Экономика ИИ как экономическая сила: анализ глобальной трансформации, прогнозов и геополитических приоритетов

Подготовительный разрыв закрывается: почему Аи-неконтролируемые страны могут стать великими неудачниками цифровой трансформации

Искусственный интеллект (ИИ) - это не просто новая технология; Это фундаментальная экономическая сила, преобразующее влияние которого сопоставимо с промышленной революцией. Изменения в глобальной экономике, которые уже были и появляются и появляются, показывают сложный образ огромных возможностей и значительных проблем, усиленных синергетическими эффектами с робототехникой и характеризуется геополитическими событиями.

Экономический потенциал ИИ впечатляет: аналитики прогнозируют, что ИИ может внести дополнительные 15,7 трлн долл. США для глобального валового внутреннего продукта (ВВП) к 2030 году. Эта ценность возникает из двух основных каналов: массовая производительность увеличивается благодаря автоматизации когнитивной работы и оптимизации процессов, а также значительной стимуляции потребления через новые, продукты AI и услуги.

В то же время раскрывается центральное напряжение между этим огромным потенциалом и значительным риском. Прогнозы варьируются от бурного оптимизма до более причитающихся оценок, которые указывают на реальные препятствия для реализации, такие как пороги прибыльности, затраты на адаптацию и несоответствие между инвестициями и областями применения. Рынок труда сталкивается с глубокой революцией, в которой ИИ может повлиять до 60 % рабочих мест в промышленно развитых странах. Это приводит к повторной оценке квалификации, поляризации рабочих мест и потенциальному ужесточению неравенства доходов.

Геополитический ландшафт все чаще формируется конкуренцией ИИ между США и Китаем, что приводит к фрагментации глобальной технологической экосистемы. Дивергентная нормативно -правовая философия -рыночный подход Соединенных Штатов, основанная на правой основе ЕС и контролируемая государством модель Китая -создают сложную и дорогостоящую среду для многонациональных компаний.

Стратегические императивные кристаллизации: для лидеров компании, ключ к дополнительной стоимости в «крупной новой кабельной» - фундаментальный перепроектирование операционных процессов, стратегий управления и талантов. Для политических, принимающих решения, срочная задача-найти баланс между продвижением инноваций и созданием инклюзивных структур управления. Сочетание «подготовительного разрыва» между AI-поддержкой и AI-UN-подготовленными нациями имеет решающее значение, чтобы предотвратить искусство стать новым, могущественным фактором глобального неравенства.

Подходит для:

• Инвестировали миллиарды в ИИ - но где экономический прорыв?

Основанная AI Экономика: запасы нынешнего ландшафта

Эта часть закладывает основу для понимания экономических последствий ИИ путем количественной оценки их предыдущих вкладов и разработки контрфактивного сценария, чтобы изолировать их уникальную ценность.

Рассвет экономики ИИ: количественная оценка предыдущей трансформации

Интеграция искусственного интеллекта в глобальную экономическую структуру больше не является будущим сценарием, а уже измеримой реальностью. Тем не менее, оценка их предыдущего влияния выявляет широкий спектр прогнозов, которые варьируются от преобразующего, тяжелого вклада в триллион долларов до скромного, но все еще значительного роста. Это несоответствие является ключом к пониманию сложной динамики принятия ИИ.

Макроэкономические эффекты: история двух прогнозов

Количественная оценка экономического вклада ИИ сформирована двумя разными школами мышления.

Бычий консенсус, возглавляемый такими учреждениями, как PWC, делает картину монументальной экономической экспансии. Согласно широко цитируемому исследованию, KI может внести до 15,7 триллиона долларов в дополнение к глобальному ВВП к 2030 году, что соответствует увеличению на 14 %. Это впечатляющее число оснащено двумя основными механизмами. Во -первых, благодаря повышению производительности, что является результатом автоматизации рутинных задач и оптимизации сложных процессов. Во -вторых, и еще более важно, посредством последствий потребления и спроса. По оценкам PWC, только 9,1 триллиона долларов США будут результатом увеличения потребления, что стимулируется улучшениями ИИ и услугами, такими как персонализированные предложения и интеллектуальные системы помощи. McKinsey подкрепляет этот оптимистичный взгляд с оценкой, что только генеративный ИИ может привести к годовой стоимости от 2,6 до 4,4 триллиона. Другие прогнозы идут еще дальше и видят весь рынок ИИ к 2040 году с годовой стоимостью до 22,9 триллиона долларов.

В отличие от этого, консервативный контр-дрэф, который заметно представлен соавтором и нобелевским лауреатом Дароном Акемоглу. В своем анализе он предсказывает довольно скромное увеличение ВВП примерно на 1 % по ИИ для США в течение следующих десяти лет. Эта оценка не является отказом от преобразующего потенциала ИИ, а трезвой оценки реальных препятствий.

Объяснение этого лястного разрыва между прогнозами заключается в основных предположениях. В то время как бычьи сценарии предполагают широкое и эффективное принятие, модель Acemoglus объединяет решающие ограничения, которые можно наблюдать на практике:

• Фильтр прибыльности: исследования Acemoglus показывают, что почти 20 % всех рабочих задач в США могут повлиять на ИИ, но только около четверти - 5 % всей экономики - может быть автоматизировано в ближайшем будущем. В остальных 75 % случаев затраты на реализацию и адаптацию превышают непосредственную выгоду.
• Затраты на адаптацию и сложность задач: компании должны оплачивать значительные затраты, чтобы адаптировать свои организации, процессы и культуры для работы с ИИ. Кроме того, первое основное повышение производительности достигается в «простых задачах», в которых связь между действием и результатом является ясной и измеримой. Однако, если ИИ применяется к «сложным задачам», таким как диагноз упрямого кашля, рост производительности, по крайней мере, ограничен.
• Неспособность между инвестициями и применением: большая часть инвестиций в области искусственного интеллекта фокусируется на крупных технологических компаниях в определенных секторах. Тем не менее, многие из задач, которые ИИ может добавить или заменить, можно найти в малых и средних компаниях (МСП), в которых часто не хватает капитала, данных и опыта для эффективной реализации.

Этот «фильтр прибыльности» - это больше, чем просто академическое ограничение; Это фундаментальная, рыночная сила. Это приводит к появлению экономики ИИ с двумя частями. С одной стороны, гиганты «нативные» ИИ, такие как Google, Microsoft и Amazon, с одной стороны. С вашим огромным капиталом, огромными запатентованными наборами данных и талантами мирового класса, вы можете нести высокие затраты на разработку и использование новейших систем ИИ и преодолеть порог прибыльности. С другой стороны, МСП, костяк большинства экономик, сталкиваются с непреодолимыми препятствиями для затрат, доступа к данным и специализированных знаний. Это приводит к предсказуемой дивергенции: гиперпродуктивному слою гигантов ИИ и лживого слоя МСП, который ИИ может либо не использовать, либо только в форме простых, менее эффективных решений. Результатом является не просто разрыв в производительности, но и структурное ужесточение концентрации рынка и одинаково - решающий побочный эффект экономической интеграции ИИ.

Микроэкономические сдвиги: новые бизнес -модели и предпринимательские реалии

На микроуровне ИИ уже начал принципиально изменять способ создания компаний и конкурировать с ценностями. Это позволяет совершенно новые, динамичные бизнес -модели, которые в основном отличаются от традиционных, статических подходов. Это включает в себя модели, контролируемые данными, такие как данные, как услуга (DAAS), в которых компании продают подготовленные данные и знания в качестве услуги, рыночные площадки на основе искусственного интеллекта, которые покупают покупателей и продавцов с беспрецедентной эффективностью, платформы для прогнозирующего анализа и моделей гипер-персонализации. Эти новые бизнес-модели основаны на непрерывном обучении данных, поиску решений в реальном времени и огромной масштабируемости, в которых часто не хватает традиционных компаний.

Принятие компании быстро ускоряется. Опрос PWC показывает, что 79 % компаний уже используют агенты искусственного интеллекта. McKinsey отмечает, что более трех четвертей организаций используют ИИ, по крайней мере, в одной бизнес -функции. Инвестиции внезапно увеличиваются: 88 % менеджеров планируют увеличить свои бюджеты искусственного интеллекта в течение следующих 12 месяцев.

Сравнительные прогнозы экономических последствий ИИ

Сравнительные прогнозы экономических последствий ИИ - Изображение: Xpert.Digital

Различные известные институты создали обширные прогнозы на экономические последствия искусственного интеллекта, которые демонстрируют впечатляющий потенциал роста. К 2030 году PWC прогнозирует глобальное увеличение стоимости в 15,7 триллиона долларов за всю технологию ИИ, основываясь на значительном повышении производительности и значительного роста потребления, обусловленного продуктами ИИ. McKinsey & Company фокусируется специально на генеративном ИИ и оценивает ее годовую добавленную стоимость до 2,6 до 4,4 триллиона, в результате чего этот анализ включает в себя 63 различных областей бизнеса и может увеличить общий эффект ИИ на 15-40 процентов. Goldman Sachs видит потенциал в размере 7 триллионов долларов США по генеративному ИИ в течение десяти лет, что соответствует увеличению глобального валового внутреннего продукта на 7 процентов и основан на широком применении и повышении производительности. Прогнозируется размер рынка в размере 4,8 триллиона долларов для всего рынка ИИ к 2033 году, что соответствует замечательному 25-кратному росту по сравнению с 189 миллиардами долларов в 2023 году. С другой стороны, оценка Daron Acemoglu от MIS, что только ожидает рост ВВП в процентах по AI за счет в течение десяти лет, в значительной степени более консервативно, с тех пор, с тех пор, с тех пор, с тех пор, что он является утилизацией, является утилизацией, что является утилизациями, усовершенствованием, усовершенствоваемость, усовершенствоваемость, усовершенствоваемость, утилизация, в зависимости от его адаптации, в результате утилизации, в результате утилизации.

Мир без ИИ: противоречивый анализ

Чтобы изолировать истинный вклад искусственного интеллекта, необходимо создать противоречивый сценарий: как будет выглядеть мировая экономика, если бы революция глубокого обучения и крупные языковые модели не произошли за последние 10-15 лет? Этот анализ, основанный на методах, используемых на макроэкономике, позволяет количественно определять «добавленную ценность», указывая на гипотетическое развитие экономики без этого технологического катализатора.

Экономика Contradicraft

В мире без современного ИИ несколько ключевых областей экономики будут развиваться значительно по -разному.

• Более низкий рост производительности: уже пойманный рост производительности в странах с развитой экономикой, вероятно, был бы даже более плоским. Такие сектора, как финансы и ИТ, которые были одним из ранних пользователей ИИ, будут иметь более низкий рост эффективности. Замечательные всплески производительности, которые наблюдались в определенных ролях-как увеличение 66 %, о которых Nielsen сообщил работники, которые используют генеративные инструменты ИИ, потерпели неудачу. Совокупная производительность, которая работает в Соединенных Штатах с 2019 года, в первую очередь благодаря отраслевому росту, особенно в информационных секторах, потеряла бы одного из своих наиболее важных водителей.
• Ограниченная гипер-персонализация: бизнес-модели крупных цифровых платформ, таких как Amazon, Netflix и Spotify, были бы принципиально различными и менее эффективными. Ваши алгоритмы рекомендаций, которые в значительной степени несут ответственность за лояльность и продажи клиентов, основаны на ИИ. Без ИИ им придется полагаться на грубые, сегментные маркетинговые подходы. Это приведет к более низкому спросу на потребление-ключевой фактор в прогнозе в размере 15,7 млрд. Долл. США от PWC, в котором потребление составляет 9,1 трлн долл. Доля льва. Способность персонализировать опыт клиентов в режиме реального времени и, таким образом, увеличить коэффициент конверсии, была бы строго ограничена.
• Seller Scientific and Progress: такие области, как исследования наркотиков, будут значительно вернулись за их нынешнюю позицию. Способность ИИ анализировать огромные записи биологических данных и предсказать сложные белковые структуры, как было продемонстрировано алфабалом Google, имеет радикально ускоренное исследование. Без этих инструментов разработка новых лекарств, материалов и методов лечения останется гораздо более медленным, более дорогим и более подверженным процессу. Уровень успешного AI-разработанного лекарства в исследованиях I фазы, который составляет 80-90 % по сравнению с ~ 40 % в традиционных методах, оставался бы непревзойденным.
• Другие рыночные структуры: сегодняшнее доминирование технологических гигантов, основанных на эффектах сети обработки данных и услугах, контролируемых AI, будет менее выраженным. Без возможности ИИ использовать огромные объемы данных, входные барьеры на цифровых рынках будут ниже, но предлагаемые услуги также будут менее сложными. Рынок программного обеспечения и услуг ИИ, который будет оцениваться в более чем 279 миллиардов долларов в 2024 году, просто не будет существовать в его текущей форме. Экономический ландшафт будет более фрагментированным, но также и менее инновационным с точки зрения услуг по интенсивностям данных.

Таким образом, можно сказать, что мир без ИИ был бы миром с меньшим ростом, менее эффективными рынками, более медленным научным прогрессом и другим распределением рыночной власти. Поэтому «добавленная стоимость ИИ» является не только постепенным увеличением, но и фундаментальным катализатором эффективности, инноваций и создания совершенно новых экономических областей.

Подробный анализ отрасли: следы ИИ в ключевых отраслях

Макроэкономические эффекты ИИ являются результатом глубоких изменений на отраслевом уровне. В отраслях, которые характеризуются данными, сложностью и оптимизацией, ИИ уже оставил неизгладимые следы и переработал установленные бизнес -модели с нуля.

Финансы: алгоритмическая революция

Финансовый сектор, который естественным образом интенсивен, превратился в одну из самых плодородных областей применения для ИИ. ИИ стал центральной нервной системой современных финансов, которая автоматизирует процессы, улучшает управление рисками и создает совершенно новые торговые парадигмы.

Случаи и эффекты приложения:

• Автоматизация процесса: повышение эффективности является огромным. Основным примером является платформа монетов (контрактная разведка) от JP Morgan, которая автоматизирует проверку сложных коммерческих кредитных контрактов с помощью ИИ. Задача, которая ранее требовалась около 360 000 рабочих часов в год, теперь выполняется за считанные секунды. Аналогичная автоматизация можно найти при обработке счетов и создании финансовых отчетов, что снижает эксплуатационные расходы и повышает производительность сотрудников.
• Признание мошенничества: системы ИИ произвели революцию в борьбе с мошенничеством. PAYPALS AI-контролируемый рискованным двигателем анализирует схемы транзакций в режиме реального времени и смог уменьшить потерю мошенничества до 20 %. Система MasterCard, Decision Intelligence Pro, оценивает более 1000 точек данных на транзакцию и улучшает уровень обнаружения мошенничества в среднем на 20 %, в некоторых случаях до 300 %, в то время как количество ложных тревог резко уменьшается.
• Алгоритмическая торговля: хедж -фонды, такие как технологии ренессанса и цитадель, используют KI для реализации сложных высокочастотных торговых стратегий. Эти системы анализируют рыночные данные, новостные настроения и альтернативные источники данных (такие как спутниковые изображения) с скоростью и глубиной, которая недоступна для торговцев людьми. Это повышает эффективность рынка, но также несет новые риски, такие как возможность непреднамеренного сговора, контролируемого AI, в котором алгоритмы учатся координировать свою торговую деятельность, чтобы максимизировать прибыль, что может повлиять на рыночную ликвидность.
• Кредитование и оценка риска: ИИ расширяет доступ к кредитам, используя альтернативные источники данных для оценки риска. Такие компании, как Upstart, используют AI для анализа таких факторов, как образование и профессиональный опыт в дополнение к традиционным кредитным оценкам, что привело к снижению кредитных случаев на 75 %, в то же время одобрение большего количества кредитов.

Здравоохранение: от диагноза до открытия

В здравоохранении ИИ действует как преобразующий катализатор, который превращает сектор из реактивного в упреждающую и персонализированную систему. Приложения варьируются от улучшения диагноза до ускорения разработки лекарств до оптимизации управления больницами.

Случаи и эффекты приложения:

• Медицинская визуализация: алгоритмы ИИ показывают сверхчеловеческие навыки в радиологии. В исследованиях она превысила рентгенологов человека при распознавании узлов легких с точностью 94 % по сравнению с 65 %. На практике использование систем помощи ИИ увеличило распознавание критических результатов на сканировании HEAD-CT на 20 % и идентификацию пневмонии на рентгеновских изображениях в десять раз.
• Фармацевтические исследования: ИИ значительно ускоряет традиционно медленный и дорогой процесс. В партнерстве между AI Tribe AI и рекурсией использовались суперкомпьютеры и машинное обучение для увеличения пропускной способности при скрининге активных кандидатов на ингредиенты, чтобы увеличить десять раз, что создало годовую стоимость в размере 2,8 млн. Долл. США. Уровень успеха лекарств, разработанный с ИИ в исследованиях фазы I, составляет 80-90 % по сравнению с около 40 % в традиционных методах.
• Управление больницей: ИИ оптимизирует использование дефицитных ресурсов. Планирование развертывания персонала, поддерживаемого в АИ, для персонала медсестер привело на 10-15 % более низкие затраты на персонал в больницах и на 7,5 % выше удовлетворенность пациентов. В медицине интенсивной терапии система ИИ смогла увидеть предстоящий сепсис на шесть часов раньше, чем в предыдущие минуты, что может быть спасительным.

Производство и промышленность 4.0: интеллектуальная фабрика

ИИ является основным двигателем четвертой промышленной революции (промышленность 4.0) и позволяет создавать интеллектуальные, адаптируемые и высокоэффективные производственные процессы. Видение «Полностью автоматизированной фабрики» становится реальностью ИИ.

Случаи и эффекты приложения:

• Прогнозирутельное обслуживание: это одно из наиболее эффективных применений ИИ в производстве. Анализируя данные датчика (вибрация, температура и т. Д.), Системы ИИ могут предсказать сбой машин до его возникновения. McKinsey сообщает, что это может сократить время простоя машины на 30-50 %. Siemens использует KI для прогнозирования потенциальных сбоев за несколько недель. В авиационной промышленности это привело к снижению затрат на техническое обслуживание на 12-18 % и незапланированное время простоя на 15-20 %.
• Контроль качества: контролируемые AI Системы компьютерного зрения осматривают продукты на линии сборки в режиме реального времени и распознают дефекты с точностью, которая превышает человеческий глаз. Это снижает комитет и улучшает последовательность продукта. Например, группа BMW использует специально разработанные системы ИИ для контроля качества в своих процессах покраски.
• Генеративный дизайн: алгоритмы ИИ революционизируют процесс проектирования продукта. Основываясь на предопределенных параметрах, таких как материал, вес и затраты, вы можете автономно создавать и оценить тысячи вариантов дизайна. Это уже используется в аэрокосмической промышленности и в автомобильной промышленности для разработки более легких и более стабильных компонентов.

Логистика и цепочка поставок: от прогноза с оптимизацией

Сложность глобальных цепочек поставок делает его идеальным полетом применения для ИИ. ИИ революционизирует логистику, создавая постоянную прозрачность и интеллект, от прогноза спроса до доставки в последнюю милю.

Случаи и эффекты приложения:

• Прогноз спроса и управления запасами: системы ИИ анализируют исторические данные о продажах, тенденции рынка, погоду и даже настроения в социальных сетях, чтобы более точно предсказать спрос. Unilever использует KI в своих 20 глобальных башнях управления цепочкой поставок, чтобы улучшить реактивность и уменьшить заблуждения. Ритейлер моды Zara использует ИИ для распознавания модных тенденций в социальных сетях и соответствующей адаптации производства, что позволяет избежать перепроизводства. Компания Gaviota смогла сократить свой инвентарь на 43 % с помощью решения AI с тем же уровнем обслуживания.
• Оптимизация маршрута: система Orion (интегрированная оптимизация и навигация на дороге) от UPS является ярким примером. Он использует ИИ для расчета наиболее эффективных маршрутов доставки для своих драйверов. Система экономит на 100 миллионов миль на маршруте, что экономит миллионы галлонов топливо и сокращает выбросы CO2.

Закупка B2B: цепочки поставок, торговля, рыночные площадки и поддержание AI Sourcing с помощью Accio.com-Image: xpert.digital

Подробнее об этом здесь:

• Найти продукты и B2B Insights с AI / консультацией и поддержкой

Следующий экономический лимит: прогнозы на будущее, управляемое ИИ

Эта часть смещает внимание на будущее и анализирует прогнозы роста, глубокие изменения на рынке труда и мощную синергию между ИИ и робототехникой.

Подходит для:

• Данные, решения, рост: сила ИИ в бизнесе и современной экономике для успеха предпринимательства

Проекция эффекта в миллиард долларов: будущий рост и производительность

Прогнозы для будущего экономического эффекта ИИ являются монументальными. Такие учреждения, как PWC (15,7 триллиона долларов США к 2030 году), McKinsey (2,6-4,4 триллиона долларов в год только по Генаи) и UNCTAD (рыночный объем от 4,8 триллиона до 2033 года) указывают на фазу роста, которая будет фундаментально изменить глобальную экономию. Этот рост способствует нескольким ключевым факторам.

Драйвер будущего роста

• Широко распространенная автоматизация когнитивной работы: возможно, наиболее важным драйвером является способность ИИ автоматизировать когнитивные задачи, которые ранее считались областью человеческого знания. По оценкам McKinsey, благодаря генеративному ИИ половина сегодняшней рабочей деятельности может быть автоматизирована в период с 2030 по 2060 год - прогноз на десятилетие раньше, чем раньше. Эта волна автоматизации записывает не только рутинные задачи, но и сложные действия в области разработки программного обеспечения, маркетинга, обслуживания клиентов и F & E, которые вместе составляют около 75 % потенциальной стоимости генеративного ИИ.
• Ускорение инноваций: в дополнение к чистому повышению эффективности ИИ может выступать в качестве моторного для фундаментальных инноваций. Способность ускорить обнаружение новых идей, материалов, лекарств и бизнес -моделей является важной, хотя и сложнее количественной оценки драйвера роста. Если ИИ не только оптимизирует существующие процессы, но и обеспечивает новые научные прорывы, ваша роль переходит от инструмента повышения эффективности к источнику фундаментального экономического прогресса.
• Рост производительности: автоматизация когнитивной работы приводит непосредственно к увеличению производительности труда. По оценкам, только генеративный ИИ может повысить годовой рост производительности труда на 2040 год на 0,1 до 0,6 процентных пункта. В сочетании со всеми другими технологиями автоматизации годовое увеличение может быть даже до 3,4 процентных пункта. Еще более консервативные оценки предполагают устойчивое увеличение роста производительности на 0,3 процентных пункта в течение следующего десятилетия.

Однако реализация этого огромного потенциала не зависит исключительно от технологического развития. Корпоративная стратегия играет решающую роль. Широкая диверсификация текущих и прогнозируемых эффектов ИИ может быть объяснена различными подходами компаний. Данные обследования McKinsey показываются здесь: единственная особенность, которая наиболее коррелирует с измеримым влиянием на операционный результат (EBIT) с помощью Genai, - это перепроектирование рабочих процессов. В то же время другие данные показывают, что менее половины компаний, которые вводят агенты по искусственному искусству, их операционные модели в корне пересматривают.

Это приводит к четкой дихотомии. Компании, которые рассматривают ИИ как «инкрементное дополнение»-инструмент, который автоматизирует одну задачу без изменения окружающей процесса, видят только минимальные доходности, что соответствует скромным прогнозам Acemoglu. Напротив, есть компании, которые выполняют «большой новый кабель»-стратегическое преобразование процессов, моделей управления и талантов, проведенных уровнем C. Именно эти компании выпускают экспоненциальную стоимость ИИ. Таким образом, триллионы долларов потенциальной стоимости закрыты за готовность и способность компании в отношении самооценки. Поэтому окончательный экономический эффект ИИ является менее технологическим вопросом, чем вопрос организационных изменений.

Будущее работы: потрясения и переосмысление рынка труда

Интеграция ИИ в экономику изменит глобальный рынок труда как глубоко и всесторонне, чем вряд ли какую -либо технологическую волну заранее. Эффекты будут универсальными и влияют на все уровни квалификации и сектора, что требует фундаментальной переоценки работы, квалификации и социального обеспечения.

Степень воздействия

Число международных организаций иллюстрирует степень предстоящей трансформации. По оценкам Международного валютного фонда (МВФ), затрагиваются почти 40 % глобальной занятости ИИ. В странах с развитой экономикой эта доля даже увеличивается до 60 %. Решающая разница в предыдущих волнах автоматизации, которая в основном затрагивала ручную и рутинную деятельность, заключается в том, что ИИ вмешивается непосредственно в область высококвалифицированной, когнитивной работы. Исследование, проведенное Институтом Брукинга, показывает, что хорошо обученные, высокооплачиваемые работники со степенью бакалавра могут подвергаться более чем в пять раз больше, чем в ИИ, как сотрудники, с одной средней школой.

Разрушение на рабочем месте против творения

Общественные дебаты часто формируются из -за страха перед массовой безработицей, но данные указывают на более сложный образ массовых структурных изменений - процесс «творческого разрушения». Всемирный экономический форум (WEF) предсказывает, что KI создаст 170 миллионов новых рабочих мест по всему миру к 2030 году, а 92 миллиона будут перемещены. Поэтому чистый эффект является положительным, но скрывает огромный процесс обращения.

• Новые роли: будут созданы совершенно новые профессии, которые напрямую связаны с технологиями искусственного интеллекта, такими как: B. Приглашенные инженеры, аудиторы алгоритма, специалисты по этике ИИ и тренеры для систем ИИ.
• Роли проката: в то же время административные и коммерческие мероприятия, основанные на вводе данных, обработке и простых анализах, будут резко.

Квалификационная поляризация и неравенство

Возможно, величайшим социальным вызовом революции ИИ является его склонность к ужесточению неравенства. ИИ, вероятно, увеличит доход и активы как в обеих странах, так и между ними.

• Поляризация работы: ожидается, что рынок труда поляризуется. Результатом является высокий спрос на квалификации, которые дополняют ИИ, такой как стратегическое мышление, творчество, эмоциональный интеллект и сложное решение проблем. В то же время, квалификация, которая может быть заменена на ИИ - например, определенные языки программирования, анализ данных или создание текста - потеряют ценность.
• Распространение заработной платы: сотрудники, которые могут эффективно использовать ИИ, будут испытывать повышение их производительности и, следовательно, их заработной платы. Те, кто не может сделать это, угрожают отступить. Это может привести к дальнейшему распространению ножниц дохода.
• Демографическое измерение: адаптивность не распределена в равной степени. Молодые сотрудники, которые выросли с цифровыми технологиями, могут быть легче использовать новые возможности, в то время как пожилые работники могут испытывать трудности с адаптацией. Некоторые исследования также показывают, что на профессии женщин больше влияют автоматизация, чем у мужчин, особенно в странах с высокими доходами.

Это изменение требует огромных глобальных усилий для переподготовки и дальнейшего образования. По оценкам WEF, 39 % квалификации, присутствующей сегодня, будут устаревшими к 2030 году. В ответ на это 85 % работодателей планируют расставить приоритеты в дальнейшей подготовке своей рабочей силы. Это также может изменить систему образования с возможным ростом специализированных «технических школ ИИ», которые сосредоточены на практическом применении ИИ в определенных профессиях, а не на традиционных академических степенях.

Влияние ИИ на рынок труда: глобальный снимок

Влияние ИИ на рынок труда: глобальный снимок - изображение: xpert.digital

Влияние ИИ на рынок труда показывает сложный глобальный снимок. Согласно МВФ, около 40 процентов всех рабочих мест подвергаются воздействию искусственного интеллекта по всему миру, с этой технологией, в отличие от предыдущей автоматизации, особенно влияет на высококвалифицированные когнитивные профессии. В промышленно развитых странах воздействие составляет около 60 процентов, что означает более высокий риск, но также и больше шансов получить выгоду от преимуществ. Развивающиеся страны имеют воздействие около 40 процентов, что приводит к снижению немедленных расстройств, но риск увеличения неравенства между странами. С 26 процентами страны с низкими доходами показывают самую низкую экспозицию, но страдают от отсутствия инфраструктуры и квалифицированных работников для использования преимуществ ИИ.

Глобальный экономический форум прогнозирует чистый рост рабочих мест во всем мире, в результате чего 170 миллионов новых рабочих мест должны быть созданы к 2030 году, в то время как 92 миллиона перемещены. По словам Брукингса и работников МОТ с университетской степенью, особенно затронута, в то время как женские профессии в промышленно развитых странах более автоматизированы. Изменение квалификации является серьезной проблемой: оценивает WEF, что 39 процентов существующей квалификации будут устаревшими к 2030 году, а 63 процента работодателей рассматривают квалификационные пробелы в качестве основного препятствия для дальнейшего развития.

Симбиотическая революция: ИИ, робототехника и физическая экономика

В то время как большинство дебатов об искусственном интеллекте фокусируются на цифровом и когнитивном мире, развивается столь же глубокая революция в физическом мире. Это основано на сближении искусственного интеллекта («мозг») и робототехникой («тело»). Этот симбиоз создает больше, чем просто прогрессивная автоматизация; Он производит новый класс автономных агентов, которые способны выполнять сложные, динамические задачи в реальном мире разумно и адаптируемым.

Синергия объясняет

Традиционные роботы - это по существу предварительно запрограммированные машины, которые выполняют повторяющиеся задачи в сильно структурированной среде. Интеграция ИИ меняет это в основном. KI дает роботам возможность воспринимать свое окружение через датчики, такие как камеры и лидар (компьютерное зрение), интерпретировать собранные данные, принимать интеллектуальные решения в режиме реального времени и учиться на опыте (машинное обучение). Эта синергия превращает роботов жестких инструментов в гибкие, автономные системы, которые могут работать в неструктурированных и меняющихся средах.

Преобразование физических отраслей

Сочетание ИИ и робототехники является краеугольным камнем трансформации целых секторов, основанных на физической работе и взаимодействии.

• Производство: это место рождения современной робототехники, и ИИ повышает автоматизацию на следующем этапе. Видение «полностью автоматизированной фабрики» - полностью автономной фабрики - ближе. Совместные роботы (коботы) разработаны таким образом, что они безопасно работают вместе с людьми и выполняли физически утомительные или очень точные задачи. Еще более футуристической концепцией является «фабрика в коробке»: модульные, контролируемые ИИ производственные единицы, которые можно быстро использовать в разных местах, чтобы обеспечить гибкое, децентрализованное производство и приблизить производство к спросу.
• Логистика: автономные мобильные роботы (AMR) уже разумно ориентируются по складам, чтобы выбирать, упаковать и транспортировать товары, что резко повышает эффективность потока товаров. Эта разработка будет распространяться на всю цепочку поставок, с автономными грузовиками, транспортами с длинными расстояниями и беспилотниками, которые связывают «последнюю милю» с клиентом.
• Сельское хозяйство: точное сельское хозяйство революционизируется контролируемой ИИ робототехникой. Автономные роботы, такие как Бонироб, могут точно идентифицировать и механически удалять их на полях, что резко уменьшает необходимость в гербицидах и ручной работе. Дроны, которые оснащены датчиками на основе искусственного интеллекта и камерами, могут отслеживать здоровье сельскохозяйственных культур в огромных областях и рекомендуют только целевые меры, такие как орошение или оплодотворение, где они необходимы.
• Здравоохранение: хирургические роботы-системы на основе ИИ, такие как система DA Vinci, расширяют навыки хирургов. Они повышают точность, обеспечивают минимально инвазивные вмешательства и могут поддерживать их с распознаванием изображений и обратной связью в реальном времени во время операции.

Этот симбиоз ИИ и робототехники создает больше, чем просто «лучшая автоматизация». Он создает системы, которые могут воспринимать, планировать и действовать в физическом мире, чтобы достичь экономических целей. Самостоятельное такси, автономный робот сорняков или «фабрика в коробке» больше не просто капитальные товары в традиционном смысле. Они выполняют задачи, которые ранее были зарезервированы для человеческой работы. Это означает, что вы эффективно представляете новый класс нечеловеческих «экономических игроков».

Это развитие имеет глубокие последствия. Это в основном ставит под сомнение традиционное экономическое различие между капиталом и работой. Это создает совершенно новые рынки для автономных услуг. И это поднимает новые юридические и нормативные вопросы, касающиеся ответственности, способности действовать и управление, для которых существующие юридические рамки неадекватны. Общество и законодатели должны подготовиться к миру, в котором экономические решения и физическая работа все чаще выполняются автономными агентами, контролируемыми ИИ.

Xpaper AIS Возможности для развития бизнеса, маркетинга, PR и нашего отраслевого центра (контент) - Изображение: Xpert.Digital

Эта статья была «написана». Мои саморазвитые исследования исследований и разработок «Xpaper» использовались, который я использую в общей сложности 18 языков, особенно для глобального развития бизнеса. Стилистические и грамматические усовершенствования были сделаны, чтобы сделать текст более ясным и жидким. Выбор секции, дизайн, а также коллекция источников и материалов отредактированы и пересмотрены.

Xpaper News основана на AIS ( поиск искусственного интеллекта ) и принципиально отличается от технологии SEO. Вместе, однако, оба подхода являются целью сделать соответствующую информацию, доступной для пользователей - AIS на технологии поиска и веб -сайта SEO на стороне контента.

Каждую ночь Xpaper проходит текущие новости со всего мира с непрерывными обновлениями вокруг часов. Вместо того, чтобы инвестировать тысячи евро в неудобные и подобные инструменты каждый месяц, я создал здесь свой собственный инструмент, чтобы всегда быть в курсе своей работы в области развития бизнеса (BD). Система Xpaper напоминает инструменты из финансового мира, которые собирают и анализируют десятки миллионов данных каждый час. В то же время Xpaper не только подходит для развития бизнеса, но также используется в области маркетинга и PR - будь то источник вдохновения для фабрики контента или для исследования статьи. С помощью инструмента все источники по всему миру могут быть оценены и проанализированы. Независимо от того, на каком языке говорит источник данных - это не проблема для ИИ. Различные модели ИИ доступны для этого. С помощью анализа ИИ резюме могут быть созданы быстро и понятно, что показывают, что происходит в настоящее время, и где последние тенденции-и это с Xpaper на 18 языках . С помощью Xpaper можно проанализировать независимые предметные области - от общих до специальных нишевых проблем, в которых данные также можно сравнить и проанализировать с помощью прошлых периодов.

Навигация в глобальной ки-аре: геополитика и стратегический императив

Эта последняя часть определяет экономическую и технологическую революцию в его решающем геополитическом контексте и заканчивается стратегическими рекомендациями для менеджеров в бизнесе и политике.

Подходит для:

• Европейские амбиции в области глобальной конкуренции: комплексная цифровая колония анализа или прорыв?

Новый геополитический шахматный совет: Rivality AI между США и Китаем

Глобальный ландшафт искусственного интеллекта в значительной степени формируется центральной геополитической динамикой: интенсивная конкуренция между Соединенными Штатами и Китаем. Эта раса называется политическими лицами в Вашингтоне «новой холодной войной» и «Манхэттенским проектом нашего поколения». Восприятие состоит в том, что доминирование в ИИ примет решение о будущем глобальном балансе власти.

Оружие технологической войны

Оба сверхдержава используют разные стратегии, чтобы выиграть верх в этой гонке.

• Американская стратегия: технологические узкие места и альянсы. Основная стратегия США направлена ​​на то, чтобы замедлить прогресс в Китае путем проверки доступа к ключевым технологическим компонентам. Это проявляется наиболее четко в отдаленных экспортных элементах экспорта для сложных полупроводников, таких как чипы A100 и H100 от Nvidia, а также для машин, необходимых для их производства. Эти меры предназначены для того, чтобы отказать в доступе Китая к вычислительной мощности, что важно для обучения крупных, мощных моделей ИИ. В то же время Соединенные Штаты пытаются расширить свой собственный опыт ИИ в правительстве и блокировать использование китайских систем ИИ в федеральных властях.
• Стратегия Китая: независимость и масштабирование. В ответ на американское давление, Китай значительно ускорил свою национальную стратегию для получения технологической независимости. Эта стратегия включает в себя массовые инвестиции, финансируемые государством, продвижение внутренних «чемпионов» и использование его огромного внутреннего рынка для быстрого распространения и масштабирования новых технологий. Успех таких компаний, как Deepseek и Alibaba, которые разработали на международном уровне конкурентоспособные модели искусственного интеллекта, несмотря на ограничения на чипы, показывает замечательное сопротивление Китая и его инновационную силу в повышении эффективности. Вы научились достигать впечатляющих результатов с менее мощным оборудованием благодаря умному программному обеспечению и архитектурной оптимизации.

Это соперничество между Соединенными Штатами и Китаем в то же время выступает в качестве «двойного инновационного ускорителя и драйвера фрагментации». С одной стороны, повествование о «расе» действует как сильный катализатор инноваций. Он оправдывает массовые государственные исследовательские фонды, мобилизует национальные таланты и создает чувство срочности, которое стимулирует технологическое развитие в захватывающих темпах. С другой стороны, основные инструменты этого контроля, санкций, санкций, запретов на инвестиции и законов о локализации данных-активно в процессе «фрагментации» некогда глобализированной технологической экосистемы.

Эта фрагментация имеет серьезные экономические последствия. Это повышает затраты для всех транснациональных компаний, вынудил создание избыточных и неэффективных цепочек поставок и несет риск создания несовместимых технологических сфер - так называемый «Splinternet». Эта фундаментальная напряженность означает, что именно та сила, которая ускоряет развитие ведущего ИИ, в то же время делает его глобальное распространение более сложным, более дорогим и политически рискованным. Это решающий парадокс для мировой экономики в 21 -м веке.

Великая дивергенция: конкурирующая нормативная философия

Параллельно с технологическим и геополитическим соперничеством, мир является фрагментацией на три различных регуляторных блока для искусственного интеллекта. Каждый из этих блоков преследует свое собственное видение, которое основано на различных ценностях и целях и имеет глубокие экономические последствия.

Экономические последствия фрагментации

Эта нормативная дивергенция заставляет многонациональные компании адаптировать свои продукты ИИ и стратегии соответствия для каждого региона, что значительно увеличивает затраты и сложность. Это препятствует трансграничному трафику данных, который является эликсиром жизни для разработки мощных моделей ИИ, и делает глобальное сотрудничество в исследованиях и разработках. Компании должны действовать в фрагментированной регуляторной среде, которая затрудняет стратегическое планирование и глобальное масштабирование.

Геополитический ландшафт ИИ: сравнительный обзор

Геополитический ландшафт ИИ: сравнительный обзор-изображение: xpert.digital

Геополитический ландшафт ИИ показывает значительные региональные различия в целях и регуляторных подходах. Соединенные Штаты в первую очередь занимаются коммерческими инновациями и технологическими лидерством с помощью рыночной философии, контролируемой рынком, специфическим и инновационным нормативным исходом. Ваша политика основана на исполнительных распоряжениях, F &-Funding и Export Controls, что приводит к высокой скорости инноваций, но риски в нормативных пробелах и потенциальную концентрацию рынка.

Европейский союз, с другой стороны, фокусируется на защите фундаментальных прав и формирования доверия посредством правого подхода на основе риска и горизонтального регулирования, который проявляется в Законе ЕС AI. Это приводит к высоким затратам на соответствие и потенциально более медленным инновациям, но позволяет глобальному стандартному настройку с помощью «эффекта Брюсселя», но может вызвать конкурентные недостатки.

Китай преследует государственный контроль, технологическую независимость и социальную стабильность с помощью подхода, контролируемого государством, сверху вниз и суверенитета. Национальная стратегия ИИ, а также законы о локализации данных и алгоритовом контроле позволяют быстро, государственная диффузия и продвижение инноваций в стратегических областях, но приводят к фрагментации данных и ограниченному доступу на рынке.

Стратегические рекомендации для мира, основанного на искусственном интеллекте

Эпоха искусственного интеллекта разбилась и представляет руководителей в бизнесе и политике перед беспрецедентными проблемами и возможностями. Чтобы максимизировать преимущества и минимизировать риски, требуются определенные и стратегические меры.

Для лидеров компании

• Примите «Большой новой кабель»: истинная ценность ИИ выпускается не путем изолированного использования новых технологий, а фундаментальной трансформацией компании. Уровень управления должен продвигать перепроектирование рабочих процессов, процессов и операционных моделей. Как показывают данные McKinsey, это является решающим фактором для измеримого влияния на эксплуатационный результат. Это требует отхода от «фланга» решений искусственного интеллекта в глубокую интеграцию в корпоративную ДНК.
• Инвестирование в талант и дальнейшее обучение: квалификационный разрыв является одним из самых больших препятствий на пути успешной трансформации. Поскольку к 2030 году почти 40 % сегодняшних навыков станут устаревшими, компании должны инвестировать в переподготовку и дальнейшую подготовку своей рабочей силы. Основное внимание должно быть сосредоточено на навыках, которые дополняют ИИ: критическое мышление, творчество, проблемы -решающие компетентность и эмоциональный интеллект. Создание культуры обучения на протяжении всей жизни имеет важное значение.
• Упреждающие риски: введение ИИ несет значительные риски в отношении неточности, кибербезопасности, нарушения интеллектуальной собственности и алгоритмической предвзятости. Компании должны создавать надежные структуры управления с четкой ответственностью на самом высоком уровне управления. Это включает в себя реализацию процессов для проверки контента, сгенерированного AI, и активного контроля рисков, чтобы обеспечить доверие клиентов и сотрудников и избежать дорогостоящих ошибок.
• Навигация в фрагментированном мире: растущая регуляторная дивергенция требует гибкости со стороны глобально операционных компаний. Вы должны разработать региональные стратегии для соответствия различным правилам (например, Закон о ИИ ЕС), не теряя своей глобальной конкурентоспособности. Это требует глубокого понимания геополитического ландшафта и способности адаптировать продукты и услуги к местным условиям правовой базы.

Для политических решений -руководители

• Продвижение основной подготовки: Индекс подготовки ИИ МВФ (KIPI) предлагает четкую дорожную карту. Правительства, особенно в пороговых и развивающихся странах, должны инвестировать в основном в основы: цифровая инфраструктура (электричество, интернет, интернет, вычислительная мощность), формирование STEM и развитие численности занятости в цифровом уровне. Без этих оснований эти страны угрожают потерять связь и быть исключенными из преимуществ революции ИИ.
• Найдите баланс между инновациями и регулированием: должна быть создана гибкая нормативно -правовая база, которая укрепляет общественное доверие и уменьшает ущерб без удушения инноваций. Чрезмерное регулирование, обусловленное страхом, может привести к технологическому лидерству в других регионах. Основное внимание должно быть сосредоточено на подходах на основе риска, которые обеспечивают строгие правила, где существуют величайшие опасности для отдельных лиц и общества.
• Подушка перехода на рынок труда: недостатки, вызванные ИИ, требуют проактивных политических мер. Укрепление систем социального обеспечения и финансирование крупномасштабных переподготовке и дальнейших образовательных программ имеют решающее значение для поддержки сотрудников, затронутых автоматизацией. Это необходимо, чтобы справиться с социальной напряженностью и обеспечить, чтобы прибыль от революции ИИ широко распределяется.
• Содействие международному сотрудничеству: несмотря на геополитическое соперничество, глобальный диалог о безопасности, этике и стандартах от ИИ имеет важное значение. Влияние ИИ безгранично, и отсутствие международной координации в управлении является значительным глобальным риском. Срочно требуются инициативы по определению общих стандартов, особенно с точки зрения безопасности и злоупотребления ИИ.

Наконец, анализ показывает, что «подготовительный разрыв», который был обнаружен МВФ Кипи, представляет собой новую линию глобального неравенства. Существует четкий разрыв между странами, способствующими ИИ (в основном богатыми странами) и независимыми АИ-странами (в основном развивающимися странами). Это не просто технологический разрыв, но и показатель будущей экономической дивергенции. Нации, способные ИИ, способны использовать огромный рост производительности и дополнительную стоимость ИИ. С другой стороны, независимые страны, к которым отсутствует инфраструктура, квалификация и институциональные рамочные условия, подвергаются риску ощущения негативных последствий (потеря рабочих мест, социальная нестабильность), не получая выгоды от преимуществ. Таким образом, ИИ угрожает стать могущественным усилителем глобального неравенства и создать новый потенциально постоянный разрыв между нациями. Скост этого «подготовительного разрыва» является одним из самых неотложных глобальных политических проблем 21 -го века.

Интеграция независимой и перекрестной платформы AI в масштабах для всех компаний Matters-Image: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: наиболее гибкие решения AI-Tailor, которые снижают затраты, улучшают свои решения и повышают эффективность

Независимая платформа искусственного интеллекта: интегрирует все соответствующие источники данных компании

• Эта платформа ИИ взаимодействует со всеми конкретными источниками данных
  • От SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox и многих других систем управления данными
• Быстрая интеграция AI: специально разработанные решения для ИИ для компаний в течение нескольких часов или дней вместо месяцев
• Гибкая инфраструктура: облачный или хостинг в вашем собственном центре обработки данных (Германия, Европа, свободный выбор местоположения)

• Самая высокая безопасность данных: использование в юридических фирмах является безопасным доказательством
• Используйте в широком спектре источников данных компании
• Выбор ваших собственных или различных моделей искусственного интеллекта (DE, EU, USA, CN)

Проблемы, которые решает наша платформа ИИ

• Отсутствие точности обычных решений ИИ
• Защита данных и безопасное управление конфиденциальными данными
• Высокие затраты и сложность индивидуального развития ИИ
• Отсутствие квалифицированного ИИ
• Интеграция ИИ в существующие ИТ -системы

Подробнее об этом здесь:

• Интеграция AI независимой и перекрестной платформы AI в масштабах источника для всех вопросов компании

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

☑ Создание или перестройка стратегии ИИ

☑️ 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