De impact van kunstmatige intelligentie op wereldwijde expansie

De wereldwijde impact van kunstmatige intelligentie zal ingrijpend zijn, wat tot op zekere hoogte al het geval is, en er ligt nog veel meer ontwikkeling in het verschiet.

Internationale bedrijfsgroei, kunstmatige intelligentie en wereldwijde uitbreiding gaan vaak hand in hand. Het McKinsey Global Institute analyseerde onlangs economische gegevens van de Verenigde Naties, de Wereldbank en het World Economic Forum en meldde dat kunstmatige intelligentie tegen 2030het potentieel heeft om 16% — of ongeveer13 biljoen dollar — aan de wereldeconomie toe te voegen. Het zou ook het wereldwijde bruto binnenlands-product (bruto binnenlands-product) met tot wel 26% kunnen stimuleren.

McKinsey meldt ook dat in datzelfde jaar minstens 70% van de bedrijven waarschijnlijk ten minste één vorm van kunstmatige intelligentie-technologie heeft overgenomen — mogelijk computer vision, geavanceerde machine learning, natuurlijke taal, robotische procesautomatisering of virtuele assistenten.

Maar wat is kunstmatige intelligentie precies, en hoe draagt het bij aan wereldwijde expansie? Hieronder leggen we uit hoe kunstmatige intelligentie werkt, hoe het de economische groei beïnvloedt en hoe het waarschijnlijk zal bijdragen aan wereldwijde expansie, zowel nu als in de toekomst.

Wat is kunstmatige intelligentie?

De vader van kunstmatige intelligentie wordt algemeen beschouwd als Alan Turing, wellicht het meest bekend om zijn codekrakercomputer die de geallieerden hielp tijdens de Tweede Wereldoorlog. Turing stelde ook wat later bekend werd als de Turing-test – een test die een computer alleen kon doorstaan als de antwoorden op vragen niet te onderscheiden waren van menselijke antwoorden.

Sinds de 1950jaren hebben wetenschappelijke geesten zich afgevraagd wat "denken" en "intelligentie" precies is als het gaat om machines en de algoritmen die ze gebruiken om data te interpreteren en vragen te beantwoorden.

Kunstmatige intelligentie kan lastig te definiëren zijn, maar meestal wordt gedacht dat een machine kunstmatige intelligentie heeft als deze op vragen reageert zoals mensen normaal gesproken zouden reageren en als ze in staat is beslissingen te nemen die een menselijk intelligentieniveau vereisen.

Belangrijkste componenten van kunstmatige intelligentie

Een recent artikel van het Brookings Institution stelt dat kunstmatige intelligentie drie hoofdkwaliteiten heeft:

• Intentionaliteit: In termen van kunstmatige intelligentie betekent intentionaliteit dat het systeem beslissingen neemt, in plaats van simpelweg geprogrammeerd te zijn met vooraf bepaalde reacties. Intentionaliteit vereist kunstmatige intelligentie om de betekenis van een query te begrijpen en data te analyseren met de intentie het antwoord te bepalen. Om dit te bereiken moeten kunstmatige intelligentiesystemen gegevens uit verschillende bronnen combineren, deze onmiddellijk analyseren en handelen naar de conclusies die ze trekken.
• Intelligentie: De intelligentie van kunstmatige intelligentie komt vaak voort uit de interactie met machine learning en data-analyseprogramma's. De combinatie van deze technologieën maakt wat wij beschouwen als intelligente besluitvorming mogelijk. Een kunstmatige intelligentie-systeem dat leerlingen aan verschillende schoolsystemen toewijst, kan bijvoorbeeld niet vertrouwen op routinematige berekeningen — het moet ook waarden als rechtvaardigheid en gelijkheid afwegen om gunstige resultaten voor iedereen te creëren.
• Aanpassingsvermogen: Aanpassingsvermogen betekent dat kunstmatige intelligentie-systemen zich aanpassen naarmate ze nieuwe data ontvangen, beslissingen nemen en de uitkomsten interpreteren. Als de financiële of omgevingssituatie verandert — of, in het geval van zelfrijdende auto's, als de wegomstandigheden verslechteren — kan kunstmatige intelligentie de nieuwe gegevens meenemen en haar besluitvorming dienovereenkomstig aanpassen.

Daarnaast omvat kunstmatige intelligentie machine learning en diepe neurale netwerken.

Machine learning gebruikt enorme hoeveelheden data en geavanceerde computeralgoritmen om voorspellingen te doen. Enorme hoeveelheden data zijn cruciaal omdat machine learning-algoritmen zoveel mogelijk eerdere uitkomsten moeten evalueren om correcte voorspellingen te maken. Naarmate kunstmatige intelligentie zich ontwikkelt en capabeler wordt, zal het waarschijnlijk steeds nauwkeuriger kunnen voorspellen.

Machine learning kan zowel onder toezicht als zonder toezicht zijn.

• Bij supervised machine learning bevat de data nuttige informatie, zoals labels of geïnterpreteerde feiten — bijvoorbeeld dat water bevriest bij 0 graden Celsius — om het machine learning sneller te laten vorderen.
• Ongecontroleerd machine learning levert alleen data zonder bijbehorende labels of feiten, dus het algoritme moet leren patronen te interpreteren en zelf correcte interpretaties te maken. Ongecontroleerd machine learning omvat wat bekend staat als reinforcement learning, waarbij algoritmen hun eigen data kiezen en produceren terwijl ze leren.

kunstmatige intelligentie werkt ook met behulp van wat bekend staat als diepe neurale netwerken, of DNN's. Diepe neurale netwerken combineren verschillende leertaken in één pakket om algemene machine learning, of GPML, te creëren. Het voordeel van GPML is dat het gemakkelijk een verscheidenheid aan invoer kan begrijpen, zoals video, audio en tekstuele informatie.

Beroemde voorbeelden van kunstmatige intelligentie in de geschiedenis

Kunstmatige intelligentie-systemen hebben de afgelopen decennia de krantenkoppen gehaald. IBM's Deep Blue-computer kon meer dan 20 jaar geleden grootmeesters in schaken verslaan, en recentelijk heeft zijn Watson Jeopardy-kampioenen op Jeopardy verslagen.

IBM's kunstmatige intelligentie-experimenten bestaan al decennia, maar zijn geleidelijk geavanceerder geworden met de ontwikkeling van krachtigere algoritmen. Winnen bij Jeopardy, bijvoorbeeld, is een grotere uitdaging dan winnen in schaken, omdat Jeopardy een taalgebaseerd spel is. Dus moet de machine de oneindige nuances van taal, idiomen, culturele verwijzingen en andere aspecten van menselijke communicatie doorgronden, in plaats van alleen te strategiseren over bewegingen op een bord.

Een reden waarom kunstmatige intelligentie-programma's zo bedreven zijn in schaken, is dat ze het probleem anders benaderen dan mensen. Wanneer we schaken, gebruiken we meestal een combinatie van patroonherkenning en intuïtie als onderdeel van onze strategie. Een computer voert ook patroonherkenning uit, maar binnen enkele seconden kan hij ook een enorme database doorzoeken met mogelijke posities en uitkomsten om zijn beste zet te bepalen.

Wanneer Watson leert Jeopardy te spelen, doet het ongeveer hetzelfde — het gebruikt statistische en regelgeoriënteerde benaderingen om de vragen te interpreteren en de antwoorden te verfijnen. Vervolgens verwerkt het feedback van de resultaten — zodat het geleidelijk kan bepalen welke algoritmes het beste werken en onder welke omstandigheden. Dit "leren" helpt het systeem om in de toekomst nauwkeuriger antwoorden te vinden.

Natuurlijk hebben de meeste bedrijven hun computers niet nodig om schaken te spelen of trivia-spelletjes te winnen. Maar dezelfde kwaliteiten die kunstmatige intelligentie helpen schaakpartijen en Jeopardy-partijen te winnen, kunnen ook vertaald worden naar professionele toepassingen.

Zo is het onwaarschijnlijk dat artsen worden vervangen door kunstmatige intelligentiesystemen, omdat veel nuances van diagnose, ziektebehandeling en de patiënt-artsrelatie moeilijk in een dataset te vatten zijn. Maar kunstmatige intelligentie kan een nuttige aanvulling zijn op een menselijke arts.

Een kunstmatige intelligentie-opleiding kan door honderdduizenden mogelijke diagnoses of behandelprotocollen scrollen en suggesties doen in een medische setting. Watson is op deze manier al nuttig gebleken vanwege zijn spraakherkennings- en machinevisie-mogelijkheden. Het kan bijvoorbeeld radiologische beelden analyseren en zijn bevindingen aan artsen doorgeven.

Soorten kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie kan worden onderverdeeld in twee typen: smalle kunstmatige intelligentie en algemene kunstmatige intelligentie.

• Narrow kunstmatige intelligentie, die tegenwoordig in veel toepassingen voorkomt, is de kunstmatige intelligentie die is ontworpen om specifieke, gedefinieerde taken uit te voeren. Het is te vinden in chatbots, spraakherkenningsprogramma's, automatische vertaaldiensten en zelfrijdende auto's. Computers bij bedrijven als Amazon, Google en Netflix gebruiken kunstmatige intelligentie ook om de browse-, aankoop- en kijkpatronen van consumenten te analyseren en die patronen te gebruiken om gepersonaliseerde aanbevelingen te doen.
• Algemene kunstmatige intelligentie, die we in de toekomst kunnen ontwikkelen tot een krachtiger hulpmiddel, omvat machine learning-systemen die in een breed scala aan toepassingen kunnen worden gebruikt. In zijn ideale vorm kan de algemene kunstmatige intelligentie sneller leren dan mensen, en kunnen haar vaardigheden menselijke capaciteiten op intellectuele en prestatiegerichte taken overtreffen.

Computers kunnen momenteel niet precies communiceren zoals mensen, en ze hebben ook beperkingen in hoe goed ze hun keuzes of aanbevelingen kunnen "uitleggen" wanneer ze worden bevraagd. Maar ze bieden veel voordelen in professionele omgevingen.

De impact van kunstmatige intelligentie op de wereldeconomie

De wereldwijde economische impact van kunstmatige intelligentie is al aanzienlijk. Kunstmatige intelligentie beïnvloedt de economische groei op verschillende manieren:

• Productiviteit en handelsmogelijkheden verhogen: Een van de effecten van kunstmatige intelligentie op economische groei komt voort uit de macro-economische effecten. Wanneer kunstmatige intelligentie bijvoorbeeld de productiviteitsgroei verhoogt, verhoogt die productiviteitsgroei ook de economische groei. Het vergroot ook de kansen voor internationale handel.
• Beter beheer van complexe productie-eenheden: kunstmatige intelligentie helpt bedrijven om complexe, verre productie-eenheden beter te beheren door een gecentraliseerd beheersysteem te bieden. Een bedrijf kan bijvoorbeeld kunstmatige intelligentie gebruiken om zijn magazijnen efficiënter te beheren, de consumentenvraag te voorspellen en de nauwkeurigheid van zijn snelle doorloop- en bezorgsystemen te verbeteren.
• Uitbreiding van digitale platforms: Handel via digitale platforms is mogelijk dankzij kunstmatige intelligentie-technologie. De online veilingsite eBay gebruikt bijvoorbeeld kunstmatige intelligentie om haar werkzaamheden te automatiseren.

Hoe kunstmatige intelligentie bedrijven helpt wereldwijd uit te breiden

Wereldwijde uitbreiding en kunstmatige intelligentie hebben een vruchtbare samenwerking gehad. Kunstmatige Intelligentie helpt bedrijven wereldwijd op tal van manieren uit te breiden:

• Eenvoudige uitbreiding via digitale platforms: kunstmatige intelligentie-automatisering via digitale platforms biedt bedrijven een handige manier om internationaal uit te breiden. In de Verenigde Staten exporteert 97% van de kleine bedrijven die actief zijn op eBay, die kunstmatige intelligentie gebruiken, een deel van hun producten. Ter vergelijking: slechts 4procent van de offline bedrijven die geen kunstmatige intelligentie gebruiken, exporteert hun producten.
• Nauwkeurige vertaaldiensten: kunstmatige intelligentie biedt ook directe, nauwkeurige vertaaldiensten die de dialogen verbeteren, miscommunicaties verminderen en internationale samenwerking veel gestroomlijnder en effectiever maken. Het gebruik van kunstmatige intelligentie-vertalingen in het bedrijfsleven is aangetoond een positief effect te hebben op handelsinkomsten — een effect dat gelijkstaat aan het verkleinen van de afstand tussen de landen met meer dan 35%.
• Handelsonderhandelingen verbeteren: kunstmatige intelligentie verbetert niet alleen communicatie — het verbetert ook hun resultaten. Kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt om de economische paden van onderhandelingspartners in verschillende scenario's te analyseren, te voorspellen hoe verschillende variabelen in het handelsscenario de uitkomsten zullen beïnvloeden, en handelsreacties te voorspellen van landen die geen partij zijn bij de onderhandelingen. Brazilië heeft bijvoorbeeld een Intelligent Tech + Trade Initiative ontwikkeld dat de nadruk legt op het opnemen van kunstmatige intelligentie als onderdeel van handelsonderhandelingen.
• Supply chain management: kunstmatige intelligentie-systemen kunnen ook realtime op de supply chain reageren. Ze kunnen patronen en trends detecteren en voorspellen waar en wanneer de vraag zal toenemen. Ze kunnen ook automatisch de productie verhogen om aan die vraag te voldoen — of ze kunnen de productie verlagen om te reageren op de afnemende vraag, waardoor verspilde arbeid en overschot aan inventariss. Voor groeiende bedrijven die een manier nodig hebben om het optimale aantal producten aan een nieuwe Markt te leveren, is kunstmatige intelligentie van onschatbare waarde gebleken.
• Automatisering van routinetaken: Wanneer bedrijven uitbreiden, willen ze hun energie doorgaans richten op taken op hoger niveau zoals strategie en minder op lagere taken zoals bureaucratische zaken. Kunstmatige intelligentie kan helpen door routinematige, bureaucratische taken te automatiseren. Zo kunnen bedrijven die nieuwe werknemers in verschillende landen aannemen, moeite hebben met taken zoals loonadministratie en het verstrekken van voordelen. Kunstmatige Intelligentie kan helpen deze taken te automatiseren en menselijke werknemers te besparen van gedoe en frustratie.
• Verhoogde efficiëntie en nauwkeurigheid: kunstmatige intelligentie kan ook verschillende processen binnen een bedrijf stroomlijnen door ze efficiënter en nauwkeuriger te maken. Als een menselijke werknemer loonadministratietaken uitvoert of werknemers inschrijft voor ziektekostenverzekeringsplannen, kan hij een of twee fouten maken, wat leidt tot vertragingen, onjuiste betalingen of gebrek aan dekking. Met een geautomatiseerd systeem dat nooit moe wordt of afgeleid raakt, wordt de kans op fouten veel kleiner. En een kunstmatige intelligentie-algoritme kan zijn berekeningen en gegevensinvoer sneller voltooien dan een menselijke werknemer, wat ook de efficiëntie verhoogt.

Hoe zal kunstmatige intelligentie de wereldwijde uitbreiding in de toekomst beïnvloeden?

Kunstmatige intelligentie zal waarschijnlijk in de toekomst veel krachtiger invloed hebben op de wereldwijde expansie dan nu. Een reden is dat het adopteren van nieuwe technologieën en het effectief integreren ervan tijd kost. Naarmate bedrijven kunstmatige intelligentie meer gebruiken en beter begrijpen wat kunstmatige intelligentie voor hen kan betekenen, zullen ze effectiever gebruik kunnen maken van de mogelijkheden ervan.

En naarmate kunstmatige intelligentie verbetert, zal de impact ook toenemen. Het McKinsey Global Institute schat dat omdat de effecten van kunstmatige intelligentie waarschijnlijk logistieke groei zullen laten zien, die toenemen langs een S-vormige curve, de impact van kunstmatige intelligentie op de wereldeconomie in 2030 drie keer zo groot zal zijn als nu.

In de toekomst zal kunstmatige intelligentie waarschijnlijk de wereldwijde uitbreiding op de volgende manieren beïnvloeden:

• Verbetering van voorspellingen van toekomstige trends: Veel van het succes van een internationaal bedrijf is gebaseerd op het vermogen om toekomstige trends te voorspellen en erop te reageren. kunstmatige intelligentie kan hierbij helpen door die trends nauwkeurig te voorspellen met voorspellende modellering en bedrijven in staat te stellen beter geïnformeerde beslissingen te nemen naarmate ze uitbreiden naar internationale markten.
• Toegenomen slimme productie: Slimme productie vereist onderlinge connectiviteit tussen sensorsystemen, cybersystemen en fysieke machines. Naarmate kunstmatige intelligentie geavanceerder wordt, kan het slimme productie enorm verbeteren door specifieke processen te specialiseren en te stroomlijnen. Kunstmatige intelligentie kan ook constante productie mogelijk maken, op elk moment van de dag of nacht, om de productiviteit te verhogen. En de sensorische systemen — samen met de verminderde afhankelijkheid van menselijke gebruikers — kunnen ook de veiligheid op de productievloer verhogen.
• Verbeterde mogelijkheid om bewijs te ontleden en conclusies te trekken: In de toekomst kan kunstmatige intelligentie worden gebruikt om enorme hoeveelheden data te lezen en te interpreteren. In de juridische sector zou kunstmatige intelligentie bijvoorbeeld kunnen functioneren op vrijwel dezelfde manier als een paralegal, maar dan met veel hogere snelheid — door grote hoeveelheden precedenten te lezen en relevante informatie te verzamelen voor gebruik in actuele zaken.
• Verhoogde automatisering van taken: In HR-processen (HR-RESOURCES) kan automatisering bijvoorbeeld helpen om werving, onboarding, training, loonadministratie en het bieden van voordelen te stroomlijnen. En meer geavanceerde vormen van kunstmatige intelligentie zullen waarschijnlijk belastingrecht en internationale regelgeving veel sneller en effectiever kunnen doorgronden dan mensen. Het automatiseren van deze processen via kunstmatige intelligentie helpt bedrijven dus tijd en arbeid te besparen en hun kwetsbaarheid voor boetes te verminderen.
• Betrouwbaardere autonome voertuigen: Autonome voertuigen, of zelfrijdende auto's, hebben veel sensoren — specifiek radar- en lichtdetectoren — die informatie verzamelen over objecten rondom het voertuig. Het kunstmatige intelligentiesysteem gebruikt deze gegevens om direct beslissingen te nemen over hoe dichtbij objecten zijn, of er gevaren op de weg zijn en welke route ze moeten nemen om ze te vermijden. Autonome voertuigen kunnen bedrijven helpen geld te besparen bij hun uitbreiding — ze hoeven geen chauffeurs te betalen. Ze hoeven ook geen medewerkers te trainen om nieuwe verkeersregels in verschillende landen te leren, omdat een kunstmatige intelligentie-systeem deze direct kan leren. En ontwikkelingen in kunstmatige intelligentie kunnen deze voertuigen veiliger maken en hun aanwezigheid op de weg vergroten.
• Verhoogde nauwkeurigheid en efficiëntie: We denken misschien dat onze kunstmatige intelligentieprocessen nu relatief efficiënt zijn, maar er bestaan enkele bugs in kunstmatige intelligentiesystemen. Heb je ooit de automatische apotheeklijn gebeld om een recept te herhalen, maar raakte het kunstmatige intelligentie-systeem in de war en verbond je door naar een mens om het probleem op te lossen? Of heb je ooit contact gehad met een chatbot die geen nuttige informatie kon geven? In de toekomst zullen geavanceerdere systemen leiden tot verbeterde, bijna mensachtige prestaties en een vermindering van fouten en beperkingen.
• Toegenomen focus op bedrijfsinnovaties: Wanneer bedrijven zich minder moeten richten op routinematige, dagelijkse processen, worden hun mentale en creatieve middelen vrij om hoger werk te doen. In de toekomst, naarmate kunstmatige intelligentie geavanceerder wordt, zal het steeds meer administratieve rollen binnen een bedrijf op zich nemen. Dus het zal het bedrijf hersenkracht vrijmaken om meer intellectuele uitdagingen aan te gaan en creatieve sprongen te maken. Een grotere focus op visie en creativiteit zal waarschijnlijk leiden tot internationaal succes.
• Kosteneffectiviteit: kunstmatige intelligentie is kosteneffectiever dan menselijke werknemers omdat het slechts een aankoopbedrag vereist. Het heeft geen salaris, loonsverhogingen, gezondheidsvoordelen of pensioenbijdragen nodig. Het wordt ook nooit ziek, mist werk of verliest zijn productiviteit. Naarmate bedrijven steeds meer kunstmatige intelligentie toepassen, zullen hun operationele kosten waarschijnlijk dalen en de winst stijgen. Deze twee feiten samen zorgen ervoor dat er broodnodig kapitaal vrijkomt voor wereldwijde expansieondernemingen.

Lees meer over G-P

Wanneer u klaar bent om kunstmatige intelligentie-technologie te gebruiken om uw HR-processen te automatiseren en gemakkelijk door juridische bureaucratie heen te komen, wend u dan tot een werkgever van registratie zoalsG-P Employer of Record.

Ons Global Employment Platform™ kan onboarding-, loonadministratie- en secundaire arbeidsvoorwaarden efficiënt en nauwkeurig uitvoeren, zodat uw beste verhuizers en denkers weer aan het cruciale werk kunnen gaan van het strategiseren en ontwikkelen van creatieve nieuwe ideeën om u te helpen uitbreiden.

Neem vandaag nog contact met ons op voor meer informatie.