. Ezzel szemben a széles körben elterjedt anómia és az egzisztenciális válságok kockázata is fennáll, ha új jelentésforrások nem találhatók vagy termeszthetők. Sokak számára a munka és az anyagi erőfeszítések jelenleg az identitás és a cél elsődleges forrását kínálják. A vesztesége vákuumot hozna létre. Az emberek ezután fordulhatnak Maslov magasabb igényeihez: kognitív, esztétikai, transzcendencsek, vagy, amint Wilson jelzi, foglalkozik egyedülálló helyünkkel és döntéseinkkel. A társadalmi infrastruktúrának támogatnia kell ezeket az új módszereket a jelentés megtalálásához.

Erő-, ellenőrzési és társadalmi struktúrák egy AI-vezérelt gazdaságban

Az a kérdés, hogy ki vezérli az AI rendszereket, megjósolja és hozzárendeli az igényeket, döntő jelentőségű. Az AI már hatással van a kormányzási struktúrákra, és vannak érvek a piaci mechanizmusok AI teljes helyettesítése ellen, a cselekvési képesség és a tudás kérdései alapján. Az AI-vezérelt erőforrás-elosztás dinamikája és az AI beruházások miatti globális hatalmi egyenleg megváltozása szintén releváns szempontok. Az AI képességet a nemzeti hatalom oszlopának tekintik. A Super-KI irányítása az üzleti tervezéshez, amint azt Kína AI terve mutatja, magában foglalja a hosszú távú stratégiai tervezést és az ökoszisztéma fejlesztését.

Az entitás (vagy entitás), amely az átfogó AI -előrejelzési és erőforrás -elosztási rendszert tervez és irányítja, példátlan energiát gyakorol. Ez potenciálisan az autoritarizmus új formáihoz vezethet, vagy fordítva, gondos kialakítással, a demokratikus felügyelet új modelljeihez. Egyes AI rendszerek „fekete doboz” jellege meghúzza ezt a problémát. Az erőforrás -elosztás ellenőrzése alapvető fontosságú a hatalom szempontjából. Ha ez a vezérlés rendkívül összetett AI rendszerrel történik, akkor a döntéseinek megértése és befolyásolása kritikus jelentőségűvé válik. Robusztus, átlátható és részvételi kormányzási mechanizmusok nélkül ez a hatalom koncentrálható és visszaélhet, függetlenül attól, hogy a rendszert névlegesen használják -e a közjóhoz.

Lokálistól globálisig: a kkv-k ügyes stratégiákkal hódítják meg a globális piacot - Kép: Xpert.Digital

Abban az időben, amikor egy vállalat digitális jelenléte határozza meg sikerét, a kihívás az, hogyan tehetjük ezt a jelenlétet hitelessé, egyénivé és nagy horderejűvé. Az Xpert.Digital egy innovatív megoldást kínál, amely egy iparági központ, egy blog és egy márkanagykövet metszéspontjaként pozícionálja magát. A kommunikációs és értékesítési csatornák előnyeit egyetlen platformon egyesíti, és 18 különböző nyelven teszi lehetővé a publikálást. A partnerportálokkal való együttműködés, a Google Hírekben való cikkek közzétételének lehetősége, valamint a mintegy 8000 újságírót és olvasót tartalmazó sajtóterjesztési lista maximalizálja a tartalom elérhetőségét és láthatóságát. Ez alapvető tényező a külső értékesítésben és marketingben (SMarketing).

Bővebben itt:

• Hiteles. Egyénileg. Globális: Az Xpert.Digital stratégia vállalata számára

Navigáció a labirintuson keresztül: kockázatok, etika és kormányzás

Ez a szakasz kritikusan értékeli a javasolt jövőben rejlő hátrányokat, etikai dilemmát és irányítási kihívásokat.

Etikai követelmény: garantálja a méltányosságot, az átláthatóságot, az adatvédelmet és az elszámoltathatóságot az AI-vezérelt rendszerekben

Az igényeket előrejelző és allokációs AI rendszerek fejlesztését és használatát szigorú etikai alapelvek vezetik. Ez magában foglalja a méltányosságot, az átláthatóságot, a magyarázatát, az adatvédelmet, a biztonságot, a robusztusságot, az emberi felügyeletet és az elszámoltathatóságot. Az olyan etikai keretmunkák, mint például a Belmont -jelentés, az emberek iránti tisztelet alapelveivel, a jótékonyság és az igazságosság itt tájékozódhat. A „megelőző etika” szükségessége, amely megakadályozza az AI károsodását és a „jó” meghatározásának kihívását a pluralista társadalomban, szintén központi szempont.

A „magyarázhatóság” (magyarázható AI, XAI) kiemelkedő jelentőségűvé válik egy ilyen rendszerben. Ha az AI diktálja az erőforrás -elosztást és az igények kielégítését, akkor az egyéneknek és a társadalomnak meg kell értenie, hogy miért hoznak bizonyos döntéseket, különösen, ha úgy tűnik, hogy ráncok vagy hátrányok vannak. Az átláthatóság hiánya bizalmatlanságot és haragot kelthet. Az AI döntései ebben a forgatókönyvben súlyos hatással vannak az egyén életére. A „fekete doboz” AI, amely magyarázat nélkül meghozza a kritikus erőforrás -döntéseket, aláásná az autonómiát és a bizalmat. Ezért a robusztus XAI módszerek kidolgozása és megvalósítása nem csupán technikai cél, hanem a legitimitás és a méltányosság etikai szükségessége.

Az algoritmikus elfogultság és társadalmi hatásainak kísértetje

Az adatok vagy algoritmusok zavarai megkülönböztető eredményekhez vezethetnek a kereslet előrejelzésében és az erőforrások elosztásában, és potenciálisan szigoríthatják vagy megteremtik a meglévő egyenlőtlenségeket. A tanulmányok azt mutatják, hogy az AI rendszerek jelentős torzulást okozhatnak a prediktív feladatokban. Az algoritmikus elfogultság a torzított képzési adatokból vagy a fejlesztők döntéseiből fakad, és megerősítheti a szisztémás diszkriminációt olyan területeken, mint a foglalkoztatás, az élet és a pénzügyek. Példák erre az egészségügyi és az online hirdetésekben.

A „tökéletes” igények előrejelzésének rendszerében az algoritmikus elfogultság szisztémás, automatizált gondatlansághoz vagy teljes populációs csoportok igényeinek kudarcához vezethet, és így nagyon hatékony gépet hozhat létre a diszkriminációhoz. Ez potenciálisan veszélyes, mint a piaci diszkrimináció, amelyet néha megtámadhatnak vagy elkerülhetnek. Az AI olyan adatokból tanul meg, amelyek tükrözik a történelmi torzulásokat. Ha az AI az egyetlen döntéshozók -az erőforrás -elosztásról és azok algoritmusainak torzulása, előfordulhat, hogy nincs alternatív mechanizmus a marginalizált csoportok számára az igényeik kielégítésére. A mérték és az automatizálás azt jelenti, hogy az ilyen diszkrimináció mindenütt jelen lenne, és potenciálisan nehezebb felismerni, helyes vagy helyes torzulni a piaci rendszerben.

A szuperintelligens gazdasági rendszerek irányítási kerete

Erőteljes irányítási modellekre van szükség ezeknek a hatalmas AI rendszereknek a figyelemmel kíséréséhez. Ez magában foglalja a B2B és a B2C alkalmazások közötti megkülönböztető jogi keretfeltételeket, valamint a következmények folyamatos értékelését. Hangsúlyozzuk az automatizált rendszerek, például az RPA irányítási modelljeinek szükségességét. Az olyan nemzetközi példák, mint például a kínai AI terv, az adaptív előírásokkal és az ökoszisztémák fejlesztésével kapcsolatos megközelítéseket mutatják be. Az AI által támogatott szimulációk szintén hozzájárulhatnak a politikai döntések megtervezéséhez.

Egy ilyen rendszer irányítása nem lehet tisztán technikai, vagy csak az AI fejlesztőknek hagyható. Ez megköveteli a különféle érdekcsoportok részvételét, ideértve az etikát, a társadalomtudósokat, a jogi szakértőket és a nyilvánosságot, hogy meghatározzák a rendszer céljait, korlátozásait és felügyeleti mechanizmusait. A következő kérdés: "Ki uralja a kormányzót (AI)?" központivá válik. A társadalmi hatások túlságosan messze vannak a tisztán technokratikus kormányzáshoz. A „szükségletek”, a „méltányosság” és a „társadalmi jólét” meghatározása természetéből adódóan politikai és etikai kérdések, nem pusztán technikai. Ezért a kormányzásnak befogadónak és demokratikusnak kell lennie, hogy biztosítsa a legitimitást és az emberi értékekkel való egyetértést.

Kerülje el a dystopiákat: tanítások a kitalált és elméleti figyelmeztetésekből

A tudományos fantasztikus és disztopikus elméletek elősegíthetik a lehetséges negatív eredményeket, ha egy ilyen rendszer rosszul megtervezett vagy ellenőrzött, és hangsúlyozza az előrelátás és az etikai óvatosság fontosságát. A Frederik Pohls „Die Midas-place” a robot túltermelésének világát írja le, amelyben a „szegények” kénytelenek használni a hektikus fogyasztást-a teljes automatizálás nem szándékos következményeinek jelzését, még akkor is, ha az előfeltevés eltér az itt tárgyalt. A fikció disztopikus forgatókönyvei gyakran magukban foglalják, hogy az AI átveszi az irányítást, lázadott vagy épített AI-ellenőrzött társadalmakat, amelyek olyan témák, mint például a megfigyelés, az ellenőrzés és az autonómia elvesztése, az előtérben vannak.

A szükségletek „tökéletes” kielégítése, ha azt az AI központilag ellenőrzi, paradox módon a totalitarizmus finom formájához vezethet, amelyben az egyéni eltérések a várható „optimális” viselkedéstől vagy igényektől megakadályozzák vagy lehetetlenné válnak. A „jóindulatú diktátor Ki” központi disztopikus kockázat. A dystopian AI gyakran magában foglalja az emberi cselekvési képesség ellenőrzését és elnyomását. Egy olyan rendszer, amely tökéletesen megjósolja és kielégíti az összes igényt, szorosan meghatározhatja ezeket az igényeket, vagy úgy, hogy optimalizálja a rendszer stabilitását az egyéni fejlődés vagy a szabadság helyett. Az AI „optimális útjától” az egyén számára történő bármilyen eltérést rendellenességnek kell tekinteni, amelyet ki kell javítani, ami azt jelenti, hogy a választás valódi szabadsága korlátozott, még akkor is, ha az anyagi igényeket lefedik.

Az alábbi táblázat összefoglalja a legfontosabb etikai, irányítási és társadalmi kihívásokat:

Az AI által ellenőrzött, szükséges gazdaság fontos etikai, irányítási és társadalmi kihívásai

Az AI által ellenőrzött, szükséglet-alapú gazdaság fontos etikai, kormányzási és társadalmi kihívásai-Kép: Xpert.Digital

Az AI által ellenőrzött, igény-várt gazdaság fejlődése számos etikai, irányítási és társadalmi kihívást hoz magával. Központi pont az algoritmikus torzítás, amelyben az AI rendszerek diszkriminatív eredményeket adhatnak a képzési adatok történelmi előítéletein keresztül, ami növeli a meglévő egyenlőtlenségeket. Az olyan intézkedések, mint a szigorú adatellenőrzések, a diverzifikált képzési adatkészletek, a méltányosság-ellenőrzések, a versengő debias, az átláthatósági keretek és a különféle érdekelt felek bevonása, a méltányosság és a megkülönböztetésmentesség biztosítása érdekében.

Az adatok védelme és az adatok biztonsága egy másik kihívás, mivel a pontos előrejelzések átfogó adatfelmérései veszélyeztetik a magánélet védelmét és növelik az adatok visszaélésének kockázatát. Az olyan megközelítések, mint az adatok minimalizálása, az anonimizáció, a magánélet a tervezéssel és a robusztus kiberbiztonsági intézkedések, valamint az adatvédelmi törvények betartása, például a GDPR, csökkenthetik ezeket a kockázatokat.

Az AI-előrejelzések pontossága és megbízhatósága szintén továbbra is kritikus, mivel a komplex igények hibamentes előrejelzése rendkívül nehéz. A helytelen előrejelzések helytelen allokációkhoz vezethetnek, és nem fedezhetik az igényeket. A folyamatos tesztelés, az emberi megfigyelés, a visszacsatolási hurkok és a különféle adatforrások használata elengedhetetlen a rendszerek robusztusságának biztosítása érdekében.

Egy másik szempont az emberi autonómia lehetséges elvesztése, ha az AI folyamatosan előrejelzi az igényeket, ami gyengíti az egyéni döntéshozatali képességet. Az opciók, az opt-out lehetőségek, valamint az önhatékonyság és az autonómia erősítésére irányuló intézkedések az emberi ellenőrzés és felügyelet révén alapvető fontosságúak.

Az AI rendszerek hatalmának és ellenőrzésének koncentrációja hordozza a visszaélés vagy az új autoritárius struktúrák kockázatát. A decentralizált irányítási modellek, az átlátszó algoritmusok, a független felügyeleti testületek és az ilyen rendszerek demokratikus kialakítása ellensúlyozhat. Ugyanakkor megvitatják az AI hatékony gazdasági tervezését a vita, mivel az ellenálló képesség és az alkalmazkodóképesség közötti egyensúly szükséges. Az olyan alternatívák, mint például a részvételi modellek és az AI támogató használata az emberi szereplők teljes cseréje helyett megoldásokat kínálhat.

Egy másik kihívás az emberi létezés jelentésének és céljának újradefiniálása, mivel a hagyományos munka megszüntetése egzisztenciális válságokhoz vezethet. Az olyan intézkedések, mint az oktatás, a kreatív tevékenységek, a közösségi részvétel és a filozófiai gondolkodás előmozdítása, valamint a feltétel nélküli alapjövedelem (BGE) létrehozása elősegíthetik az új jelentési források létrehozását.

Végül is a hangsúly a kormányzásra és az AI rendszerek elszámoltathatóságára összpontosít, mivel az autonóm rendszerek döntéseinek és hibáinak egyértelmű felelőssége nehéz meghatározni. Az olyan struktúrákat, mint például a jogi keretfeltételek, az AI etikai kódexek és az emberi beavatkozás mechanizmusait kell kidolgozni az ilyen technológiák felelősségteljes használatának biztosítása érdekében.

Az ismeretlen feltérképezése: utak és megfontolások az átalakult kereskedelemhez

Ez az utolsó szakasz összefoglalja a cikk eredményeit, és felvázolja a legfontosabb transzformációkat és azok kölcsönös függőségeit. Stratégiai megfontolást kínál a navigációhoz egy ilyen jövő irányában, ha azt kívánatosnak vagy elkerülhetetlennek tekintik, és tükrözi az emberiség, a technológia és a gazdasági szervezet közötti fejlődő kapcsolatot.

A megállapítások szintézise: Fontos transzformációk és kölcsönös függőségeik

Az előző elemzés számos mély átalakulást mutatott be, amelyeket az ügyfél nélküli, AI-vezérelt gazdaság hoz. Ezek a változások nem elszigeteltek, hanem erősen összekapcsolódnak. Az előzetes emberek számára (szinte) tökéletes igények (szinte) tökéletes igényeinek az alapja, amely a hagyományos marketing és értékesítési funkciókat elavulttá teszi [IC szakasz]. Ez viszont a gazdasági paradigmák új nézetét kényszerítette az ügyfelek által vezérelt kapitalizmuson túl, mint például a shortage utáni, erőforrás-alapú gazdaságok vagy a növekedés utáni megközelítések [II. Szakasz].

Az ilyen új paradigmákban a „vállalatok” vagy a termelési egységek célja a profit maximalizálásáról a közjó közvetlen elégedettségére vagy üldözésére változik, amelyet valószínűleg az adóköteles AI rendszerek belső motivációi és az olyan új irányítási struktúrák, mint például a DAO -k vezetnek [III. Szakasz]. Az igények azonosításának és az erőforrások elosztásának mechanizmusainak árjelek nélkül kell működniük, amikor az AI központi szerepet játszik, de továbbra is az üzleti számla kihívásai is vannak [IV. Szakasz].

Ez az átalakulási lánc - a technológiai képességektől a gazdasági modellek megváltoztatásáig és a szervezetek újonnan meghatározott céljáig, a társadalmi hatásokig - nagyon egymástól függ. A kudarc vagy az alapvető téves ítélet egy olyan területen, például az AI előrejelzési képesség tényleges korlátaira vagy a „szükséglet” etikai meghatározására, lépcsőzetes hatásokkal járhat, és a teljes hipotetikus rendszer destabilizálódhat, vagy súlyos negatív eredményekhez vezethet. Ha például az AI -előrejelzés mélyen helytelen vagy elfogult, akkor ez érvényteleníti a későbbi gazdasági és társadalmi szerkezetátalakítás nagy részét, vagy diszfunkcionális és igazságtalan rendszerhez vezet.

A társadalmi és emberi dimenziók ugyanolyan mélyek: a munka jövője, az autonómia és a megállapításokra gyakorolt ​​pszichológiai hatások, valamint az új hatalmi struktúrák és az etikai dilemmák gondos figyelmet igényelnek [V. és VI. Szakasz]. A kockázatok, különösen az algoritmikus torzítás és a kontroll koncentrációja miatt, jelentősek, és robusztus etikai keretmunkákat és irányítási modelleket igényelnek.

Stratégiai követelmény a navigációhoz az igények alapú jövője felé

Ha a jövő elemeit aktívan folytatják vagy elkerülhetetlen fejleményekként folytatják, akkor ma már szükség van bizonyos stratégiai intézkedésekre, kutatási prioritásokra és politikai megbeszélésekre. Nem az itt felvázolt konkrét jövő részletes ütemtervéről szól, hanem az AI és az automatizálás ellenőrzésének ellenőrzésére irányuló megfontolásokról, és általában általában.

Az elsődleges stratégiai követelmény a széles „AI kompetencia” és a demokratikus részvétel előmozdítása az AI fejlesztésében és felhasználásában. Tekintettel a mély társadalmi hatásokra, az AI üzleti szerepére vonatkozó döntéseket nem hagyhatják a technológusok vagy a vállalatok számára. Az AI hatása mindenütt jelen lesz. Az etikai és társadalmi adaptáció széles körű hozzájárulást igényel. Ezért a KI-kormányzás nyilvános megértése és elkötelezettsége döntő jelentőségű egy előnyös jövő kialakításához, ahelyett, hogy a technológiai determinizmus vagy a szoros érdekek határozzák meg.

További stratégiai megfontolások a következők:

• Befektetés az AI korlátai és kockázatainak kutatásába: különös tekintettel a komplex emberi igények, az algoritmikus igazságosság és az automatizálás pszichológiai hatásainak előrejelzésére.
• A robusztus etikai iránymutatások és a kormányzási struktúrák kidolgozása: Ezeknek proaktív módon („előzetes etika”) és nemzetközileg koordináltnak kell lenniük a hatalmas AI rendszerek felelősségteljes használatának biztosítása érdekében.
• Az interdiszciplináris kutatások előmozdítása: A kihívások megkövetelik a számítógépes tudósok, a közgazdászok, a szociológusok, az etika, az ügyvédek és a humanitárius tudósok közötti együttműködést.
• Beszélgetés az alternatív gazdasági modellekről: Nyílt vita a Growth utáni, erőforrás -alapú megközelítésekről és a munka jövőjéről a hagyományos gazdasági logikán kívüli társadalmi látomások kidolgozásához.
• Oktatás és átképzés: A lakosság felkészítése olyan munka világára, amelyben az emberi képességek, például a kreativitás, a kritikus gondolkodás és az érzelmi intelligencia fontosságú, míg az ismétlődő feladatok automatizáltak.

Végső reflexiók: Az emberiség, a technológia és a gazdasági rendszerek közötti fejlődő kapcsolat

Egy olyan világ gondolatai, amelyekben a vállalatoknak már nincs szükségük az ügyfelekre sürgősen megvilágítják az emberi képesség, a technológiai képesség és a gazdasági életünk szervezeti formáinak változó kölcsönhatását. Arra kényszerít bennünket, hogy felteszünk alapvető kérdéseket arról, hogy mi, mint társadalom, a legjobban értékelik. Ha a technológia potenciálisan kielégítheti az összes anyagi igényt hagyományos kereskedelem nélkül, milyen társadalmat szeretnénk megtervezni?

A „ügyfél nélküli társaság” végül kevésbé kérdés, mint magával a társasággal, hanem inkább egy olyan emberiségről szóló kérdés, amelyre törekszünk, amikor az egzisztenciális gazdasági nyomás eltűnik. A forgatókönyv kiküszöböli a hagyományos gazdasági korlátokat és motivációkat. Ez lehetőséget ad arra, hogy a társadalmi célokat megismételje -például a tiszta növekedéstől a jólét, a fenntarthatóság, az igazságosság vagy az emberi fejlődés között. A „probléma” ezután a gazdasági szükségességről a kollektív választás és a társadalmi tervezés kérdésére változik, amelyet az etika és a kívánatos jövő elképzelése vezet, a tisztán gazdasági vagy technológiai determinizmus helyett.

Az ilyen jövőbe való utazás, még akkor is, ha csak részben megvalósul, megköveteli a technológiai lehetőségek mély megértését, a gazdasági és társadalmi következmények kritikus vizsgálatát, és mindenekelőtt egyértelmű etikai orientációt igényel annak biztosítása érdekében, hogy a technológia szolgáljon, és nem fordítva.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus