Меморіальна гра | Компанії без клієнтів: аналіз майбутнього торгівлі у світі, що контролюється AI

Генезис без клієнтів торговельного ландшафту

Ця гра думки розробляє майбутнє, в якому компанії вже не залежать від традиційних відносин з клієнтами. Розширений штучний інтелект (AI) та всебічна автоматизація дозволяють точне прогнозування та виконання потреб, що дотримується встановлених торгових практик, таких як маркетинг та продажі. Цей вступний розділ визначає основну передумову цього сценарію, вивчає технологічні вимоги та висвітлює наслідки для традиційної комерційної діяльності.

Підходить для цього:

• Парадокс продажів забиває воронку продажів: подорож клієнтом-це мертвий AI, автоматизація та CRM!

Визначення передумови: AI, автоматизація та прогноз ідеального попиту

Центральна гіпотеза цього мислення -це економіка, в якій компанії повністю покладаються на автоматизацію, штучний інтелект та процеси, що керуються даними. У такій системі можна було б передбачити потребу людей та суспільства в цілому майже ідеально і відповідно коригувати продукцію чи послуги, без необхідності прямої взаємодії людини чи явного попиту, ініційованого замовником. Це є основою для наступних міркувань для далекосяжних перетворень торгівлі та суспільства.

Поточні розробки в галузі ШІ в роздрібній торгівлі вже вказані в цьому напрямку, навіть якщо досконалість прогнозування та повна відсутність взаємодії з клієнтами все ще є майбутньою музикою. KI вже революціонує те, як роздрібні торговці прогнозують потреби клієнтів, аналізуючи історичні дані про продаж, тенденції ринку та зовнішні фактори, такі як погода чи державні канікули. Системи AI відіграють все більш важливу роль у точному прогнозуванні поведінки клієнтів та оптимізації операційних процесів. Основою для цього є симбіоз Big Data та AI: Алгоритмам потрібна величезна кількість даних для розпізнавання закономірностей та достовірних прогнозів - чим більший і якісний запис даних, тим точніше прогнози.

Ця передумова передбачає фундаментальну зміну від реактивної до активної економіки. Більшість нинішніх систем реагують на рішення клієнтів, на які впливає маркетинг, і завершується діяльністю з продажу. Сценарій, викладений тут, з іншого боку, ґрунтується на тому, що прогнозуються потреби, а продукти чи послуги адаптовані для задоволення цих очікуваних потреб без необхідних традиційних клієнтів. Економічна активність більше не контролюватиметься явними рішеннями щодо придбання, а прогнозним інтелектом.

Концепція "ідеального прогнозування" має бути критично переглядати. Незважаючи на те, що системи AI постійно кращі за своєю здатністю до прогнозування, величезна складність потреб людини в конкретних прихованих, новостворених або ірраціональних потребах-це суттєва проблема. Потреби людини не завжди раціонально або в моделях даних минулого. Тому спектр від значно вдосконаленого до фактично ідеального прогнозування та відповідні наслідки можливих прогалин у цій вдосконаленні повинні бути вивчені в цій досконалості.

Технологічні основи: Необхідна інфраструктура AI та даних

Впровадження торгового ландшафту без клієнтів на основі ідеального прогнозу вимог вимагає високорозвиненої та всюдисущої технологічної інфраструктури. Це включає не тільки вдосконалені моделі AI, але й системи для всебічного збору даних, масштабних можливостей обробки та складних технологій автоматизації для виробництва та розповсюдження.

Якість, актуальність та послідовність даних мають надзвичайне значення, оскільки "дані є паливом ШІ". Компаніям доведеться подолати технологічні забруднені сайти та забезпечити, щоб їхна інфраструктура даних зросла до вимог. Це включає ретельне управління даними, регулярні аудит та ефективні механізми коригування даних, оскільки якість результатів AI безпосередньо залежить від якості вхідних даних. Інтеграція даних з Інтернету речей (IoT) з AI забезпечує аналіз реального часу та використання інформації з мережевих пристроїв, що є важливим для прогнозу динамічної вимоги.

Ланцюги живлення будуть трансформовані системами на основі AI, які дозволяють автономним контролем, коригуванню в режимі реального часу та прогнозним аналізом. Бачення варіюються до контрольованих AI процесів та машин, які працюють автономно і досягають «майже ідеальної точності та ефективності». Це вимагає не лише інтелектуальних алгоритмів, але й фізичної інфраструктури, яка підтримує таку автоматизацію, від виробництва до логістики. Платформи та технології хмарних обчислень, такі як MapReduce, є прикладами інструментів, які дозволяють обробляти необхідну велику кількість даних.

Створення такої інфраструктури мало б далеко, що досягає наслідків. Необхідність збирати вичерпні дані для «ідеальних» прогнозів передбачає майже загальний запис та аналіз інформації про людей та їх оточення. Це може включати дані про поведінку, біометричну інформацію, дані про навколишнє середовище та контекстуальні деталі. Такий збір та аналіз даних був би рівнозначним всюдисущому спостереженню та порушити основні питання щодо конфіденційності та етики.

Крім того, будівництво та експлуатація цієї глобальної інфраструктури потребує масових інвестицій та міжнародної координації. Контроль цих даних та можливості AI можуть призвести до нових геополітичних умов влади. Нації або суб'єкти, які домінують над цією інфраструктурою, також мали б величезну економічну та потенційно соціальну силу, що збільшило б існуючі дискусії щодо ШІ та глобальної динаміки.

Застарілий традиційного маркетингу та продажів

У світі, в якому потребують ідеально прогнозуються, а продукти чи послуги автоматично адаптуються та постачаються, традиційні функції маркетингу та продажів втрачають своє право на існування. Необхідність генерування попиту, формування поінформованості про бренд, переконання клієнтів або сприяння транзакціям не застосовується, якщо потреба відома заздалегідь, а виконання безперешкодно. Явна заява запиту користувача - "Більше маркетингових стратегій, ніякої реклами, ні пропозицій, жодних заходів з продажу" - підкреслює цю основну зміну.

Сьогоднішні автоматизовані стратегії придбання клієнтів, засновані на рекламі, цільових сторінках та генерації свинцю, були б зайвими в такому сценарії. Навіть нинішні бізнес-моделі на базі AI, які часто все ще використовують канали продажів або мають на меті покращити досвід клієнтів, а розробка нових цільових груп на відміну від майбутнього, в якому такі заходи вже не потрібні.

Зникнення маркетингу та продажів матиме величезний вплив на ринок праці та необхідні навички. Цілі галузі та професіонали, які сьогодні працюють у цих сферах, стають застарілими. Це вимагатиме глибокої дискусії про адаптацію працівників та соціальні наслідки таких великих втрат роботи.

Характер "брендів" та "диференціація продукту" також змінить принципово. Якщо задоволення потреб ідеально підібрано до індивіда, переконливі та ідентичність аспекти брендів втрачають значення. Чистий корисний може зайняти їх місце, або нові, некомерційні маркери, які не можуть розвиватися. Емоційна прихильність до брендів та сигналізація якості чи статусу за торговими марками навряд чи була б актуальною в системі ідеальних, індивідуалізованих потреб. Продукти в першу чергу можуть оцінюватися відповідно до їх функціональної здатності задовольнити прогнозовану потребу.

Підходить для цього:

• Пошук з нульовою канькою, в якому користувачі можуть знайти свою інформацію безпосередньо, не натискаючи на веб-сайт Marketing Challeng

Економічні парадигми у світі без клієнта, керованого попитом

Усунення попиту, який контролюється клієнтом, як основний двигун економічної діяльності, ставить під сумнів основні принципи капіталізму. Якщо ринкові рішення та цінові сигнали більше не прямих виробництва та розподілу, слід враховувати альтернативні економічні моделі. У цьому розділі вивчаються різні теоретичні підходи, які можуть стати важливішими в такому майбутньому-від моделей після Shortage до економіки після зростання до прискорення бачення та соціалізованих форм виробництва.

Крім капіталізму: Дослідження моделей після розчину та ресурсів

Поняття економіки, яка вже не формується дефіцитом, пропонує радикальний лічильник капіталізму. У післясферній економіці більшість товарів може вироблятися за допомогою розширеної автоматизації у великій кількості та з мінімальним навантаженням на людські роботи, щоб вони були дуже дешевими або навіть доступними безкоштовно. Основними технологіями для цього були б широка автоматизація, потенційно самозречищаючі машини, нанотехнології та відновлювані джерела енергії. Теоретично товари, послуги та ресурси можуть бути вільно доступними в такій системі, що зробило б традиційні економічні механізми, такі як ціни, гроші та конкуренція.

Модель економіки на основі ресурсів (економіка на основі ресурсів, RBE) тісно пов'язана. Тут усі ресурси вважаються людством, а розподіл ґрунтується на потребах та співпраці замість грошового обміну чи боргу. Такі проекти, як "Проект Венери" або ініціативи, такі як "одна спільнота", поширюють такі підходи, які прагнуть до відходу від логіки прибутку та повороту на пряме задоволення. Однак критики таких моделей ставлять під сумнів аспекти, такі як права власності та стимулюючі структури в системі, в якій ресурси є загальними.

Перехід до економіки на основі або ресурси повинен бути здійсненним, однією з найбільш фундаментальних перетворень в історії людства було б. Оскільки дефіцит завжди був рушійним фактором для економічних систем, конфліктів та соціальної стратифікації, усунення матеріальної дефіциту у разі основних потреб та від'їзду грошових систем підірве основи сучасних економічних та класових структур. Для цього знадобиться переоцінка мотивації людини поза матеріальним прибутком та тиском виживання.

Навіть якщо було досягнуто дефіциту постів для матеріальних благ, дефіцит може продовжувати існувати в нематеріальних товарів або навіть набувати важливості. Це включає, наприклад, увагу, унікальний досвід, конкретні місця або певні форми соціального капіталу. Оскільки людські бажання потенційно необмежені, акцент може бути зосереджено на конкуренції за конкуренцію або оцінку цього нематеріального, по суті обмеженого «товарів», що може призвести до нових форм «економіки» або ієрархій.

Логіка поштового зростання та достатності

Економіка поштового зростання ставить під сумнів догму вічного економічного зростання і натомість благає орієнтацію на добірку, стійкість та достатність - тобто виробництво того, що є достатнім для задоволення потреб, не сприяючи надмірному споживанню. Ця парадигма критикує капіталістичні моделі, орієнтовані на зростання, і підкреслює необхідність поважати екологічні межі та сприяти соціальній справедливості. Такі поняття, як "економіка базової допомоги", яка зосереджена на стійкому забезпеченні основних товарів і послуг та "Time -Wise", що передбачає скорочення робочого часу на користь інших сфер життя, є центральними елементами. Такі моделі, як "Універсальні основні послуги" (UBS), які забезпечують основну універсальну допомогу та сильніша економічна демократія також є частиною дискусії.

Безпосередньо, керована AI, система для задоволення потреб, цілком може збігатися з ідеалами зростання пошти, якщо базовий ШІ буде запрограмований на достатність та стійкість замість максимізації виробництва. Такий ШІ теоретично може бути оптимізований для задоволення потреб з мінімальним використанням ресурсів та враховувати тривалий екологічний стійкість. Однак існує також ризик того, що такий ШІ призведе до безпрецедентного поглинання, якщо "прогнозовані потреби" перебільшені або AI узгоджує його оптимізацію швидкості виробництва та обсягу без достатніх екологічних обмежень. Основне програмування та етична рамка ШІ, таким чином, стануть вирішальними факторами.

Акенераціоністські бачення: технологія як каталізатор для пост -капіталістичних структур

Філософії акселяристів, зокрема, ліворуч -акселеціонізм, пропонують використовувати технології, розроблені в капіталізмі з метою подолання самого капіталізму та створення нових соціальних структур. Ця конституція розглядає технологічний прогрес як рушійну силу соціальних трансформацій. Такі представники, як Нік Срнісек та Алекс Вільямс, стверджують, що технологічний прогрес уже може забезпечити життя з різко скороченим робочим часом та перспективою світу без традиційної роботи. Ваш «маніфест для акселяціоністської політики» просить використовувати технологічні досягнення, такі як кількісне визначення, економічне моделювання та аналіз великих даних для лівих політичних цілей.

Сценарій контрольованого AI, ідеального задоволення потреб можна інтерпретувати як остаточне вираження тенденцій акселяристів. Тут технологія не тільки автоматизує роботу, але й весь цикл пропозиції попиту, що потенційно призводить до радикально іншої соціально-економічної системи. Однак вирішальним питанням є "мета" цього прискорення. Чи служить це визволенню людини, як це сподівались ліві акселяціоністи, чи це призводить до чогось іншого? Інші течії прискорення, такі як представлені Нік Ланд, бачать це більше звільнення капіталу від людей, що викликає питання, хто чи що виграє від цієї остаточної автоматизації.

Моделі соціалізованого виробництва та планування участі

Якщо виробництво більше не контролюється приватними компаніями, орієнтованими на прибуток, виникає питання альтернативних форм організації. Поняття соціальної власності на засоби виробництва та механізми участі, щоб вирішити, що і як виробляється, виходять на перший план. Такі моделі, як економіка участі (Parecon), передбачають, що ради робітників та споживчих ради домовляються про плани виробництва та споживання, з винагородою після напруги та децентралізованого планування за допомогою так званих дощок полегшення ітерації (IFBS).

У економіці без клієнтів, в якій AI прогнозує потреби, "планування участі" може прийняти нову форму. Замість того, щоб люди повідомляють про свої запити про споживання безпосередньо в радах, ШІ може зробити висновок про ці потреби. Потім механізми участі можуть зосередитись на перевірці цих висновків, визначення соціальних пріоритетів та моніторингу операцій ШІ, а не проводити детальне мікропланування індивідуального споживання. Участь людини зміститься від визначення індивідуальних потреб (яке переймається ШІ) для контролю загальної системи. Це забезпечить, щоб прогнози ШІ відповідали більш широким соціальним цінностям та етичним міркуванню, і що рішення щодо розподілу ресурсів для великих масштабних проектів або суспільних благ, які нелегко зменшити до індивідуальних «потреб», здійснюються демократично.

У наступній таблиці узагальнено обговорені потенційні економічні моделі:

Порівняльний огляд потенційних економічних моделей у майбутньому без клієнтів

Порівняльний огляд потенційних економічних моделей у майбутньому без клієнтів - Зображення: xpert.digital

Порівняльний огляд потенційних економічних моделей у майбутньому без клієнтів показує різноманітність підходів, заснованих на різних основних принципах та технологіях. Економіка післясвадрування прагне до великої кількості товарів з мінімальною людською роботою за допомогою автоматизації, з прямим розподілом на основі наявності чи потреб. Тут відіграють центральну роль машини, нанотехнології та відновлювані джерела енергії. Критики ставлять під сумнів доступність реального дефіциту пошти, а також мотивацію та рівність розподілу.

Економіка, що базується на ресурсах (RBE), розглядає ресурси як загальну спадщину людства і відмовляється від грошей чи боргів. Натомість розподіл ресурсів відбувається відповідно до співпраці. Високорозвинені технології полегшують управління ресурсами та виробництво, що спрямоване на стійкі потреби та загальне благо. Прихильники, такі як Жак Фреско з проекту Венери, бачать це альтернативою, що виглядає вперед, тоді як критики перелічують практичні проблеми, такі як питання власності та масштабованість.

З іншого боку, економіка зростання, що зростає, відключає фокус на економічному зростанні та надає значення стійкості, достатності та часу. Використання ШІ та стійких технологій спрямоване на демократичне планування та потреби -орієнтоване на розподіл ресурсів з акцентом на екологічні та соціальні цілі. Виклики виникають через політичне прийняття та доцільність цього переходу від моделей зростання.

Акселеціоністський пост -Капіталізм бачить капіталістичну технологію можливість подолати капіталізм. Автоматизація та AI рухають трансформацію вперед, при цьому соціальне перерозподіл та центральне планування - можливі механізми. Незважаючи на бачення звільнення роботи, ця модель ризикує, такі як авторитарний контроль, етичні питання та напруження в рамках тенденцій акселяціоністів.

У економіці або соціалізмі участі увага зосереджена на соціальній власності засобів виробництва та задоволенню потреб. AI підтримує планування, координацію та аналіз даних, тоді як планування участі та демократичні рішення прямі розподіл ресурсів. Мета -соціальна справедливість та самоурядіння, але інформаційна складність, стимулюючі структури та ризик бюрократизації є значними проблемами.

Підсумовуючи це, ці моделі відображають напругу між автоматизацією, ефективністю ресурсів, соціальною справедливістю та стійкістю, тоді як вони проводять різні стратегії для майбутньої організації бізнесу та суспільства.

Машина AI & XR-3D-рендерінгу: п’ять разів досвід від Xpert.digital у комплексному пакеті служби, R&D XR, PR & SEM-IMAGE: Xpert.digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

Трансформація "компанії": мета та функція виробничих одиниць

Якщо "компанії" більше не потребують клієнтів і працюють у новій економічній парадигмі, їх мета, структура та мотивація повинні кардинально змінюватися. У цьому розділі вивчається, як можуть виглядати ці «виробничі одиниці» та які приводні джерела вони можуть мати, якщо максимізація прибутку вже не є метою.

ЗАПИТАННЯ ОРГАНІЗАЦІЙНОГО МЕТУ: від прибутку до задоволених соціальних потреб

У світі, в якому AI прогнозує потреби та виробництво, спрямовані на їх виконання безпосередньо, основна мета організацій переходить від максимізації прибутку на пряме вирішення соціальних та індивідуальних потреб. Багато компаній вже заявляють, що вони включають соціальні та екологічні проблеми у своїй роботі, часто керуючись корпоративною культурою та очікуванням зацікавлених сторін, які виходять за рамки чистого прибутку. Таким чином, зведені "загальні блатні компанії" реінвестують свої прибутки для досягнення соціальних цілей та відображення соціальної справедливості чи участі в їх структурах.

Поява "цілеспрямованої економіки" вказує на більш широку зміну, в якій компанія перенесла з чистого максимізації прибутку для максимізації цілей і хоче створити цінність для всіх зацікавлених сторін - клієнтів, службовців, громад та планет. У системі без клієнтів ця мета була б ще більш прямим до виконання виявлених потреб. Соціалістичні моделі, як теоретичний протилежний полюс, явно передбачають виробництво потреб у потребах замість того, щоб узгодити прибутковість. Такі поняття, як виробник та споживча пенсія, які вимірюють переваги в сучасній економіці, були б неактуальними або радикально трансформованими в такій системі.

Показники для «успіху» цих виробничих підрозділів повинні були бути повністю відновлені. Такі показники, як валовий внутрішній продукт, частка ринку або норма прибутку, втрачають своє значення. Натомість знадобляться нові ключові цифри, які стосуються якості потреби задоволеності, ефективності ресурсів, екологічних ефектів і, можливо, навіть до вимірів соціального свердловини чи розвитку.

Так само концепція "конкуренції" або в основному зникне, або змінить. Якщо виробничі підрозділи орієнтовані на задоволення передбачуваних потреб у координованій системі, конкуренція для клієнтів не має значення. Можлива «конкуренція» може перейти на ефективність задоволення потреб, інновацій у рішеннях або досягнення певних соціальних цілей, але без ринку динаміки перемоги та поразки. Такі моделі, як економіки, що базуються на ресурсах, явно підкреслюють співпрацю замість конкуренції.

Внутрішні мотивації для організацій, керованих AI: інновації, вирішення проблем та загальне благо

Коли системи AI керують виробничими підрозділами, виникає питання їх "мотивації". Замість зовнішніх стимулів, таких як прибуток, системи AI можуть бути запрограмовані з внутрішніми цілями. Такі цілі можуть бути цікавістю, прагненням до новизни, придбання компетентності або притаманного потягу до вирішення складних проблем на користь суспільства. Вже існуючі організації без первинних мотивів прибутку, таких як соціальні кооперативи, керуються соціальною солідарністю та інтересами, що виходять за рамки чистої властивості.

Однак програмування таких понять, як "загальне блага" або "соціальні вигоди" в ШІ, є величезною етичною та технічною проблемою. Ці терміни філософсько складні і важкі для визначення. Ваш переклад на машинний інтерпретаційний код є складним і несе ризик неправильних тлумачень або закріплення забобонів. AI, який оптимізує для неправильного або неповного визначення "загального блага", може ненавмисно призвести до дистопічних результатів.

AI, який керується внутрішніми мотиваціями, такими як "цікавість" або "прагнення до новизни" в контексті вирішення соціальних проблем, може призвести до несподіваних інновацій. Однак він також може розробити "рішення" для проблем, існування яких не усвідомлювали людей, або рішення, які створюють нові непередбачені проблеми. Контроль та моніторинг дослідницького потягу такого ШІ було б вирішальним для того, щоб їх діяльність відповідала людським цінностям та пріоритетам.

Структури управління для автономного виробництва: DAOS та за його межами

Питання про те, як спрямовані та контролюються ці підконтрольні AI виробничі підрозділи, є центральним. Такі моделі, як децентралізовані автономні організації (DAOS), пропонують тут цікаві перспективи. Правила в розумних контрактах кодуються в ДАО, а рішення приймаються колективно, потенційно з участю самих систем AI. Дослідження показують, що DAO, орієнтовані на соціальні чи суспільні блага, може мати більш високу децентралізацію. Потреба в моделях управління для автоматизованих систем також визнана в інших контекстах, таких як автоматизація процесів, що контролюється роботами (RPA), завдяки чому часто відсутня усталених академічних моделей.

Якщо AI не тільки керує виробництвом, але може також брати участь у власному управлінні (як було заплановано в Кі-Даос), кордон між інструментом та актором розмивається. Це викликає основні питання щодо відповідальності, контролю та потенціалу систем AI для розвитку виникаючих цілей, які можуть не відповідати людським намірам. Система, в якій АІ керує та контролює інші ШІ, може зменшити нагляд та контроль людини та відновити ризики, якщо цілі ШІ відхиляються від людського свердловини.

Навантажувальна ємність некомерційних виробничих моделей у великих масштабах

Неприбуткові організаційні структури, які вже забезпечують свою місію щодо прибутку, можуть слугувати моделлю для майбутніх виробничих одиниць. Аналізи показують, що великі некомерційні організації часто залежать від домінуючих джерел фінансування, особливо державних коштів.

Однак у без потреб, орієнтованої на потребу, "фінансування" цих некомерційних виробничих одиниць не надходить від пожертв або традиційних державних бюджетів, які базуються на функціонуючій ринковій економіці з податковими доходами. Натомість "фінансування" було б питанням поділу прямого ресурсу завдяки загальній системі економічного планування, щоб ІТ контролюється або за участю. Завдання зміщується від закупівлі коштів на виправдання претензій на ресурс на основі прогнозованих потреб та ефективності покриття. Гроші як такі не могли існувати в такій системі або мати зовсім іншу функцію.

Механізми необхідної економіки

Цей розділ зосереджується на тому, як працює необхідна економіка, орієнтована на потребу: як ідентифікуються потреби та як призначені ресурси для покриття, коли традиційні ринкові механізми, такі як попит клієнтів та цінові сигнали?

Здатність ШІ для прогнозування "ідеальних" потреб: навички, джерела даних та притаманні межі

Критичне вивчення здатності ШІ передбачити людські потреби є важливим. Сюди входять типи даних (історичні, поведінкові, біометричні, пов'язані з навколишнім середовищем), які вам знадобляться, а також притаманні межі або спотворення таких прогнозів. Поточні системи AI вже демонструють вражаючі навички прогнозу попиту, розпізнавання моделей та прийняття рішень на основі великих даних шляхом аналізу історичних даних про продаж, тенденції ринку, погоди та державних свят. Чим більша і якісна кількість даних, тим точніше прогнози.

Однак існують значні межі для спроможності прогнозування ШІ. Попередження про «магічні ідеї» та плутанина конкретної роботи із загальною компетентністю є доцільними. AI досягає меж, коли розуміє людські емоції та етичні рішення. "Сім мертвих гріхів" прогнозів AI включають завищення короткострокових наслідків та заниження періоду впровадження.

Зовнішні джерела даних, такі як дані про погоду, тенденції соціальних медіа, економічні показники та дані IoT, можуть використовуватися для прогнозів попиту без прямої взаємодії з клієнтами. Вони потенційно можуть бути масштабовані для прогнозування більш широких соціальних потреб. Для того, щоб розкрити приховані потреби людини, пропонуються проективні методи, такі як візуальні метафори, які могли б аналізувати ШІ у великих масштабах, але це викликає етичні занепокоєння щодо суб'єктивності та захисту даних. Конфіденційність також ризикує, якщо AI отримує переваги, оскільки локальні дані можуть бути поступальними від оновлень моделей, а умовиводи, що генеруються AI, вважаються особистою інформацією.

Термін "потреба" є складним і варіюється від основних фізіологічних вимог до складних психологічних побажань та самостійних зусиль, як показано в піраміді потреб Маслоу. AI, який прогнозує "потреби", повинен впоратися з цією складністю. Ідеальне прогнозування основних матеріальних потреб може здатися більш правдоподібним, ніж ідеальне прогнозування вищих, суб'єктивних або нових потреб. Здатність ШІ, нюансування прогнозувати майбутні психологічні умови або творчі зусилля, засновані на поточних даних, є дуже спекулятивною та етичною.

На джерела даних для прогнозування соціальних потреб без взаємодії з клієнтами (погода, соціальні медіа, IoT, економічні показники) можуть впливати система, що контролюється AI. Це може створити петлі зворотного зв'язку, стабілізувати або дестабілізувати прогнози або навіть тонко керувати соціальним розвитком, виходячи з того, що AI запрограмований як "потреба". Якщо, наприклад, ШІ прогнозує енергетичну вимогу на основі прогнозів погоди та відповідно виділяє енергію, це може вплинути на поведінку (наприклад, люди можуть споживати більше енергії, оскільки вона завжди доступна), яка потім впадає в модель прогнозування ШІ.

Розподіл ресурсів без цінових сигналів: Моделі, керовані AI, та неринкові альтернативи

Якщо ціни вже не керуватимуть розподілом, альтернативні механізми повинні захопити. Алгоритми AI можуть оптимізувати розподіл ресурсів на основі прогнозованих потреб та наявних ресурсів. Такі системи включають отримання даних, попередню обробку, модельну підготовку, оптимізацію, положення та зворотні петлі. Однак зазначається, що ці підходи прямо не стосуються розподілу без цінових сигналів або для широкого спектру несистемних потреб людини, але зосереджуються на ефективності існуючих систем.

Альтернативи, що не є ринковими, включають такі практики, як обмін, надання та перерозподіл. Ці механізми, поряд із виробництвом неринкового ринку для самозакоханого, загального управління та взаємної допомоги, можуть бути масштабними у складних компаніях. Моделювання на основі агента (ABM) та інші методи моделювання можуть бути скориговані для імітації розподілу ресурсів у неринкових системах.

Розподіл ресурсів, що контролюються AI, без цінових сигналів, може призвести до надзвичайної ефективності при покритті кількісних потреб. Однак у нього можуть виникнути труднощі забезпечити ресурси для нових, непередбачених або високо суб'єктивних побажань, які іноді працюють на ринках (хоч і недосконало) шляхом виявлення цін та підприємницького ризику. AI характеризується оптимізацією на основі визначених параметрів та історичних даних. Цінові сигнали на ринках відображають сукупну (і часто спекулятивну) готовність платити, що може спрямовувати ресурси до нових або нішевих потреб. Без цього механізму може бути забезпечений AI з отриманим, недоведеним або чисто ідіосинкратичним «потребами», якщо він не запрограмований спеціально для розвідки або реакції на некосиліфіковані входи людини.

Тривалий виклик ділового законопроекту: чи може AI справді вирішити це?

Проблема законопроекту про бізнес, яка помітно формулюється Людвігом фон Мізесом та Фрідріхом Хайєком, заявляє, що раціональне економічне планування без ринкових цін неможливо. Питання виникає, чи може вдосконалений ШІ з величезною кількістю даних може освоїти цей виклик. Тут література скептична: AI не може вирішити проблему визначення цільової ієрархії, оскільки планування ресурсів підпорядковує цілі замість того, щоб вибирати цілі через цінові сигнали. Навіть якщо всі дані були доступні для єдиного розуму, центральний планувальник не міг обчислити всі необхідні економічні знання таким чином, щоб створити правильний та послідовний розподіл ресурсів. AI, як стверджується, не відповідає передумовам ефективної економічної рахунки, оскільки він реагує, а активна, генерація цілі підприємців не може повторити. Проблема розрахунку залишається центральною проблемою в контексті центрального планування проти ринкового соціалізму та економіки участі.

Навіть якщо AI міг би розрахувати розподіл ресурсів ідеально для статичного речення потреб та варіантів виробництва, динамічний та розвиток природи людських потреб, технологічних інновацій та непередбачених екологічних змін означає, що «розрахунок» є безперервним, адаптивним процесом. Ядро дебатів з економічного обліку може перейти від чистої обчислювальної здатності до здатності генерувати нову інформацію та цілі та адаптуватися до них, які не включаються до початкового набору даних. Оригінальна дискусія була зосереджена на неможливості центрального планувальника обробити всю необхідну інформацію. AI міг вирішити частину обробки для відомих змінних. Однак, як стверджується, ринки інтегрують проактивних суб'єктів (підприємців), які виявляють нові потреби, створюють нові продукти та адаптуються до непередбачених змін - функціонує, що AI як реактивна система не може легко повторити. Завдання полягає не лише в розрахунку, а постійне, адаптаційне перерахування та переосмислення цілей у динамічному світі.

Соціальні та людські виміри повністю автоматизованого, необхідного світу

Цей розділ звертається до більш широких соціальних та людських наслідків, що виникають із життя у світі, в якому компанії не потребують клієнтів, а AI передбачає та задовольняє потреби.

Майбутнє людської роботи та переосмислення "роботи"

Якщо AI та автоматизація перейнять більшість виробництва і навіть визначення потреб, виникає нагальне питання майбутнього людських робочих місць. Прогнози свідчать про те, що генеративний ШІ змінить до 90 % робочих місць протягом наступних десяти років і, можливо, замінить 9 % американських робітників. Хоча деякі експерти стверджують, що ШІ швидше автоматизує індивідуальні завдання, ніж цілі професії, і що людський досвід залишається вирішальним при оцінці результатів ШІ, інші бачать майбутнє, в якому ШІ звільняє людей для взаємодії «людського до людини», згідно з яким співпереживання, творчість та емоційний інтелект виходять на перший план. Соціологічні перспективи вказують на можливі втрати робочих місць та зростаючу нерівність доходів від ШІ.

У компаній після роботи, в яких традиційна зайнятість за допомогою автоматизації застаріла, такі поняття, як універсальний базовий дохід (BGE) та зменшені робочі тижні. Основна увага психологічних наслідків масового безробіття та пошуку почуття поза роботою.

У суспільстві з майже повною автоматизацією та прогнозованою потребою задоволеності, «цінність» внесків людини може повністю перейти від економічного виробництва на соціальну, творчу, інтелектуальну чи сестринську діяльність, яку AI не може (або не затвердити) повністю повторюється. Для цього потрібна основна оцінка того, що вважається "цінною роботою". Якщо AI візьме на себе задоволеність виробництва та матеріалів (основна передумова запиту), для цих цілей традиційна робота буде застарілою. Тоді люди могли зосередитись на діяльності, яка менш здатна до ШІ, таких як глибокі емоційні зв’язки, складне етичне мислення, нове мистецьке творіння чи філософські дослідження. Компанії знадобляться нові системи для визнання та підтримки цих нетрадиційних внесків, можливо, шляхом роз'єднання доходу/життєдіяльності та «роботи» (наприклад, BGE, як згадувалося).

Психологічні межі: самостійність, компетентність та значущість, коли очікуються потреби

Психологічні наслідки на людей, потреби яких постійно очікуються та виконуються системою ШІ, є глибокими. Теорія самовизначення наголошує на основних психологічних потребах самостійності (почуття контролю), компетентності (почуття чемпіонату) та соціальної інтеграції. Середовища, що підтримують ці потреби, сприяють автономній мотивації. Поточні дослідження щодо ШІ на робочому місці показують підвищення ефективності, але працівник також гарантує, що робоче місце втрачено, але не звертається до сценарію "ідеального очікування". Ієрархія Маслоу вказує на те, що самореалізація та соціальні потреби також важливі, коли основні потреби залишаються незадоволеними та вводять когнітивні, естетичні та трансцендентні потреби.

Якщо потреби очікуються та виконуються зовнішньою системою ШІ, люди могли б відчути парадоксальну втрату самостійності та компетентності. Акт виявлення, прагнення та досягнення власних цілей (навіть у випадку основних потреб) сприяє цим психологічним стовпам. Постійне, легке виконання без зусиль може призвести до пасивності, навченого безпорадності або пошуку нових форм виклику та самовизначення. Автономія включає самоконтроль та особисту відповідальність за дії. Якщо AI контролює виконання на основі прогнозів, індивідуальна здатність діяти знижується при покритті потреб. Компетентність включає чемпіонат та ефективність. Якщо не потрібно зусиль для задоволення потреб, можливості розвитку та переживання компетентності в цій галузі зменшаться. Це може призвести до того, що люди шукають самостійність та компетентність в інших, можливо, нематеріальних районах (на що вказує більші потреби Маслоу).

Пошук сенсу в постматеріальному, пост-лабораторному існуванні

Якщо матеріальна дефіцит значною мірою подолала, і традиційні економічні ролі втрачають значення, виникає питання про те, як люди знаходять сенс і мету. Робота Ео Вілсона «Важливість людського існування» стосується екзистенційних питань та перемагає міст між наукою та філософією, завдяки чому він звертається до нашої свободи вибору та загадки вільної волі у матеріальному Всесвіті. У суспільстві після роботи люди могли знайти нові способи визначення свого життя через творчість, сім'ю, громаду чи переслідування інтелектуального, емоційного та духовного розвитку, оскільки ШІ також може підірвати мету дозвілля.

"Важливість людського існування" в такому суспільстві може стати центральною соціальною зайнятістю. Це потенційно може призвести до ренесансу в мистецтві, філософії, духовності та соціальному залученні. І навпаки, існує також ризик широко розповсюдженої антомії та екзистенційних криз, якщо нові джерела сенсу не можуть бути знайдені або культивовані. Для багатьох робочих та матеріальних зусиль пропонують основне джерело ідентичності та цілі. Ваша втрата створила б вакуум. Потім люди могли звернутися до вищих потреб Маслова: когнітивні, естетичні, трансцендентні або, як вказує Вілсон, мати справу з нашим унікальним місцем та нашими рішеннями. Соціальна інфраструктура повинна була б підтримувати ці нові способи пошуку сенсу.

Влада, контроль та соціальні структури в економіці, що контролюється AI

Питання про те, хто контролює системи AI, прогнозує та присвоює потреби, має вирішальне значення. AI вже впливає на структури управління, і існують аргументи проти повної заміни ринкових механізмів AI на основі питань здатності діяти та знань. Динаміка влади для розподілу ресурсів, що контролюється AI, та зміна глобального балансу сил через інвестиції в ШІ також є релевантними аспектами. Здатність AI розглядається як стовп національної влади. Управління Super-Ki для бізнес-планування, як показує план АІ Китаю, включає довгострокове стратегічне планування та розвиток екосистем.

Суб'єкт (або суб'єкти господарювання), який розробляє, володіє та контролює загальну систему прогнозу та розподілу ресурсів, здійснюватиме безпрецедентну потужність. Це потенційно може призвести до нових форм авторитаризму або навпаки, з ретельним дизайном, до нових моделей демократичного нагляду. Характер "Чорної коробки" деяких систем AI може посилити цю проблему. Контроль над розподілом ресурсів є основним для влади. Якщо цей контроль є дуже складною системою AI, розуміння та вплив на її рішення стає критичним. Без надійних, прозорих та механізмів управління участю ця влада може бути сконцентрована та зловживана, незалежно від того, чи система номінально використовується «до загального блага».

Від барів до глобального: МСП завойовують світовий ринок розумною стратегією - Зображення: xpert.digital

У той час, коли цифрова присутність компанії вирішує її успіх, виклик, як ця присутність може бути розроблена автентично, індивідуально та широко. Xpert.digital пропонує інноваційне рішення, яке позиціонує себе як перехрестя між промисловим центром, блогом та послом бренду. Він поєднує переваги каналів комунікації та продажів на одній платформі та дозволяє публікувати 18 різних мов. Співпраця з порталами -партнерами та можливість публікувати внески в Google News та дистриб'ютора преси з близько 8000 журналістів та читачів максимізують охоплення та видимість вмісту. Це є важливим фактором зовнішніх продажів та маркетингу (символи).

Детальніше про це тут:

• Автентичний. Індивідуально. Глобальний: стратегія Xpert.digital для вашої компанії

Навігація по лабіринту: ризики, етика та управління

Цей розділ критично оцінює потенційні недоліки, етичні дилеми та проблеми управління, які притаманні запропонованому майбутньому.

Етичний імператив: гарантуйте справедливість, прозорість, захист даних та підзвітність у системах, що контролюються AI

Розробка та використання систем AI, які прогнозують та розподіляють потреби, повинні керуватися суворими етичними принципами. Сюди входять справедливість, прозорість, пояснення, захист даних, безпека, надійність, нагляд за людьми та підзвітність. Етичні рамки працюють, такі як звіт Бельмонта з його принципами поваги до людей, благодійність та справедливість можуть запропонувати тут орієнтацію. Необхідність "передчутливої ​​етики", яка запобігає пошкодженню AI та виклику визначення "добра" в плюралістичному суспільстві, також є центральними аспектами.

"Пояснення" (пояснювається AI, XAI) стає видатним значенням у такій системі. Якщо AI диктує розподіл ресурсів та задоволеність потреб, люди та суспільство повинні мати можливість зрозуміти, чому приймаються певні рішення, особливо якщо вони, здається, протилежні або недоліки. Відсутність прозорості може довіряти і порушити обурення. Рішення AI у цьому сценарії мають глибокий вплив на життя особистості. "Чорна скринька" AI, яка приймає критичні рішення щодо ресурсів без пояснень, підірве автономію та довіру. Тому розробка та впровадження надійних методів XAI - це не просто технічна мета, а етична необхідність легітимності та справедливості.

Спектр алгоритмічного зміщення та його соціальних наслідків

Порушення даних або алгоритмів можуть призвести до дискримінаційних результатів прогнозу попиту та розподілу ресурсів та потенційно посилити або створити існуючі нерівності. Дослідження показують, що системи AI можуть мати значні спотворення в прогнозних завданнях. Алгоритмічна зміщення виникає внаслідок спотворених даних про навчання або рішень розробників і може посилити системну дискримінацію в таких сферах, як зайнятість, життя та фінанси. Приклади цього можна знайти в медичній та інтернет -рекламі.

У системі "ідеальних" прогнозів потреб алгоритмічного зміщення може призвести до системної, автоматизованої нехтування або відмови потреб цілих груп населення і, таким чином, створити високоефективну машину для дискримінації. Це потенційно небезпечніше, ніж ринкова дискримінація, яку іноді можна оскаржувати або уникати. AI дізнається з даних, які можуть відображати історичні спотворення. Якщо AI є єдиним рішенням щодо потреб та розподілу ресурсів, а їхні алгоритми спотворюються, не може бути альтернативного механізму для маргіналізованих груп для задоволення їх потреб. Ступінь та автоматизація означають, що така дискримінація була б всюдисущим і потенційно складніше розпізнати або виправити або виправити спотворення в ринковій системі.

Рамка управління для наглядових економічних систем

Для моніторингу цих могутніх систем AI необхідні надійні моделі управління. Сюди входять юридичні рамкові умови, що розрізняють застосування B2B та B2C, а також постійну оцінку наслідків. Також підкреслюється потреба в моделях управління для автоматизованих систем, таких як RPA. Міжнародні приклади, такі як план AI Китаю, показують підходи з адаптивними правилами та розвитком екосистем. Моделювання, що підтримується AI, також може сприяти розробці політичних рішень.

Управління такою системою не може бути суто технічним або залишатись лише розробникам AI. Він вимагає участі різних груп інтересів, включаючи етику, соціологів, юридичні експерти та громадськість для визначення цілей, обмежень та наглядових механізмів системи. Питання "Хто керує керівництвом (AI)?" стає центральним. Соціальні ефекти занадто далеко -для суто технократичного управління. Визначення "потреби", "справедливості" та "соціального свердловини" -це по суті політичні та етичні питання, а не суто технічні. Тому управління повинно бути інклюзивним та демократичним для забезпечення легітимності та узгодження з людськими цінностями.

Уникайте дистопії: вчення з вигаданих та теоретичних попереджень

Наукова фантастика та дистопічні теорії можуть допомогти показати потенційні негативні результати, якщо така система погано розроблена або контрольована та підкреслює важливість передбачення та етичної обережності. Фредерік Польс "Die Midas-Plage" описує світ перенапруження робота, в якому "бідні" змушені використовувати сукче споживання-вказівки на ненавмисні наслідки повної автоматизації, навіть якщо припущення відхиляється від того, що було обговорено тут. Дистопійські сценарії у художній літературі часто включають, що AI бере під контроль, повстали або побудовано суспільство, керовані AI, згідно з якими теми, такі як спостереження, контроль та втрата автономії, знаходяться на передньому плані.

"Ідеальне" задоволення потреб, якщо він контролюється централізованим ШІ, може парадоксально призвести до тонкої форми тоталітаризму, в якій індивідуальні відхилення від прогнозованої "оптимальної" поведінки або потреб запобігаються або неможливо. "Доброзичливий диктатор KI" - центральний дистопічний ризик. Дистопійський ШІ часто включає контроль та гніт людської здатності діяти. Система, яка ідеально прогнозує та задовольняє всі потреби, може уважно визначити ці потреби або так, щоб оптимізувати стабільність системи замість індивідуального розвитку чи свободи. Будь -яке відхилення від "оптимального шляху" ШІ для людини може розглядатися як аномалія, яка повинна бути виправлена, а це означає, що справжня свобода вибору обмежена, навіть якщо матеріальні потреби будуть охоплені.

У наступній таблиці узагальнено найважливіші етичні, управління та соціальні виклики:

Важливі етичні, управління та соціальні виклики контрольованої AI, необхідна економіка

Важливі етичні, управління та соціальні виклики контрольованої AI, економіки на основі потреб: xpert.digital

Розвиток розвитку економіки, що контролюється AI, що передбачає необхідність, приносить із собою різноманітні етичні, управління та соціальні виклики. Центральним моментом є алгоритмічне зміщення, в якому системи AI можуть дати дискримінаційні результати за допомогою історичних забобонів у навчальних даних, що збільшує існуючі нерівності. Такі заходи, як суворі аудити даних, диверсифіковані набори даних про навчання, аудит справедливості, змагальні дебії, рамки прозорості та включення різних зацікавлених сторін служать їх для забезпечення справедливості та недискримінації.

Захист даних та безпека даних є ще одним завданням, оскільки всебічні опитування даних для точних прогнозів загрожувати конфіденційності та збільшити ризик зловживання даними. Такі підходи, як мінімізація даних, анонімізація, конфіденційність за проектом та надійні заходи кібербезпеки, а також відповідність законам про захист даних, наприклад, GDPR, можуть зменшити ці ризики.

Точність та надійність прогнозів ШІ також залишаються критичними, оскільки безперешкодне передчуття складних потреб надзвичайно складно. Неправильні прогнози можуть призвести до неправильних розподілів і не охоплювати потреби. Постійне тестування, моніторинг людини, петлі зворотного зв’язку та використання різноманітних джерел даних мають важливе значення для забезпечення надійності систем.

Іншим аспектом є потенційна втрата автономії людини, якщо AI постійно передбачає потреби, що послаблює здатність до прийняття індивідуальних рішень. Варіанти, варіанти відмови, а також заходи щодо зміцнення самоефективності та самостійності за допомогою контролю та нагляду людини є важливими тут.

Концентрація влади та контролю над системами ШІ несе ризик зловживань або нових авторитарних структур. Децентралізовані моделі управління, прозорі алгоритми, незалежні наглядові органи та демократична конструкція таких систем можуть протидіяти. У той же час, здатність ШІ для ефективного економічного планування обговорюється суперечкою, оскільки необхідний баланс між стійкістю та адаптивністю. Такі альтернативи, як моделі участі, та підтримуюче використання ШІ замість повної заміни людських суб'єктів можуть запропонувати рішення.

Іншим завданням є переосмислення сенсу та мети існування людини, оскільки усунення традиційної роботи може призвести до екзистенційних криз. Такі заходи, як просування освіти, творчі заходи, залучення громад та філософська рефлексія, а також встановлення безумовного базового доходу (BGE), можуть допомогти створити нові джерела сенсу.

Зрештою, увага зосереджена на управлінні та підзвітності систем AI, оскільки чіткі обов'язки щодо рішень та помилок автономних систем важко встановити. Слід розробити такі структури, як умови правової рамки, кодекси та механізми етики ШІ та механізми втручання людини для забезпечення відповідального використання таких технологій.

Картування невідомого: шляхи та міркування для трансформованої торгівлі

Цей заключний розділ узагальнює результати статті та окреслює найважливіші перетворення та їх взаємні залежності. Він пропонує стратегічні міркування щодо навігації в напрямку такого майбутнього, якщо його вважають бажаним або неминучим, і відображає розвиваючі відносини між людським, технологією та економічною організацією.

Синтез висновків: важливі перетворення та їх взаємозалежності

Попередній аналіз показав ряд глибоких перетворень, які безпосередкована, контрольована AI економіка. Ці зміни не є ізольованими, але сильно пов'язані. Технологічна здатність (майже) ідеальних потреб для попередніх людей - це основа, яка робить традиційні функції маркетингу та продажів застарілими [розділ ІС]. Це, в свою чергу, змусило новий погляд на економічні парадигми поза капіталізмом, орієнтованим на клієнтів, до таких моделей, як післясфераж, економіка на основі ресурсів або підходи після зростання [Розділ II].

У таких нових парадигмах мета "компаній" або виробничих одиниць зміниться від максимізації прибутку на пряме задоволення або переслідування загального блага, можливо, керованого внутрішньою мотивацією систем оподатковуваних AI та під новими структурами управління, такими як DAOS [Розділ III]. Механізми ідентифікації потреб та розподілу ресурсів повинні були б працювати без цінових сигналів, завдяки чому ШІ відіграє центральну роль, але також залишається викликами рахунку -фактури [розділ IV].

Цей ланцюг трансформацій - від технологічної здатності до зміни економічних моделей та нещодавно визначеної мети організацій до соціальних ефектів - є сильно взаємозалежним. Невдача або фундаментальне неправильне судження в галузі, наприклад, що стосується фактичних меж здатності прогнозування ШІ або етичного визначення "потреби", може мати каскадні ефекти та всю гіпотетичну систему дестабілізовану або призвести до серйозних негативних результатів. Якщо, наприклад, прогноз AI є глибоко невірним або упередженим, це призвело б до того, що це призвело б до значної частини подальшої економічної та соціальної реструктуризації або призведе до дисфункціональної та несправедливої ​​системи.

Соціальні та людські виміри настільки ж глибокі: майбутнє роботи, психологічний вплив на самостійність та висновки, а також нові структури влади та етична дилема потребують ретельної уваги [Розділи V та VI]. Ризики, особливо завдяки алгоритмічному зміщення та концентрації контролю, є значущими і потребують міцних етичних рамок та моделей управління.

Стратегічний імператив для навігації до майбутнього, заснованого на потребах

Якщо елементи цього майбутнього активно переслідують або виявляються як неминучий розвиток, певні стратегічні заходи, пріоритети досліджень та політичні дискусії вже є необхідними сьогодні. Йдеться не про детальну дорожню карту про конкретне майбутнє, викладене тут, а про міркування щодо контролю за розвитком ШІ та автоматизації в торгівлі та загалом загалом.

Основним стратегічним імперативом є сприяння широкій «компетентності AI» та демократичній участі у розробці розвитку та використання ШІ. З огляду на глибокі соціальні ефекти, рішення про роль ШІ в бізнесі не можуть бути залишені технологам чи компаніям. Ефекти ШІ будуть всюдисущими. Етична та соціальна адаптація вимагає широкого вкладу. Отже, громадське розуміння та відданість Кі-Увинансу мають вирішальне значення для формування вигідного майбутнього замість того, що визначається технологічним детермінізмом або близькими інтересами.

Подальші стратегічні міркування включають:

• Інвестування в дослідження межі та ризиків ШІ: зокрема щодо прогнозування складних потреб людини, алгоритмічної справедливості та психологічних наслідків автоматизації.
• Розробка надійних етичних рекомендацій та структур управління: це повинно бути активно ("передбачила етика") та міжнародно координовано, щоб забезпечити відповідальне використання потужних систем ШІ.
• Просування міждисциплінарних досліджень: виклики потребують співпраці між комп'ютерами, економістами, соціологами, етикою, юристами та науковцями з гуманітарних наук.
• Дискусія про альтернативні економічні моделі: відкрита дискусія щодо зростання пост, підходів, що базуються на ресурсах, та майбутнє роботи необхідні для розвитку соціальних бачень поза традиційною економічною логікою.
• Освіта та перекваліфікація: підготовка населення до світу роботи, в якій такі людські здібності, як творчість, критичне мислення та емоційне інтелект набуття важливості, тоді як повторювані завдання автоматизовані.

Остаточні роздуми: розвивається взаємозв'язок між людським, технологією та економічними системами

Думки світу, в якому компанії більше не потребують клієнтів у терміново висвітлює зміну взаємодії між людськими здібностями, технологічними можливостями та організаційними формами нашого економічного життя. Це змушує нас задавати основні питання про те, що ми як суспільство найбільше цінуємо. Якщо технологія може потенційно задовольнити всі матеріальні потреби без традиційної торгівлі, яке суспільство ми хотіли б розробити?

"Компанія без клієнтів" в кінцевому рахунку - це менше питання про саму компанію, а скоріше питання про тип людства, до якого ми прагнемо, коли екзистенціальний економічний тиск відпадає. Сценарій усуває традиційні економічні обмеження та мотивації. Це відкриває можливість переоцінити соціальні цілі -наприклад, від чистого зростання до добробуту, стійкості, справедливості чи людського розвитку. Потім "проблема" зміщується від економічної необхідності на питання колективного вибору та соціального дизайну, керуючись етикою та баченням бажаного майбутнього, замість суто економічного чи технологічного детермінізму.

Подорож у таке майбутнє, навіть якщо воно лише частково реалізується, вимагає глибокого розуміння технологічних можливостей, критичного вивчення економічних та соціальних наслідків і, перш за все, чіткою етичною орієнтацією, щоб забезпечити слугу технології і не є навпаки.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus