Мемориальная игра | Компании без клиентов: анализ будущего торговли в мире, контролируемом ИИ

Бытие торгового ландшафта без клиентов

Эта игра мыслей разрабатывает будущее, в котором компании больше не зависят от традиционных отношений с клиентами. Усовершенствованный искусственный интеллект (ИИ) и комплексная автоматизация обеспечивают точный прогноз и удовлетворение потребностей, которые следят за установленными торговыми практиками, такими как маркетинг и продажи. В этом вводном разделе определяется основная предпосылка этого сценария, рассматривает технологические требования и освещает последствия для традиционной коммерческой деятельности.

Подходит для:

• Парадокс-парадокс.

Определение предпосылки: ИИ, автоматизация и идеальный прогноз спроса

Основной гипотезой этого мыслительного эксперимента является экономика, в которой компании полностью полагаются на автоматизацию, искусственный интеллект и процессы, контролируемые данными. В такой системе можно было бы предсказать необходимость в отдельных лицах и обществе в целом почти идеально и соответствующим образом корректировать продукты или услуги без необходимости прямого взаимодействия человека или явного спроса, инициированного клиентом. Это формирует основу для следующих соображений для дальних преобразований торговли и общества.

Текущие события в области искусственного интеллекта в розничной торговле уже указаны в этом направлении, даже если совершенство прогнозирования и полное отсутствие взаимодействия с клиентами все еще остаются в будущей музыке. KI уже революционизирует, как ритейлеры предсказывают потребности клиентов, анализируя исторические данные о продажах, рыночные тенденции и внешние факторы, такие как погода или праздничные дни. Системы ИИ играют все более важную роль в точном прогнозировании поведения клиентов и оптимизации эксплуатационных процессов. Основой для этого является симбиоз больших данных и ИИ: алгоритмы нуждаются в огромных объемах данных для распознавания закономерностей и надежных прогнозов - чем большее и высокое качество, тем больше прогнозов.

Эта предпосылка подразумевает фундаментальное изменение от реактивного к упреждающей экономике. Большинство нынешних систем реагируют на решения клиентов, на которые влияет маркетинг и завершается продажами. Сценарий, описанный здесь, с другой стороны, основан на том факте, что потребности предсказываются, и продукты или услуги адаптированы для удовлетворения этих ожидаемых потребностей без необходимости традиционных клиентов. Экономическая деятельность больше не будет контролироваться явными решениями о покупке, а предсказательной разведкой.

Концепция «идеального прогноза» следует критически рассматривать. Хотя системы ИИ постоянно лучше в своей прогнозируемой способности, огромная сложность человеческих потребностей в конкретных скрытых, вновь созданных или иррациональных потребностях-является серьезной проблемой. Потребности человека не всегда рационально или в моделях данных прошлого. Следовательно, спектр от значительно улучшенного до действительно совершенного прогноза и соответствующих последствий возможных пробелов в этом совершенстве должен быть изучен в этом совершенстве.

Технологические основы: требуемая ИИ и инфраструктура данных

Реализация торговой ландшафта без клиентов на основе идеального прогноза требований требует высокоразвитой и вездесущей технологической инфраструктуры. Это включает не только передовые модели ИИ, но и системы для получения комплексного сбора данных, массовых возможностей обработки и сложных технологий автоматизации для производства и распределения.

Качество, актуальность и согласованность данных имеют выдающееся значение, потому что «данные - это топливо ИИ». Компании должны будут преодолеть технологические загрязненные сайты и гарантировать, что их инфраструктура данных выросла в соответствии с требованиями. Это включает в себя тщательное управление данными, регулярные аудиты и эффективные механизмы для корректировки данных, поскольку качество результатов искусственного интеллекта зависит непосредственно от качества входных данных. Интеграция данных из Интернета вещей (IoT) с помощью ИИ обеспечивает реальный анализ и использование информации с сетевых устройств, что важно для динамического прогноза требований.

Цепочки поставок будут преобразованы системами на основе искусственного интеллекта, которые обеспечивают автономный контроль, корректировки в реальном времени и прогнозирующий анализ. Видения варьируются до процессов, контролируемых AI и машинами, которые работают автономно и достигают «почти идеальной точности и эффективности». Это требует не только интеллектуальных алгоритмов, но и физическая инфраструктура, которая поддерживает такую ​​автоматизацию, от производства до логистики. Платформы и технологии облачных вычислений, такие как MapReduce, являются примерами инструментов, которые позволяют обрабатывать необходимые большие объемы данных.

Создание такой инфраструктуры будет иметь далеко идущие последствия. Необходимость сбора комплексных данных для «идеальных» прогнозов подразумевает почти полную запись и анализ информации о отдельных лицах и их окружающей среде. Это может включать в себя поведенческие данные, биометрическую информацию, данные окружающей среды и контекстные детали. Такой сбор и анализ данных будут эквивалентны повсеместному наблюдению и подняли фундаментальные вопросы, касающиеся конфиденциальности и этики.

Кроме того, строительство и эксплуатация этой глобальной инфраструктуры потребуют массовых инвестиций и международной координации. Контроль над этими данными и возможностями ИИ могут привести к новым геополитическим условиям власти. Нации или организации, которые доминируют в этой инфраструктуре, также будут иметь огромную экономическую и потенциально социальную власть, которая увеличит существующие дискуссии о ИИ и глобальной динамике.

Устаревшая традиционного маркетинга и продаж

В мире, в котором потребности совершенно прогнозируются, а продукты или услуги автоматически адаптированы и доставлены, традиционные функции маркетинга и продаж теряют свое право на существование. Необходимость создания спроса, повышения узнаваемости бренда, убеждения клиентов или облегчения транзакций не применяется, если потребность известна заранее, а выполнение легко. Явное заявление пользовательского запроса - «больше не маркетинговых стратегий, без рекламы, без предложений, без действий по продажам» - подчеркивает это фундаментальное изменение.

Сегодняшние автоматические стратегии привлечения клиентов, основанные на рекламе, целевых страницах и генерации свинца, будут излишними в таком сценарии. Даже текущие бизнес-модели на основе искусственного интеллекта, которые часто по-прежнему используют каналы продаж или стремятся улучшить качество обслуживания клиентов, и разработка новых целевых групп в отличие от будущего, в котором такие действия больше не являются необходимыми.

Исчезновение маркетинга и продаж окажет огромное влияние на рынок труда и необходимые навыки. Целые отрасли и профессионалы, которые сегодня работают в этих областях, устарели. Это потребует глубокой дискуссии о адаптации работников и социальных последствиях таких обширных потерь работы.

Природа «брендов» и «дифференциация продукта» также изменится в основном. Если удовлетворение потребностей идеально подходит для индивида, убедительные и создающие идентичность аспекты брендов теряют важность. Чистый полезный может занять их место, или могут развиться новые, некоммерческие ведущие маркеры. Эмоциональная привязанность к брендам и сигнализация качества или статуса с помощью брендов вряд ли будет актуально в системе совершенных, индивидуальных потребностей. Продукты могут быть в основном оцениваться в соответствии с их функциональной способностью удовлетворять прогнозируемой потребности.

Подходит для:

• Поиск нулевого клика, в котором пользователи могут найти свою информацию напрямую, не нажимая на задачу маркетинга на веб-сайт

Экономические парадигмы в мире без качества, контролируемого клиентом.

Устранение спроса, контролируемого клиентом в качестве основного двигателя экономической деятельности, ставит под сомнение основные принципы капитализма. Если рыночные решения и ценовые сигналы больше не направляют направления производства и распределения, необходимо учитывать альтернативные экономические модели. В этом разделе рассматриваются различные теоретические подходы, которые могут стать более важными в таком будущем, от моделей после шорта до экономики после роста до ускорительных видений и социализированных форм производства.

Помимо капитализма: исследование моделей пост-магора и ресурсов

Концепция экономики, которая больше не имеет в основном формируемой нехваткой, предлагает радикальный счетчик капитализма. В экономике после шорта большинство товаров могут производиться в результате продвинутой автоматизации в большом численности и с минимальной рабочей нагрузкой человека, чтобы они были очень дешевыми или даже доступны бесплатно. Ключевыми технологиями для этого могут быть обширная автоматизация, потенциально самореплицирующиеся машины, нанотехнологии и возобновляемые энергии. Теоретически, товары, услуги и ресурсы могут быть свободно доступны в такой системе, что сделает традиционные экономические механизмы, такие как цены, деньги и конкуренция.

Модель экономики, основанной на ресурсах (экономика, основанная на ресурсах, RBE) тесно связана. Здесь все ресурсы считаются человечеством, а ассигнование основано на потребностях и сотрудничестве, а не на денежном обмене или долге. Такие проекты, как «Проект Венеры» или такие инициативы, как «одно сообщество», распространяют такие подходы, которые стремятся к отходу от логики прибыли и поворота для прямого удовлетворения. Тем не менее, критики таких моделей ставят под сомнение такие аспекты, как права собственности и стимулирующие структуры в системе, в которой распространены ресурсы.

Переход к экономике после шортов или ресурсам должен быть осуществимым, одним из самых фундаментальных преобразований в истории человечества будет. Поскольку дефицит всегда был движущим фактором для экономических систем, конфликтов и социальной стратификации, устранение нехватки материала в случае основных потребностей и отъезда денежно -кредитных систем подорвало бы основы нынешних экономических и классовых структур. Это потребует переоценки человеческой мотивации за пределами материальной прибыли и давления выживания.

Даже если была достигнута нехватка постов за материальные товары, дефицит может продолжать существовать в нематериальных товарах или даже получить значение. Это включает, например, внимание, уникальный опыт, конкретные места или определенные формы социального капитала. Поскольку человеческие желания потенциально неограниченные, основное внимание может быть сосредоточено на конкуренции за конкуренцию или оценку этого нематериального, по своей природе «товаров», что может привести к новым формам «экономики» или иерархии.

Логика почтового роста и достаточности

Экономика почтового роста ставит под сомнение догму вечного экономического роста и вместо этого умоляет ориентацию на хорошо достижение, устойчивость и достаточность - то есть производство того, что достаточно для удовлетворения потребностей, без повышения потребления. Эта парадигма критикует рост -ориентированные капиталистические модели и подчеркивает необходимость соблюдения экологических ограничений и способствовать социальной справедливости. Такие концепции, как «экономика базовой помощи», которая фокусируется на устойчивом предоставлении основных товаров и услуг, а также «время -ВСЕ», которое предусматривает сокращение рабочего времени в пользу других областей жизни, являются центральными элементами. Такие модели, как «Universal Basic Services» (UBS), которые обеспечивают базовую универсальную помощь и более сильную экономическую демократию, также являются частью обсуждения.

Без клиентов, контролируемая ИИ-система для удовлетворения потребностей вполне может совпадать с идеалами почтового роста, если базовый ИИ запрограммирован на достаточность и устойчивость вместо максимизации производства. Такой ИИ теоретически может быть оптимизирован для удовлетворения потребностей с минимальным использованием ресурсов и учитывать долгосрочную экологическую устойчивость. Тем не менее, существует также риск того, что такой ИИ приведет к беспрецедентному поглощению, если «прогнозируемые потребности» преувеличены или ИИ выравнивает его оптимизацию с скоростью и объемом производства без достаточных экологических ограничений. Таким образом, основное программирование и этическая структура ИИ станут решающими факторами.

Акцентационные видения: технология как катализатор для пост -капиталистических структур

Философия акселералиста, в частности, оставил ускоряние ускорения, предлагает использовать технологии, разработанные в капитализме, чтобы преодолеть сам капитализм и создать новые социальные структуры. Эта конституция рассматривает технологический прогресс как движущая сила социальных преобразований. Такие представители, как Ник Срничик и Алекс Уильямс, утверждают, что технологический прогресс уже может обеспечить жизнь с резко сокращенным рабочим временем и перспектировала мир без традиционной работы. В вашем «манифесте для политики ускорителя» требуется использовать технологические достижения, такие как количественное определение, экономическое моделирование и анализ больших данных для левых политических целей.

Сценарий контролируемого AI, совершенного удовлетворения потребностей может быть интерпретирован как окончательное выражение тенденций ускорителя. Здесь технология не только автоматизирует работу, но и весь цикл спроса, который потенциально приводит к радикально другой социально-экономической системе. Тем не менее, решающим вопросом является «цель» этого ускорения. Случает ли это освобождение от человека, как надеялись левые ускорители, или это приводит к чему -то другому? Другие акселеранистские токи, такие как те, которые представлены Ником Лэнд, видят это скорее освобождение от людей от людей, что поднимает вопрос, кто извлекает выгоду из этой окончательной автоматизации.

Модели социализированного производства и планирования участия

Если производство больше не контролируется частными компаниями, ориентированными на прибыль, возникает вопрос альтернативных форм организации. Концепции социальной собственности на средства производства и механизмов участия, чтобы решить, что и как производится, выходят на первый план здесь. Такие модели, как экономика участия (Parecon), предоставляют, что работники и потребительские советы договариваются о планах производства и потребления, с вознаграждением после применения и децентрализованного планирования с помощью так называемых итерационных советов по итерации (IFBS).

В экономике без клиентов, в которой ИИ предсказывает потребности, «планирование участия» может принять новую форму. Вместо этих людей сообщают о своих запросах на потребление непосредственно в советы, ИИ может сделать вывод этих потребностей. Затем механизмы участия могут сосредоточиться на подтверждении этих выводов, определении социальных приоритетов и мониторинге операций ИИ вместо того, чтобы выполнять детальную микропланинг индивидуального потребления. Участие человека сместится от определения индивидуальных потребностей (которое захватывает ИИ) к контролю всей системы. Это гарантирует, что прогнозы AI соответствуют более широким социальным ценностям и этическим соображениям и что решения о распределении ресурсов для крупных проектов или общественных благ, которые нелегко уменьшить к индивидуальным «потребностям», принимаются демократически демократически.

Следующая таблица суммирует обсуждаемые потенциальные экономические модели:

Сравнительный обзор потенциальных экономических моделей в будущем без клиентов

Сравнительный обзор потенциальных экономических моделей в будущем без клиентов - изображение: Xpert.Digital

Сравнительный обзор потенциальных экономических моделей в будущем без клиентов показывает разнообразие подходов, основанных на различных основных принципах и технологиях. Экономика после шорта стремится к обилию товаров с минимальной человеческой работой посредством автоматизации, с прямым распределением на основе доступности или потребностей. Самореплицирующиеся машины, нанотехнологии и возобновляемые энергии играют здесь центральную роль. Критики ставят под сомнение доступность реальной нехватки почты, а также мотивацию и равенство распределения.

Экономика на основе ресурсов (RBE) рассматривает ресурсы как общее наследие человечества и отказывается от денег или долгов. Вместо этого распределение ресурсов происходит в соответствии с требованиями сотрудничества. Высоко развитые технологии облегчают управление ресурсами и производство, которое направлено на устойчивые потребности и общее благо. Сторонники, такие как Jacque Fresco из Venus Project, видят в этой форвардной альтернативе, в то время как критики перечисляют практические проблемы, такие как проблемы с собственностью и масштабируемость.

С другой стороны, экономика роста после роста выключает акцент на экономический рост и придает значение устойчивости, достаточности и времени. Использование ИИ и устойчивых технологий направлено на демократическое планирование и потребности -ориентированное на распределение ресурсов с акцентом на экологические и социальные цели. Проблемы возникают из -за политического признания и осуществимости этого перехода от моделей роста.

Пост -капитализм акселералиста видит капиталистическую технологию возможностью преодолеть капитализм. Автоматизация и ИИ продвигают трансформацию вперед, причем социальное перераспределение и центральное планирование являются возможными механизмами. Несмотря на видение освобождения работы, эта модель несет такие риски, как авторитарный контроль, этические вопросы и напряженность в тенденциях ускорителя.

В экономике или социализме участвуют, основное внимание уделяется социальной собственности средств производства и удовлетворенности потребностей. ИИ поддерживает планирование, координацию и анализ данных, в то время как планирование участия и демократические решения прямое распределение ресурсов. Цель -социальная справедливость и самооплата, но информационная сложность, стимулирующая структура и риск бюрократизации являются значительными проблемами.

Таким образом, эти модели отражают напряженность между автоматизацией, эффективностью ресурсов, социальной справедливостью и устойчивостью, в то время как они выполняют различные стратегии для будущей организации бизнеса и общества.

Машина для 3D-рендеринга AI и XR: пятикратный опыт Xpert.Digital в комплексном пакете услуг, исследования и разработки XR, PR и SEM — Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц

Преобразование «Компании»: цель и функция производственных единиц

Если «компаниям» больше не нужны клиенты и действуют в новой экономической парадигме, их цель, структура и мотивация должны измениться. В этом разделе рассматривается, как могут выглядеть эти «производственные единицы» и какие драйв -пружины они могут иметь, если максимизация прибыли больше не является целью.

Переплатить -заполнение организационной цели: от прибыли до социальных потребностей удовлетворенность

В мире, в котором ИИ прогнозирует потребности, и производство направлено на то, чтобы напрямую удовлетворить их, фундаментальная цель организаций перейдет от максимизации прибыли к направлению удовлетворения социальных и индивидуальных потребностей. Многие компании уже утверждают, что они включают социальные и экологические проблемы в свою работу, часто обусловленные корпоративной культурой и ожиданиями заинтересованных сторон, которые выходят за рамки чистой прибыли. Таким образом, называемые «общими хорошими компаниями» реинвестируют свою прибыль для достижения социальных целей и отражают социальную справедливость или участие в своих структурах.

Появление «целевой экономики» указывает на более широкое изменение, в котором компания переводила от максимизации чистой прибыли, чтобы максимизировать цели и хотят создать ценность для всех заинтересованных сторон - клиентов, сотрудников, сообществ и планет. В системе без клиентов эта цель была бы еще более прямой для удовлетворения идентифицированных потребностей. Социалистические модели, как теоретический противоположный полюс, явно обеспечивают производство в потребностях в потребностях вместо того, чтобы выровнять кумуляцию прибыльности. Такие понятия, как пенсия производителя и потребителей, которые измеряют преимущества в текущей экономике, будут неактуальными или радикально преобразованы в такой системе.

Показатели «успеха» этих производственных подразделений должны быть полностью заново изобретены. Такие показатели, как валовой внутренний продукт, доля рынка или прибыль, теряют свою важность. Вместо этого потребуются новые ключевые цифры, которые связаны с качеством удовлетворения потребностей, эффективностью ресурсов, экологическим последствиям и, возможно, даже к аспектам социального скважины или развития.

Точно так же концепция «конкуренции» либо исчезнет, ​​либо изменяется в основном. Если производственные единицы предназначены для удовлетворения прогнозируемых потребностей в рамках скоординированной системы, конкуренция за клиентов не имеет значения. Возможная «конкуренция» может перейти к эффективности удовлетворения потребностей, инноваций в решениях или к достижению некоторых социальных целей, но без динамики победы и поражения на основе рынка. Такие модели, как экономика на основе ресурсов, явно подчеркивают сотрудничество вместо конкуренции.

Внутренняя мотивация для управляемых ИИ: инновации, решение проблем и общее благо.

Когда системы ИИ управляют производственными единицами, возникает вопрос об их «мотивации». Вместо внешних стимулов, таких как прибыль, системы ИИ могут быть запрограммированы с внутренними целями. Такими целями могут быть любопытство, стремление к новизной, приобретение компетентности или неотъемлемое стремление решать сложные проблемы на благо общества. Уже существующие организации без основных мотивов прибыли, таких как социальные кооперативы, обусловлены социальной солидарностью и интересами, которые выходят за рамки чистого самообеспечения.

Тем не менее, программирование таких понятий, как «общее благо» или «социальные выгоды» в ИИ, представляет собой огромную этическую и техническую проблему. Эти термины философски сложны и трудно определить. Ваш перевод в машинный интерпретационный код является сложным и несет риск неправильного толкования или закрепления предрассудков. ИИ, который оптимизирует для неправильного или неполного определения «общего блага», может непреднамеренно привести к дистопическим результатам.

ИИ, который обусловлен внутренними мотивами, такими как «любопытство» или «стремление к новизну» в контексте решения социальных проблем, может привести к неожиданным инновациям. Тем не менее, это также может разработать «решения» для проблем, существование которых не было осведомлено о людях или решениях, которые создают новые, непредвиденные проблемы. Контроль и мониторинг исследовательского побуждения такого ИИ будет иметь решающее значение для обеспечения того, чтобы их деятельность соответствовала человеческим ценностям и приоритетам.

Структуры управления для автономного производства: DAO и за ее пределами

Вопрос о том, как эти подразделения, контролируемые ИИ, направлены и контролируются центральным. Такие модели, как децентрализованные автономные организации (DAO), предлагают здесь интересные перспективы. Правила в интеллектуальных контрактах закодированы в DAO, и решения принимаются в совокупности, потенциально с участием самих систем ИИ. Исследования показывают, что DAO, которые ориентированы на социальные или общественные блага, могут иметь более высокую децентрализацию. Потребность в моделях управления для автоматизированных систем также признается в других контекстах, таких как автоматизация процессов, контролируемые роботом (RPA), в результате чего часто не хватает устоявшихся академических моделей.

Если ИИ не только управляет производством, но также может принять участие в ее собственном управлении (как и планировалось в Ки-Дао), граница между инструментом и актером размывается. Это поднимает фундаментальные вопросы об ответственности, контроле и потенциале для систем ИИ для развития возникающих целей, которые могут не соответствовать человеческим намерениям. Система, в которой ИИ управляет и контролирует другой ИИ, может снизить контроль человека и контролировать и восстановить риски, если цели ИИ отклоняются от человеческого скважины.

Грузоподъемность непреодолимых производственных моделей в больших масштабах

Непрофильные организационные структуры, которые уже обеспечивают свою миссию о прибыли, могут служить моделью для будущих производственных единиц. Анализы показывают, что крупные непрофильные организации часто зависят от доминирующих источников финансирования, особенно государственных средств.

Однако в экономике без клиентов, ориентированной на потребность, «финансирование» этих некоммерческих производственных единиц не происходит из пожертвований или традиционных государственных бюджетов, основанных на функционирующей рыночной экономике с налоговыми поступлениями. Вместо этого «финансирование» будет вопросом о подразделениях прямых ресурсов в результате общей системы экономического планирования, БАЙН ИТ-контролируемого ИИ или участия. Задача перемещается от закупки средств к оправданию претензий ресурсов, основанных на прогнозируемых потребностях и эффективности покрытия. Деньги как таковые больше не могут существовать в такой системе или иметь совершенно другую функцию.

Механизмы необходимости -ориентированная экономика

В этом разделе посвящено, как работает экономика потребности: как выявляются потребности и как ресурсы назначаются для покрытия, когда традиционные рыночные механизмы, такие как спрос клиентов и ценовые сигналы, отсутствуют?

Способность ИИ для «идеального» прогноза: навыки, источники данных и присущие ограничения

Критическое исследование способности ИИ предсказывать потребности человека имеет важное значение. Это включает в себя типы данных (исторические, поведенческие, биометрические, связанные с окружающей средой), которые вам понадобятся, а также неотъемлемые ограничения или искажения таких прогнозов. Текущие системы ИИ уже показывают впечатляющие навыки прогноза спроса, распознавание и принятие решений на основе больших данных путем анализа исторических данных о продажах, тенденций рынка, погоды и праздников в государственных. Чем больше и высокое качество объем данных, тем больше прогнозов.

Тем не менее, существуют значительные ограничения для прогнозирования емкости ИИ. Уместны предупреждения о «магических идеях» и путанице конкретной работы с общей компетенцией. ИИ достигает ограничений при понимании человеческих эмоций и этических решений. «Семь мертвых грехов» прогнозов ИИ включают переоценку краткосрочных последствий и недооценку периода реализации.

Внешние источники данных, такие как данные о погоде, тенденции в социальных сетях, экономические показатели и данные IoT, могут использоваться для прогнозов спроса без прямого взаимодействия с клиентами. Это потенциально может быть масштабировано, чтобы предсказать более широкие социальные потребности. Чтобы раскрыть скрытые потребности человека, предлагаются проективные методы, такие как визуальные метафоры, которые могут быть проанализированы ИИ в больших масштабах, но это вызывает этические опасения по поводу субъективности и защиты данных. Конфиденциальность также подвержена риску, если ИИ получает предпочтения, потому что локальные данные могут быть ущербными от обновлений моделей, а выводы, сгенерированные AI, считаются личной информацией.

Термин «потребность» является сложным и варьируется от основных физиологических требований до сложных психологических пожеланий и усилий по реализации, как показано в пирамиде потребностей Маслоу. ИИ, который предсказывает «потребности», должен справляться с этой сложностью. Идеальный прогноз основных материальных потребностей может показаться более правдоподобным, чем идеальный прогноз более высоких, субъективных или новых потребностей. Способность ИИ, нюанс, предсказать будущие психологические условия или творческие усилия, основанные на современных данных, является очень спекулятивным и этическим.

На источники данных для прогнозирования социальных потребностей без взаимодействия с клиентами (погода, социальные сети, IoT, экономические показатели) могут повлиять систему, контролируемую ИИ. Это может создать петли обратной связи, стабилизировать или дестабилизировать прогнозы или даже тонко управлять социальным развитием, основываясь на том, что ИИ запрограммируется как «потребность». Если, например, ИИ предсказывает потребности в энергии, основанные на прогнозах погоды и соответственно выделяет энергию, это может повлиять на поведение (например, люди могут потреблять больше энергии, потому что она всегда доступна), которая затем попадает в прогнозируемой модель ИИ.

Распределение ресурсов без ценовых сигналов: контролируемые AI модели и нерыночные альтернативы

Если цены больше не управляют распределением, альтернативные механизмы должны захватывать. Алгоритмы ИИ могут оптимизировать распределение ресурсов на основе прогнозируемых потребностей и доступных ресурсов. Такие системы включают получение данных, предварительную обработку, обучение модели, оптимизацию, предоставление и петли обратной связи. Тем не менее, отмечается, что эти подходы явно не решают распределение без сигналов цен или для широкого спектра несистемных потребностей человека, но сосредоточены на эффективности в существующих системах.

Нерыночные альтернативы включают такие практики, как обмен, пожертвование и перераспределение. Эти механизмы, наряду с нерыночным производством для самосознания, общего управления и взаимной помощи, могут быть масштабированы в сложных компаниях. Моделирование на основе агента (ABM) и другие методы моделирования могут быть скорректированы для моделирования распределения ресурсов в нерыночных системах.

Распределение ресурсов, контролируемое AI без сигналов цен, может привести к чрезвычайной эффективности при покрытии количественных потребностей. Тем не менее, это может столкнуться с трудностями в предоставлении ресурсов для новых, непредвиденных или очень субъективных желаний, которые иногда управляют рынками (хотя и несовершенно) посредством обнаружения цен и предпринимательского риска. ИИ характеризуется оптимизацией на основе определенных параметров и исторических данных. Ценовые сигналы на рынках отражают агрегированную (и часто спекулятивную) готовность платить, которая может направлять ресурсы к новым или нишевым потребностям. Без этого механизма может быть удовлетворен ИИ с полученным, недоказанным или чисто уникальным «потребностями», если он не запрограммирован специально для исследования или реакции на невозможные человеческие входные данные.

Продолжительная задача бизнес -счета: может ли ИИ действительно решить его?

Проблема бизнес -законопроекта, сформулированной Людвигом фон Мизесом и Фридрихом Хайек, заявляет, что рациональное экономическое планирование без рыночных цен невозможно. Возникает вопрос, может ли продвинутый ИИ с огромными объемами данных овладеть этой проблемой. Литература здесь скептически: ИИ не может решить проблему определения целевой иерархии, поскольку планирование ресурсов подчиняет цели вместо того, чтобы выбирать цели из -за цены. Даже если все данные были доступны для одного ума, центральный планировщик не мог рассчитать все необходимые экономические знания таким образом, что создается правильное и последовательное распределение ресурсов. Утверждается, что ИИ не соответствует предпосылкам для эффективного экономического счета, поскольку он реагирующая, и упреждающая, генерирующая цель предпринимателей не может повторить. Проблема расчета остается центральной проблемой в контексте центрального планирования по сравнению с рыночным социализмом и экономикой участия.

Даже если ИИ мог бы отлично рассчитать распределение ресурсов для статического предложения потребностей и вариантов производства, динамический и развивающийся характер человеческих потребностей, технологических инноваций и непредвиденных изменений в окружающей среде означает, что «расчет» является непрерывным, адаптивным процессом. Ядро дебатов в области экономического учета может перейти от чистой вычислительной способности к способности генерировать новую информацию и цели и адаптироваться к ним, которые не включены в исходный набор данных. Первоначальные дебаты были сосредоточены на невозможности центрального планировщика обрабатывать всю необходимую информацию. ИИ может решить часть обработки для известных переменных. Однако, как утверждается, рынки интегрируют проактивных субъектов (предпринимателей), которые обнаруживают новые потребности, создают новые продукты и адаптируются к непредвиденным изменениям - функции, которые AI как реактивная система не может легко воспроизвести. Задача заключается не только в расчете, но и непрерывной, адаптивной пересчете и переопределением целей в динамичном мире.

Социальные и человеческие измерения полностью автоматизированного, необходимого мира

Этот раздел превращается в более широкие социальные и человеческие последствия, которые возникают из жизни в мире, в которой компании не нужны клиенты, а ИИ предвосхищает и удовлетворяет потребности.

Будущее человеческой работы и переопределение «работы»

Если ИИ и Автоматизация захватывают большую часть производства и даже определение потребностей, возникает насущный вопрос о будущем человеческой работы. Прогнозы указывают на то, что генеративный ИИ изменит до 90 % рабочих мест каким -либо образом в течение следующих десяти лет и, возможно, заменит 9 % работников США. В то время как некоторые эксперты утверждают, что ИИ с большей вероятностью автоматизирует отдельные задачи, чем целые профессии, и что человеческий опыт остается решающим при оценке результатов ИИ, другие видят будущее, в котором ИИ высвобождает людей для «от людей к человеку», в результате чего сочувствие, креативность и эмоциональный разум выходят на первый план. Социологические перспективы указывают на возможные потери работы и растущее неравенство в доходах с помощью ИИ.

В пост-работах, в которых традиционная занятость с помощью автоматизации устарела, обсуждаются такие концепции, как универсальный базовый доход (BGE) и снижение рабочей недели. В центре внимания психологических последствий массовой безработицы и поиска чувства вне работы.

В обществе с практически полной автоматизацией и прогнозируемой потребностью удовлетворенности «ценность» человеческих вкладов может полностью перейти от экономического производства к социальной, творческой, интеллектуальной или сестринской деятельности, которую ИИ не может (или не одобрен) полностью повторить. Это требует фундаментальной переоценки того, что считается «ценной работой». Если ИИ захватит производство и удовлетворенность материала (основная предпосылка запроса), традиционная работа будет устарела для этих целей. Затем люди могут сосредоточиться на деятельности, которые менее способны для ИИ, таких как глубокие эмоциональные связи, сложное этическое мышление, новое художественное создание или философские исследования. Компании понадобятся новые системы для распознавания и поддержки этих нетрадиционных взносов, возможно, путем раздела доход/источники средств к существованию и «работу» (например, BGE, как уже упоминалось).

Психологические ограничения: автономия, компетентность и значимость, когда ожидаются потребности

Психологические последствия для людей, чьи потребности постоянно ожидаются и удовлетворяются системой ИИ, глубоки. Теория самоопределения подчеркивает основные психологические потребности в автономии (чувство контроля), компетентность (чувство чемпионата) и социальную интеграцию. Среда, которые поддерживают эти потребности, способствуют автономной мотивации. Текущие исследования ИИ на рабочем месте показывают повышение эффективности, но сотрудник также гарантирует, что рабочее место потеряно, но не рассматривает сценарий «идеального ожидания». Иерархия Маслоу указывает на то, что самореализация и социальные потребности также важны, когда основные потребности остаются неудовлетворенными и вводят когнитивные, эстетические и трансцендентные потребности.

Если потребности ожидаются и удовлетворяются внешней системой ИИ, люди могут испытать парадоксальную потерю автономии и компетентности. Акт идентификации, стремления и достижения собственных целей (даже в случае основных потребностей) способствует этим психологическим столбам. Постоянное, легкое выполнение может привести к пассивности, изучению беспомощности или поиску новых форм вызова и самоопределения. Автономия включает в себя самоконтроль и личную ответственность за действия. Если ИИ контролирует выполнение на основе прогнозов, индивидуальная способность действовать уменьшается при покрытии потребностей. Компетентность включает в себя чемпионат и эффективность. Если никаких усилий не требуется для удовлетворения потребностей, возможности разработки и испытания компетентности в этой области уменьшатся. Это может привести к тому, что люди будут искать автономию и компетентность в других, возможно, нематериальных областях (о чем свидетельствует более высокие потребности Маслоу).

Поиск значения в постматериальном, пост-лабораторном существовании

Если материальная нехватка в значительной степени преодолевает, а традиционные экономические роли теряют значение, возникает вопрос о том, как люди находят смысл и цель. Работа Эо Уилсона «Важность человеческого существования» посвящена экзистенциальным вопросам и превосходит мост между наукой и философией, в результате чего он обращается к нашей свободе выбора и загадке свободной воли в материальной вселенной. В обществе после работы люди могли найти новые способы определения своей жизни через творчество, семью, общину или преследование интеллектуального, эмоционального и духовного развития, поскольку ИИ также может подорвать цель досуга.

«Важность человеческого существования» в таком обществе может стать центральной социальной занятостью. Это может потенциально привести к эпохи эпохи в искусстве, философии, духовности и социальной взаимодействии. И наоборот, существует также риск широко распространенной аномии и экзистенциальных кризисов, если новые источники значения не могут быть найдены или культивированы. Для многих работа и материальные усилия в настоящее время предлагают основной источник идентичности и цели. Ваша потеря создаст вакуум. Затем люди могут обратиться к более высоким потребностям Маслова: когнитивные, эстетические, трансценденты или, как указывает Уилсон, справляться с нашим уникальным местом и нашими решениями. Социальная инфраструктура должна поддержать эти новые способы найти смысл.

Власть, контроль и социальные структуры в экономике, контролируемой ИИ

Вопрос о том, кто контролирует системы ИИ, предсказывает и назначает потребности, имеет решающее значение. ИИ уже влияет на структуры управления, и есть аргументы против полной замены рыночных механизмов ИИ на основе вопросов способности действовать и знания. Динамика власти для распределения ресурсов, контролируемого AI, и изменения глобального баланса сил из-за инвестиций в области искусственного интеллекта также являются соответствующими аспектами. Способность ИИ рассматривается как столб национальной власти. Управление Super-KI для бизнес-планирования, как показывает план искусственного интеллекта Китая, включает в себя долгосрочное стратегическое планирование и развитие экосистемы.

Сущность (или сущности), которая разрабатывает, владеет и контролирует всеобъемлющую систему прогноза ИИ и распределения ресурсов, будет осуществлять беспрецедентную власть. Это потенциально может привести к новым формам авторитаризма или наоборот, с тщательным дизайном, к новым моделям демократического надзора. Природа «Черного ящика» некоторых систем ИИ может решить эту проблему. Контроль над распределением ресурсов является фундаментальным для власти. Если этот контроль находится с очень сложной системой ИИ, понимание и влияние ее решений становится критическим. Без надежных, прозрачных и механизмов управления участием эта власть может быть сконцентрирована и злоупотребляет, независимо от того, используется ли система номинально «к общему благу».

От местного к глобальному: МСП завоевывают глобальный рынок с помощью умных стратегий - Изображение: Xpert.Digital

В то время, когда цифровое присутствие компании определяет ее успех, задача состоит в том, как сделать это присутствие аутентичным, индивидуальным и масштабным. Xpert.Digital предлагает инновационное решение, которое позиционирует себя как связующее звено между отраслевым центром, блогом и представителем бренда. Он сочетает в себе преимущества каналов коммуникации и продаж на одной платформе и позволяет публиковать материалы на 18 разных языках. Сотрудничество с партнерскими порталами и возможность публикации статей в Новостях Google, а также список рассылки прессы, насчитывающий около 8000 журналистов и читателей, максимизируют охват и видимость контента. Это представляет собой важный фактор во внешних продажах и маркетинге (SMarketing).

Подробнее об этом здесь:

• Аутентичный. Индивидуально. Глобально: стратегия Xpert.Digital для вашей компании

Навигация через лабиринт: риски, этика и управление

В этом разделе критически оцениваются потенциальные недостатки, этическую дилемму и проблемы управления, которые присущи в предлагаемом будущем.

Этическая императив: гарантийная справедливость, прозрачность, защита данных и подотчетность в контролируемых AI-системах

Разработка и использование систем ИИ, которые предсказывают и распределяют потребности, должны руководствоваться строгими этическими принципами. Это включает в себя справедливость, прозрачность, объяснение, защиту данных, безопасность, надежность, надзор за человеком и подотчетность. Этические рамки, такие как отчет Belmont, с его принципами уважения к людям, благотворительности и справедливости могут предложить здесь ориентацию. Потребность в «упреждающей этике», которая предотвращает ущерб от ИИ и задачу определения «хорошего» в плюралистическом обществе, также являются центральными аспектами.

«Объясняемость» (Объясняемое ИИ, XAI) становится отличным значением в такой системе. Если ИИ диктует распределение ресурсов и удовлетворение потребностей, отдельные лица и общество должны иметь возможность понять, почему приняты определенные решения, особенно если они, по -видимому, являются противоречивыми или невыгодными. Отсутствие прозрачности может не доверять и вызвать обиду. Решения ИИ в этом сценарии оказывают глубокое влияние на жизнь человека. ИИ «Черный ящик», который принимает критические решения для ресурсов без объяснения, подорвало бы автономию и доверие. Следовательно, разработка и реализация надежных методов XAI - это не просто техническая цель, но и этическая необходимость для легитимности и справедливости.

Спектр алгоритмической предвзятости и его социальных последствий

Нарушения в данных или алгоритмах могут привести к дискриминационным результатам в прогнозе спроса и распределении ресурсов и потенциально затягивают или создают существующее неравенство. Исследования показывают, что системы ИИ могут иметь значительные искажения в прогнозирующих задачах. Алгоритмическая смещение возникает из -за искаженных данных обучения или решений разработчиков и может укрепить системную дискриминацию в таких областях, как занятость, жизнь и финансы. Примеры этого можно найти в здравоохранении и онлайн -рекламе.

В прогнозе «идеальных» потребностей алгоритмический смещение может привести к системному, автоматизированному пренебрежению или отказу от потребностей целых групп населения и, таким образом, создать высокоэффективную машину для дискриминации. Это более потенциально опасно, чем дискриминация на рынке, которую иногда можно оспорить или избежать. ИИ учится на данных, которые могут отражать исторические искажения. Если ИИ является единственным решением -участниками о потребностях и распределении ресурсов, а их алгоритмы искажены, не может быть никакого альтернативного механизма для маргинальных групп, чтобы удовлетворить их потребности. Степень и автоматизация означают, что такая дискриминация была бы вездесущей и потенциально сложнее распознавать или исправить или правильные искажения в рыночной системе.

Органа управления для суперинтелтингетных экономических систем

Надежные модели управления необходимы для мониторинга этих могущественных систем ИИ. Это включает в себя условия правовой основы, которые различают приложения B2B и B2C, а также постоянную оценку последствий. Потребность в моделях управления для автоматизированных систем, таких как RPA, также подчеркивается. Международные примеры, такие как план ИИ Китая, показывают подходы с адаптивными правилами и развитием экосистем. Моделирование, поддерживаемое AI, также может способствовать разработке политических решений.

Управление такой системой не может быть чисто техническим или оставленным только разработчикам ИИ. Это требует участия различных групп интересов, включая этику, социологи, юридические эксперты и общественность, чтобы определить цели, ограничения и надзорные механизмы системы. Вопрос "Кто управляет управлением (ИИ)?" становится центральным. Социальные последствия слишком далеко -для чисто технократического управления. Определение «потребностей», «справедливости» и «социального благополучия» -это политические и этические вопросы, а не чисто технические. Следовательно, управление должно быть инклюзивным и демократическим, чтобы обеспечить легитимность и согласие с человеческими ценностями.

Избегайте антиутопий: учения из вымышленных и теоретических предупреждений

Научная фантастика и дистопические теории могут помочь показать потенциальные негативные результаты, если такая система плохо спроектирована или контролируется, и подчеркивает важность предвидения и этического осторожности. Frederik Pohls «Die Midas-Plage» описывает мир перепроизводства роботов, в котором «бедные» вынуждены использовать напряженное потребление,-признак непреднамеренных последствий общей автоматизации, даже если предпосылка отклоняется от того, что здесь обсуждалось. Дистопические сценарии в художественной литературе часто включают в себя то, что ИИ берет на себя управление, восстанавливаемые или построенные общества, контролируемые ИИ, в результате чего такие темы, как наблюдение, контроль и потеря автономии, находятся на переднем плане.

«Идеальное» удовлетворение потребностей, если оно контролируется централизованно ИИ, может парадоксально привести к тонкой форме тоталитаризма, в которой отдельные отклонения от прогнозируемого «оптимального» поведения или потребностей предотвращаются или сделаны невозможными. «Доброжелательный диктатор KI» является центральным риском. Дистопический ИИ часто включает в себя контроль и угнетение способности человека действовать. Система, которая идеально предсказывает и удовлетворяет все потребности, может точно определить эти потребности, чтобы она оптимизировала стабильность системы вместо индивидуального развития или свободы. Любое отклонение от «оптимального пути» ИИ для человека может рассматриваться как аномалия, которая должна быть исправлена, что означает, что истинная свобода выбора ограничена, даже если материальные потребности покрываются.

Следующая таблица суммирует наиболее важные этические, управление и социальные проблемы:

Важные этические, управление и социальные проблемы, контролируемое ИИ, необходимая экономика

Важные этические, управление и социальные проблемы, контролируемое AI, основанным на потребностях.

Расширение развития контролируемой ИИ, способствующей потребностям экономики, приносит с собой различные этические, управляющие и социальные проблемы. Центральной точкой является алгоритмический уклон, в котором системы ИИ могут дать дискриминационные результаты посредством исторических предрассудков в учебных данных, что увеличивает существующее неравенство. Такие меры, как строгие аудиты данных, диверсифицированные наборы данных обучения, аудиты справедливости, состязательные дебий, структура прозрачности и включение различных заинтересованных сторон, служат для их обеспечения справедливости и недискриминации.

Защита данных и безопасность данных являются еще одной проблемой, поскольку комплексные опросы данных для точных прогнозов ставят под угрозу конфиденциальность и повышают риск злоупотребления данными. Такие подходы, как минимизация данных, анонимизация, конфиденциальность по проектированию и надежные меры кибербезопасности, а также соблюдение законов о защите данных, например, GDPR, могут снизить эти риски.

Точность и надежность прогнозов ИИ также остаются критическими, поскольку без ошибок ожидания сложных потребностей чрезвычайно сложно. Неправильные прогнозы могут привести к неправильным распределению и не покрывать потребности. Непрерывное тестирование, мониторинг человека, петли обратной связи и использование различных источников данных необходимы для обеспечения надежности систем.

Другим аспектом является потенциальная потеря человеческой автономии, если ИИ постоянно предвидит потребности, что ослабляет индивидуальную способность принимать решения. Варианты, варианты отказа, а также меры по укреплению самоэффективности и автономии посредством контроля человека и надзора здесь важны.

Концентрация власти и контроля над системами ИИ несет риск злоупотребления или новых авторитарных структур. Децентрализованные модели управления, прозрачные алгоритмы, независимые надзорные органы и демократический дизайн таких систем могут противодействовать. В то же время, способность ИИ в отношении эффективного экономического планирования обсуждается, поскольку требуется баланс между устойчивостью и адаптивностью. Альтернативы, такие как модели участия и поддерживающее использование ИИ вместо полной замены человеческих субъектов, могут предложить решения.

Другой проблемой является переопределение значения и цели человеческого существования, поскольку устранение традиционной работы может привести к экзистенциальным кризисам. Такие меры, как содействие образованию, творческая деятельность, вовлечение сообщества и философская размышления, а также создание безусловного базового дохода (BGE), могут помочь создать новые источники смысла.

В конце концов, основное внимание уделяется управлению и подотчетности для систем искусственного интеллекта, поскольку трудно установить четкие обязанности по решениям и ошибкам автономных систем. Структуры, такие как условия правовой базы, этика ИИ и механизмы для вмешательства человека, должны быть разработаны для обеспечения ответственного использования таких технологий.

Картирование неизвестного: пути и соображения для трансформированной торговли

Этот последний раздел суммирует результаты статьи и описывает наиболее важные преобразования и их взаимные зависимости. Он предлагает стратегические соображения для навигации в направлении такого будущего, если оно считается желательным или неизбежным, и отражает развивающиеся отношения между человечеством, технологиями и экономической организацией.

Синтез результатов: важные преобразования и их взаимозависимости

Предыдущий анализ показал ряд глубоких преобразований, которые принесет экономика, контролируемая ИИ без клиентов. Эти изменения не изолированы, но тесно связаны. Технологическая способность (почти) совершенные потребности для предварительных людей - это основа, которая делает традиционные маркетинговые функции и продажи устаревшими [раздел IC]. Это, в свою очередь, вынудило новый взгляд на экономические парадигмы, помимо капитализма, основанных на клиентах, к таким моделям, как пост-шорт, экономика на основе ресурсов или подходы после роста [Раздел II].

В таких новых парадигмах цель «компаний» или производственных подразделений изменится от максимизации прибыли до непосредственного удовлетворения или преследования общего блага, возможно, обусловленного внутренними мотивами налогооблагаемых систем ИИ и в соответствии с новыми структурами управления, такими как DAOS [раздел III]. Механизмы для выявления потребностей и распределения ресурсов должны были бы работать без ценовых сигналов, в результате чего ИИ играет центральную роль, но также остается проблемами бизнес -счета [Раздел IV].

Эта цепочка преобразований - от технологической способности изменить экономические модели и вновь определенную цель организаций до социальных последствий - очень взаимозависимой. Отказ или фундаментальное неправильное суждение в области, например, в отношении фактических пределов способности прогнозирования ИИ или этического определения «потребностей», могут иметь каскадные эффекты и всю гипотетическую систему, дестабилизированную или привести к серьезным негативным результатам. Если, например, прогноз искусственного интеллекта является глубоко неверным или предвзятым, это было бы недействительным, значит большую часть последующей экономической и социальной реструктуризации или приведет к дисфункциональной и несправедливой системе.

Социальные и человеческие измерения столь же глубоки: будущее работы, психологическое воздействие на автономию и результаты, а также новые энергетические структуры и этическая дилемма требуют тщательного внимания [разделы V и VI]. Риски, особенно из -за алгоритмической смещения и концентрации контроля, являются значительными и требуют надежных этических структурных работ и моделей управления.

Стратегический императив для навигации на будущее на основе потребностей

Если элементы этого будущего активно преследуются или появляются как неизбежное развитие, некоторые стратегические меры, приоритеты исследований и политические дискуссии уже необходимы сегодня. Речь идет не о подробной дорожной карте по конкретному будущему, изложенному здесь, а о соображениях по контролю за развитием ИИ и автоматизации в торговле и в целом в целом.

Основным стратегическим императивом является содействие широкой «компетентности ИИ» и демократическому участию в разработке и использовании ИИ. Ввиду глубоких социальных последствий, решения о роли ИИ в бизнесе не могут быть оставлены технологам или компаниям. Эффекты ИИ будут вездесущими. Этическая и социальная адаптация требует широкого вклада. Следовательно, общественное понимание и приверженность в Ki-Governance имеют решающее значение для формирования выгодного будущего вместо того, которое определяется технологическим детерминизмом или близкими интересами.

Дальнейшие стратегические соображения включают:

• Инвестирование в исследование ограничений и рисков ИИ: в частности, в отношении прогнозирования сложных человеческих потребностей, алгоритмической справедливости и психологических последствий автоматизации.
• Разработка надежных этических руководящих принципов и структур управления: они должны быть активно («упреждающая этика») и координируются на международном уровне для обеспечения ответственного использования мощных систем ИИ.
• Продвижение междисциплинарных исследований: проблемы требуют сотрудничества между компьютерными учеными, экономистами, социологами, этикой, юристами и гуманитарными учеными.
• Обсуждение об альтернативных экономических моделях: открытые дебаты о пост -росте, подходах, основанных на ресурсах и будущем работы, необходимы для развития социальных видений за пределами традиционной экономической логики.
• Образование и переподготовка: подготовка населения к миру работы, в котором человеческие способности, такие как творчество, критическое мышление и эмоциональный интеллект, получают важное значение, в то время как повторяющиеся задачи автоматизированы.

Окончательные размышления: развивающиеся отношения между человечеством, технологиями и экономическими системами

Мысли о мире, в котором компании больше не нуждаются в клиентах, срочно освещают изменение взаимодействия между человеческими способностями, технологическими возможностями и организационными формами нашей экономической жизни. Это заставляет нас задавать основные вопросы о том, что мы, как общество, ценим больше всего. Если бы технология потенциально могло удовлетворить все материальные потребности без традиционной торговли, какое общество мы хотели бы спроектировать?

«Компания без клиентов», в конечном счете, является меньшим вопросом о самой компании, а скорее вопрос о том, к чему мы стремимся, когда оказалось экзистенциальным экономическим давлением. Сценарий устраняет традиционные экономические ограничения и мотивы. Это открывает возможность пересмотреть социальные цели -например, вдали от чистого роста до здоровья, устойчивости, справедливости или человеческого развития. «Проблема» затем переходит от экономической необходимости к вопросу об коллективном выборе и социальном дизайне, руководствуясь этикой и видением желаемого будущего, вместо чисто экономического или технологического детерминизма.

Путешествие в такое будущее, даже если оно только частично реализовано, требует глубокого понимания технологических возможностей, критического изучения экономических и социальных последствий и, прежде всего, четкой этической ориентации для обеспечения этой технологии и не наоборот.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Конрад Вольфенштейн

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus