Anma oyunu | Müşterisiz Şirketler: Yapay zeka kontrollü bir dünyada ticaretin geleceğinin analizi

Müşterisiz bir ticaret manzarasının oluşumu

Bu düşünce oyunu, şirketlerin artık geleneksel müşteri ilişkilerine bağımlı olmadığı bir gelecek tasarlıyor. Gelişmiş Yapay Zeka (AI) ve kapsamlı otomasyon, pazarlama ve satış gibi yerleşik ticaret uygulamalarını gözlemleyen kesin tahmin ve ihtiyaçların yerine getirilmesini sağlar. Bu giriş bölümü, bu senaryonun temel önermesini tanımlar, teknolojik gereksinimleri incelemekte ve geleneksel ticari faaliyetlerin sonuçlarını aydınlatır.

İçin uygun:

• Satış Paradoksu Satış Hunisi: Müşteri Yolculuğu Ölümcül AI, Otomasyon ve CRM!

Öncülün Tanımı: AI, Otomasyon ve Mükemmel Talep Tahmini

Bu düşünce deneyinin merkezi hipotezi, şirketlerin tamamen otomasyon, yapay zeka ve veri kontrollü süreçlere güvendiği bir ekonomidir. Böyle bir sistemde, doğrudan insan etkileşimine veya müşteri tarafından başlatılan açık bir talebe ihtiyaç duymadan, bireylerin ve toplumun bir bütün olarak neredeyse mükemmel bir şekilde gereksinimini tahmin etmek ve ürün veya hizmetleri buna göre ayarlamak mümkün olacaktır. Bu, ticaretin ve toplumun çok iyi düzenlenen dönüşümlere yönelik aşağıdaki hususların temelini oluşturmaktadır.

AI alanındaki mevcut gelişmeler, tahminin mükemmelliği ve müşteri etkileşiminin eksikliği hala gelecekteki müzik olsa bile, bu yönde zaten belirtilmiştir. KI, tarihsel satış verilerini, pazar trendlerini ve hava durumu veya resmi tatiller gibi dış faktörleri analiz ederek perakendecilerin müşteri ihtiyaçlarını tahmin etme biçiminde devrim yaratıyor. AI sistemleri, müşteri davranışının kesin öngörülmesinde ve operasyonel süreçlerin optimizasyonunda giderek daha önemli bir rol oynamaktadır. Bunun temeli, büyük verilerin ve yapay zekanın simbiyozudur: algoritmalar, kalıpları tanımak ve güvenilir tahminler yapmak için büyük miktarlarda veriye ihtiyaç duyar - veri kaydı ne kadar büyük ve yüksek kalite, tahminler daha fazla.

Bu öncül, reaktiften proaktif bir ekonomiye kadar temel bir değişim anlamına gelir. Mevcut sistemlerin çoğu, pazarlamadan etkilenen ve satış faaliyetleri tarafından tamamlanan müşteri kararlarına tepki verir. Burada özetlenen senaryo ise, ihtiyaçların tahmin edildiği ve ürün veya hizmetlerin geleneksel müşteriler gerekli olmadan bu beklenen ihtiyaçları karşılayacak şekilde uyarlandığı gerçeğine dayanmaktadır. Ekonomik faaliyet artık açık satın alma kararları ile değil, öngörücü zeka ile kontrol edilecektir.

"Mükemmel tahmin" kavramı eleştirel olarak görülmelidir. AI sistemleri tahmin yeteneklerinde sürekli olarak daha iyi olsa da, özellikle gizli, yeni oluşturulan veya irrasyonel ihtiyaçlardaki insan ihtiyaçlarının muazzam karmaşıklığı önemli bir zorluktur. İnsan ihtiyaçları her zaman rasyonel olarak veya geçmişin veri modellerinde değildir. Bu nedenle, önemli ölçüde geliştirilen spektrum gerçekten mükemmel bir öngörüye ve bu mükemmellikteki olası boşlukların ilgili sonuçları bu mükemmellikte incelenmelidir.

Teknolojik Vakıflar: Gerekli AI ve Veri Altyapısı

Mükemmel gereksinim tahminine dayanan müşterisiz bir ticaret manzarasının uygulanması, son derece gelişmiş ve her yerde bulunan bir teknolojik altyapı gerektirir. Bu sadece gelişmiş AI modellerini değil, aynı zamanda kapsamlı veri toplama sistemleri, büyük işleme kapasiteleri ve üretim ve dağıtım için sofistike otomasyon teknolojilerini de içerir.

Verilerin kalitesi, topikalliği ve tutarlılığı olağanüstü bir öneme sahiptir, çünkü “veriler AI'nın yakıtıdır”. Şirketler, teknolojik kontamine alanların üstesinden gelmek ve veri altyapılarının gereksinimlere ulaşmasını sağlamak zorunda kalacaklardır. Bu, AI sonuçlarının kalitesi doğrudan giriş verilerinin kalitesine bağlı olduğundan, dikkatli veri yönetişimi, düzenli denetimler ve veri ayarlaması için etkili mekanizmaları içerir. Nesnelerin İnterneti'nden (IoT) yapay zeka ile entegrasyonu, dinamik bir gereksinim tahmini için gerekli olan ağa bağlı cihazlardan gerçek zaman analizini ve bilgi kullanımını sağlar.

Tedarik zincirleri, otonom kontrolü, gerçek zamanlı ayarlamaları ve öngörücü analizleri sağlayan AI tabanlı sistemler tarafından dönüştürülecektir. Vizyonlar, özerk çalışan ve “neredeyse mükemmel doğruluk ve verimlilik” elde eden AI kontrollü süreçler ve makineler için değişmektedir. Bu sadece akıllı algoritmalar değil, aynı zamanda üretimden lojistiğe kadar bu otomasyonu destekleyen fiziksel bir altyapı da gerektirir. MapReduce gibi bulut bilişim platformları ve teknolojileri, gerekli büyük miktarda verilerin işlenmesini sağlayan araçlara örnektir.

Böyle bir altyapının kurulmasının çok iyi sonuçları olacaktır. “Mükemmel” tahminler için kapsamlı veri toplama ihtiyacı, bireyler ve çevreleri hakkında neredeyse toplam kaydı ve analizi anlamına gelir. Bu, davranışsal veriler, biyometrik bilgiler, çevresel veriler ve bağlamsal ayrıntıları içerebilir. Böyle bir veri toplama ve analizi her yerde gözetim ve gizlilik ve etik ile ilgili temel sorulara eşdeğer olacaktır.

Buna ek olarak, bu küresel altyapının inşası ve işletilmesi büyük yatırımlar ve uluslararası koordinasyon gerektirecektir. Bu veriler ve AI kapasiteleri üzerinde kontrol yeni jeopolitik güç koşullarına yol açabilir. Bu altyapıya hakim olan uluslar veya kuruluşlar, AI ve küresel dinamikler hakkındaki mevcut tartışmaları artıracak olan muazzam bir ekonomik ve potansiyel olarak sosyal güce sahip olacaktır.

Geleneksel pazarlama ve satışların modası

İhtiyaçların mükemmel bir şekilde tahmin edildiği ve ürün veya hizmetlerin otomatik olarak uyarlandığı ve sunulduğu bir dünyada, geleneksel pazarlama ve satış işlevleri var olma haklarını kaybeder. İhtiyaç önceden biliniyorsa ve yerine getirme sorunsuz bir şekilde talep yaratma, marka bilinirliği oluşturma, müşterileri ikna etme veya işlemleri kolaylaştırma ihtiyacı geçerli değildir. Kullanıcı talebinin açık ifadesi - “Daha fazla pazarlama stratejisi yok, reklam yok, teklif yok, satış eylemi yok” - bu temel değişikliğin altını çiziyor.

Reklam, açılış sayfaları ve olası satış üretimine dayanan günümüzün otomatik müşteri edinme stratejileri böyle bir senaryoda gereksiz olacaktır. Genellikle satış kanallarını kullanan veya müşteri deneyimini geliştirmeyi amaçlayan mevcut AI tabanlı iş modelleri bile ve yeni hedef grupların geliştirilmesi, bu tür faaliyetlerin artık gerekli olmadığı bir geleceğin aksine.

Pazarlama ve satışların ortadan kaybolmasının işgücü piyasası ve gerekli beceriler üzerinde büyük bir etkisi olacaktır. Bugün bu alanlarda çalışan tüm endüstriler ve profesyoneller eski haline geliyor. Bu, işçilerin uyarlanması ve bu tür kapsamlı iş kayıplarının sosyal sonuçları hakkında derin bir tartışma gerektirecektir.

“Markaların” ve “ürün farklılaşmasının” doğası da temelde değişecektir. İhtiyaçların memnuniyeti bireye mükemmel bir şekilde uyarlanmışsa, markaların ikna edici ve kimlik yaratıcı yönleri önemini kaybeder. Saf yararlı yerini alabilir veya yeni, ticari olmayan vornous belirteçleri gelişebilir. Markalara duygusal bağlılık ve marka isimlerine göre kalite veya statünün sinyali, mükemmel, bireyselleştirilmiş ihtiyaçlar sisteminde pek alakalı olmayacaktır. Ürünler öncelikle öngörülen ihtiyacı karşılama işlevsel yeteneklerine göre değerlendirilebilir.

İçin uygun:

• Kullanıcıların bir web sitesi pazarlama mücadelesine tıklamadan bilgilerini doğrudan bulabilecekleri sıfır-tıklatma arama

Müşteri kontrollü talebi olmayan bir dünyada ekonomik paradigmalar

Ekonomik faaliyetin birincil motoru olarak müşteri kontrollü talebin ortadan kaldırılması, kapitalizmin temel ilkelerini sorgulamaktadır. Piyasa kararları ve fiyat sinyalleri artık üretim ve tahsis etmiyorsa, alternatif ekonomik modeller dikkate alınmalıdır. Bu bölüm, şortage sonrası modellerden büyüme sonrası ekonomiye, hızlanmacı vizyonlara ve sosyalleştirilmiş üretim biçimlerine kadar, bu tür bir gelecekte daha önemli hale gelebilecek çeşitli teorik yaklaşımları incelemektedir.

Kapitalizmin Ötesinde: Keşiş sonrası ve kaynak tabanlı modellerin keşfi

Artık öncelikle kıtlık tarafından şekillendirilmeyen bir ekonomi kavramı, kapitalizm için radikal bir sayaç sunuyor. Kısa sonrası bir ekonomide, çoğu mal, gelişmiş otomasyon tarafından büyük bollukta ve minimum insan iş yüküyle üretilebilir, böylece çok ucuz veya hatta ücretsiz olarak mevcut olurlar. Bunun temel teknolojileri kapsamlı otomasyon, potansiyel olarak kendi kendine kopyalayan makineler, nanoteknoloji ve yenilenebilir enerjiler olacaktır. Teorik olarak, mallar, hizmetler ve kaynaklar, fiyatlar, para ve rekabet gibi geleneksel ekonomik mekanizmaları yapacak olan böyle bir sistemde serbestçe erişilebilir olabilir.

Kaynak temelli ekonomi modeli (kaynak tabanlı ekonomi, RBE) yakından ilişkilidir. Burada, tüm kaynaklar insanlık olarak kabul edilir ve tahsis parasal borsa veya borç yerine ihtiyaçlara ve işbirliğine dayanmaktadır. “Venüs Projesi” veya “Bir Topluluk” gibi girişimler gibi projeler, kâr mantığından ayrılma ve doğrudan memnuniyete dönüş için çabalayan bu yaklaşımları yayar. Bununla birlikte, bu modellerin eleştirmenleri, kaynakların yaygın olduğu bir sistemdeki mülkiyet hakları ve teşvik yapıları gibi yönleri sorgular.

Kıskanlık sonrası veya kaynak temelli ekonomilere geçiş mümkün olmalı, insanlık tarihindeki en temel dönüşümlerden biri olacaktır. Kıtlık her zaman ekonomik sistemler, çatışmalar ve sosyal tabakalaşma için itici bir faktör olduğundan, temel ihtiyaçlar ve para sistemlerinin ayrılması durumunda maddi kıtlığın ortadan kaldırılması mevcut ekonomik ve sınıf yapılarının temellerini zayıflatacaktır. Bu, insan motivasyonunun maddi kar ve hayatta kalma baskısının ötesinde yeniden değerlendirilmesini gerektirecektir.

Maddi mallar için bir görev sıkıntısı elde edilse bile, maddi olmayan mallarda kıtlık var olmaya devam edebilir veya hatta önem kazanabilir. Bu, örneğin dikkat, benzersiz deneyimler, belirli yerler veya belirli sosyal sermaye biçimlerini içerir. İnsan arzuları potansiyel olarak sınırsız olduğundan, odak noktası, yeni “ekonomiler” veya hiyerarşilerin yeni biçimlerine yol açabilecek bu somut olmayan, doğal olarak sınırlı “malların” değerlendirilmesi için rekabet olabilir.

Posta büyümesi ve yeterlilik mantığı

Posta büyüme ekonomisi, ebedi ekonomik büyümenin dogmasını sorgular ve bunun yerine iyi olma, sürdürülebilirlik ve yeterliliğe yönelme yalvarır - yani aşırı tüketimi teşvik etmeden ihtiyaçları karşılamak için yeterli olanın üretimi. Bu paradigma, büyüme odaklı kapitalist modelleri eleştirir ve ekolojik sınırlara saygı duyma ve sosyal adaleti teşvik etme ihtiyacını vurgular. Temel mal ve hizmetlerin sürdürülebilir sağlanmasına odaklanan “temel bakım ekonomisi” gibi kavramlar ve çalışma saatlerinde diğer yaşam alanları lehine bir azalma sağlayan “zaman ayırt” merkezi unsurlardır. Temel evrensel bakım ve daha güçlü ekonomik demokrasiyi sağlayan “Evrensel Temel Hizmetler” (UBS) gibi modeller de tartışmanın bir parçasıdır.

Altta yatan AI, üretimi en üst düzeye çıkarmak yerine yeterlilik ve sürdürülebilirlik konusunda programlanırsa, ihtiyaçları karşılamak için müşterisiz, yapay zeka kontrollü bir sistem, posta büyümesi ideallerine denk gelebilir. Böyle bir yapay zeka, kaynakların minimum kullanımı ile ihtiyaçları karşılayacak şekilde teorik olarak optimize edilebilir ve uzun vadeli ekolojik sürdürülebilirliği dikkate alabilir. Bununla birlikte, “öngörülen ihtiyaçlar” abartılırsa veya AI optimizasyonunu yeterli ekolojik kısıtlamalar olmadan üretim hızına ve hacmine hizalıyorsa, böyle bir AI'nın benzeri görülmemiş bir emilime yol açma riski de vardır. Çekirdek programlama ve AI'nın etik çerçevesi bu nedenle belirleyici faktörler haline gelecektir.

Hızlandırıcı Vizyonlar: Post -Kapitalist Yapılar için Katalizör Olarak Teknoloji

Hızlandırma felsefeleri, özellikle sol -wing hızlandırma, kapitalizmde geliştirilen teknolojileri kapitalizmin üstesinden gelmek ve yeni sosyal yapılar yaratmak için kullanmayı önermektedir. Bu anayasa, teknolojik ilerlemeyi sosyal dönüşümler için itici bir güç olarak görüyor. Nick Srnicek ve Alex Williams gibi temsilciler, teknolojik ilerlemenin zaten çalışma saatlerini büyük ölçüde azaltmış ve geleneksel bir çalışma olmadan bir dünyaya sahip bir yaşam sağlayabileceğini savunuyorlar. “Hızlandırıcı bir politika için manifesto” nu, solcu siyasi hedefler için niceleme, ekonomik modelleme ve büyük veri analizi gibi teknolojik başarıları kullanmayı istiyor.

Yapay zeka kontrollü, mükemmel bir ihtiyaç memnuniyetinin senaryosu, hızlanma eğilimlerinin nihai bir ifadesi olarak yorumlanabilir. Burada teknoloji sadece çalışmayı otomatikleştirmekle kalmıyor, aynı zamanda tüm talep sunuyor ve bu da potansiyel olarak radikal olarak farklı bir sosyo-ekonomik sisteme yol açıyor. Ancak, önemli soru bu ivmenin “amacı” dır. Sol hızlandırıcıların umduğu gibi insan kurtuluşuna hizmet ediyor mu yoksa başka bir şeye mi yol açıyor? Nick Land tarafından temsil edilenler gibi diğer ivme uzmanı akımları, daha çok bu nihai otomasyondan kim veya hangi faydaları soruyu gündeme getiren insanlardan bir sermayenin serbest bırakılmasını görüyor.

Sosyalleştirilmiş üretim ve katılımcı planlama modelleri

Üretim artık özel, kâr yönelimli şirketler tarafından kontrol edilmezse, soru alternatif organizasyon biçimlerinden kaynaklanmaktadır. Neyin ve nasıl üretildiğine karar vermek için üretim araçları ve katılımcı mekanizmalar üzerine sosyal sahiplik kavramları burada ön plana çıkın. Katılımcı Ekonomi (Parecon) gibi modeller, işçilerin ve tüketici konseylerinin, yineleme kolaylaştırma panoları (IFB'ler) aracılığıyla efordan sonra ücret ve merkezi olmayan planlama ile üretim ve tüketim planlarını müzakere etmelerini sağlar.

AI'nın ihtiyaçları tahmin ettiği müşterisiz bir ekonomide, “katılımcı planlama” yeni bir form alabilir. Bireylerin tüketim taleplerini doğrudan konseylere bildirmesi yerine, AI bu ihtiyaçları çıkarabilir. Katılımcı mekanizmalar daha sonra bu çıkarımları doğrulamaya, sosyal öncelikleri belirlemeye ve bireysel tüketimin ayrıntılı mikroplanmasını gerçekleştirmek yerine AI'nın operasyonlarını izlemeye odaklanabilir. İnsan katılımı, genel sistemi kontrol etmek için bireysel ihtiyaçların (AI tarafından devralınan) tanımından geçecektir. Bu, AI'nın tahminlerinin daha geniş sosyal değerlere ve etik hususlara karşılık gelmesini ve büyük ölçekli projeler veya kamu malları için kaynak tahsisi ile ilgili kararların bireysel “ihtiyaçlara” indirilmesini demokratik olarak alınmasını sağlayacaktır.

Aşağıdaki tablo tartışılan potansiyel ekonomik modelleri özetlemektedir:

Müşterisiz bir gelecekte potansiyel ekonomik modellerin karşılaştırmalı genel bakış

Müşterisiz bir gelecekte potansiyel ekonomik modellerin karşılaştırmalı genel bakış - Resim: Xpert.digital

Müşterisiz bir gelecekteki potansiyel ekonomik modellerin karşılaştırmalı bir genel bakış, farklı temel ilke ve teknolojilere dayanan çeşitli yaklaşımları göstermektedir. Kısa sonrası ekonomi, otomasyon yoluyla minimum insan çalışması olan ve müsaitlik veya ihtiyaçlara dayalı doğrudan tahsis ile bol miktarda mal için çabalamaktadır. Kendi kendini kopyalayan makineler, nanoteknoloji ve yenilenebilir enerjiler burada merkezi bir rol oynamaktadır. Eleştirmenler, gerçek posta sıkıntısının erişilebilirliğini ve dağıtımın motivasyonunu ve eşitliğini sorguluyor.

Kaynak tabanlı ekonomi (RBE) kaynakları ortak bir insanlığın mirası olarak görür ve para veya borçlardan feragat eder. Bunun yerine, kaynak dağılımı işbirliğinin gerektirdiği şekilde gerçekleşir. Son derece gelişmiş teknolojiler, sürdürülebilir ihtiyaçları ve ortak iyiliği amaçlayan kaynak yönetimini ve üretimini kolaylaştırır. Venüs projesinden Jacque Fresco gibi savunucular bunu ileriye dönük bir alternatif olarak görürken, eleştirmenler mülkiyet sorunları ve ölçeklenebilirlik gibi pratik zorlukları listeliyor.

Öte yandan, büyüme sonrası ekonomi ekonomik büyümeye odaklanmakta ve sürdürülebilirlik, yeterlilik ve zaman için önem veriyor. Yapay zeka ve sürdürülebilir teknolojilerin kullanımı, ekolojik ve sosyal hedeflere odaklanarak demokratik planlama ve ihtiyaç odaklı kaynakların dağılımını amaçlamaktadır. Zorluklar, büyüme modellerinden bu geçişin siyasi kabulü ve fizibilitesinden kaynaklanmaktadır.

Hızlandırma Post -Papitalizm kapitalist teknolojiyi kapitalizmin üstesinden gelme fırsatı olarak görüyor. Otomasyon ve AI, sosyal yeniden dağıtım ve merkezi planlama olası mekanizmalardır. Bir çalışma özgürlüğü vizyonuna rağmen, bu model, otoriter kontrol, etik sorular ve hızlanma eğilimleri içindeki gerilimler gibi riskleri barındırır.

Katılımcı ekonomide veya sosyalizmde, odak noktası üretim araçlarının ve ihtiyaçların memnuniyetinin sosyal mülkiyetidir. AI, planlama, koordinasyon ve veri analizini desteklerken, katılımcı planlama ve demokratik kararlar doğrudan kaynak tahsisi. Amaç sosyal adalet ve öz -hükümettir, ancak bilgi karmaşıklığı, teşvik yapıları ve bürokratizasyon riski önemli zorluklardır.

Özetle, bu modeller otomasyon, kaynak verimliliği, sosyal adalet ve sürdürülebilirlik arasındaki gerilimleri yansıtırken, gelecekteki iş ve toplumun organizasyonu için farklı stratejiler izlerler.

Yapay Zeka ve XR 3D İşleme Makinesi: Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketi, AR-GE XR, PR ve SEM ile beş kat uzmanlığı - Resim: Xpert.Digital

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla

“Şirket” in dönüşümü: üretim birimlerinin amacı ve işlevi

“Şirketler” artık müşterilere ihtiyaç duymuyorsa ve yeni bir ekonomik paradigmada faaliyet gösteriyorsa, amaçları, yapıları ve motivasyonları temelde değişmelidir. Bu bölüm, bu “üretim birimlerinin” nasıl görünebileceğini ve kâr maksimizasyonu artık hedef değilse sahip olabileceklerini inceleyebileceklerini inceler.

REDE -GERSİTELİK AMAÇ: Kârdan Sosyal İhtiyaçlar Memnuniyeti

Yapay zekanın ihtiyaçları tahmin ettiği ve üretimin bunları doğrudan yerine getirmeyi amaçladığı bir dünyada, kuruluşların temel amacı kâr maksimizasyonundan sosyal ve bireysel ihtiyaçları yönlendirmeye geçecektir. Birçok şirket, işlerinde, genellikle kurum kültürü ve saf kar çıkarlarının ötesine geçen paydaşların beklentileri tarafından yönlendirilen sosyal ve ekolojik sorunları dahil ettiklerini zaten belirtiyor. Bu nedenle, “Ortak İyi Odaklı Şirketler”, sosyal hedeflere ulaşmak ve sosyal adaleti veya yapılarına katılımı yansıtmak için kârlarını yeniden yatırır.

“Amaç ekonomisi” nin ortaya çıkması, şirketin amaçları en üst düzeye çıkarmak için saf kâr maksimizasyonundan aktarıldığı ve tüm paydaşlar - müşteriler, çalışanlar, topluluklar ve gezegenler için değer yaratmak istediğini daha geniş bir değişikliği göstermektedir. Müşterisiz bir sistemde, bu amaç belirlenen ihtiyaçların yerine getirilmesine daha da doğrudan olacaktır. Sosyalist modeller, teorik zıt kutup olarak, karlılık kümülasyonunu hizalamak yerine ihtiyaç duyulan ihtiyaçta açıkça üretim sağlar. Mevcut ekonomideki avantajları ölçen üretici ve tüketici emekli maaşı gibi kavramlar, böyle bir sistemde alakasız veya radikal bir şekilde dönüştürülecektir.

Bu üretim birimlerinin “başarısı” metriklerinin tamamen yeniden keşfedilmesi gerekecektir. Gayri safi yurtiçi hasıla, pazar payı veya kar marjları gibi göstergeler önemini kaybeder. Bunun yerine, ihtiyaç memnuniyeti, kaynak verimliliği, ekolojik etkiler ve hatta sosyal kuyu veya kalkınmanın boyutları ile ilgili yeni anahtar rakamlar gerekecektir.

Aynı şekilde, “rekabet” kavramı ya temelde kaybolur ya da değişir. Üretim birimleri koordineli bir sistem içinde öngörülen ihtiyaçları karşılamaya yönelikse, müşteriler için rekabet önemsizdir. Olası bir “rekabet”, ihtiyaçların karşılanması, çözümlerdeki yenilikler veya belirli sosyal hedeflerin elde edilmesine, ancak piyasaya dayalı zafer ve yenilginin dinamikleri olmadan verimliliğe geçebilir. Kaynak tabanlı ekonomiler gibi modeller rekabet yerine işbirliğini açıkça vurgulamaktadır.

Yapay zeka tarafından yönetilen varlıklar için içsel motivasyonlar: inovasyon, problem çözme ve ortak mal

Yapay zeka sistemleri üretim birimlerini yönettiğinde, “motivasyonlarının” sorusu ortaya çıkar. Kâr gibi dış teşvikler yerine, AI sistemleri içsel hedeflerle programlanabilir. Bu tür hedefler merak, yenilik arayışı, yetkinlik kazanılması veya toplumun yararına karmaşık sorunları çözmek için doğal bir itici güç olabilir. Sosyal kooperatifler gibi birincil kâr motifleri olmayan halihazırda mevcut kuruluşlar, sosyal dayanışma ve saf benliğin ötesine geçen çıkarlar tarafından yönlendirilmektedir.

Bununla birlikte, bir yapay zekada “ortak iyilik” veya “sosyal faydalar” gibi kavramların programlanması muazzam bir etik ve teknik zorluğu temsil eder. Bu terimler felsefi olarak karmaşıktır ve tanımlanması zordur. Makine -yorumlanabilir koda çeviriniz karmaşıktır ve yanlış yorumlama veya sabitleme önyargıları riskini taşır. “Ortak iyilik” in yanlış veya eksik bir tanımı için optimize eden bir AI, istemeden distopik sonuçlara yol açabilir.

Sosyal problem çözme bağlamında “merak” veya “yenilik için çabalamak” gibi içsel motivasyonlardan kaynaklanan bir AI, beklenmedik yeniliklere yol açabilir. Bununla birlikte, varlığı insanların farkında olmayan sorunlar veya yeni, öngörülemeyen sorunlar yaratan çözümler için “çözümler” de geliştirebilir. Böyle bir AI'nın keşif dürtüsünün kontrolü ve izlenmesi, faaliyetlerinin insan değerlerine ve önceliklerine uygun olmasını sağlamak için çok önemli olacaktır.

Otonom Üretim için Yönetişim Yapıları: Daos ve ötesi

Bu AI kontrollü üretim birimlerinin nasıl yönlendirildiği ve kontrol edildiği sorusu merkezidir. Merkezi olmayan otonom kuruluşlar (DAO'lar) gibi modeller burada ilginç bakış açıları sunar. Akıllı sözleşmelerdeki kurallar DAOS'ta kodlanır ve kararlar, potansiyel olarak AI sistemlerinin kendilerinin katılımıyla toplu olarak alınır. Çalışmalar, sosyal veya kamu mallarına yönelik DAO'ların daha yüksek ademi merkeziyetçiliğe sahip olabileceğini göstermektedir. Otomatik sistemler için yönetişim modellerine duyulan ihtiyaç, robot kontrollü proses otomasyonu (RPA) gibi diğer bağlamlarda da tanınır, böylece genellikle yerleşik akademik modellerin eksikliği vardır.

AI sadece üretimi yönetmez, aynı zamanda kendi yönetişimine de katılabilirse (Ki-Daos'ta planlandığı gibi), araç ve aktör bulanıklığı arasındaki sınır. Bu, sorumluluk, kontrol ve AI sistemlerinin insan niyetleriyle eşleşmeyebilecek ortaya çıkan hedefler geliştirme potansiyeli ile ilgili temel soruları gündeme getirmektedir. AIS'nin diğer AI'ları yönettiği ve kontrol ettiği bir sistem, AI'nın hedefleri insan iyiliğiden saparsa insan denetimini ve kontrolünü ve riskleri geri kazanabilir.

Kâr amacı gütmeyen üretim modellerinin yükleme kapasitesi büyük ölçekte

Kârla ilgili görevlerini zaten sağlayan kar amacı gütmeyen kuruluş yapıları, gelecekteki üretim birimleri için bir model olarak hizmet edebilir. Analizler, kar amacı gütmeyen büyük kuruluşların genellikle baskın finansman kaynaklarına, özellikle devlet fonlarına bağlı olduğunu göstermektedir.

Bununla birlikte, müşterisiz, ihtiyaç odaklı bir ekonomide, bu kar amacı gütmeyen üretim birimlerinin “finansmanı”, vergi geliri olan işleyen bir piyasa ekonomisine dayanan bağışlardan veya geleneksel devlet bütçelerinden gelmez. Bunun yerine, “finansman”, kapsayıcı ekonomik planlama sistemi tarafından doğrudan kaynak bölünmesi meselesi olacaktır-yapay zeka veya katılımcı. Zorluk, öngörülen ihtiyaçlara ve kapsamdaki verimliliğe dayalı olarak kaynak taleplerinin gerekçelendirilmesine fon tedarikinden kaydırılır. Böyle bir sistemde artık var veya tamamen farklı bir işleve sahip olamaz.

İhtiyaç odaklı ekonominin mekanizmaları

Bu bölüm, ihtiyaç odaklı bir ekonominin nasıl çalıştığına odaklanmaktadır: İhtiyaçlar nasıl belirlenir ve müşteri talebi ve fiyat sinyalleri gibi geleneksel piyasa mekanizmaları eksik olduğunda kaynaklar nasıl atanır?

AI'nın “mükemmel” ihtiyaç tahminleri için kapasitesi: Beceri, veri kaynakları ve doğal sınırlar

Yapay zekanın insan ihtiyaçlarını tahmin etme yeteneğinin eleştirel bir incelemesi esastır. Bu, ihtiyaç duyacağınız veri türlerini (tarihsel, davranışsal, biyometrik, çevresel ile ilgili) ve bu tür tahminlerin doğal sınırlarını veya çarpıtmalarını içerir. Mevcut AI sistemleri zaten tarihsel satış verilerini, pazar trendlerini, hava durumu ve resmi tatilleri analiz ederek büyük verilere dayalı talep tahmininde etkileyici beceriler göstermektedir. Veri miktarı ne kadar büyük ve yüksek kalite, tahminler o kadar çok.

Bununla birlikte, AI'nın tahmin kapasitesi için önemli sınırlar vardır. “Büyülü fikirler” uyarıları ve belirli performansın genel yetkinlik ile karışıklığı uygundur. AI, insan duygularını ve etik kararları anlarken sınırlara ulaşır. Yapay zeka tahminlerinin “yedi ölü günahı”, kısa vadeli etkilerin fazla tahmin edilmesi ve uygulama döneminin hafife alınmasını içerir.

Hava durumu verileri, sosyal medya eğilimleri, ekonomik göstergeler ve IoT verileri gibi harici veri kaynakları, doğrudan müşteri etkileşimi olmadan talep tahminleri için kullanılabilir. Bunlar potansiyel olarak daha geniş sosyal ihtiyaçları tahmin etmek için ölçeklendirilebilir. Gizli insan ihtiyaçlarını ortaya çıkarmak için, AI tarafından büyük ölçekte analiz edilebilecek görsel metaforlar gibi projektif teknikler önerilmektedir, ancak bu, öznellik ve veri koruması ile ilgili etik endişeleri gündeme getirmektedir. Yapay zeka tercihleri ​​alırsa gizlilik de risk altındadır, çünkü yerel veriler model güncellemelerinden daha düşük olabilir ve AI tarafından oluşturulan çıkarımlar kişisel bilgiler olarak kabul edilir.

“İhtiyaç” terimi karmaşıktır ve temel fizyolojik gereksinimlerden Maslow'un ihtiyaç piramidinde gösterildiği gibi karmaşık psikolojik isteklere ve kendini gerçekleştirme çabalarına kadar değişmektedir. “İhtiyaçları” tahmin eden bir AI, bu karmaşıklıkla başa çıkmalıdır. Temel malzeme ihtiyaçlarının mükemmel bir tahmini, daha yüksek, öznel veya yeni ihtiyaçların mükemmel bir tahmininden daha makul görünebilir. Yapay zekanın gelecekteki psikolojik koşulları veya mevcut verilere dayanan yaratıcı çabaları tahmin etme yeteneği son derece spekülatif ve etiktir.

Müşteri etkileşimi olmadan sosyal ihtiyaçları tahmin etmek için veri kaynakları (hava durumu, sosyal medya, IoT, ekonomik göstergeler) AI kontrollü sistemden etkilenebilir. Bu, AI'nın “ihtiyaç” olarak programlandığına dayanarak geri bildirim döngüleri oluşturabilir, tahminleri stabilize edebilir veya istikrarsızlaştırabilir veya sosyal gelişimini ustaca yönlendirebilir. Örneğin, AI, hava tahminlerine dayalı enerji gereksinimini öngörür ve enerjiyi buna göre tahsis ederse, bu, davranışı etkileyebilir (örneğin insanlar her zaman mevcut olduğu için daha fazla enerji tüketebilir), bu da AI'nın tahmin modeline akar.

Fiyat sinyalleri olmadan kaynak tahsisi: AI kontrollü modeller ve piyasa dışı alternatifler

Fiyatlar artık tahsisi yönlendirmezse, alternatif mekanizmaların kaplaması gerekir. AI algoritmaları, öngörülen ihtiyaçlara ve mevcut kaynaklara göre kaynakların dağılımını optimize edebilir. Bu tür sistemler veri toplama, ön işleme, model eğitimi, optimizasyon, sağlama ve geri bildirim döngüleri içerir. Bununla birlikte, bu yaklaşımların fiyat sinyalleri olmadan veya çok çeşitli siremik olmayan insan ihtiyaçları için tahsisi olmadığını, ancak mevcut sistemlerde verimliliğe odaklandığı belirtilmektedir.

Piyasa dışı alternatifler, paylaşım, verme ve yeniden dağıtım gibi uygulamaları içerir. Bu mekanizmalar, kendini tüketme, ortak yönetim ve karşılıklı yardım için piyasa dışı üretim ile birlikte karmaşık şirketlerde ölçeklendirilme potansiyeline sahiptir. Ajan tabanlı modelleme (ABM) ve diğer simülasyon teknikleri, pazar dışı sistemlerde kaynak tahsisini simüle etmek için ayarlanabilir.

Fiyat sinyalleri olmayan AI kontrollü bir kaynak tahsisi, ölçülebilir ihtiyaçları karşılarken aşırı verimliliğe yol açabilir. Bununla birlikte, fiyat keşfi ve girişimci risk yoluyla bazen piyasaları (kusurlu da olsa) işleten yeni, öngörülemeyen veya son derece öznel dilekler için kaynak sağlamakta zorluk çekebilir. AI, tanımlanmış parametrelere ve tarihsel verilere dayanan optimizasyon ile karakterizedir. Piyasalardaki fiyat sinyalleri, kaynakları yeni veya niş ihtiyaçlara yönlendirebilecek toplu (ve genellikle spekülatif) ödeme isteğini yansıtır. Bu mekanizma olmadan, özellikle keşiflenemeyen insan girdilerine tepki veya tepki için programlanmadıkça, ortaya çıkan, kanıtlanmamış veya tamamen kendine özgü “ihtiyaçlar” sağlanabilir.

İş faturasının kalıcı zorluğu: AI gerçekten çözebilir mi?

Ludwig von Mises ve Friedrich Hayek tarafından belirgin bir şekilde formüle edilen Business Faturası sorunu, piyasa fiyatları olmadan rasyonel ekonomik planlamanın imkansız olduğunu belirtiyor. Soru, büyük miktarda veriye sahip gelişmiş bir AI'nın bu zorluğa hakim olup olamayacağı ortaya çıkmaktadır. Literatür burada şüpheci: AI, hedef hiyerarşiyi tanımlama sorununu çözemez, çünkü kaynak planlama kaynakları fiyat sinyalleri nedeniyle hedefleri seçmek yerine hedeflere tabidir. Tüm veriler tek bir zihin için mevcut olsa bile, merkezi bir planlayıcı, gerekli ekonomik bilgiyi doğru ve tutarlı bir kaynak tahsisi oluşturulacak şekilde hesaplayamadı. Yapay zeka, etkili bir ekonomik faturanın önkoşullarını karşılamıyor, çünkü reaktiftir ve girişimcilerin proaktif, hedef oluşturma rolü çoğaltılamaz. Hesaplama sorunu, pazar sosyalizmi ve katılımcı ekonomiye karşı merkezi planlama bağlamında merkezi bir zorluk olmaya devam etmektedir.

AI, kaynak tahsisini statik bir ihtiyaç ve üretim seçenekleri için mükemmel bir şekilde hesaplayabilse bile, insan ihtiyaçlarının dinamik ve gelişen doğası, teknolojik yenilikler ve öngörülemeyen çevresel değişiklikler “hesaplamanın” sürekli, uyarlanabilir bir süreç olduğu anlamına gelir. Ekonomik muhasebe tartışmasının özü, saf bilgi işlem kapasitesinden yeni bilgi ve hedefler üretme ve orijinal veri setine dahil olmayan onlara uyum sağlama yeteneğine geçebilir. Orijinal tartışma, merkezi bir planlamacının gerekli tüm bilgileri işlemek için imkansızlığına odaklandı. AI, bilinen değişkenler için işleme kısmını çözebilir. Bununla birlikte, tartışıldığı gibi, piyasalar yeni ihtiyaçları keşfeden, yeni ürünler yaratan ve öngörülemeyen değişikliklere uyum sağlayan proaktif aktörleri (girişimcileri) entegre eder - reaktif bir sistem olarak bir AI'nın kolayca çoğaltamayacağı işlevler. Zorluk sadece hesaplama değil, aynı zamanda dinamik bir dünyada hedeflerin sürekli, uyarlanabilir yeniden hesaplanması ve yeniden tanımlanmasıdır.

Tam otomatik, ihtiyaç duyulan bir dünyanın sosyal ve insan boyutları

Bu bölüm, şirketlerin müşterilere ihtiyaç duymadığı ve AI'nın ihtiyaçları öngördüğü ve yerine getirdiği bir dünyadaki bir yaşamdan kaynaklanan daha geniş sosyal ve insan sonuçlarına dönüşmektedir.

İnsan çalışmasının geleceği ve “iş” in yeniden tanımlanması

Yapay zeka ve otomasyon üretimin çoğunluğunu ve hatta ihtiyaçların belirlenmesini devralırsa, acil soru insan işlerinin geleceğinden kaynaklanmaktadır. Tahminler, üretken AI'nın önümüzdeki on yıl boyunca herhangi bir şekilde işlerin % 90'ını değiştireceğini ve muhtemelen ABD'li işçilerin % 9'unu değiştireceğini göstermektedir. Bazı uzmanlar, AI'nın bireysel görevleri tüm mesleklerden daha fazla otomatikleştirme olasılığının daha yüksek olduğunu ve AI sonuçlarını değerlendirirken insan uzmanlığının çok önemli olduğunu iddia etse de, diğerleri AI'nın insanları “insan-insan” etkileşimleri için serbest bıraktığı bir geleceği görüyor, burada empati, yaratıcılık ve duygusal zekanın ön plana çıktığı ön plana çıkıyor. Sosyolojik perspektifler yapay zeka tarafından olası iş kayıplarını ve artan gelir eşitsizliğini göstermektedir.

Otomasyon yoluyla geleneksel istihdamın eski haline geldiği çalışma sonrası şirketlerde, Evrensel Temel Gelir (BGE) ve azaltılmış çalışma haftaları gibi kavramlar tartışılmaktadır. Kitlesel işsizliğin psikolojik etkilerinin odağı ve işin ötesinde bir anlam arayışı.

Neredeyse tam otomasyon ve öngörülen ihtiyaç memnuniyetine sahip bir toplumda, insan katkılarının “değeri” ekonomik üretimden AI'nın tamamen çoğaltamayacağı (veya onaylanamadığı) sosyal, yaratıcı, entelektüel veya hemşirelik faaliyetlerine tamamen geçebilir. Bu, “değerli çalışma” olarak kabul edilen şeyin temel bir yeniden değerlendirilmesini gerektirir. Yapay zeka üretim ve maddi memnuniyeti (talebin temel dayanağı) devralırsa, geleneksel çalışma bu amaçlar için eski olacaktır. İnsanlar daha sonra derin duygusal bağlantılar, karmaşık etik düşünme, yeni sanatsal yaratım veya felsefi çalışmalar gibi AI'ya daha az yetenekli faaliyetlere odaklanabilirler. Şirket, muhtemelen gelir/geçim kaynağı ve “iş” (örneğin, belirtildiği gibi BGE) ayrıştırılarak bu geleneksel olmayan katkıları tanımak ve desteklemek için yeni sistemlere ihtiyaç duyacaktır.

Psikolojik Sınırlar: İhtiyaçlar Beklendiğinde Özerklik, Yetkinlik ve Anlamlılık

İhtiyaçları bir AI sistemi tarafından sürekli olarak beklenen ve yerine getirilen bireyler üzerindeki psikolojik etkiler derindir. Kendini belirleme teorisi, özerklik (kontrol hissi), yetkinlik (şampiyonluk hissi) ve sosyal entegrasyon için temel psikolojik ihtiyaçları vurgular. Bu ihtiyaçları destekleyen ortamlar otonom motivasyonu teşvik eder. İşyerinde AI ile ilgili mevcut çalışmalar verimlilik kazanımları göstermektedir, ancak çalışan ayrıca işyerinin kaybolmasını sağlar, ancak “mükemmel beklenti” senaryosunu ele almaz. Maslow'un hiyerarşisi, temel ihtiyaçlar tatmin olmadığında ve bilişsel, estetik ve aşkın ihtiyaçlar getirdiğinde, benlik gerçekleştirme ve sosyal ihtiyaçların da önemli olduğunu gösterir.

İhtiyaçlar dışsal bir AI sistemi tarafından öngörülür ve yerine getirilirse, bireyler paradoksal bir özerklik ve yetkinlik kaybı yaşayabilirler. Kişinin kendi hedeflerini tanımlama, çabalama ve gerçekleştirme eylemi (temel ihtiyaçlar durumunda bile) bu psikolojik sütunlara katkıda bulunur. Sürekli, zahmetsiz tatmin pasifliğe, öğrenilmiş çaresizliğe veya yeni meydan okuma ve kendini tanımlama biçimlerine yol açabilir. Özerklik, eylemler için kendini kontrol ve kişisel sorumluluk içerir. AI, yerine getirmeyi tahminler temelinde kontrol ederse, ihtiyaçları karşılarken bireysel hareket etme yeteneği azalır. Yetkinlik şampiyonluk ve etkinliği içerir. İhtiyaçları karşılamak için herhangi bir çaba gerekmiyorsa, bu alanda yetkinlik geliştirme ve deneyimleme olanakları azalacaktır. Bu, bireylerin diğer, belki de maddi olmayan alanlarda (Maslow'un daha yüksek ihtiyaçları ile belirtildiği gibi) özerklik ve yetkinlik aramasına neden olabilir.

Maddi, Laboratuar sonrası bir varlıkta anlam arayışı

Maddi kıtlık büyük ölçüde üstesinden gelirse ve geleneksel ekonomik roller önemini kaybederse, insanların nasıl anlam ve amaç bulduğu sorusu ortaya çıkar. Eo Wilson'ın “İnsan Varlığının Önemi” varoluşsal sorularla ilgilenir ve bilim ve felsefe arasında bir köprü kurar, böylece seçim özgürlüğümüzü ve maddi bir evrende özgür iradenin bilmecesini ele alır. İş sonrası bir toplumda, insanlar hayatlarını yaratıcılık, aile, topluluk veya entelektüel, duygusal ve ruhsal gelişimin zulmü yoluyla tanımlamak için yeni yollar bulabilirler, çünkü AI da boş zaman faaliyetlerinin amacını zayıflatabilir.

Böyle bir toplumda “insan varlığının önemi” merkezi bir sosyal istihdam haline gelebilir. Bu potansiyel olarak sanat, felsefe, maneviyat ve sosyal katılımda bir rönesansa yol açabilir. Tersine, yeni anlam kaynakları bulunamıyorsa veya geliştirilemezse, yaygın anomi ve varoluşsal kriz riski de vardır. Birçoğu için iş ve maddi çabalar şu anda birincil bir kimlik ve amaç kaynağı sunmaktadır. Kaybınız bir boşluk yaratır. İnsanlar daha sonra Maslov'un daha yüksek ihtiyaçlarına dönebilirler: bilişsel, estetik, aşkınlar veya Wilson'ın belirttiği gibi benzersiz yerimiz ve kararlarımızla ilgilenir. Sosyal altyapı, anlam bulmanın bu yeni yollarını desteklemelidir.

Yapay zeka kontrollü bir ekonomide güç, kontrol ve sosyal yapılar

AI sistemlerini kimin kontrol ettiği, ihtiyaçları tahmin ettiği ve atadığı sorusu çok önemlidir. AI'nın yönetişim yapıları üzerinde zaten bir etkisi vardır ve piyasa mekanizmalarının AI tarafından değiştirilmesine karşı argümanlar vardır. Yapay zeka kontrollü kaynak tahsisi için güç dinamikleri ve AI yatırımları nedeniyle küresel güç dengesinin değişmesi de ilgili yönlerdir. AI yeteneği ulusal gücün bir direği olarak görülür. Çin'in AI planının gösterdiği gibi, iş planlaması için süper KI yönetişimi uzun vadeli stratejik planlama ve ekosistem gelişimini içeriyor.

Kapsayıcı AI tahmini ve kaynak tahsis sistemini tasarlayan, sahibi ve kontrol eden varlık (veya varlıklar) eşi görülmemiş bir güç kullanacaktır. Bu potansiyel olarak yeni otoriterlik biçimlerine veya dikkatli bir tasarımla, yeni demokratik denetim modellerine yol açabilir. Bazı AI sistemlerinin “kara kutu” doğası bu sorunu sıkabilir. Kaynak tahsisi üzerinde kontrol iktidar için temeldir. Bu kontrol oldukça karmaşık bir AI sistemi ile ise, kararlarını anlamak ve etkilemek kritik hale gelir. Sağlam, şeffaf ve katılımcı yönetişim mekanizmaları olmadan, bu güç, sistemin nominal olarak “ortak iyiye” kullanılıp kullanılmadığına bakılmaksızın yoğunlaşabilir ve istismar edilebilir.

Yerelden küresele: KOBİ'ler akıllı stratejilerle küresel pazarı ele geçiriyor - Resim: Xpert.Digital

Bir şirketin dijital varlığının başarısını belirlediği bir zamanda, zorluk bu varlığın nasıl özgün, bireysel ve geniş kapsamlı hale getirileceğidir. Xpert.Digital, kendisini bir endüstri merkezi, bir blog ve bir marka elçisi arasında bir kesişim noktası olarak konumlandıran yenilikçi bir çözüm sunuyor. İletişim ve satış kanallarının avantajlarını tek platformda birleştirerek 18 farklı dilde yayın yapılmasına olanak sağlar. Ortak portallarla yapılan işbirliği ve Google Haberler'de makale yayınlama olanağı ve yaklaşık 8.000 gazeteci ve okuyucudan oluşan bir basın dağıtım listesi, içeriğin erişimini ve görünürlüğünü en üst düzeye çıkarıyor. Bu, dış satış ve pazarlamada (SMarketing) önemli bir faktörü temsil eder.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Otantik. Bireysel olarak. Global: Şirketiniz için Xpert.Digital stratejisi

Labirentte Navigasyon: Riskler, Etik ve Yönetişim

Bu bölüm, önerilen geleceğin doğasında var olan potansiyel dezavantajları, etik ikilemi ve yönetişim zorluklarını eleştirel olarak değerlendirir.

Etik zorunluluk: AI kontrollü sistemlerde adalet, şeffaflık, veri koruma ve hesap verebilirlik garantisi

İhtiyaçları tahmin eden ve tahsis eden AI sistemlerinin geliştirilmesi ve kullanılması katı etik ilkeler tarafından yönlendirilmelidir. Buna adalet, şeffaflık, açıklanabilirlik, veri koruması, güvenlik, sağlamlık, insan denetimi ve hesap verebilirlik dahildir. Belmont raporu gibi etik çerçeve eserleri, insanlara saygı ilkeleri, hayırseverlik ve adalet burada oryantasyon sunabilir. Yapay zekadan kaynaklanan hasarı ve çoğulcu bir toplumda “iyi” tanımlamanın zorluğunu önleyen “beklenen etik” ihtiyacı da merkezi yönlerdir.

“Açıklanabilirlik” (açıklanabilir AI, Xai) böyle bir sistemde olağanüstü bir öneme sahiptir. Bir yapay zeka, ihtiyaçların kaynak tahsisini ve memnuniyetini belirlerse, bireyler ve toplum, özellikle kontrendlik veya dezavantaj gibi görünüyorsa, belirli kararların neden alındığını anlayabilmelidir. Şeffaflık eksikliği, kızgınlığı güvensizlik ve karıştırabilir. Bu senaryodaki AI kararlarının bireyin hayatı üzerinde derin etkileri vardır. Açıklamadan kritik kaynak kararları veren bir “kara kutu” yapay zeka özerkliğini ve güveni zayıflatacaktır. Bu nedenle, sağlam Xai yöntemlerinin geliştirilmesi ve uygulanması sadece teknik bir amaç değil, aynı zamanda meşruiyet ve adalet için etik bir zorunluluktur.

Algoritmik önyargının hayaleti ve sosyal etkileri

Veri veya algoritmalardaki bozukluklar, talep tahmini ve kaynak tahsisinde ayrımcı sonuçlara yol açabilir ve mevcut eşitsizlikleri potansiyel olarak sıkılaştırabilir veya yaratabilir. Çalışmalar, AI sistemlerinin öngörücü görevlerde önemli bozulmalara sahip olabileceğini göstermektedir. Algoritmik yanlılık, çarpık eğitim verilerinden veya geliştiricilerin kararlarından kaynaklanmaktadır ve istihdam, yaşam ve finans gibi alanlarda sistemik ayrımcılığı güçlendirebilir. Bunun örnekleri sağlık ve çevrimiçi reklamcılıkta bulunabilir.

“Mükemmel” ihtiyaç tahmini sisteminde, algoritmik önyargı, tüm nüfus gruplarının ihtiyaçlarının sistemik, otomatik ihmaline veya başarısızlığa yol açabilir ve böylece ayrımcılık için yüksek verimli bir makine yaratabilir. Bu, bazen itiraz edilebilecek veya önlenebilen piyasa ayrımcılığından daha tehlikelidir. AI, tarihsel çarpıklıkları yansıtabilecek verilerden öğrenir. Bir AI, ihtiyaçlar ve kaynak tahsisi ile ilgili tek karar ise ve algoritmaları çarpıtılmışsa, marjinal grupların ihtiyaçlarını karşılaması için alternatif bir mekanizma olmayabilir. Kapsam ve otomasyon, bu tür ayrımcılığın bir pazar sistemindeki çarpıklıkları tanıması veya düzeltmesi veya düzeltilmesi veya düzeltmek için potansiyel olarak daha zor olacağı anlamına gelir.

Superintelligent ekonomik sistemler için yönetişim çerçevesi

Bu güçlü AI sistemlerini izlemek için sağlam yönetişim modellerine ihtiyaç vardır. Bu, B2B ve B2C uygulamaları arasında ayrım yapan yasal çerçeve koşullarının yanı sıra sonuçların sürekli bir değerlendirmesini içerir. RPA gibi otomatik sistemler için yönetişim modellerine duyulan ihtiyaç da vurgulanmaktadır. Çin'in yapay zekası planı gibi uluslararası örnekler, uyarlanabilir düzenlemeler ve ekosistemlerin geliştirilmesi ile yaklaşıyor. AI destekli simülasyonlar da siyasi kararların tasarımına katkıda bulunabilir.

Böyle bir sistemin yönetişimi tamamen teknik olamaz veya sadece AI geliştiricilerine bırakılamaz. Etik, sosyal bilimciler, hukuk uzmanları ve kamu dahil olmak üzere çeşitli çıkar gruplarının sistemin hedeflerini, kısıtlamalarını ve denetim mekanizmalarını tanımlamasını gerektirir. "Yönetimi kim yönetir?" merkezi olur. Sosyal etkiler, tamamen teknokratik bir yönetişim için çok uzak. “İhtiyaçlar”, “Adalet” ve “Sosyal Kuyu” tanımı, tamamen teknik değil, doğal olarak politik ve etik sorulardır. Bu nedenle, insani değerlerle meşruiyet ve anlaşmayı sağlamak için yönetişim kapsayıcı ve demokratik olmalıdır.

Distopyalardan kaçının: Kurgusal ve Teorik Uyarılardan Öğretiler

Bilim kurgu ve distopik teoriler, böyle bir sistem zayıf bir şekilde tasarlanmış veya kontrol ediliyorsa ve öngörü ve etik dikkatin öneminin altını çiziyorsa potansiyel olumsuz sonuçları göstermeye yardımcı olabilir. Frederik Pohls “Die Midas-Plage”, “yoksul” ın telaşlı tüketimi kullanmak zorunda kaldığı bir robot aşırı üretim dünyasını tanımlar-burada tartışılanlardan sapsa bile, toplam otomasyonun kasıtsız sonuçlarının bir göstergesidir. Kurgudaki distopik senaryolar genellikle AI'nın kontrolü ele geçirdiğini, isyan ettiğini veya yapay zeka kontrollü toplumları inşa ettiğini, böylece gözetim, kontrol ve özerklik kaybı gibi konuların ön planda olduğu yer alır.

Eğer bir AI tarafından merkezi olarak kontrol edilirse, ihtiyaçların “mükemmel” yerine getirilmesi, paradoksal olarak, tahmin edilen “optimal” davranışlardan veya ihtiyaçlardan bireysel sapmaların önlendiği veya imkansız hale getirildiği ince bir totaliterizm biçimine yol açabilir. “Yardımsever Diktatör Ki” merkezi bir distopik risktir. Distopik yapay zeka genellikle insan hareket etme yeteneğinin kontrolünü ve baskısını içerir. Tüm ihtiyaçları mükemmel bir şekilde tahmin eden ve karşılayan bir sistem, bu ihtiyaçları yakından tanımlayabilir, aksi takdirde bireysel gelişim veya özgürlük yerine sistem istikrarı optimize eder. Bir birey için AI'nın “optimal yolundan” herhangi bir sapma, düzeltilmesi gereken anomali olarak kabul edilebilir, yani malzeme ihtiyaçları karşılansa bile gerçek seçim özgürlüğünün kısıtlandığı anlamına gelir.

Aşağıdaki tablo en önemli etik, yönetişim ve sosyal zorlukları özetlemektedir:

Yapay zeka kontrollü, gerekli ekonominin önemli etik, yönetişim ve sosyal zorlukları

Yapay zeka kontrollü, ihtiyaç temelli bir ekonominin önemli etik, yönetişim ve sosyal zorlukları-görüntü: xpert.digital

Yapay zeka kontrollü, ihtiyaç beklenen bir ekonominin ilerleyen gelişimi beraberinde çeşitli etik, yönetişim ve sosyal zorluklar getiriyor. Merkezi bir nokta, AI sistemlerinin mevcut eşitsizlikleri artıran eğitim verilerinde tarihsel önyargılar yoluyla ayrımcı sonuçlar sağlayabileceği algoritmik yanlılıktır. Sıkı veri denetimleri, çeşitlendirilmiş eğitim veri setleri, adalet denetimleri, çekişmeli debias, şeffaflık çerçeveleri ve çeşitli paydaşların dahil edilmesi gibi önlemler, adalet ve ayrımcılık yapmamayı sağlamak için bunları içermeye hizmet eder.

Veri koruması ve verilerin güvenliği başka bir zorluktur, çünkü kesin tahminler için kapsamlı veri araştırmaları gizliliği tehlikeye atar ve veri kötüye kullanımı riskini artırır. Veri minimizasyonu, anonimleştirme, tasarıma göre gizlilik ve sağlam siber güvenlik önlemleri ve veri koruma yasalarına uyum gibi yaklaşımlar, örneğin GDPR bu riskleri azaltabilir.

AI tahminlerinin doğruluğu ve güvenilirliği de kritik olmaya devam etmektedir, çünkü karmaşık ihtiyaçların hatasız beklentisi son derece zordur. Yanlış tahminler yanlış tahsislere yol açabilir ve ihtiyaçları karşılayamayabilir. Sistemlerin sağlamlığını sağlamak için sürekli test, insan izleme, geri bildirim döngüleri ve çeşitli veri kaynaklarının kullanımı esastır.

Başka bir husus, AI sürekli olarak ihtiyaçları öngörüyorsa, bireysel karar verme yeteneğini zayıflatan potansiyel insan özerkliğinin potansiyel kaybıdır. İnsan kontrolü ve denetimi yoluyla seçenekler, devre dışı bırakma seçenekleri ve öz-yeterlik ve özerkliği güçlendirme önlemleri burada çok önemlidir.

Yapay zeka sistemleri üzerindeki güç ve kontrol yoğunluğu, istismar veya yeni otoriter yapılar riskini taşır. Merkezi olmayan yönetişim modelleri, şeffaf algoritmalar, bağımsız denetleyici organlar ve bu tür sistemlerin demokratik tasarımı karşı koyabilir. Aynı zamanda, yapay zekanın verimli ekonomik planlama yeteneği tartışılmaktadır, çünkü esneklik ve uyarlanabilirlik arasında bir denge gereklidir. Katılımcı modeller ve insan aktörlerinin tam olarak değiştirilmesi yerine AI'nın destekleyici kullanımı gibi alternatifler çözümler sunabilir.

Diğer bir zorluk, insan varlığının anlamının ve amacının yeniden tanımlanmasıdır, çünkü geleneksel çalışmanın ortadan kaldırılması varoluşsal krizlere yol açabilir. Eğitim, yaratıcı faaliyetler, toplum katılımı ve felsefi yansıma ve koşulsuz bir temel gelirin (BGE) kurulması gibi önlemler yeni anlam kaynaklarının yaratılmasına yardımcı olabilir.

Sonuçta, odak noktası AI sistemleri için yönetişim ve hesap verebilirliktir, çünkü otonom sistemlerin kararları ve hataları için açık sorumluluklar oluşturmak zordur. Bu tür teknolojilerin sorumlu kullanımını sağlamak için yasal çerçeve koşulları, AI etik kodları ve insan müdahalesi için mekanizmalar gibi yapılar geliştirilmelidir.

Bilinmeyenlerin Haritalanması: Dönüştürülmüş Bir Ticaret İçin Yollar ve Konular

Bu son bölüm makalenin sonuçlarını özetlemekte ve en önemli dönüşümleri ve karşılıklı bağımlılıklarını özetlemektedir. İstenilen veya kaçınılmaz olarak kabul edilirse, bu tür bir gelecek yönünde navigasyon için stratejik düşünceler sunar ve insanlık, teknoloji ve ekonomik organizasyon arasındaki gelişmekte olan ilişkiyi yansıtır.

Bulguların sentezi: önemli dönüşümler ve bunların karşılıklı bağımlılıkları

Önceki analiz, müşterisiz, yapay zeka kontrollü bir ekonominin getireceği bir dizi derin dönüşüm göstermiştir. Bu değişiklikler izole edilmez, ancak yoğun bir şekilde bağlantılıdır. Ön insanlar için (neredeyse) mükemmel ihtiyaçların teknolojik yetenekleri, geleneksel pazarlama ve satış işlevlerini geçersiz kılan temeldir [bölüm IC]. Bu da müşteri odaklı kapitalizmin ötesinde ekonomik paradigmaların şortage sonrası, kaynak temelli ekonomiler veya büyüme sonrası yaklaşımlar gibi modellere yeni bir görüşünü zorladı [Bölüm II].

Bu tür yeni paradigmalarda, “şirketler” veya üretim birimlerinin amacı, vergilendirilebilir AI sistemlerinin içsel motivasyonları ve DAOS gibi yeni yönetişim yapıları altında [Bölüm III], kar maksimizasyonundan, ortak malın memnuniyetini veya zulmünü yönlendirmek için değişecektir [Bölüm III]. İhtiyaçların tanımlanması ve kaynakların tahsisi için mekanizmalar, AI'nın merkezi bir rol oynadığı, ancak iş faturasının zorlukları olmaya devam eden fiyat sinyalleri olmadan çalışmak zorunda kalacaktır [Bölüm IV].

Bu dönüşüm zinciri - teknolojik yetenekten değişen ekonomik modellere ve kuruluşların yeni tanımlanan amacına sosyal etkilere kadar - birbirine bağımlıdır. Bir alanda, örneğin AI tahmin kapasitesinin gerçek sınırları veya “ihtiyacın” etik tanımına ilişkin bir arıza veya temel bir yanlış yargı, basamaklı etkilere sahip olabilir ve tüm varsayımsal sistem istikrarsızlaştırılmış veya ciddi olumsuz sonuçlara yol açabilir. Örneğin, AI tahmini derinden yanlış veya önyargılıysa, bu sonraki ekonomik ve sosyal yeniden yapılandırmanın büyük bir bölümünü geçersiz kılar veya işlevsiz ve haksız bir sisteme yol açar.

Sosyal ve insan boyutları aynı derecede derindir: işin geleceği, özerklik ve bulgular üzerindeki psikolojik etkiler, yeni güç yapıları ve etik ikilem dikkatli bir dikkat gerektirir [bölümler V ve VI]. Özellikle algoritmik yanlılık ve kontrol konsantrasyonu nedeniyle riskler önemlidir ve sağlam etik çerçeve çalışmaları ve yönetişim modelleri gerektirir.

İhtiyaçlara dayalı bir geleceğe yönelik gezinme için stratejik zorunluluk

Bu geleceğin unsurları aktif olarak takip edilirse veya kaçınılmaz kalkınma olarak ortaya çıkarsa, bugün zaten bazı stratejik önlemler, araştırma öncelikleri ve siyasi tartışmalar gereklidir. Bu, burada belirtilen belirli gelecekte ayrıntılı bir yol haritası ile ilgili değil, ticarette ve genel olarak genel olarak AI ve otomasyonun gelişimini kontrol etme düşünceleri ile ilgilidir.

Birincil stratejik zorunluluk, geniş “AI yeterliliği” ni ve AI'nın geliştirilmesi ve kullanımının tasarımına demokratik katılımı teşvik etmektir. Derin sosyal etkiler göz önüne alındığında, AI'nın iş dünyasındaki rolü hakkındaki kararlar teknoloji uzmanlarına veya şirketlere bırakılamaz. AI'nın etkileri her yerde mevcut olacaktır. Etik ve sosyal adaptasyon geniş bir girdi gerektirir. Bu nedenle, kamuoyu anlayışı ve KI-yönetimde bağlılık, teknolojik determinizm veya yakın çıkarlar tarafından belirlenen bir gelişme yerine avantajlı bir geleceği şekillendirmek için çok önemlidir.

Diğer stratejik hususlar şunları içerir:

• Yapay zeka sınırları ve risklerinin araştırılmasına yatırım yapmak: özellikle karmaşık insan ihtiyaçlarının tahmini, algoritmik adalet ve otomasyonun psikolojik etkileri ile ilgili olarak.
• Sağlam etik kılavuzların ve yönetişim yapılarının geliştirilmesi: bunlar proaktif olarak (“beklenen etik”) ve güçlü AI sistemlerinin sorumlu kullanımını sağlamak için uluslararası koordine edilmelidir.
• Disiplinlerarası araştırmaların teşviki: Zorluklar bilgisayar bilimcileri, ekonomistler, sosyologlar, etik, avukatlar ve beşeri bilimler akademisyenleri arasındaki işbirliğini gerektirir.
• Alternatif ekonomik modeller hakkında tartışma: Geleneksel ekonomik mantığın ötesinde sosyal vizyonlar geliştirmek için büyüme sonrası, kaynak tabanlı yaklaşımlar ve çalışmanın geleceği hakkında açık bir tartışma gereklidir.
• Eğitim ve eğitilme: Yaratıcılık, eleştirel düşünme ve duygusal zeka gibi insan yeteneklerinin önem kazandığı bir çalışma dünyası için nüfusun hazırlanması, tekrarlayan görevler otomatikleştirilir.

Son yansımalar: İnsanlık, teknoloji ve ekonomik sistemler arasındaki gelişmekte olan ilişki

Şirketlerin artık müşterilere ihtiyaç duymadığı bir dünyanın düşünceleri, insan yeteneği, teknolojik kapasite ve ekonomik yaşamımızın örgütsel biçimleri arasındaki değişen etkileşimi acilen aydınlatıyor. Bizi bir toplum olarak en çok neyi takdir ettiğimiz hakkında temel sorular sormaya zorluyor. Teknoloji, geleneksel ticaret olmadan tüm maddi ihtiyaçları potansiyel olarak karşılayabilirse, ne tür bir toplum tasarlamak isteriz?

“Müşterisiz şirket” nihayetinde şirketin kendisi hakkında daha az bir sorudur, aksine varoluşsal ekonomik baskı düştüğünde çabaladığımız insanlık türü hakkında bir sorudur. Senaryo, geleneksel ekonomik kısıtlamaları ve motivasyonları ortadan kaldırır. Bu, sosyal hedefleri yeniden temellendirme fırsatı açar -örneğin saf büyümeden kuyu, sürdürülebilirlik, adalet veya insani gelişmeye kadar. “Sorun” daha sonra ekonomik zorunluluktan, tamamen ekonomik veya teknolojik determinizm yerine etik ve arzu edilen bir gelecek vizyonu tarafından yönlendirilen kolektif seçim ve sosyal tasarım sorununa geçer.

Böyle bir geleceğe yolculuk, sadece kısmen gerçekleştirilse bile, teknolojik olanakların derin bir şekilde anlaşılmasını, ekonomik ve sosyal sonuçların eleştirel bir şekilde incelenmesini ve her şeyden önce teknolojinin hizmet vermesini ve başka bir şekilde olmamasını sağlamak için net bir etik yönelim gerektirir.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus