経済としてのAI経済：グローバルな変革、予測、地政学的優先事項の分析

準備のギャップは閉じます：なぜAI不使用国がデジタル変革の偉大な敗者になる可能性があるのか

人工知能（AI）は単なる新しい技術ではありません。それは基本的な経済力であり、その変革的影響は産業革命に匹敵します。すでに存在しているAIによる世界経済の変化は、ロボット工学との相乗効果によって強化され、地政学的な開発によって特徴付けられる、大きな機会とかなりの課題の複雑なイメージを示しています。

AIの経済的可能性は印象的です。アナリストは、AIが2030年までに世界の国内総生産（GDP）にさらに15.7兆ドルに貢献できると予測しています。この価値は、2つの主要なチャネルから生じます。認知作業の自動化とプロセスの最適化だけでなく、AIベースの製品とサービスを介した消費の大幅な刺激。

同時に、この計り知れない可能性とかなりのリスクの間の中心的な緊張が明らかになります。予測は、熱狂的な楽観主義から、より多くの適切な推定値にまで及びます。これは、収益性のしきい値、適応コスト、投資、アプリケーション分野の間の不一致などの実際の実装ハードルを示しています。労働市場は深い革命に直面しており、先進国の雇用の最大60％がAIの影響を受ける可能性があります。これは、資格の再評価、雇用の二極化、および所得の不平等の潜在的な引き締めにつながります。

地政学的な景観は、米国と中国の間のAI競争によってますます形作られており、グローバルな技術生態系の断片化につながります。多様な規制哲学 - 米国の市場指向のアプローチ、EUの正しい枠組み、および中国の州制御モデル - 多国籍企業向けの複雑で費用のかかる環境を作り出します。

戦略的命令は結晶化する：会社のリーダーにとって、「大規模な新しいケーブル」に付加価値の鍵 - 運用プロセス、ガバナンス、才能戦略の基本的な再設計。政治的意思決定者にとって、緊急の課題は、革新を促進することと包括的なガバナンス構造の作成とのバランスを見つけることです。 AI対応国とAI-UN準備された国家の間の「準備ギャップ」の架橋は、AIが世界的な不平等の新しい強力なドライバーになるのを防ぐために重要です。

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AIに基づいた経済：現在の風景の目録

この部分は、以前の貢献を定量化し、独自の価値を分離するために反事実的なシナリオを設計することにより、AIの経済的影響を理解するための基礎を築きます。

AI経済の夜明け：以前の変換の定量化

人工知能の世界的な経済構造への統合は、もはや将来のシナリオではなく、すでに測定可能な現実です。しかし、彼らの以前の影響の評価は、幅広い予測を明らかにしています。これは、変革的で兆ドルが多い貢献から、控えめだが依然として大きな成長にまで及びます。この矛盾は、AI採用の複雑なダイナミクスを理解するための鍵です。

マクロ経済効果：2つの予測の物語

AIの経済的貢献の定量的評価は、2つの異なる考え方によって形作られています。

PWCなどの機関が率いる強気なコンセンサスは、記念碑的な経済拡大の絵を描きます。広く引用された調査によると、KIは2030年までにグローバルGDPに加えて最大15.7兆ドルまで貢献する可能性があり、これは14％の増加に対応しています。この印象的な数は、2つの主要なメカニズムを搭載しています。第一に、ルーチンタスクの自動化と複雑なプロセスの最適化から生じる生産性の向上。第二に、さらに重要なのは、消費と需要の影響を通じて。 PWCは、9.1兆米ドルだけが消費の増加に起因すると推定しており、これはAIの改善とパーソナライズされたオファーやインテリジェントな支援システムなどのサービスによって刺激されます。 McKinseyは、生成AIだけが2.6〜4.4兆ドルの年間価値を生み出す可能性があるという推定で、この楽観的な見方を支えています。他の予測はさらに進んでおり、2040年までにAI市場全体を最大22.9兆ドルの年間価値で確認します。

対照的に、保守的なカウンタードラフトは、共同専門家とノーベル賞受賞者のダロン・アセモグルによって顕著に表されています。彼の分析では、彼は今後10年間で米国のAIによるかなり控えめなGDPの増加を予測しています。この評価は、AIの変革の可能性の拒否ではなく、実際の実装障害の冷静な評価です。

予測間のこの大きなギャップの説明は、根本的な仮定にあります。強気のシナリオは広範かつ効果的な採用を想定していますが、Acemoglusモデルは実際に観察できる決定的な制限を統合します。

• 収益性フィルター：Acemoglusの研究は、米国のすべての作業タスクのほぼ20％がAIの影響を受ける可能性があることを示していますが、近い将来、経済全体の約4分の1から5％のみが自動化できることが示されています。他の75％のケースでは、実装と適応コストは当面の利益を超えています。
• 適応コストとタスクの複雑さ：企業は、AIと協力するために組織、プロセス、文化を適応させるためにかなりのコストを支払う必要があります。さらに、最初の主要な生産性の向上は、「単純なタスク」で達成され、アクションと結果の関係が明確で測定可能です。ただし、AIが頑固な咳の診断などの「困難なタスク」に適用される場合、生産性の向上は少なくとも限られています。
• 投資とアプリケーションの違い：AI投資の大部分は、特定の分野の大規模なテクノロジー企業に焦点を当てています。ただし、AIが追加または交換できるタスクの多くは、中小企業（中小企業）で見つけることができます。

この「収益性フィルター」は、単なる学術的な制限以上のものです。それは基本的な市場に基づいた力です。 2部構成のAI経済の出現につながります。一方では、Google、Microsoft、Amazonなどの「AIネイティブ」の巨人が一方で存在します。あなたの膨大な資本、巨大な独自のデータセット、世界クラスの才能により、最新のAIシステムの開発と使用に高いコストを負い、収益性のしきい値を突破できます。一方、ほとんどの経済のバックボーンである中小企業は、コスト、データアクセス、専門知識に対する乗り越えられないハードルに直面しています。これは、予見可能な発散につながります。AIジャイアンツの過剰生産層と中小企業の嘘の層であり、AIは単純で効果的でないソリューションの形で使用できません。その結果、生産性のギャップだけでなく、市場集中と均等の構造的締め付け - AIの経済的統合の決定的な副作用です。

マイクロ経済の変化：新しいビジネスモデルと起業家の現実

ミクロレベルでは、AIはすでに企業が価値観との作成と競争方法を根本的に変え始めています。これにより、従来の静的アプローチと根本的に異なる完全に新しい動的なビジネスモデルが可能になります。これには、サービスとしてのデータと知識をサービスとして販売するサービス（Data-as-as-a-Service（DAAS）などのデータ対照モデル）、前例のない効率性を持つ買い手と売り手を購入するAIベースの市場、予測分析のためのプラットフォーム、ハイパー個人化モデルが含まれます。これらの新しいビジネスモデルは、データからの継続的な学習、リアルタイムの意思決定の発見、および多くの場合、従来の企業が不足していることが多い巨大なスケーラビリティに基づいています。

会社の受け入れは迅速に加速します。 PWCの調査では、企業の79％がすでにAIエージェントを使用していることが示されています。 McKinseyは、組織の4分の3以上が少なくとも1つのビジネス機能でAIを使用していると指摘しています。投資は突然増加しています。マネージャーの88％が今後12か月でAI予算を増やす予定です。

AIの経済的影響の比較予測

AIの経済的影響の比較予測 - 画像：xpert.digital

さまざまな有名な機関は、印象的な成長の可能性を示す人工知能の経済的影響に関する広範な予測を生み出しています。 2030年までに、PWCは、AIテクノロジー全体を通じて15.7兆ドルの世界的な増加を予測しています。 McKinsey＆Companyは、生成AIに特に焦点を当てており、年間付加価値を2.6〜4.4兆ドルと推定しています。これにより、この分析は63の異なるビジネスエリアで構成され、AIの全体的な影響を15〜40％増加させる可能性があります。ゴールドマン・サックスは、10年間にわたって生成AIによって7兆ドルの可能性を見ています。これは、世界の国内総生産の増加に7％増加し、幅広い採用と生産性の向上に基づいています。 Untadは、2033年までにAI市場全体で4.8兆ドルの市場規模を予測しています。これは、2023年の1,890億ドルと比較して25倍の顕著な成長に対応しています。一方、MISからのDaron Acemogluの評価は、AIのGDP成長率がUnited Cositivative assitivativativativeとedavativativative as to Consilative assiptivativeであることを予想しています。 アカウント。

AIのない世界：矛盾する分析

人工知能の真の貢献を分離するには、矛盾するシナリオを構築する必要があります。深い学習の革命と大規模な言語モデルの革命が過去10〜15年で行われなかった場合、世界経済はどのように見えますか？マクロ経済学で使用される方法に基づいたこの分析により、この技術的触媒なしで経済の仮説的発達を示すことにより、「AI付加価値」を定量化できます。

矛盾する経済

近代的なAIのない世界では、経済のいくつかの重要な分野が大幅に異なって開発されます。

• 生産性の成長の低下：先進経済のすでに捕らえられた生産性の成長は、おそらくさらに平坦だったでしょう。 AIの初期のユーザーの1人であるFinanceやITなどのセクターは、効率の向上が低くなるでしょう。特定の役割で観察された驚くべき生産性は、生成的AIツールを使用する従業員のニールセンが報告した66％の増加として失敗したため、66％の増加として発生しました。 2019年以来、米国で主に産業内部の成長を通じて、特に情報集約型セクターでの総合的な生産性は、最も重要なドライバーの1つを失ったでしょう。
• 限られた超個人化：Amazon、Netflix、Spotifyなどの大規模なデジタルプラットフォームのビジネスモデルは、根本的に異なり、効果が低くなります。顧客の忠誠心と販売の主な原因となる推奨アルゴリズムは、AIを搭載しています。 AIがなければ、彼らは粗いセグメントベースのマーケティングアプローチに依存する必要があります。これにより、消費量が157億ドルの予測であるPWCからの重要な要因である消費の需要が低くなります。この要因では、消費量は9.1兆ドルのライオンのシェアです。顧客エクスペリエンスをリアルタイムでパーソナライズし、コンバージョン率を上げる機能は厳しく制限されます。
• はんだ科学と進歩：薬物研究などの分野は、現在のスタンドの背後に大きく戻ってきます。 Googleのアルファバルで実証されたように、AIが巨大な生物学的データ記録を分析し、複雑なタンパク質構造を予測する能力は、研究を根本的に加速しています。これらのツールがなければ、新しい薬物療法、材料、治療の開発は、はるかに遅く、より高価で、より生まれ変わるプロセスのままです。フェーズI研究におけるAIが発達した薬物の成功率は、従来の方法で〜40％と比較して80〜90％であるため、比類のないままでした。
• その他の市場構造：データネットワーク効果とAI制御サービスに基づいたテクノロジージャイアンツの今日の優位性は、それほど顕著ではありません。 AIが膨大な量のデータを使用する能力がなければ、デジタル市場のエントリーバリアは低くなりますが、提供されるサービスも洗練されていません。 2024年には2,790億ドル以上と見積もられるAIソフトウェアとサービスの市場は、現在の形式には存在しません。経済的景観はより断片化されますが、データ集約型のサービスの点でも革新的ではありません。

要約すると、AIのない世界は、成長率が低く、市場の効率が低く、科学的進歩が遅く、市場力の異なる分布がある世界になると言えます。したがって、「AI付加価値」は、増分の増加だけでなく、効率、革新、完全に新しい経済分野の創造に対する基本的な触媒です。

詳細な業界分析：主要な業界におけるAIのフットプリント

AIのマクロ経済的影響は、セクターレベルでの深い変化の結果です。データ、複雑さ、最適化の可能性を特徴とする業界では、AIはすでに消えない痕跡を残し、確立されたビジネスモデルをゼロから再設計しています。

金融：アルゴリズム革命

自然にデータ集約的である金融セクターは、AIの最も肥沃なアプリケーション分野の1つに発展しました。 AIは、プロセスを自動化し、リスク管理を改善し、まったく新しい取引パラダイムを作成する最新の金融の中枢神経系になりました。

アプリケーションのケースと効果：

• プロセス自動化：効率の向上は膨大です。主要な例は、AIの助けを借りて複雑な商業クレジット契約のチェックを自動化するJPモルガンのコインプラットフォーム（契約インテリジェンス）です。以前は年間約360,000労働時間を必要としていたタスクは、数秒で完了しています。同様の自動化は、請求書処理と財務レポートの作成にあります。これにより、運用コストが削減され、従業員の生産性が向上します。
• 詐欺認識：AIシステムは詐欺との戦いに革命をもたらしました。 PayPals AI制御リスクエンジンは、トランザクションパターンをリアルタイムで分析し、詐欺の損失を最大20％減らすことができました。 MasterCardのDecision Intelligence Pro Systemは、トランザクションごとに1,000を超えるデータポイントを評価し、場合によっては最大300％で詐欺検出率を20％改善しますが、誤報の数は劇的に減少します。
• アルゴリズム貿易：ルネッサンステクノロジーやシタデルなどのヘッジファンドは、KIを使用して複雑な高周波貿易戦略を実装します。これらのシステムは、人間のディーラーにとって到達不可能な速度と深さで、市場データ、ニュースムード、および代替データソース（衛星画像など）を分析します。これにより、市場の効率が向上しますが、アルゴリズムが取引活動を調整して利益を最大化することを学習し、市場の流動性に影響を与える可能性のある、意図しないAI制御された共謀の可能性など、新しいリスクももたらします。
• 貸付とリスク評価：AIは、リスク評価のために代替データソースを使用してクレジットへのアクセスを拡大します。新興企業などの企業は、AIを使用して、従来のクレジットスコアに加えて教育や専門的経験などの要因を分析しました。これにより、クレジットケースが75％減少し、同時にローンの承認が得られました。

ヘルスケア：診断から発見まで

ヘルスケアでは、AIは変革的触媒として機能し、このセクターをリアクティブからプロアクティブでパーソナライズされたシステムに変換します。アプリケーションは、診断の改善から、薬物開発の加速まで、病院管理の最適化にまで及びます。

アプリケーションのケースと効果：

• 医療イメージング：AIアルゴリズムは、放射線学の超人的スキルを示しています。研究では、65％と比較して94％の精度で肺ノードを認識する際に、彼女は人間の放射線科医を超えました。実際には、AI支援システムの使用により、ヘッドCTスキャンに対する重要な発見の認識が20％増加し、X線画像での肺炎の識別が10回増加しました。
• 医薬品研究：AIは、伝統的に遅く高価なプロセスを劇的に加速します。 Tribe AIと再帰のパートナーシップでは、スーパーコンピューティングと機械学習を使用して、有効成分候補のスクリーニングのスループットを増加させて10倍増加させました。フェーズI研究でAIで発生した薬物の成功率は、従来の方法では約40％と比較して80〜90％です。
• 病院管理：AIは、乏しい資源の使用を最適化します。看護スタッフのAIサポートされた人員展開計画により、病院では10〜15％低い人件費と患者の満足度が7.5％増加しました。集中治療薬では、AIシステムは、前の数分より6時間早く差し迫った敗血症を見ることができました。これは命を救う可能性があります。

製造および業界4.0：インテリジェントファクトリー

AIは、第4回産業革命（Industry 4.0）のコアエンジンであり、インテリジェントで適応性があり、非常に効率的な製造プロセスの作成を可能にします。 「完全に自動化された工場」のビジョンは、AIによって現実になります。

アプリケーションのケースと効果：

• 予測メンテナンス：これは、生産における最も効果的なAIアプリケーションの1つです。センサーデータ（振動、温度など）を分析することにより、AIシステムは、マシンが発生する前に故障を予測できます。 McKinseyは、これによりマシンのダウンタイムを30〜50％削減できると報告しています。 SiemensはKIを使用して、数週間前に潜在的な障害を予測します。航空業界では、これによりメンテナンスコストが12〜18％削減され、計画外のダウンタイムが15〜20％削減されました。
• 品質管理：AI制御されたコンピュータービジョンシステムは、組立ラインの製品をリアルタイムで検査し、人間の目を超える精度の欠陥を認識します。これにより、委員会が減少し、製品の一貫性が向上します。たとえば、BMWグループは、塗装プロセスで品質制御のためにテーカー製AIシステムを使用しています。
• 生成設計：AIアルゴリズムは、製品設計プロセスに革命をもたらします。材料、重量、コストなどの事前定義されたパラメーターに基づいて、数千の設計バリアントを自律的に作成および評価できます。これは、航空宇宙や自動車産業ですでに使用されており、より軽量で安定したコンポーネントを開発しています。

ロジスティクスとサプライチェーン：予測から最適化

グローバルサプライチェーンの複雑さにより、AIにとって理想的なアプリケーションの分野になります。 AIは、需要予測から最後のマイルの配信まで、一貫した透明性と知性を生み出すことにより、ロジスティクスに革命をもたらします。

アプリケーションのケースと効果：

• 需要予測と在庫管理：AIシステムは、需要をより正確に予測するために、過去の販売データ、市場動向、天気、さらにはソーシャルメディアのムードを分析します。ユニリーバは、20のグローバルサプライチェーン制御タワーでKIを使用して、反応性を向上させ、誤解を減らします。ファッション小売業者のZaraはAIを使用して、ソーシャルメディアからのファッショントレンドを認識し、それに応じて生産を適応させます。これにより、過剰生産が回避されます。 Gaviota Companyは、同じサービスレベルで、AIソリューションによって在庫を43％削減することができました。
• ルートの最適化：UPSのOrionシステム（オンロード統合最適化とナビゲーション）が代表的な例です。 AIを使用して、ドライバーに最も効率的な配信ルートを計算します。このシステムは、ルート上で年間1億マイルを節約し、数百万ガロンの燃料を節約し、CO2排出量を削減します。

B2B調達：accio.com-imageを使用したサプライチェーン、取引、マーケットプレイス、AIサポートソーシング：xpert.digital

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次の経済的限界：AI主導の未来の予測

この部分は、将来に焦点を移し、成長予測、労働市場の深い変化、AIとロボット工学の強力な相乗効果を分析します。

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10億ドルの効果の予測：将来の成長と生産性

AIの将来の経済的影響に対する予測は記念碑的です。 PWC（2030年までに15.7兆米ドル）、マッキンゼー（genai単独で年間2.6〜4.4兆ドル）、Unctad（市場量4.8兆から2033年まで）などの機関は、世界経済を根本的に変化させる成長段階を示しています。この成長は、いくつかの重要な要因によって駆動されます。

将来の成長のドライバー

• 認知作業の広範な自動化：おそらく最も重要なドライバーは、以前は人間の知識の領域と見なされていた認知タスクを自動化するAIの能力です。 McKinseyは、生成AIのおかげで、今日の作業活動の半分は2030年から2060年の間に自動化できると推定しています。この自動化の波は、日常的なタスクを記録するだけでなく、ソフトウェア開発、マーケティング、カスタマーサービス、F＆Eの分野での複雑なアクティビティも記録します。
• イノベーションの加速：効率の純粋な向上に加えて、AIは基本的な革新のモーターとして機能する可能性があります。新しいアイデア、材料、投薬、ビジネスモデルの発見を加速する能力は、成長ドライバーを定量化するのがより困難であるにもかかわらず、重要なものです。 AIが既存のプロセスを最適化するだけでなく、新しい科学的ブレークスルーを可能にする場合、あなたの役割は、効率を高めるためのツールから基本的な経済的進歩の源に移行しています。
• 生産性の成長：認知作業の自動化は、労働生産性の向上に直接つながります。生成AIのみが、労働生産性の年間成長率を2040年に0.1から0.6パーセントポイント増加させる可能性があると推定されています。他のすべての自動化技術と組み合わせて、年間の増加は最大3.4パーセントポイントになる可能性があります。さらに保守的な推定では、今後10年間で生産性の成長が0.3パーセントポイント増加することを想定しています。

ただし、この計り知れない可能性の実現は、技術開発のみに依存するものではありません。企業戦略は重要な役割を果たします。 AIの現在および予測効果の広範な多様化は、企業のさまざまなアプローチによって説明できます。 McKinseyの調査データがここで明らかになっています。Genaiの使用による操作結果（EBIT）に対する測定可能な影響と最も相関する唯一の機能は、作業プロセスの再設計です。同時に、他のデータは、AIエージェントを導入している企業の半数未満であり、その運用モデルが根本的に再考することを示しています。

これは明確な二分法につながります。 AIを「インクリメンタルアドオン」として扱う企業は、周囲のプロセスを変更せずに単一のタスクを自動化するツールとして、Acemogluの控えめな予測に対応する最小限のリターンのみを確認します。対照的に、「大規模な新しいケーブル」を実行する企業があります。これは、Cレベルで実施されるプロセス、ガバナンス、タレントモデルの戦略的変革です。 AIの指数値をリリースするのはこれらの企業です。したがって、数兆ドルの潜在的な価値は、自己変換のための企業の意欲と能力の背後に閉鎖されています。したがって、AIの究極の経済的影響は、組織の変化の問題よりも技術的な問題ではありません。

仕事の未来：労働市場の激動と再発明

AIの経済への統合は、事前に技術的な波よりもほとんどないよりも、グローバルな労働市場を深くかつ包括的に変えるでしょう。この効果は普遍的であり、すべての資格レベルとセクターに影響を及ぼします。これには、仕事、資格、社会保障の基本的な再評価が必要です。

暴露の程度

国際機関の数は、今後の変革の程度を示しています。国際通貨基金（IMF）は、AIの世界的な雇用のほぼ40％が影響を受けていると推定しています。先進経済では、この割合は60％に増加します。主に手動および日常の活動に影響を与えた以前の自動化の波との決定的な違いは、AIが高度に適格の認知作業のドメインに直接介入することです。ブルッキング研究所の研究は、学士号を取得した十分に訓練された高給の労働者が、高校の学位しかない従業員のようなAIのような5倍以上の露出にさらされる可能性があることを示唆しています。

職場の破壊対創造

公開討論はしばしば大規模な失業の恐怖によって形作られますが、データは大規模な構造変化のより複雑なイメージ、つまり「創造的破壊」のプロセスを示しています。世界経済フォーラム（WEF）は、KIが2030年までに世界中で1億7000万人の新しい雇用を創出すると予測していますが、9,200万人が避難しています。したがって、正味の効果はプラスですが、巨大な反転プロセスを隠します。

• 新しい役割：B。プロンプトエンジニア、アルゴリズム監査人、AI倫理スペシャリスト、AIシステムのトレーナーなど、AIテクノロジーに直接接続された完全に新しい職業が作成されます。
• ローリングの役割：同時に、データ入力、処理、および簡単な分析に基づいた管理および商業的活動は急激に戻ります。

資格の偏光と不平等

おそらく、AI革命の最大の社会的挑戦は、不平等を強化する傾向です。 AIは、両国内およびそれらの間で収入と資産を増やす可能性があります。

• 雇用偏光：労働市場は、それ自体を二極化すると予想されます。その結果、戦略的思考、創造性、感情的知性、複雑な問題解決など、AIを補完する資格に対する高い需要が得られます。同時に、特定のプログラミング言語、データ分析、またはテキスト作成など、AIに置き換えることができる資格は価値を失います。
• 賃金拡散：AIを効果的に使用できる従業員は、生産性、したがって賃金の増加を経験します。これを行うことができない人は、後退する恐れがあります。これにより、収入はハサミのさらなる広がりにつながる可能性があります。
• 人口統計の次元：適応性は等しく分布していません。デジタルテクノロジーで育った若い従業員は、新しい機会を使いやすいかもしれませんが、高齢者は適応が困難になる可能性があります。一部の研究では、女性の職業は、特に高い収入のある国の女性の職業よりも自動化の影響を受けていることを示しています。

この変更には、再訓練とさらなる教育のための大規模で世界的な努力が必要です。 WEFは、今日の資格の39％が2030年までに時代遅れになると推定しています。これに対応して、雇用主の85％が労働力のさらなるトレーニングに優先順位を付けることを計画しています。これは、従来の学位ではなく、特定の職業におけるAIの実際の応用に焦点を当てた専門的な「AI技術学校」の増加の可能性があるため、教育システムを変更する可能性があります。

労働市場に対するAIの影響：グローバルなスナップショット

労働市場に対するAIの影響：グローバルなスナップショット - 画像：Xpert.Digital

労働市場に対するAIの影響は、複雑なグローバルなスナップショットを示しています。 IMFによると、すべての職場の約40％が世界中のAI暴露にさらされており、この技術は以前の自動化とは対照的に、特に高度に適格な認知的職業に影響を与えています。先進国では、暴露は約60％であるため、リスクが高くなりますが、利点から利益を得る可能性が高くなります。新興国の暴露は約40％であり、これは即時障害の低下につながりますが、国家の間で不平等が増加するリスクがあります。 26％で、収入が少ない国では最も低い暴露が示されていますが、AIの利点を使用するためにインフラストラクチャと資格のある労働者の不足に苦しんでいます。

グローバルな経済フォーラムは、世界中の雇用の純増加を予測しています。これにより、2030年までに1億7000万人の新しい雇用が創出され、9,200万人が避難します。ブルッキングスと大学の学位を持つILOの労働者によると、特に影響を受けていますが、先進国の女性の職業はより自動化されています。資格の変化は重要な課題です。WEFは、既存の資格の39％が2030年までに時代遅れになると推定しており、雇用主の63％が資格ギャップをさらなる開発の主な障害と見なしています。

共生革命：AI、ロボット工学、身体経済

AIに関する議論の大部分はデジタルと認知の世界に焦点を当てていますが、物理的な世界における同様に深い革命が発展しています。これは、人工知能（「脳」）とロボット工学（「身体」）の収束によって駆動されます。この共生は、単なる進歩的な自動化以上のものを生み出します。現実世界で複雑で動的なタスクを知的かつ適応可能にすることができる、新しいクラスの自律エージェントを生成します。

相乗効果が説明します

従来のロボットは、基本的に事前にプログラムされたマシンであり、強く構造化された環境で繰り返しタスクを実行します。 AIの統合はこれを根本的に変えています。 Kiは、ロボットにカメラやLidar（コンピュータービジョン）などのセンサーを介して周囲を知覚し、収集されたデータを解釈し、リアルタイムでインテリジェントな決定を下し、経験（機械学習）から学習する能力を提供します。この相乗効果は、剛性ツールのロボットを、構造化されていない変化する環境で動作できる柔軟で自律的なシステムに変換します。

物理産業の変革

AIとロボット工学の組み合わせは、物理的な仕事と相互作用に基づいて、セクター全体の変換の基礎です。

• 製造：これは現代のロボット工学の誕生の場所であり、AIは自動化を次の段階に引き上げます。完全に自律的な工場である「完全に自動化された工場」のビジョンは近づいています。共同ロボット（コボット）は、人々と一緒に安全に作業し、身体的に疲れ果てている、または非常に正確なタスクを引き受けるように設計されています。さらに未来的な概念は、「箱の中の工場」です。モジュラーのAI制御された製造ユニットは、柔軟で分散化された生産を可能にし、生産を需要に近づけるために、さまざまな場所で迅速に使用できます。
• ロジスティクス：自律型モバイルロボット（AMR）は、すでに倉庫をインテリジェントにナビゲートして、商品を選、梱包、輸送するため、商品の流れの効率を大幅に改善しています。この開発は、自動運転トラック、長距離輸送、および「最後のマイル」を顧客に橋渡しする配送ドローンを備えたサプライチェーン全体に拡張されます。
• 農業：精密農業は、AI制御ロボット工学によって革命されています。ボニロブなどの自律的なロボットは、フィールドでそれらを正確に識別し、機械的に除去することができ、これにより除草剤や手動作業の必要性が大幅に減少します。 AIベースのセンサーとカメラが装備されているドローンは、巨大な地域で作物の健康を監視することができ、灌漑や受精などの標的対策のみを推奨します。
• ヘルスケア：Da VinciシステムなどのAIベースの手術ロボットシステムは、外科医のスキルを拡大します。それらは精度を改善し、最小限の侵襲的介入を可能にし、手術中に画像認識とリアルタイムのフィードバックでそれらをサポートできます。

このAIとロボット工学の共生は、単なる「より良い自動化」以上のものを生み出します。経済的目標を達成するために、物理的な世界で知覚、計画、行動することができるシステムを作成します。自己運転のタクシー、自動運転雑草ロボット、または「箱の中の工場」は、もはや伝統的な意味での資本財ではなくなりました。彼らは、以前は人間の仕事のために予約されていたタスクを実行します。これは、あなたが非人間の「経済的プレーヤー」の新しいクラスを効果的に代表することを意味します。

この開発は大きな結果をもたらします。それは根本的に、資本と仕事の間の伝統的な経済的区別に疑問を呈しています。自律サービスのための完全に新しい市場を作成します。そして、既存の法的枠組みが不十分な責任、行動能力、およびガバナンスに関する新しい法的および規制上の質問を提起します。社会と議員は、自律的なAIが管理するエージェントによって経済的決定と身体的仕事がますます実施される世界に備えなければなりません。

Xpaper AIS AISビジネス開発、マーケティング、PR、業界ハブ（コンテンツ）の可能性 - 画像：Xpert.Digital

この記事は「書かれた」ものでした。私の自己開発のR＆D研究ツール「Xpaper」が使用されました。これは、特にグローバルなビジネス開発のために、合計18の言語で使用されています。テキストをより明確で流動的にするために、文体的および文法的な改良が行われました。セクションの選択、デザイン、ソースおよびマテリアルコレクションが編集および修正されます。

人工知能検索に基づいており、SEOテクノロジーと基本的に異なります。ただし、両方のアプローチは、関連情報をユーザーがアクセスできるようにすることを目標としています - 検索テクノロジーのAIとコンテンツの側にあるSEO Webサイト。

毎晩、Xpaperは世界中からの現在のニュースを通り抜けており、時計の周りの継続的な更新を行っています。毎月不快で類似のツールに数千ユーロを投資する代わりに、私はここで自分のツールを作成し、ビジネス開発の分野（BD）での仕事に常に最新の状態になりました。 Xpaperシステムは、1時間ごとに数千万人のデータを収集および分析する金融の世界からのツールに似ています。同時に、Xpaperはビジネス開発に適しているだけでなく、マーケティングとPRの分野でも使用されています。コンテンツファクトリーや記事研究のインスピレーションの源として。このツールを使用すると、世界中のすべてのソースを評価および分析できます。データソースがどのような言語を話すかに関係なく - これはAIにとって問題ではありません。さまざまなAIモデルが利用できます。 Xpaperの18言語を迅速かつ理解できるように作成できます。 Xpaperを使用すると、独立した主題領域を分析できます - 一般的なニッチの問題から、データを過去の期間と比較および分析することもできます。

グローバルキアリーナのナビゲーション：地政学と戦略的命令

この最後の部分は、その決定的な地政学的文脈における経済的および技術革命を見つけ、ビジネスと政治のマネージャーに対する戦略的な推奨事項を閉じます。

に適し：

• ヨーロッパの世界的な競争におけるAIの野望：包括的な分析デジタル植民地ですか、それともブレークスルーは来ますか？

新しい地政学的チェス委員会：米国と中国の間のAI rivality

人工知能の世界的な景観は、主に中央地政学的なダイナミクス、つまり米国と中国の間の集中的な競争によって形作られています。このレースは、ワシントンの政治的意思決定者から「新しい冷戦」および「私たちの世代のマンハッタンプロジェクト」と呼ばれています。認識は、AIの支配が将来のグローバルパワーバランスを決定するということです。

技術戦争の武器

両方の超大国は、このレースで優位に立つためにさまざまな戦略を追求しています。

• 米国戦略：技術のボトルネックとアライアンス。米国の主要な戦略は、主要な技術コンポーネントへのアクセスをチェックすることにより、中国の進歩を遅らせることを目指しています。これは、NvidiaのA100やH100チップなど、生産に必要な機械など、洗練された半導体の広範囲にわたる輸出制御に最も明確に現れます。これらの措置は、中国がコンピューティング能力へのアクセスを拒否することを目的としています。これは、大規模で強力なAIモデルのトレーニングに不可欠です。同時に、米国は政府内で独自のAIの専門知識を拡大し、連邦当局における中国のAIシステムの使用をブロックしようとしています。
• 中国の戦略：独立とスケーリング。アメリカの圧力に応えて、中国は技術の独立性を獲得するために国家戦略を大幅に加速しました。この戦略には、大規模な国家資金投資、国内の「チャンピオン」の促進、および新しいテクノロジーの迅速な分布とスケーリングのための巨大な内部市場の使用が含まれます。 CHIPの制限にもかかわらず、国際的に競争力のあるAIモデルを開発したDeepseekやAlibabaなどの企業の成功は、中国の驚くべき抵抗と効率の向上における革新的な強さを示しています。巧妙なソフトウェアとアーキテクチャの最適化を通じて、あまり強力なハードウェアで印象的な結果を達成することを学びました。

米国と中国の間のこの競争は、同時に「二重イノベーション加速器と断片化ドライバー」として機能します。一方で、「人種」の物語は、革新の強力な触媒として機能します。大規模な州の研究資金を正当化し、国民の才能を動員し、息をのむようなペースで技術開発を促進する緊急感を生み出します。一方、このレースエクスポートの制御、制裁、投資禁止、およびデータのローカリゼーションに関する法律の主要な手段は、かつてグローバル化された技術エコシステムを「断片化」する過程で積極的に行われます。

この断片化には深刻な経済的結果があります。それはすべての多国籍企業のコストを抑え、冗長で非効率的なサプライチェーンの作成を強制し、互換性のない技術分野を作成するリスクを抱えています - そのように呼ばれる「スプリンテルネット」。この基本的な緊張は、同時にトップAIの発達を加速する力を正確に意味することを意味します。これは、21世紀の世界経済に対する決定的なパラドックスです。

大きな分岐：競合する規制哲学

技術的および地政学的な競争と並行して、世界は人工知能のための3つの異なる調節ブロックに断片化されています。これらの各ブロックは、異なる価値と目標に基づいており、深い経済的結果をもたらす独自のビジョンを追求しています。

断片化の経済的結果

この規制の相違により、多国籍企業は各地域にAI製品とコンプライアンス戦略を適応させ、コストと複雑さを大幅に増加させます。国境を越えたデータトラフィックを妨げます。これは、強力なAIモデルの開発のための生命のエリキシルであり、研究開発における世界的な協力をもたらします。企業は、断片化された規制環境で行動する必要があります。これにより、戦略的計画とグローバルなスケーリングが困難になります。

地政学的AIの風景：比較概要

地政学的AIの風景：比較概要イメージ：Xpert.Digital

地政学的なAI景観は、目的と規制アプローチに大きな地域の違いを示しています。米国は主に、市場制御されたセクター固有のイノベーション - フレンドリーな規制哲学を通じて、主に商業革新と技術のリーダーシップを追求しています。あなたのポリシーは、大統領命令、F＆funding、および輸出管理に基づいており、これはイノベーションの速度が高くなりますが、規制のギャップと潜在的な市場集中のリスクを抱えています。

一方、欧州連合は、EU AI法で明らかにされた正しい、リスクベースの水平規制アプローチによる基本的権利と信頼の形成の保護に焦点を当てています。これにより、コンプライアンスコストが高くなり、イノベーションが遅くなる可能性がありますが、「ブリュッセル効果」を介してグローバルな標準設定を可能にしますが、競争力のある不利益を引き起こす可能性があります。

中国は、国家制御、トップダウン、主権指向のアプローチを通じて、国家管理、技術の独立性、社会的安定を追求しています。国家AI戦略とデータのローカリゼーションとアルゴリシック制御に関する法律は、戦略的分野での高速で国家指向の拡散とイノベーションの促進を可能にしますが、データの断片化と市場アクセスの限られたものにつながります。

AIベースの世界に対する戦略的な推奨事項

人工知能の時代は、前例のない課題と機会の前に、ビジネスと政治の経営陣を壊し、提示しています。利点を最大化し、リスクを最小限に抑えるためには、決定された戦略的対策が必要です。

会社のリーダー向け

• 「大きな新しいケーブル」を受け入れる：AIの真の価値は、新しいテクノロジーの孤立した使用によってではなく、会社の根本的な変革によって解放されます。管理レベルは、作業プロセス、プロセス、および運用モデルの再設計を進める必要があります。 McKinseyのデータが示すように、これは動作結果に対する測定可能な影響の決定的な要因です。これには、AIソリューションの「フランジング」から、企業DNAへの深い統合に逸脱する必要があります。
• 才能とさらなるトレーニングへの投資：資格ギャップは、変革を成功させるための最大の障害の1つです。今日のスキルのほぼ40％が2030年までに時代遅れになるため、企業は再訓練とさらにトレーニングに大規模に投資しなければなりません。 AIを補完するスキルに焦点を当てる必要があります：批判的思考、創造性、問題 - 解決能力、感情的知性。生涯学習の文化の創造が不可欠です。
• 積極的なリスク：AIの導入は、不正確さ、サイバーセキュリティ、知的財産の違反、アルゴリズムバイアスに関連してかなりのリスクをもたらします。企業は、最高の管理レベルで明確な責任を持つ堅牢なガバナンス構造を確立する必要があります。これには、AIに生成されたコンテンツをチェックするためのプロセスの実装と、顧客と従業員の信頼を確保し、費用のかかる間違いを回避するためのリスクの積極的な制御が含まれます。
• 断片化された世界をナビゲートする：規制の相違の増加には、世界的に運営されている企業からの柔軟性が必要です。グローバルな競争力を失うことなく、さまざまな規制（EU AI法など）を満たすために、地域固有の戦略を開発する必要があります。これには、地政学的な景観と、製品とサービスを地元の法的枠組み条件に適応させる能力を深く理解する必要があります。

政治的決定のために - メーカー

• 基本的な準備を促進する：IMFのAI準備指数（KIPI）は、明確なロードマップを提供します。特にしきい値と発展途上国における政府は、主に基本に投資する必要があります：デジタルインフラストラクチャ（電気、インターネット、インターネット、コンピューティングパワー）、STEM形成、デジタル資格のある雇用人口の開発。これらの基盤がなければ、これらの国はつながりを失い、AI革命の利点から除外されると脅しています。
• イノベーションと規制のバランスを見つける：革新を窒息させることなく、公共の信頼を築き、損害を軽減するアジャイル規制の枠組みを作成する必要があります。恐怖によって駆動される過剰規制は、他の地域への技術的リーダーシップにつながる可能性があります。焦点は、個人と社会にとって最大の危険が存在する厳格なルールを提供するリスクベースのアプローチにあるべきです。
• 労働市場への移行のクッション：AIによって引き起こされる過ちには、積極的な政治的措置が必要です。社会保障システムの強化と大規模な再訓練とさらなる教育プログラムの資金調達は、自動化の影響を受けた従業員をサポートするために重要です。これは、社会的緊張に対処し、AI革命からの利益が広く分配されることを保証するために必要です。
• 国際協力を促進する：地政学的な競争にもかかわらず、AIのセキュリティ、倫理、基準に関するグローバルな対話が不可欠です。 AIの影響は無限であり、ガバナンスにおける国際的な調整の欠如はかなりの世界的なリスクです。特にセキュリティとAIの乱用の観点から、共通の基準を決定するためのイニシアチブが緊急に必要です。

最後に、分析は、IMF KIPIによって明らかにされた「準備ギャップ」が、世界的な不平等の新しい最前線を表していることを示しています。 AI利用可能な国（ほとんどが豊富な国）とAI独立国（主に発展途上国）の間には明確なギャップがあります。これは単なる技術的なギャップではなく、将来の経済的相違の指標です。 AI対応国は、AIの計り知れない生産性の向上と付加価値を使用することができます。一方、AIに依存しない国は、インフラストラクチャ、資格、制度的枠組みの条件が不足しているため、利点の恩恵を受けずに悪影響（失業、社会的不安定性）を感じるリスクを冒します。したがって、AIは、世界的な不平等の強力なアンプになり、国家間の新しい潜在的に恒久的なギャップを生み出すと脅しています。この「準備ギャップ」の橋渡しは、21世紀の最も緊急の世界的な政治的課題の1つです。

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