L'impatto dell'intelligenza artificiale sull'espansione globale

L'impatto globale dell'intelligenza artificiale (AI) sarà profondo, in una certa misura, lo è già stato, ma ancora molto più sviluppo ci aspetta in futuro.

La crescita del business internazionale, l'intelligenza artificiale e l'espansione globale spesso vanno di pari passo. Il McKinsey Global Institute ha recentemente analizzato i dati economici delle Nazioni Unite, della Banca Mondiale e del World Economic Forum e ha riferito che entro 2030intelligenza artificiale ha il potenziale di aggiungere il 16% — ovvero circa13 trilioni di dollari — all'economia globale. Potrebbe anche aumentare il prodotto interno lordo globale (prodotto interno lordo) fino al 26%.

McKinsey riporta inoltre che entro lo stesso anno, almeno il 70% delle aziende probabilmente avrà adottato almeno una forma di tecnologia artificiale Intelligenza — forse visione artificiale, machine learning avanzato, linguaggio naturale, automazione robotica dei processi o assistenti virtuali.

Ma cos'è esattamente l'intelligenza artificiale e come contribuisce all'espansione globale? Di seguito spiegheremo come funziona intelligenza artificiale, come influenza la crescita economica e come è probabile che contribuisca all'espansione globale sia ora che in futuro.

Cos'è l'intelligenza artificiale?

Il padre dell'intelligenza artificiale è ampiamente considerato Alan Turing, forse più famoso per il suo computer di decifrazione di codici che aiutò gli Alleati durante la Seconda Guerra Mondiale. Turing propose anche quello che in seguito divenne noto come il test di Turing – un test che un computer poteva superare solo se le sue risposte alle domande erano indistinguibili da quelle umane.

Dagli anni 1950, le menti scientifiche si sono chiese cosa costituisca "pensare" e "intelligenza" quando si tratta di macchine e degli algoritmi che usano per interpretare i dati e rispondere alle domande.

L'intelligenza artificiale può essere difficile da definire, ma tipicamente, si pensa che una macchina abbia intelligenza artificiale se risponde alle domande nel modo in cui gli esseri umani generalmente risponderebbero e se è in grado di prendere decisioni che richiedono un livello di intelligenza umana.

Componenti chiave dell'intelligenza artificiale

Un recente articolo della Brookings Institution sostiene che l'intelligenza artificiale possiede tre qualità principali:

• Intenzionalità: In termini di intelligenza artificiale, intenzionalità significa che il sistema prende decisioni, invece di essere semplicemente programmato con risposte predeterminate. L'intenzionalità richiede intelligenza artificiale per comprendere il significato di una query e analizzare i dati con l'intento di determinare la risposta. Per farlo, i sistemi artificiali dell'intelligenza devono combinare dati provenienti da diverse fonti, analizzarli immediatamente e agire sulle conclusioni trarre.
• Intelligenza: L'intelligenza artificiale deriva spesso dalla sua interazione con programmi di machine learning e data analytics. La combinazione di queste tecnologie consente quella che consideriamo un processo decisionale intelligente. Ad esempio, un sistema artificiale di intelligenza che assegna gli studenti a diversi sistemi scolastici non può basarsi su calcoli meccanici — deve anche valutare valori come equità e giustizia per creare risultati vantaggiosi per tutti.
• Adattabilità: L'adattabilità significa che i sistemi artificiali dell'intelligenza si adattano man mano che ricevono nuovi dati, prendono decisioni e interpretano i risultati. Se le condizioni finanziarie o ambientali cambiano — o, nel caso delle auto a guida autonoma, se le condizioni stradali peggiorano — intelligenza artificiale può tenere conto dei nuovi dati e adeguare di conseguenza il suo processo decisionale.

Inoltre, intelligenza artificiale incorpora machine learning e reti neurali profonde.

Il machine learning utilizza enormi quantità di dati e sofisticati algoritmi informatici per fare previsioni. Enormi quantità di dati sono fondamentali perché gli algoritmi di apprendimento automatico devono valutare quanti più risultati passati possibile per produrre previsioni corrette. Man mano che l'intelligenza artificiale si sviluppa e diventa più capace, è probabile che diventi in grado di prevedere con sempre maggiore precisione.

Il machine learning può essere supervisionato o non supervisionato.

• Nel machine learning supervisionato, i dati sono forniti con informazioni utili, come etichette o fatti interpretati — ad esempio che l'acqua si congela a 0 gradi Celsius — per aiutare il machine learning a progredire più rapidamente.
• L'apprendimento automatico non supervisionato fornisce solo dati senza etichette o informazioni associate, quindi l'algoritmo deve imparare a interpretare i modelli e a formulare interpretazioni corrette in modo autonomo. L'apprendimento automatico non supervisionato include quello che è noto come apprendimento per rinforzo, in cui gli algoritmi scelgono e producono i propri dati man mano che apprendono.

intelligenza artificiale funziona anche utilizzando quelle che sono note come reti neurali profonde, o DNN. Le reti neurali profonde combinano diversi compiti di apprendimento in un unico pacchetto per creare machine learning a uso generale, o GPML. Il vantaggio del GPML è che può facilmente dare senso a una varietà di input, come video, audio e informazioni testuali.

Esempi famosi di intelligenza artificiale nella storia

I sistemi artificiali di intelligenza sono stati notizia negli ultimi decenni. Il computer Deep Blue di IBM poteva battere grandi maestri a scacchi più di 20 anni fa, e più recentemente il suo Watson ha battuto campioni di Jeopardy a Jeopardy.

Gli esperimenti artificiali intelligenza di IBM esistono da decenni, ma sono gradualmente diventati più sofisticati con la creazione di algoritmi più potenti. Vincere a Jeopardy, per esempio, è una sfida più grande che vincere a scacchi perché Jeopardy è un gioco basato sulla lingua. Quindi la macchina deve analizzare le infinite sfumature del linguaggio, degli idiomi, dei riferimenti culturali e di altri aspetti della comunicazione umana invece di limitarsi a pianificare i movimenti su una lavagna.

Uno dei motivi per cui i programmi artificiali di intelligenza sono così abili negli scacchi è che affrontano il problema in modo diverso rispetto agli esseri umani. Quando giochiamo a scacchi, di solito impieghiamo una combinazione di riconoscimento di pattern e intuizione come parte della nostra strategia. Un computer esegue anche il riconoscimento di schemi, ma in pochi secondi può anche cercare in un enorme database di possibili posizioni ed esiti per capire la sua mossa migliore.

Quando Watson impara a giocare a Jeopardy, fa praticamente la stessa cosa: utilizza approcci statistici e orientati alle regole per interpretare le domande e restringere le risposte. Poi incorpora il feedback dai risultati ottenuti — così da poter determinare gradualmente quali algoritmi funzionano meglio e in quali circostanze. Questo "apprendimento" aiuta il sistema a trovare risposte più accurate in futuro.

Ovviamente, la maggior parte delle aziende non ha bisogno dei propri computer per giocare a scacchi o vincere partite a quiz. Ma le stesse qualità che aiutano intelligenza a vincere artificialmente partite di scacchi e Jeopardy possono essere tradotte anche in applicazioni professionali.

Ad esempio, sostituire i medici con sistemi artificiali intelligenza è improbabile perché molte delle sfumature della diagnosi, del trattamento della malattia e del rapporto paziente-medico sono difficili da racchiudere in un set di dati. Ma l'intelligenza artificiale può offrire un complemento utile a un medico umano.

Un programma artificiale di intelligenza potrebbe scorrere centinaia di migliaia di potenziali diagnosi o protocolli terapeutici e offrire suggerimenti in un contesto medico. Watson si è già dimostrato utile in questo modo grazie alle sue capacità di riconoscimento vocale e visione artificiale. Può analizzare, ad esempio, immagini radiologiche e comunicare i suoi risultati ai medici.

Tipi di intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale può essere suddivisa in due tipi: intelligenza artificiale ristretta e intelligenza artificiale generale.

• L'intelligenza artificiale stretta, che esiste in molte applicazioni oggi, è l'intelligenza artificiale costruita per svolgere compiti specifici e definiti. Si trova in chatbot, programmi di riconoscimento vocale, servizi di traduzione automatica e auto a guida autonoma. I computer di aziende come Amazon, Google e Netflix utilizzano anche intelligenza artificiale per analizzare i modelli di navigazione, acquisto e visione dei consumatori e utilizzare tali modelli per formulare raccomandazioni personalizzate.
• L'intelligenza artificiale generale, che abbiamo il potenziale di sviluppare in uno strumento più potente in futuro, comprende sistemi di machine learning che possono essere utilizzati in una vasta gamma di applicazioni. Nella sua forma ideale, l'intelligenza artificiale generale può apprendere più rapidamente degli esseri umani, e le sue capacità possono superare quelle umane nei compiti intellettuali e performativi.

Attualmente i computer non possono comunicare esattamente come gli umani, e hanno anche limitazioni su quanto bene riescono a "spiegare" le loro scelte o raccomandazioni quando vengono interrogati. Ma offrono molti vantaggi in contesti professionali.

L'impatto dell'intelligenza artificiale sull'economia mondiale

L'impatto economico globale dell'intelligenza artificiale è già sostanziale. Intelligenza artificiale influenza la crescita economica in vari modi:

• Aumentare la produttività e le opportunità commerciali: Uno degli effetti dell'intelligenza artificiale sulla crescita economica deriva dai suoi effetti macroeconomici. Ad esempio, quando intelligenza artificiale aumenta la crescita della produttività, quella crescita della produttività aumenta anche la crescita economica. Aumenta anche le opportunità di commercio internazionale.
• Migliore gestione delle unità di produzione complesse: intelligenza artificiale aiuta le imprese a gestire meglio unità di produzione complesse e disperse fornendo un sistema di gestione centralizzato. Ad esempio, un'azienda può utilizzare intelligenza artificiale per gestire i propri magazzini in modo più efficiente, prevedere la domanda dei consumatori e migliorare la precisione dei suoi sistemi di consegna e consegna rapida.
• Espansione delle piattaforme digitali: Il commercio tramite piattaforme digitali è possibile grazie alla tecnologia artificiale intelligenza. Il sito d'aste online eBay, ad esempio, utilizza intelligenza artificiale per automatizzare le sue operazioni.

Come intelligenza artificiale sta aiutando le aziende ad espandersi a livello globale

L'espansione globale e l'intelligenza artificiale hanno avuto una partnership fruttuosa. Intelligenza artificiale aiuta le aziende a espandersi a livello globale in numerosi modi:

• Facile espansione tramite piattaforme digitali: intelligenza artificiale automation tramite piattaforme digitali offre un modo comodo per le aziende di espandersi a livello internazionale. Negli Stati Uniti, il97% delle piccole imprese attive su eBay, che utilizza intelligenza artificiale, esporta alcuni dei loro prodotti. In confronto, solo il 4% delle attività offline che non utilizzano intelligenza artificiale esporta i propri prodotti.
• Servizi di traduzione accurati: intelligenza artificiale offre anche servizi di traduzione istantanei e accurati che migliorano il dialogo, riducono i malintesi e rendono la cooperazione internazionale molto più snella ed efficace. L'uso di traduzioni artificiali con intelligenza nel mondo degli affari ha dimostrato di avere un effetto positivo sulle entrate commerciali — un effetto equivalente a una riduzione della distanza tra i paesi di oltre il 35%.
• Migliorare le negoziazioni commerciali: l'intelligenza artificiale non solo migliora le comunicazioni — ne migliora anche i risultati. Intelligenza artificiale può essere utilizzata per analizzare i percorsi economici dei partner negoziali in vari scenari, prevedere come diverse variabili dello scenario commerciale influenzeranno gli esiti e prevedere risposte commerciali da paesi non parte della negoziazione. Il Brasile, ad esempio, ha sviluppato un'Iniziativa Tecnologia Intelligente + Commercio che sottolinea l'inclusione dell'intelligenza artificiale come componente delle trattative commerciali.
• Gestione della catena di approvvigionamento: i sistemi artificiali intelligenza possono anche rispondere alla catena di approvvigionamento in tempo reale. Possono rilevare schemi e tendenze, e possono prevedere dove e quando la domanda aumenterà. Possono anche aumentare automaticamente la produzione per soddisfare quella domanda — oppure possono diminuire la produzione per rispondere alla minore domanda, riducendo così lo spreco di lavoro e l'elenco in eccesso. Per le aziende in espansione che hanno bisogno di capire come fornire il numero ottimale di prodotti a un nuovo mercato, intelligenza artificiale si è rivelata preziosissima.
• Automazione delle attività di routine: Quando le aziende si espandono, di solito vogliono concentrare le loro energie su compiti di livello superiore come la strategia e meno su quelli di livello inferiore come questioni burocratiche. Intelligenza artificiale può aiutare automatizzando compiti di routine e burocratici. Ad esempio, man mano che le aziende incorporano nuovi lavoratori in diversi paesi, possono avere difficoltà a gestire compiti come le buste paga e la fornitura di benefici. Intelligenza artificiale può aiutare ad automatizzare questi compiti e a risparmiare ai lavoratori umani problemi e frustrazione.
• Maggiore efficienza e precisione: intelligenza artificiale può anche semplificare diversi processi all'interno di un'azienda rendendoli più efficienti e precisi. Se un dipendente umano svolge compiti di gestione delle buste paga o iscrive i dipendenti a piani di assicurazione medica, potrebbe commettere uno o due errori, causando ritardi, pagamenti errati o mancanza di copertura. Con un sistema automatizzato che non si stanca mai o si distrae, la probabilità di errori diventa molto più bassa. E un algoritmo artificiale di intelligenza può completare i suoi calcoli e inserimenti dati più velocemente di un dipendente umano, aumentando anche l'efficienza.

In che modo l'intelligenza artificiale influenzerà l'espansione globale in futuro?

Intelligenza Artificiale probabilmente influenzerà Espansione Globale in futuro molto più fortemente di quanto faccia oggi. Una ragione è che adottare nuove tecnologie e integrarle efficacemente richiede tempo. Man mano che le aziende utilizzano maggiormente intelligenza artificiale e comprendono meglio cosa può fare per loro, potranno sfruttarne le capacità in modo più efficace.

E man mano che l'intelligenza artificiale migliora, anche il suo impatto aumenterà. Il McKinsey Global Institute stima che, poiché gli effetti dell'intelligenza artificiale probabilmente mostreranno una crescita logistica, aumentando lungo una curva a forma di S, l'impatto dell'intelligenza artificiale sull'economia globale sarà tre volte superiore in 2030 rispetto a oggi.

In futuro, l'intelligenza artificiale probabilmente influenzerà espansione globale nei seguenti modi:

• Migliorare le previsioni delle tendenze future: Gran parte del successo di un'azienda internazionale dipende dalla sua capacità di prevedere e rispondere alle tendenze future. Intelligenza Artificiale può aiutare in questo ambito prevedendo con precisione queste tendenze con modellizzazione predittiva e permettendo alle aziende di prendere decisioni più informate man mano che si espandono nei mercati internazionali.
• Aumento della produzione intelligente: La produzione intelligente richiede l'interconnessione tra sistemi sensori, sistemi informatici e macchinari fisici. Man mano che intelligenza artificiale diventa più sofisticata, può migliorare notevolmente la produzione intelligente specializzando e ottimizzando processi specifici. Intelligenza artificiale può anche permettere una produzione costante, a qualsiasi ora del giorno o della notte, per aumentare la produttività. E i suoi sistemi sensoriali — insieme alla minore dipendenza dagli operatori umani — possono aumentare la sicurezza anche sul piano produttivo.
• Maggiore capacità di analizzare le prove e trarre conclusioni: In futuro, l'intelligenza artificiale potrebbe essere utilizzata per leggere e interpretare grandi volumi di dati. Nel campo legale, ad esempio, l'intelligenza artificiale potrebbe funzionare in modo molto simile a quello di un paralegale, ma a velocità molto più elevate — leggendo grandi quantità di precedenti e raccogliendo informazioni rilevanti da utilizzare nei casi attuali.
• Maggiore automazione delle attività: Nei processi delle risorse umane (Risorse umane), ad esempio, l'automazione può aiutare a semplificare il reclutamento, l'inserimento, la formazione, le buste paga e la fornitura di benefici. E forme più sofisticate di intelligenza artificiale probabilmente saranno in grado di comprendere la legge fiscale e le normative internazionali molto più rapidamente ed efficacemente rispetto agli esseri umani. Quindi automatizzare questi processi tramite intelligenza artificiale aiuterà le aziende a risparmiare tempo e manodopera e a ridurre la loro vulnerabilità alle sanzioni.
• Veicoli autonomi più affidabili: I veicoli autonomi, o auto a guida autonoma, dispongono di molti sensori — in particolare radar e rilevatori di luci — che raccolgono informazioni sugli oggetti intorno al veicolo. Il sistema intelligenza artificiale utilizza questi dati per prendere decisioni istantanee su quanto siano vicini gli oggetti, se ci sono pericoli sulla strada e quale percorso devono seguire per evitarli. I veicoli autonomi possono aiutare le aziende a risparmiare denaro mentre si espandono — non dovranno pagare i conducenti. Inoltre, non dovranno formare i dipendenti per imparare nuove regole stradali in diversi paesi, poiché un sistema artificiale di intelligenza può apprendere istantaneamente. E gli sviluppi nell'intelligenza artificiale possono rendere questi veicoli più sicuri e aumentare la loro presenza sulla strada.
• Maggiore precisione ed efficienza: Potremmo pensare che i nostri processi artificiali di intelligenza siano relativamente efficienti oggi, ma esistono alcuni bug nei sistemi artificiali di intelligenza. Ti è mai capitato di chiamare la linea automatica della farmacia per rinnovare una prescrizione, solo per vedere il sistema artificiale di intelligenza confuso e trasferirti da una persona per risolvere il problema? O hai mai interagito con un chatbot che non riusciva a fornire informazioni utili? In futuro, sistemi più sofisticati porteranno a prestazioni migliorate, quasi umane, e a una riduzione di errori e limitazioni.
• Maggiore attenzione alle innovazioni aziendali: Quando le aziende devono concentrarsi meno su processi quotidiani di routine, le loro risorse mentali e creative diventano libere per svolgere lavori di livello superiore. In futuro, man mano che l'intelligenza artificiale diventerà più sofisticata, assumerà sempre più ruoli amministrativi all'interno di un'azienda. Quindi libererà la capacità di mente dell'azienda per affrontare più sfide intellettuali e fare salti creativi. Un maggiore focus su visione e creatività probabilmente porterà al successo internazionale.
• Convenienti: intelligenza artificiale è più conveniente dei dipendenti umani perché richiede solo un costo di acquisto. Non ha bisogno di uno stipendio, di aumenti, di benefici sanitari o di contributi pensionistici. Inoltre non si ammala mai, non manca mai il lavoro o subisce perdite di produttività. Man mano che le aziende adottano sempre più spesso intelligenza artificiale, è probabile che vedano diminuire i loro costi operativi e aumentare vertiginosamente i profitti. Questi due fatti si combinano per liberare capitali tanto necessari per iniziative di espansione globale.

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