Jogo memorial | Empresas sem clientes: uma análise do futuro do comércio em um mundo controlado pela IA

A gênese de um cenário comercial sem cliente

Este jogo de pensamento projeta um futuro em que as empresas não dependem mais dos relacionamentos tradicionais dos clientes. A inteligência artificial avançada (IA) e a automação abrangente permitem previsão e satisfação precisas de necessidades, o que observa práticas comerciais estabelecidas, como marketing e vendas. Esta seção introdutória define a premissa central desse cenário, examina os requisitos tecnológicos e ilumina as consequências para as atividades comerciais tradicionais.

Adequado para:

• O paradoxo de vendas esquece o funil de vendas: a jornada do cliente é AI, automação e CRM!

Definição da premissa: IA, automação e previsão de demanda perfeita

A hipótese central desse experimento de pensamento é uma economia na qual as empresas dependem inteiramente de automação, inteligência artificial e processos controlados por dados. Nesse sistema, seria possível prever a necessidade de indivíduos e sociedade como um todo quase perfeitamente e ajustar produtos ou serviços de acordo, sem a necessidade de interação humana direta ou uma demanda explícita iniciada pelo cliente. Isso forma a base para as seguintes considerações às transformações distantes do comércio e da sociedade.

Os desenvolvimentos atuais no campo da IA ​​no varejo já estão indicados nessa direção, mesmo que a perfeição da previsão e a completa falta de interação do cliente ainda sejam músicas futuras. A KI já está revolucionando a maneira como os varejistas prevêem as necessidades do cliente, analisando dados históricos de vendas, tendências de mercado e fatores externos, como clima ou feriados públicos. Os sistemas de IA desempenham um papel cada vez mais importante na previsão precisa do comportamento do cliente e na otimização dos processos operacionais. A base para isso é a simbiose de big data e IA: os algoritmos precisam de grandes quantidades de dados para reconhecer padrões e fazer previsões confiáveis ​​- quanto maior e alta qualidade o registro de dados, mais precisamente as previsões.

Essa premissa implica uma mudança fundamental de uma economia reativa para uma economia proativa. A maioria dos sistemas atuais reage às decisões de clientes que são influenciadas pelo marketing e são concluídas por atividades de vendas. O cenário descrito aqui, por outro lado, baseia -se no fato de que as necessidades são previstas e os produtos ou serviços são adaptados para atender a essas necessidades antecipadas, sem que os clientes tradicionais sejam necessários. A atividade econômica não seria mais controlada por decisões explícitas de compra, mas por inteligência preditiva.

O conceito de "previsão perfeita" é ser visto criticamente. Enquanto os sistemas de IA são constantemente melhores em sua capacidade de previsão, a imensa complexidade das necessidades humanas em particular latente, recentemente criada ou irracional é um desafio significativo. As necessidades humanas nem sempre são racionalmente ou nos padrões de dados do passado. Portanto, o espectro de uma previsão significativamente melhorada para uma previsão realmente perfeita e as respectivas implicações de possíveis lacunas nessa perfeição devem ser examinadas nesta perfeição.

Fundamentos tecnológicos: a IA necessária e a infraestrutura de dados

A implementação de um cenário comercial sem cliente com base na previsão de requisitos perfeitos requer uma infraestrutura tecnológica altamente desenvolvida e onipresente. Isso não inclui apenas modelos avançados de IA, mas também sistemas para aquisição abrangente de dados, capacidades de processamento maciças e tecnologias sofisticadas de automação para produção e distribuição.

A qualidade, a tópica e a consistência dos dados são de grande importância, porque "os dados são o combustível da IA". As empresas teriam que superar sites contaminados tecnológicos e garantir que sua infraestrutura de dados tenha crescido para os requisitos. Isso inclui governança de dados cuidadosa, auditorias regulares e mecanismos eficazes para ajuste de dados, uma vez que a qualidade dos resultados da IA ​​depende diretamente da qualidade dos dados de entrada. A integração de dados da Internet das Coisas (IoT) com AI permite a análise real e o uso de informações de dispositivos em rede, essencial para uma previsão de requisitos dinâmicos.

As cadeias de suprimentos seriam transformadas por sistemas baseados em IA que permitem controle autônomo, ajustes em tempo real e análise preditiva. As visões variam a processos e máquinas controlados pela IA que funcionam autonomamente e alcançam "precisão e eficiência quase perfeitas". Isso não apenas requer algoritmos inteligentes, mas também uma infraestrutura física que suporta essa automação, da produção à logística. Plataformas e tecnologias de computação em nuvem, como o MapReduce, são exemplos de ferramentas que permitem processado as grandes quantidades necessárias de dados.

O estabelecimento de tal infraestrutura teria consequências de alcance de longe. A necessidade de coletar dados abrangentes para previsões "perfeitas" implica uma gravação e análise quase total de informações sobre indivíduos e seu ambiente. Isso pode incluir dados comportamentais, informações biométricas, dados ambientais e detalhes contextuais. Essa coleta e análise de dados seriam equivalentes à vigilância onipresente e levantou questões fundamentais sobre privacidade e ética.

Além disso, a construção e operação dessa infraestrutura global exigiriam investimentos maciços e coordenação internacional. O controle sobre esses dados e as capacidades de IA pode levar a novas condições de poder geopolítico. Nações ou entidades que dominam essa infraestrutura também teriam um imenso poder econômico e potencialmente social, o que aumentaria as discussões existentes sobre IA e dinâmica global.

O obsoleto de marketing e vendas tradicionais

Em um mundo em que as necessidades são perfeitamente previstas e os produtos ou serviços são automaticamente adaptados e entregues, as funções tradicionais de marketing e vendas perdem o direito de existir. A necessidade de gerar demanda, criar reconhecimento da marca, convencer os clientes ou facilitar as transações não se aplica se a necessidade for conhecida com antecedência e o cumprimento for perfeitamente. A declaração explícita da solicitação do usuário - “Não há mais estratégias de marketing, sem publicidade, sem ofertas, sem ações de vendas” - sublinha essa mudança fundamental.

As estratégias automatizadas de aquisição de clientes de hoje com base em publicidade, páginas de destino e geração de leads seriam supérfluas nesse cenário. Mesmo os atuais modelos de negócios baseados em IA que geralmente ainda usam canais de vendas ou têm como objetivo melhorar a experiência do cliente e o desenvolvimento de novos grupos-alvo contrasta com um futuro em que essas atividades não são mais necessárias.

O desaparecimento de marketing e vendas teria um impacto maciço no mercado de trabalho e nas habilidades necessárias. Indústrias e profissionais inteiros que trabalham nessas áreas hoje se tornam obsoletos. Isso exigiria uma discussão profunda sobre a adaptação dos trabalhadores e as conseqüências sociais de tais perdas de empregos tão extensas.

A natureza das "marcas" e "diferenciação do produto" também mudaria fundamentalmente. Se a satisfação das necessidades for perfeitamente adaptada ao indivíduo, os aspectos convincentes e de criação de identidade das marcas perdem importância. Pure útil pode tomar seu lugar, ou novos marcadores vornos não comerciais poderiam se desenvolver. O apego emocional às marcas e a sinalização de qualidade ou status por nomes de marcas dificilmente seriam relevantes em um sistema de necessidades perfeitas e individualizadas. Os produtos podem ser avaliados principalmente de acordo com sua capacidade funcional de atender à necessidade prevista.

Adequado para:

• Pesquisa com clique zero, na qual os usuários podem encontrar suas informações diretamente sem clicar em um desafio de marketing de sites

Paradigmas econômicos em um mundo sem demanda controlada pelo cliente

A eliminação da demanda controlada pelo cliente como o principal motor da atividade econômica questiona os princípios básicos do capitalismo. Se as decisões de mercado e os sinais de preços não mais direcionam a produção e a alocação, modelos econômicos alternativos devem ser considerados. Esta seção examina várias abordagens teóricas que podem se tornar mais importantes em um futuro, desde modelos pós-curvas até economia pós-crescimento e visões aceleratórias e formas socializadas de produção.

Além do capitalismo: exploração de modelos pós-escassez e baseados em recursos

O conceito de uma economia que não é mais moldada principalmente pela escassez oferece um contador radical ao capitalismo. Em uma economia pós-Shortage, a maioria das mercadorias pode ser produzida por automação avançada em grande abundância e com uma carga de trabalho humana mínima, para que fossem muito baratas ou até disponíveis gratuitamente. As principais tecnologias para isso seriam automação extensa, máquinas potencialmente auto-replicantes, nanotecnologia e energias renováveis. Em teoria, bens, serviços e recursos podem ser acessíveis livremente nesse sistema, o que tornaria mecanismos econômicos tradicionais, como preços, dinheiro e concorrência.

O modelo de economia baseado em recursos (economia baseada em recursos, RBE) está intimamente relacionado. Aqui, todos os recursos são considerados a humanidade e a alocação é baseada em necessidades e cooperação, em vez de através de troca ou dívida monetária. Projetos como "The Venus Project" ou iniciativas como "uma comunidade" propagam tais abordagens que se esforçam para um afastamento da lógica de lucro e uma mudança para a satisfação direta. No entanto, os críticos de tais modelos questionam aspectos, como direitos de propriedade e estruturas de incentivo em um sistema no qual os recursos são comuns.

A transição para economias pós-curta ou baseada em recursos deve ser viável, uma das transformações mais fundamentais da história humana seria. Como a escassez sempre foi um fator determinante para sistemas econômicos, conflitos e estratificação social, a eliminação da escassez material em caso de necessidades básicas e a partida dos sistemas monetários minariam os fundamentos das estruturas econômicas e de classe atuais. Isso exigiria uma reavaliação da motivação humana além da pressão material e da sobrevivência.

Mesmo que a escassez de postos para bens materiais fossem alcançados, a escassez poderia continuar a existir em bens intangíveis ou até ganhar importância. Isso inclui, por exemplo, atenção, experiências únicas, locais específicos ou certas formas de capital social. Como os desejos humanos são potencialmente ilimitados, o foco pode estar na competição pela concorrência ou na avaliação desse intangível e inerentemente limitado "bens", o que pode levar a novas formas de "economias" ou hierarquias.

A lógica do crescimento e suficiência postal

A economia do crescimento postal questiona o dogma do crescimento econômico eterno e, em vez disso, pede orientação a bem -estar, sustentabilidade e suficiência - ou seja, a produção do que é suficiente para satisfazer as necessidades, sem promover o consumo excessivo. Esse paradigma critica os modelos capitalistas orientados para o crescimento e enfatiza a necessidade de respeitar os limites ecológicos e promover a justiça social. Conceitos como a “economia básica de cuidados”, que se concentra na provisão sustentável de bens e serviços essenciais e “tempo -, que prevê uma redução nas horas de trabalho em favor de outras áreas da vida, são elementos centrais. Modelos como “Serviços Básicos Universal” (UBS), que garantem cuidados universais básicos, e a democracia econômica mais forte também fazem parte da discussão.

Um sistema sem cliente, controlado pela IA, para satisfazer as necessidades, pode muito bem coincidir com os ideais de crescimento postal se a IA subjacente for programada com suficiência e sustentabilidade, em vez de maximizar a produção. Essa IA poderia teoricamente ser otimizada para atender às necessidades com o uso mínimo de recursos e levar em consideração a sustentabilidade ecológica a longo prazo. No entanto, também existe o risco de que essa IA leve à absorção sem precedentes se as “necessidades previstas” forem exageradas ou a IA alinhe sua otimização à velocidade e volume de produção sem restrições ecológicas suficientes. A programação central e a estrutura ética da IA ​​se tornariam fatores decisivos.

Visões de aceleração: tecnologia como catalisador para estruturas pós -capitalistas

As filosofias aceleratórias, em particular, a aceleração da esquerda, propõem usar as tecnologias desenvolvidas no capitalismo, a fim de superar o próprio capitalismo e criar novas estruturas sociais. Esta Constituição vê o progresso tecnológico como uma força motriz para transformações sociais. Representantes como Nick Srnicek e Alex Williams argumentam que o progresso tecnológico já poderia permitir uma vida com horas de trabalho drasticamente reduzidas e prospectar um mundo sem trabalho tradicional. Seu “Manifesto para uma política aceleração” pede a usar realizações tecnológicas, como quantificação, modelagem econômica e análise de big data para objetivos políticos de esquerda.

O cenário de uma satisfação perfeita de necessidades controlada pela IA pode ser interpretada como uma expressão final de tendências aceleratórias. Aqui a tecnologia não apenas automatiza o trabalho, mas todo o ciclo de oferta de demanda, que potencialmente leva a um sistema socioeconômico radicalmente diferente. No entanto, a questão crucial é o "objetivo" dessa aceleração. Serve para a libertação humana, como esperado pelos aceleração esquerda, ou leva a outra coisa? Outras correntes aceleratórias, como as representadas por Nick Land, vêem mais uma libertação do capital das pessoas, o que levanta a questão, quem ou o que se beneficia dessa automação final.

Modelos de produção socializada e planejamento participativo

Se a produção não for mais controlada por empresas privadas orientadas para o lucro, surge a questão de formas alternativas de organização. Conceitos de propriedade social sobre os meios de produção e mecanismos participativos para decidir o que e como é produzido, vêm à tona aqui. Modelos como a economia participativa (Parecon) estabelecem que os conselhos de trabalhadores e consumidores negociam planos de produção e consumo, com remuneração após o esforço e planejamento descentralizado por meio dos chamados conselhos de facilitação de iteração (IFBs).

Em uma economia sem cliente na qual a IA prevê necessidades, o "planejamento participativo" pode assumir um novo formulário. Em vez disso, os indivíduos relatam seus pedidos de consumo diretamente aos conselhos, a IA poderia inferir essas necessidades. Os mecanismos participativos podem então se concentrar na validação dessas inferências, determinar as prioridades sociais e monitorar as operações da IA, em vez de realizar microplanismo detalhado do consumo individual. A participação humana mudaria da definição de necessidades individuais (que é assumida pela IA) para controlar o sistema geral. Isso garantiria que as previsões da IA ​​correspondam a valores sociais mais amplos e considerações éticas e que as decisões sobre a alocação de recursos para projetos de grande escala ou bens públicos que não são fáceis de reduzir às “necessidades” individuais sejam feitos democraticamente.

A tabela a seguir resume os possíveis modelos econômicos discutidos:

Visão geral comparativa de possíveis modelos econômicos em um futuro sem cliente

Visão geral comparativa dos possíveis modelos econômicos em um futuro sem cliente - Imagem: Xpert.Digital

Uma visão geral comparativa dos possíveis modelos econômicos em um futuro sem cliente mostra a variedade de abordagens com base em diferentes princípios e tecnologias principais. A economia pós-Shortage busca uma abundância de mercadorias com o mínimo de trabalho humano por meio da automação, com alocação direta com base na disponibilidade ou necessidades. Máquinas de auto-replicação, nanotecnologia e energias renováveis ​​desempenham um papel central aqui. Os críticos questionam a acessibilidade da escassez postal real, bem como a motivação e a igualdade de distribuição.

A economia baseada em recursos (RBE) vê os recursos como um legado comum da humanidade e renuncia a dinheiro ou dívidas. Em vez disso, a distribuição de recursos ocorre conforme exigido pela cooperação. As tecnologias altamente desenvolvidas facilitam o gerenciamento e a produção de recursos, que visa necessidades sustentáveis ​​e bem comum. Proponentes como Jacque Fresco, do Projeto Venus, consulte isso uma alternativa prospectiva, enquanto os críticos listam desafios práticos, como questões de propriedade e escalabilidade.

A economia pós -crescimento, por outro lado, desmaia o foco no crescimento econômico e atribui importância à sustentabilidade, suficiência e tempo. O uso de IA e tecnologias sustentáveis ​​visa o planejamento democrático e as necessidades -distribuição de recursos, com o foco em objetivos ecológicos e sociais. Os desafios surgem da aceitação política e da viabilidade dessa transição de modelos de crescimento.

O pós -capitalismo aceleratória vê a tecnologia capitalista uma oportunidade de superar o capitalismo. Automação e IA impulsionam a transformação adiante, com a redistribuição social e o planejamento central sendo possíveis mecanismos. Apesar da visão de uma libertação do trabalho, esse modelo abriga riscos, como controle autoritário, questões éticas e tensões nas tendências aceleratórias.

Na economia ou socialismo participativo, o foco está na propriedade social dos meios de produção e na satisfação das necessidades. A IA apóia o planejamento, a coordenação e a análise de dados, enquanto o planejamento participativo e as decisões democráticas alocação direta de recursos. O objetivo é a justiça social e o auto -governo, mas a complexidade da informação, as estruturas de incentivo e o risco de burocratização são desafios consideráveis.

Em resumo, esses modelos refletem as tensões entre automação, eficiência de recursos, justiça social e sustentabilidade, enquanto buscam estratégias diferentes para a futura organização dos negócios e da sociedade.

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A transformação de "Companhia": propósito e função das unidades de produção

Se as “empresas” não precisarem mais de clientes e operam em um novo paradigma econômico, seu objetivo, estrutura e motivação devem mudar fundamentalmente. Esta seção examina como essas "unidades de produção" poderiam se parecer e as molas que eles poderiam ter se a maximização do lucro não for mais a meta.

Rede -finição do propósito organizacional: do lucro às necessidades sociais satisfação

Em um mundo em que a IA prevê as necessidades e a produção visa cumpri -las diretamente, o objetivo fundamental das organizações passaria da maximização do lucro para o atendimento direto das necessidades sociais e individuais. Muitas empresas já afirmam que incluem questões sociais e ecológicas em seu trabalho, geralmente impulsionadas pela cultura corporativa e expectativas das partes interessadas que vão além dos interesses de lucro puro. Assim -chamados “empresas comuns e orientadas” reinvestem seus lucros para alcançar objetivos sociais e refletir a justiça social ou a participação em suas estruturas.

O surgimento de uma "economia para propósitos" indica uma mudança mais ampla na qual a empresa transferiu da maximização de lucro puro para maximizar os propósitos e deseja criar valor para todas as partes interessadas - clientes, funcionários, comunidades e planetas. Em um sistema sem cliente, esse objetivo seria ainda mais direto para o cumprimento das necessidades identificadas. Os modelos socialistas, como o pólo oposto teórico, prevêem explicitamente a produção na necessidade de necessidades, em vez de alinhar a acumulação de lucratividade. Conceitos como o produtor e a pensão do consumidor que medem as vantagens na economia atual seriam irrelevantes ou radicalmente transformados nesse sistema.

As métricas para o "sucesso" dessas unidades de produção teriam que ser totalmente reinventadas. Indicadores como produto interno bruto, participação de mercado ou margens de lucro perdem sua importância. Em vez disso, seriam necessárias novas figuras -chave, relacionadas à qualidade da satisfação da necessidade, eficiência de recursos, efeitos ecológicos e possivelmente até às dimensões do poço social -ser ou desenvolvimento.

Da mesma forma, o conceito de "competição" desapareceria ou mudaria fundamentalmente. Se as unidades de produção são voltadas para atender às necessidades previstas em um sistema coordenado, a competição pelos clientes é irrelevante. Uma possível “competição” pode mudar para a eficiência na satisfação das necessidades, inovações em soluções ou para a consecução de certos objetivos sociais, mas sem a dinâmica baseada no mercado de vitória e derrota. Modelos como economias baseadas em recursos enfatizam explicitamente a cooperação em vez de a concorrência.

Motivações intrínsecas para entidades gerenciadas pela IA: inovação, solução de problemas e bem comum

Quando os sistemas de IA gerenciam as unidades de produção, surge a questão de sua "motivação". Em vez de incentivos externos, como lucro, os sistemas de IA podem ser programados com objetivos intrínsecos. Tais objetivos podem ser curiosidade, busca da novidade, aquisição de competência ou um impulso inerente a resolver problemas complexos para o benefício da sociedade. As organizações já existentes sem motivos de lucro primário, como cooperativas sociais, são impulsionados por solidariedade social e interesses que vão além do puro interesse próprio.

No entanto, a programação de conceitos como "bem comum" ou "benefícios sociais" em uma IA representa um imenso desafio ético e técnico. Esses termos são filosoficamente complexos e difíceis de definir. Sua tradução para o código interpretável da máquina é complexa e carrega o risco de interpretações errôneas ou preconceitos de ancoragem. Uma IA que otimiza para uma definição incorreta ou incompleta do "bem comum" pode levar sem querer resultados distópicos.

Uma IA que é motivada por motivações intrínsecas como "curiosidade" ou "lutando pela novidade" no contexto da solução de problemas sociais pode levar a inovações inesperadas. No entanto, também poderia desenvolver "soluções" para problemas cuja existência não estava ciente das pessoas ou soluções que criam problemas novos e imprevistos. O controle e o monitoramento do desejo exploratório de tal IA seriam cruciais para garantir que suas atividades estejam de acordo com os valores e prioridades humanos.

Estruturas de governança para produção autônoma: Daos e além

A questão de como essas unidades de produção controladas pela IA são direcionadas e controladas é central. Modelos como organizações autônomas descentralizadas (DAOs) oferecem perspectivas interessantes aqui. As regras em contratos inteligentes são codificados no DAOS, e as decisões são tomadas coletivamente, potencialmente com a participação dos próprios sistemas de IA. Estudos indicam que os DAOs, que são voltados para bens sociais ou públicos, podem ter maior descentralização. A necessidade de modelos de governança para sistemas automatizados também é reconhecida em outros contextos, como a automação de processos controlada por robôs (RPA), pela qual muitas vezes há falta de modelos acadêmicos estabelecidos.

Se a IA não apenas gerencia a produção, mas também pode participar de sua própria governança (conforme planejado em Ki-daos), a fronteira entre a ferramenta e o ator se obscurece. Isso levanta questões fundamentais sobre responsabilidade, controle e o potencial dos sistemas de IA desenvolverem metas emergentes que podem não corresponder às intenções humanas. Um sistema no qual o AIS gerencia e controla outras IA pode reduzir a supervisão e o controle humano e recuperar riscos se os objetivos da IA ​​se desviarem do poço humano.

A capacidade de carga de modelos de produção sem fins lucrativos em larga escala

Estruturas organizacionais sem fins lucrativos que já fornecem sua missão sobre lucro podem servir como um modelo para futuras unidades de produção. As análises mostram que grandes organizações sem fins lucrativos geralmente dependem de fontes dominantes de financiamento, especialmente fundos estatais.

Em uma economia sem cliente e orientada para a necessidade, no entanto, o "financiamento" dessas unidades de produção sem fins lucrativos não vem de doações ou orçamentos estatais tradicionais baseados em uma economia de mercado em funcionamento com receita tributária. Em vez disso, o "financiamento" seria uma questão de divisão de recursos diretos pelo sistema abrangente de planejamento econômico, foi controlado por AI ou participativo. O desafio é transferido da aquisição de fundos para a justificativa de reivindicações de recursos com base nas necessidades previstas e na eficiência na cobertura. O dinheiro como tal não poderia mais existir em um sistema assim ou ter uma função completamente diferente.

Mecanismos de uma economia orientada para necessidade

Esta seção se concentra em como a economia orientada para necessidade funciona: como as necessidades são identificadas e como estão faltando os recursos para cobrir quando estão faltando mecanismos de mercado tradicionais, como demanda de clientes e sinais de preços?

A capacidade da IA ​​para as necessidades "perfeitas" de previsão: habilidades, fontes de dados e limites inerentes

Um exame crítico da capacidade da IA ​​de prever as necessidades humanas é essencial. Isso inclui os tipos de dados (históricos, comportamentais, biométricos, relacionados ambientais) que você precisaria, bem como os limites ou distorções inerentes a tais previsões. Os sistemas atuais de IA já mostram habilidades impressionantes na previsão da demanda, reconhecimento de padrões e tomada de decisão com base em big data, analisando dados históricos de vendas, tendências de mercado, clima e feriados públicos. Quanto maior e alta qualidade a quantidade de dados, mais precisamente as previsões.

No entanto, existem limites significativos para a capacidade de previsão da IA. Os avisos de “idéias mágicas” e a confusão de desempenho específico com competência geral são apropriadas. A IA atinge os limites ao entender emoções humanas e decisões éticas. Os “sete pecados mortos” das previsões da IA ​​incluem a superestimação de efeitos de curto prazo e a subestimação do período de implementação.

Fontes de dados externas, como dados climáticos, tendências de mídia social, indicadores econômicos e dados da IoT, podem ser usados ​​para previsões de demanda sem interação direta do cliente. Estes podem ser potencialmente escalados para prever necessidades sociais mais amplas. Para descobrir necessidades humanas latentes, são propostas técnicas projetivas, como metáforas visuais, que podem ser analisadas por IA em larga escala, mas isso levanta preocupações éticas sobre subjetividade e proteção de dados. A privacidade também está em risco se a IA derivar preferências porque os dados locais podem ser inferiores a partir de atualizações de modelos e inferências geradas pela IA forem consideradas informações pessoais.

O termo “necessidade” é complexo e varia de requisitos fisiológicos básicos a desejos psicológicos complexos e esforços de auto -realização, como mostrado na pirâmide de necessidades de Maslow. Uma IA que prevê "necessidades" deve lidar com essa complexidade. A previsão perfeita de necessidades básicas de materiais pode parecer mais plausível do que a previsão perfeita de necessidades mais altas, subjetivas ou novas. A capacidade da IA, diferenciada para prever futuras condições psicológicas ou esforços criativos com base nos dados atuais é altamente especulativa e ética.

As fontes de dados para prever necessidades sociais sem interação do cliente (clima, mídia social, IoT, indicadores econômicas) podem ser influenciadas pelo sistema controlado pela IA. Isso pode criar loops de feedback, estabilizar ou desestabilizar previsões ou mesmo direcionar o desenvolvimento social com base no que a IA é programada como uma "necessidade". Se, por exemplo, a IA prever o requisito de energia com base nas previsões climáticas e alocar energia de acordo, isso pode influenciar o comportamento (por exemplo, as pessoas podem consumir mais energia porque está sempre disponível), o que flui para o modelo previsto da IA.

Alocação de recursos sem sinais de preço: modelos controlados por IA e alternativas não comercializadas

Se os preços não conduzirem mais a alocação, os mecanismos alternativos precisam agarrar. Os algoritmos de IA podem otimizar a distribuição de recursos com base nas necessidades previstas e nos recursos disponíveis. Tais sistemas incluem aquisição de dados, processamento preliminar, treinamento de modelos, otimização, provisão e loops de feedback. No entanto, note-se que essas abordagens não abordam explicitamente a alocação sem sinais de preço ou para uma ampla gama de necessidades humanas não sistêmicas, mas se concentram na eficiência nos sistemas existentes.

Alternativas que não são do mercado incluem práticas como compartilhamento, doação e redistribuição. Esses mecanismos, juntamente com a produção não comercial de autoconsumo, gerenciamento comum e ajuda mútua, têm o potencial de serem dimensionados em empresas complexas. A modelagem baseada em agentes (ABM) e outras técnicas de simulação podem ser ajustadas para simular a alocação de recursos em sistemas que não são do mercado.

Uma alocação de recursos controlada pela AI sem sinais de preço pode levar a uma eficiência extrema ao cobrir necessidades quantificáveis. No entanto, pode ter dificuldade em fornecer recursos para desejos novos, imprevistos ou altamente subjetivos que, às vezes, operam os mercados (embora imperfeitamente) através da descoberta de preços e do risco empreendedor. A IA é caracterizada por otimização com base em parâmetros definidos e dados históricos. Os sinais de preço nos mercados refletem a disposição agregada (e muitas vezes especulativa) de pagar que podem direcionar recursos para necessidades novas ou de nicho. Sem esse mecanismo, uma IA com as “necessidades” resultantes, não comprovadas ou puramente idiossincráticas poderiam ser fornecidas, a menos que seja programada especialmente para exploração ou reação a insumos humanos não quantificáveis.

O desafio duradouro da conta de negócios: a AI pode realmente resolvê -la?

O problema da conta de negócios, formulada com destaque por Ludwig von Mises e Friedrich Hayek, afirma que o planejamento econômico racional sem preços de mercado é impossível. Surge a questão se uma IA avançada com enormes quantidades de dados pode dominar esse desafio. A literatura é cética aqui: a IA não pode resolver o problema de definir a hierarquia alvo, pois o planejamento dos recursos subordina as metas em vez de selecionar metas devido a sinais de preço. Mesmo que todos os dados estivessem disponíveis para uma única mente, um planejador central não poderá calcular todo o conhecimento econômico necessário de forma que uma alocação de recursos correta e consistente seja criada. A IA, argumenta -se, não atende aos pré -requisitos para uma fatura econômica eficaz, uma vez que é reativa e o papel proativo que gera alvo dos empreendedores não pode se replicar. O problema do cálculo continua sendo um desafio central no contexto do planejamento central versus o socialismo do mercado e a economia participativa.

Mesmo que a IA possa calcular a alocação de recursos perfeitamente para uma sentença estática de necessidades e opções de produção, a natureza dinâmica e em desenvolvimento das necessidades humanas, inovações tecnológicas e mudanças ambientais imprevistas significa que o "cálculo" é um processo contínuo e adaptativo. O núcleo do debate contábil econômico pode mudar da capacidade de computação pura para a capacidade de gerar novas informações e objetivos e se adaptar a eles que não estão incluídos no conjunto de dados original. O debate original focou na impossibilidade de um planejador central processar todas as informações necessárias. A IA pode resolver a parte de processamento para variáveis ​​conhecidas. No entanto, como argumentado, os mercados integram atores proativos (empreendedores) que descobrem novas necessidades, criam novos produtos e se adaptam a mudanças imprevistas - funções que uma IA como sistema reativa não pode replicar facilmente. O desafio não é apenas o cálculo, mas o recálculo contínuo e adaptativo e a redefinição dos objetivos em um mundo dinâmico.

Dimensões sociais e humanas de um mundo totalmente automatizado, necessitando

Esta seção se volta para as consequências sociais e humanas mais amplas que surgem de uma vida em um mundo em que as empresas não precisam de clientes e a AI antecipa e atende às necessidades.

O futuro do trabalho humano e a redefinição de "trabalho"

Se a IA e a automação assumirem a maior parte da produção e até a determinação das necessidades, surge a questão premente do futuro dos empregos humanos. As previsões indicam que a IA generativa mudará até 90 % dos trabalhos de qualquer maneira nos próximos dez anos e possivelmente substituirá 9 % dos trabalhadores dos EUA. Enquanto alguns especialistas argumentam que é mais provável que a IA automatize tarefas individuais do que as profissões inteiras e que a experiência humana permanece crucial ao avaliar os resultados da IA, outros veem um futuro no qual a IA libera as pessoas para interações "humanos a humanas", pelas quais a empatia, a criatividade e a inteligência emocional vêm à tona. Perspectivas sociológicas indicam possíveis perdas de empregos e crescente desigualdade de renda pela IA.

Nas empresas pós-trabalho nas quais o emprego tradicional através da automação se torna obsoleto, conceitos como uma renda básica universal (BGE) e as semanas de trabalho reduzidas são discutidas. O foco dos efeitos psicológicos do desemprego em massa e a busca por um sentido além do trabalho.

Em uma sociedade com automação quase completa e prevista a satisfação da necessidade, o "valor" das contribuições humanas pode mudar completamente da produção econômica para atividades sociais, criativas, intelectuais ou de enfermagem que a IA não pode (ou não aprovada) replicar completamente. Isso requer uma avaliação fundamental do que é considerado "trabalho valioso". Se a IA assumir a produção e a satisfação material (premissa básica da solicitação), o trabalho tradicional será obsoleto para esses fins. As pessoas poderiam então se concentrar em atividades menos capazes de IA, como conexões emocionais profundas, pensamento ético complexo, nova criação artística ou estudos filosóficos. A empresa precisaria de novos sistemas para reconhecer e apoiar essas contribuições não tradicionais, possivelmente desacoplando a renda/subsistência e o "trabalho" (por exemplo, BGE, como mencionado).

Limites psicológicos: autonomia, competência e significado quando as necessidades são antecipadas

Os efeitos psicológicos em indivíduos cujas necessidades são constantemente antecipadas e cumpridas por um sistema de IA são profundas. A teoria da auto -determinação enfatiza as necessidades psicológicas básicas de autonomia (sentimento de controle), competência (sentimento do campeonato) e integração social. Ambientes que apóiam essas necessidades promovem a motivação autônoma. Os estudos atuais sobre a IA no local de trabalho mostram ganhos de eficiência, mas o funcionário também garante que o local de trabalho seja perdido, mas não aborda o cenário de "antecipação perfeita". A hierarquia de Maslow indica que a auto -realização e as necessidades sociais também são importantes quando as necessidades básicas permanecem insatisfeitas e introduz necessidades cognitivas, estéticas e transcendentes.

Se as necessidades forem antecipadas e atendidas por um sistema externo de IA, os indivíduos podem experimentar uma perda paradoxal de autonomia e competência. O ato de identificar, lutar e alcançar os próprios objetivos (mesmo no caso de necessidades básicas) contribui para esses pilares psicológicos. A realização constante e sem esforço pode levar à passividade, desamparo aprendido ou busca de novas formas de desafio e auto -definição. A autonomia inclui auto -controle e responsabilidade pessoal por ações. Se uma IA controla o cumprimento com base nas previsões, a capacidade de agir individual será reduzida ao cobrir as necessidades. A competência inclui campeonato e eficácia. Se nenhum esforço for necessário para satisfazer as necessidades, as possibilidades de desenvolver e experimentar a competência nessa área diminuirão. Isso pode levar os indivíduos a procurar autonomia e competência em outras áreas não materiais (conforme indicado pelas necessidades mais altas de Maslow).

A busca de significado em uma existência pós-material pós-laboratório

Se a escassez material supera amplamente e os papéis econômicos tradicionais perdem importância, surge a questão de como as pessoas encontram significado e propósito. O trabalho de Eo Wilson "A importância da existência humana" lida com questões existenciais e bate em uma ponte entre ciência e filosofia, pela qual ele aborda nossa liberdade de escolha e o enigma do livre arbítrio em um universo material. Em uma sociedade pós-trabalho, as pessoas poderiam encontrar novas maneiras de definir suas vidas através da criatividade, família, comunidade ou perseguição ao desenvolvimento intelectual, emocional e espiritual, uma vez que a IA também pode minar o objetivo das atividades de lazer.

A “importância da existência humana” em tal sociedade pode se tornar um emprego social central. Isso poderia levar a um renascimento na arte, filosofia, espiritualidade e engajamento social. Por outro lado, também existe um risco de anomia generalizada e crises existenciais se novas fontes de significado não puderem ser encontradas ou cultivadas. Para muitos, os esforços de trabalho e material estão atualmente oferecendo uma fonte primária de identidade e o objetivo. Sua perda criaria um vácuo. As pessoas poderiam então recorrer às necessidades mais altas de Maslov: cognitivo, estético, transcendentes ou, como Wilson indica, lidar com nosso lugar único e nossas decisões. A infraestrutura social teria que apoiar essas novas maneiras de encontrar significado.

Poder, controle e estruturas sociais em uma economia controlada pela IA

A questão de quem controla os sistemas de IA, prevê e atribui necessidades é de importância crucial. A IA já tem um impacto nas estruturas de governança, e há argumentos contra a substituição completa dos mecanismos de mercado pela IA com base em questões de capacidade de agir e conhecimento. A dinâmica do poder para a alocação de recursos controlada pela IA e a mudança do equilíbrio global de poder devido aos investimentos da IA ​​também são aspectos relevantes. A habilidade de IA é vista como um pilar do poder nacional. A governança do Super-KI para o planejamento de negócios, como mostra o plano de IA da China, inclui planejamento estratégico de longo prazo e desenvolvimento de ecossistemas.

A entidade (ou entidades), que projeta, possui e controlava o sistema abrangente de previsão e alocação de recursos da IA, exerceria poder sem precedentes. Isso poderia levar a novas formas de autoritarismo ou vice -versa, com um design cuidadoso, a novos modelos de supervisão democrática. A natureza da “caixa preta” de alguns sistemas de IA pode apertar esse problema. O controle sobre a alocação de recursos é fundamental para o poder. Se esse controle estiver com um sistema de IA altamente complexo, entender e influenciar suas decisões se torna crítico. Sem mecanismos de governança robustos, transparentes e participativos, esse poder pode ser concentrado e abusado, independentemente de o sistema ser nominalmente usado "ao bem comum".

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Navegação através do labirinto: riscos, ética e governança

Esta seção avalia criticamente as possíveis desvantagens, dilema ético e desafios de governança que são inerentes ao futuro proposto.

Imperativo ético: garantia justiça, transparência, proteção de dados e responsabilidade em sistemas controlados pela IA

O desenvolvimento e o uso de sistemas de IA que prevêem e alocam as necessidades devem ser guiados por princípios éticos rigorosos. Isso inclui justiça, transparência, explicação, proteção de dados, segurança, robustez, supervisão humana e responsabilidade. A estrutura ética funciona como o relatório de Belmont, com seus princípios de respeito pelas pessoas, caridade e justiça podem oferecer orientação aqui. A necessidade de "ética antecipada", que impede os danos causados ​​pela IA e o desafio de definir "bem" em uma sociedade pluralista, também são aspectos centrais.

“Explanabilidade” (IA explicável, XAI) se torna de grande importância em tal sistema. Se uma IA determinar a alocação de recursos e a satisfação das necessidades, os indivíduos e a sociedade devem ser capazes de entender por que certas decisões são tomadas, especialmente se elas parecem estar controlando ou desvantagem. A falta de transparência pode desconfiar e provocar ressentimento. As decisões de IA nesse cenário têm efeitos profundos na vida do indivíduo. Uma IA de “caixa preta” que toma decisões críticas de recursos sem explicação prejudicaria a autonomia e a confiança. Portanto, o desenvolvimento e a implementação de métodos XAI robustos não é apenas um objetivo técnico, mas uma necessidade ética de legitimidade e justiça.

O espectro do viés algorítmico e seus efeitos sociais

Os distúrbios em dados ou algoritmos podem levar a resultados discriminatórios na previsão da demanda e alocação de recursos e potencialmente apertar ou criar desigualdades existentes. Estudos mostram que os sistemas de IA podem ter distorções significativas em tarefas preditivas. O viés algorítmico surge de dados de treinamento distorcidos ou decisões dos desenvolvedores e pode fortalecer a discriminação sistêmica em áreas como emprego, vida e finanças. Exemplos disso podem ser encontrados na assistência médica e publicidade on -line.

Em um sistema de necessidade "perfeita", o viés algorítmico pode levar a negligência sistêmica e automatizada das necessidades de grupos populacionais inteiros e, assim, criar uma máquina altamente eficiente para a discriminação. Isso é mais potencialmente perigoso que a discriminação de mercado, que às vezes pode ser contestada ou evitada. A IA aprende com dados que podem refletir distorções históricas. Se uma IA é a única decisão -tomadores de necessidades e alocação de recursos e seus algoritmos são distorcidos, pode não haver mecanismo alternativo para grupos marginalizados para satisfazer suas necessidades. A extensão e a automação significam que essa discriminação seria onipresente e potencialmente mais difícil de reconhecer ou corrigir ou corrigir distorções em um sistema de mercado.

Estrutura de governança para sistemas econômicos superinteligentes

Modelos de governança robustos são necessários para monitorar esses poderosos sistemas de IA. Isso inclui condições de estrutura legal que distinguem entre as aplicações B2B e B2C, bem como uma avaliação contínua das consequências. A necessidade de modelos de governança para sistemas automatizados, como o RPA, também é enfatizada. Exemplos internacionais como o Plano de IA da China se aproximam de regulamentos adaptativos e o desenvolvimento de ecossistemas. As simulações apoiadas pela IA também podem contribuir para o design de decisões políticas.

A governança de tal sistema não pode ser puramente técnica ou apenas deixada para os desenvolvedores de IA. Requer a participação de vários grupos de interesse, incluindo ética, cientistas sociais, especialistas jurídicos e o público para definir os objetivos, restrições e mecanismos de supervisão do sistema. A pergunta "Quem governa o governo (AI)?" torna -se central. Os efeitos sociais são muito longe -eretando uma governança puramente tecnocrática. A definição de "necessidades", "justiça" e "poço social -bem -social" são questões inerentemente políticas e éticas, não puramente técnicas. Portanto, a governança deve ser inclusiva e democrática para garantir legitimidade e concordância com os valores humanos.

Evite distopias: ensinamentos de avisos fictícios e teóricos

A ficção científica e as teorias distópicas podem ajudar a mostrar possíveis resultados negativos se esse sistema for mal projetado ou controlado e sublinhar a importância da previsão e da cautela ética. Frederik Pohls “Die Midas-Plage” descreve um mundo de superprodução de robô, na qual os “pobres” são forçados a usar o consumo agitado-uma indicação de conseqüências não intencionais da automação total, mesmo que a premissa se desvie do que foi discutido aqui. Os cenários distópicos em ficção geralmente incluem que a IA assume o controle, as sociedades rebeladas ou construídas em IA, em que tópicos como vigilância, controle e perda de autonomia estão em primeiro plano.

O cumprimento "perfeito" das necessidades, se for controlado centralmente por uma IA, poderia paradoxicamente levar a uma forma sutil de totalitarismo, na qual os desvios individuais do comportamento ou necessidades "ideais" previstos são evitados ou impossíveis. O "ditador benevolente KI" é um risco distópico central. A IA distópica geralmente inclui controle e opressão da capacidade humana de agir. Um sistema que prevê e satisfaz perfeitamente todas as necessidades pode definir essas necessidades de perto ou para que otimize a estabilidade do sistema, em vez do desenvolvimento ou liberdade individual. Qualquer desvio do “caminho ideal” da IA ​​para um indivíduo pode ser considerado como anomalia que deve ser corrigida, o que significa que a verdadeira liberdade de escolha é restrita, mesmo que as necessidades do material sejam cobertas.

A tabela a seguir resume os mais importantes desafios éticos, governança e sociais:

Importantes desafios éticos, governança e social de uma economia necessária e controlada pela IA

Importantes desafios éticos, governança e sociais de uma economia com base na IA, baseada em necessidades-imagem: xpert.digital

O desenvolvimento avançado de uma economia com preenchimento de necessidades de IA traz consigo uma variedade de desafios éticos, governança e sociais. Um ponto central é o viés algorítmico, no qual os sistemas de IA podem fornecer resultados discriminatórios por meio de preconceitos históricos nos dados de treinamento, o que aumenta as desigualdades existentes. Medidas como auditorias estritas de dados, conjuntos de dados de treinamento diversificados, auditorias de justiça, debias adversárias, estruturas de transparência e a inclusão de várias partes interessadas servem para contê-las para garantir justiça e não discriminação.

A proteção de dados e a segurança dos dados são outro desafio, uma vez que pesquisas abrangentes de dados para previsões precisas colocam em risco a privacidade e aumentam o risco de abuso de dados. Abordagens como minimização de dados, anonimização, privacidade por design e medidas robustas de segurança cibernética, bem como a conformidade com as leis de proteção de dados, por exemplo, o GDPR, podem reduzir esses riscos.

A precisão e a confiabilidade das previsões de IA também permanecem críticas, porque a antecipação sem erros de necessidades complexas é extremamente difícil. Previsões incorretas podem levar a alocações incorretas e não abrangem as necessidades. Testes contínuos, monitoramento humano, loops de feedback e uso de diversas fontes de dados são essenciais para garantir a robustez dos sistemas.

Outro aspecto é a perda potencial da autonomia humana se a IA antecipar constantemente as necessidades, o que enfraquece a capacidade de tomada de decisão individual. Opções, opções de exclusão e medidas para fortalecer a autoeficácia e a autonomia por meio de controle e supervisão humana são essenciais aqui.

A concentração de poder e controle sobre os sistemas de IA carrega o risco de abuso ou novas estruturas autoritárias. Modelos de governança descentralizados, algoritmos transparentes, órgãos de supervisão independentes e um design democrático de tais sistemas podem neutralizar. Ao mesmo tempo, a capacidade da IA ​​para o planejamento econômico eficiente discutia controvérsia, uma vez que é necessário um equilíbrio entre resiliência e adaptabilidade. Alternativas como modelos participativos e uso de IA de apoio, em vez de substituição completa de atores humanos, podem oferecer soluções.

Outro desafio é a redefinição do significado e propósito da existência humana, uma vez que a eliminação do trabalho tradicional pode levar a crises existenciais. Medidas como promover educação, atividades criativas, envolvimento da comunidade e reflexão filosófica, bem como o estabelecimento de uma renda básica incondicional (BGE), pode ajudar a criar novas fontes de significado.

Afinal, o foco está na governança e responsabilidade pelos sistemas de IA, uma vez que são difíceis de estabelecer responsabilidades claras por decisões e erros de sistemas autônomos. Estruturas como condições de estrutura legal, códigos de ética da IA ​​e mecanismos para intervenção humana devem ser desenvolvidos para garantir o uso responsável de tais tecnologias.

Mapeamento do desconhecido: caminhos e considerações para um comércio transformado

Esta seção final resume os resultados do artigo e descreve as transformações mais importantes e suas dependências mútuas. Oferece considerações estratégicas para a navegação na direção de um futuro, se for considerado desejável ou inevitável e reflete o relacionamento em desenvolvimento entre humanidade, tecnologia e organização econômica.

Síntese de descobertas: transformações importantes e suas interdependências

A análise anterior mostrou várias transformações profundas que uma economia controlada pela IA sem cliente traria. Essas mudanças não são isoladas, mas estão fortemente ligadas. A capacidade tecnológica de (quase) necessidades perfeitas para pessoas preliminares é a base que torna obsoleto o marketing e as vendas tradicionais [seção IC]. Isso, por sua vez, forçou uma nova visão dos paradigmas econômicos além do capitalismo orientado ao cliente para modelos como pós-curtagem, economias baseadas em recursos ou abordagens pós-crescimento [seção II].

Em tais novos paradigmas, o objetivo de “empresas” ou unidades de produção mudaria da maximização do lucro para a satisfação direta ou a perseguição do bem comum, possivelmente impulsionado por motivações intrínsecas dos sistemas tributáveis ​​de IA e sob novas estruturas de governança, como o DAOS [Seção III]. Os mecanismos para a identificação de necessidades e a alocação de recursos teriam que funcionar sem sinais de preços, pelos quais a IA desempenha um papel central, mas também continua sendo os desafios da fatura de negócios [seção IV].

Essa cadeia de transformações - da capacidade tecnológica de alterar modelos econômicos e o objetivo recém -definido das organizações aos efeitos sociais - é altamente interdependente. Uma falha ou um julgamento fundamental em uma área, por exemplo, em relação aos limites reais da capacidade de previsão da IA ​​ou à definição ética de "necessidade", pode ter efeitos em cascata e todo o sistema hipotético desestabilizado ou levar a resultados negativos graves. Se, por exemplo, a previsão da IA ​​for profundamente incorreta ou tendenciosa, isso invalidaria grande parte da reestruturação econômica e social subsequente ou levaria a um sistema disfuncional e injusto.

As dimensões sociais e humanas são igualmente profundas: o futuro do trabalho, os efeitos psicológicos sobre autonomia e descobertas, bem como novas estruturas de poder e dilema ético requerem atenção cuidadosa [seções V e VI]. Os riscos, especialmente devido ao viés algorítmico e à concentração de controle, são significativos e requerem trabalhos de estrutura ética robustos e modelos de governança.

Imperativo estratégico para a navegação em direção a um futuro baseado em necessidades

Se os elementos desse futuro forem ativamente perseguidos ou emergentes como desenvolvimento inevitável, certas medidas estratégicas, prioridades de pesquisa e discussões políticas já são necessárias hoje. Não se trata de um roteiro detalhado no futuro específico descrito aqui, mas sobre considerações para controlar o desenvolvimento da IA ​​e a automação no comércio e em geral em geral.

Um imperativo estratégico primário é promover a ampla “competência da IA” e a participação democrática no design do desenvolvimento e uso da IA. Em vista dos profundos efeitos sociais, as decisões sobre o papel da IA ​​nos negócios não podem ser deixadas para tecnólogos ou empresas. Os efeitos da IA ​​serão onipresentes. A adaptação ética e social requer uma entrada ampla. Portanto, o entendimento e o comprometimento do público em Ki-governança são cruciais para moldar um futuro vantajoso, em vez de um que é determinado pelo determinismo tecnológico ou interesses íntimos.

Outras considerações estratégicas incluem:

• Investindo na pesquisa dos limites e riscos da IA: em particular no que diz respeito à previsão de necessidades humanas complexas, justiça algorítmica e efeitos psicológicos da automação.
• Desenvolvimento de diretrizes éticas robustas e estruturas de governança: elas devem ser proativamente (“ética antecipada”) e internacionalmente coordenadas para garantir o uso responsável de sistemas de IA poderosos.
• Promoção da pesquisa interdisciplinar: os desafios exigem a cooperação entre cientistas da computação, economistas, sociólogos, ética, advogados e estudiosos de humanidades.
• Discussão sobre modelos econômicos alternativos: um debate aberto sobre pós -crescimento, abordagens baseadas em recursos e o futuro do trabalho é necessário para desenvolver visões sociais além da lógica econômica tradicional.
• Educação e reciclagem: preparação da população para um mundo de trabalho em que habilidades humanas, como criatividade, pensamento crítico e inteligência emocional, ganham importância, enquanto tarefas repetitivas são automatizadas.

Reflexões finais: o relacionamento em desenvolvimento entre humanidade, tecnologia e sistemas econômicos

Os pensamentos de um mundo em que as empresas não precisam mais de clientes ilumina urgentemente a mudança de interação entre capacidade humana, capacidade tecnológica e as formas organizacionais de nossa vida econômica. Isso nos obriga a fazer perguntas básicas sobre o que nós, como sociedade, apreciamos mais. Se a tecnologia pudesse satisfazer todas as necessidades materiais sem o comércio tradicional, que tipo de sociedade gostaríamos de projetar?

A “empresa sem cliente” é menos uma pergunta sobre a própria empresa, mas uma pergunta sobre o tipo de humanidade pela qual nos esforçamos quando a pressão econômica existencial cai. O cenário elimina restrições e motivações econômicas tradicionais. Isso abre a oportunidade de re -priorizar os objetivos sociais -por exemplo, longe de puro crescimento para bem -estar, sustentabilidade, justiça ou desenvolvimento humano. O "problema" muda da necessidade econômica para uma questão de escolha coletiva e design social, guiado pela ética e uma visão para um futuro desejável, em vez de determinismo puramente econômico ou tecnológico.

A jornada para um futuro, mesmo que seja apenas parcialmente realizada, requer uma profunda compreensão das possibilidades tecnológicas, um exame crítico das implicações econômicas e sociais e, acima de tudo, uma clara orientação ética para garantir que a tecnologia serve e não seja o contrário.

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Konrad Wolfenstein

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