Wpływ sztuczna inteligencja na ekspansja globalna

Globalny wpływ sztucznej inteligencji (AI) będzie znaczący — do pewnego stopnia już jest, a dalszy rozwój tej technologii nastąpi w przyszłości.

Międzynarodowy rozwój biznesu, sztuczna inteligencja i ekspansja globalna często idą w parze. McKinsey Global Institute niedawno przeanalizował dane ekonomiczne Organizacji Narodów Zjednoczonych, Banku Światowego i Światowego Forum Ekonomicznego i podał, że do 2030. sztuczna inteligencja ma potencjał, aby dodać 16% — czyli około 13 bilionów dolarów — do światowej gospodarki. Mogłoby również zwiększyć globalny produkt krajowy brutto (produkt krajowy brutto) nawet o 26%.

McKinsey podaje również, że w tym samym roku co najmniej 70% firm prawdopodobnie wdroży przynajmniej jedną formę technologii sztucznej inteligencji — być może komputerowe widzenie, zaawansowane uczenie maszynowe, język naturalny, automatyzację procesów robotycznych lub asystentów wirtualnych.

Czym jednak właściwie jest sztuczna inteligencja i jak przyczynia się do ekspansji globalnej? Poniżej wyjaśnimy, jak działa sztuczna inteligencja, jaki ma wpływ na rozwój ekonomiczny i w jaki sposób może przyczynić się do rozwoju globalnego zarówno teraz, jak i w przyszłości.

Czym jest sztuczna inteligencja?

Za ojca sztucznej inteligencji powszechnie uważa się Alana Turinga, być może najbardziej znanego ze swojego komputera do łamania kodów, który pomógł aliantom podczas II wojny światowej. Turing zaproponował również coś, co później stało się znane jako test Turinga - test, który komputer mógł zdać tylko wtedy, gdy jego odpowiedzi na pytania były nie do odróżnienia od odpowiedzi człowieka.

1950Od lat 70. ubiegłego wieku naukowcy zastanawiali się nad tym, co stanowi "myślenie" i "inteligencję" w odniesieniu do maszyn i algorytmów, których używają do interpretowania danych i odpowiadania na pytania.

Sztuczną inteligencję można trudno zdefiniować, ale zazwyczaj uważa się, że maszyna ma sztuczną inteligencję, jeżeli odpowiada na zapytania w sposób, w jaki zwykle odpowiadają ludzie, i jeżeli jest w stanie podejmować decyzje wymagające ludzkiego poziomu inteligencji.

Kluczowe elementy sztucznej inteligencji

W najnowszym opracowaniu Brookings Institution autorzy twierdzą, że sztuczna inteligencja ma trzy główne cechy:

• Intencjonalność: W kontekście sztucznej inteligencji intencjonalność oznacza, że system podejmuje decyzje, a nie jest jedynie zaprogramowany z góry i ma określone reakcje. Intencjonalność wymaga, aby sztuczna inteligencja rozumiała znaczenie zapytania i analizowała dane z zamiarem znalezienia odpowiedzi. Aby to zrobić, sztuczna inteligencja systemy muszą łączyć dane z różnych źródeł, analizować je na bieżąco i działać na podstawie wyciągniętych wniosków.
• Inteligencja: Inteligencja sztucznej inteligencji często wynika z jej interakcji z programami do uczenia maszynowego i analizy danych. Połączenie tych technologii umożliwia to, co uważamy za inteligentne podejmowanie decyzji. Na przykład system sztucznej inteligencji, który przydziela uczniów do różnych systemów szkolnych, nie może polegać na wyuczonych obliczeniach - musi również uwzględniać wartości, takie jak równość i sprawiedliwość, aby zapewnić korzystne wyniki dla wszystkich.
• Adaptowalność: Adaptowalność oznacza, że inteligentne systemy dostosowują się do otrzymywania nowych danych, podejmują decyzje i interpretują wyniki. Jeśli zmienią się warunki finansowe lub środowiskowe — lub, w przypadku samochodów autonomicznych, jeśli warunki drogowe się pogorszą — sztuczna inteligencja może wziąć pod uwagę nowe dane i odpowiednio dostosować swoje decyzje.

Ponadto sztuczna inteligencja obejmuje uczenie maszynowe i głębokie sieci neuronowe.

Uczenie maszynowe wykorzystuje ogromne ilości danych i zaawansowane algorytmy komputerowe do przewidywania. Ogromne ilości danych są kluczowe, ponieważ algorytmy uczenia maszynowego muszą oceniać jak najwięcej wcześniejszych wyników, aby wyciągnąć trafne prognozy. W miarę jak sztuczna inteligencja się rozwija i staje się coraz bardziej wydajna, prawdopodobnie będzie potrafiła przewidywać z coraz większą dokładnością.

Uczenie maszynowe może być zarówno nadzorowane, jak i nienadzorowane.

• W uczeniu maszynowym nadzorowanym dane zawierają przydatne informacje, takie jak etykiety czy interpretowane fakty — na przykład woda zamarza w temperaturze 0 stopni Celsjusza — co pomaga szybciej postępować uczeniu maszynowemu.
• Nienadzorowane uczenie maszynowe dostarcza jedynie danych bez przypisanych etykiet czy faktów, dlatego algorytm musi nauczyć się samodzielnie interpretować wzorce i dokonywać poprawnych interpretacji. Nienadzorowane uczenie maszynowe obejmuje tzw. uczenie ze wzmocnieniem, w którym algorytmy wybierają i generują własne dane w trakcie nauki.

Sztuczna inteligencja działa również przy użyciu tak zwanych głębokich sieci neuronowych(DNN). Głębokie sieci neuronowe łączą kilka zadań uczenia się w jednym pakiecie, tworząc uczenie maszynowe ogólnego przeznaczenia (GPML). Zaletą GPML jest to, że może on z łatwością zrozumieć szereg danych wejściowych, takich jak wideo, audio i informacje tekstowe.

Słynne przykłady sztucznej inteligencji w historii

Systemy sztucznej inteligencji stały się tematem medialnym ostatnich dekad. Deep Blue firmy IBM potrafił pokonać arcymistrzów w szachach ponad 20 lat temu, a ostatnio jego Watson pokonał mistrzów Jeopardy na Jeopardy.

Eksperymenty sztucznej inteligencji IBM istnieją od dziesięcioleci, ale stopniowo stają się coraz bardziej wyrafinowane wraz z tworzeniem potężniejszych algorytmów. Na przykład wygrana w Jeopardy jest większym wyzwaniem niż wygrana w szachy, ponieważ Jeopardy jest grą językową. Maszyna musi więc przeanalizować nieskończone niuanse języka, idiomy, odniesienia kulturowe i inne aspekty ludzkiej komunikacji, a nie tylko strategię ruchów na planszy.

Jednym z powodów, dla których programy sztucznej inteligencji są tak biegłe w szachach, jest to, że podchodzą do problemu inaczej niż ludzie. Kiedy gramy w szachy, zazwyczaj stosujemy mieszankę rozpoznawania wzorców i intuicji jako część naszej strategii. Komputer również rozpoznaje wzorce, ale w ciągu kilku sekund może również przeszukać ogromną bazę danych możliwych pozycji i wyników, aby znaleźć najlepszy ruch.

Kiedy Watson uczy się grać w Jeopardy, robi to mniej więcej — stosuje podejścia statystyczne i oparte na zasadach do interpretacji pytań i zawężania odpowiedzi. Następnie włącza informacje zwrotne z uzyskanych wyników — dzięki czemu stopniowo może określić, które algorytmy działają najlepiej i w jakich okolicznościach. To "uczenie się" pomaga systemowi w przyszłości dokładniej znajdować odpowiedzi.

Oczywiście większość firm nie potrzebuje komputerów, by grać w szachy czy wygrywać quizy. Ale te same cechy, które pomagają sztaczej inteligencji wygrywać rozgrywki szachowe czy teleturnieje w Jeopardy, mogą przełożyć się także na zastosowania profesjonalne.

Na przykład zastąpienie lekarzy systemami sztucznej inteligencji jest mało prawdopodobne, ponieważ wiele niuansów diagnozy, leczenia chorób i relacji pacjent-lekarz jest trudnych do ujęcia w zbiorze danych. Jednak sztuczna inteligencja może stanowić pomocne uzupełnienie ludzkiego lekarza.

Program sztucznej inteligencji mógłby przeglądać setki tysięcy potencjalnych diagnoz lub protokołów leczenia i proponować sugestie w środowisku medycznym. Watson już okazał się przydatny w ten sposób ze względu na swoje możliwości rozpoznawania mowy i widzenia maszynowego. Może na przykład analizować obrazy radiologiczne i przekazywać wyniki lekarzom.

Rodzaje sztucznej inteligencji

sztuczną inteligencję można podzielić na dwa typy: wąską sztuczną inteligencję i ogólną sztuczną inteligencję.

• Wąska sztuczna inteligencja, obecna obecnie w wielu zastosowaniach, to sztuczna inteligencja stworzona w celu realizacji konkretnych, zdefiniowanych zadań. Można go znaleźć w chatbotach, programach do rozpoznawania mowy, automatycznych tłumaczeniach oraz samochodach autonomicznych. Komputery w firmach takich jak Amazon, Google i Netflix również wykorzystują sztuczną inteligencję do analizowania wzorców przeglądania, kupowania i oglądania treści przez konsumentów i wykorzystują te wzorce do tworzenia spersonalizowanych rekomendacji.
• Ogólna sztuczna inteligencja, którą w przyszłości możemy potencjalnie rozwinąć w potężniejsze narzędzie, obejmuje systemy uczenia maszynowego, które można wykorzystać w szerokiej gamie zastosowań. W idealnej formie sztuczna inteligencja może uczyć się szybciej niż ludzie, a jej zdolności w zakresie zadań intelektualnych i wydajnościowych mogą przewyższać zdolności człowieka.

Komputery obecnie nie potrafią komunikować się dokładnie tak jak ludzie, a także mają ograniczenia co do tego, jak dobrze potrafią "wyjaśnić" swoje wybory lub zalecenia podczas zapytania. Ale oferują wiele zalet w środowisku zawodowym.

Wpływ sztucznej inteligencji na gospodarkę światową

Globalny wpływ gospodarczy sztucznej inteligencji jest już znaczny. sztuczna inteligencja wpływa na rozwój gospodarczy na różne sposoby:

• Zwiększanie produktywności i możliwości handlowych: Jednym z wpływów sztucznej inteligencji na rozwój gospodarczy są jej skutki makroekonomiczne. Przykładowo, gdy sztuczna inteligencja zwiększa produktywność Rozwój, to produktywność Rozwój zwiększa także Rozwój gospodarczy. Zwiększa również możliwości handlu międzynarodowego.
• Lepsze zarządzanie złożonymi jednostkami produkcyjnymi: sztuczna inteligencja pomaga przedsiębiorstwom lepiej zarządzać złożonymi, rozproszonymi jednostkami produkcyjnymi, zapewniając scentralizowany system zarządzania. Przykładowo, firma może wykorzystać sztuczną inteligencję do efektywniejszego zarządzania swoimi magazynami, przewidywania popytu konsumentów i poprawy dokładności swoich systemów szybkiej realizacji zamówień i dostaw.
• Ekspansja platform cyfrowych: Handel za pośrednictwem platform cyfrowych jest możliwy dzięki technologii sztucznej inteligencji. Przykładowo serwis aukcyjny eBay wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatyzacji swoich działań.

Jak sztuczna inteligencja pomaga firmom w ekspansji globalnej

Globalna ekspansja i sztuczna inteligencja nawiązały owocną współpracę. sztuczna inteligencja pomaga firmom rozwijać się globalnie na wiele sposobów:

• Łatwa ekspansja poprzez platformy cyfrowe: sztuczna inteligencja automatyzacja poprzez platformy cyfrowe zapewnia firmom wygodny sposób ekspansji międzynarodowej. W Stanach Zjednoczonych 97% małych firm działających na platformie eBay, wykorzystującej sztuczną inteligencję, eksportuje część swoich produktów. Dla porównania, tylko 4% firm działających offline, które nie korzystają ze sztucznej inteligencji, eksportuje swoje produkty.
• Dokładne usługi tłumaczeniowe: sztuczna inteligencja świadczy również natychmiastowe i dokładne usługi tłumaczeniowe, które usprawniają dialog, zmniejszają liczbę nieporozumień i sprawiają, że współpraca międzynarodowa jest znacznie sprawniejsza i skuteczniejsza. Wykazano, że stosowanie sztucznej inteligencji w tłumaczeniach biznesowych ma pozytywny wpływ na przychody z handlu - efekt, który jest równoważny zmniejszeniu odległości między krajami o ponad 35% .
• Usprawnianie negocjacji handlowych: sztuczna inteligencja nie tylko usprawnia komunikację, ale i poprawia jej rezultaty. sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do analizowania ścieżek ekonomicznych partnerów negocjacyjnych w różnych scenariuszach, przewidywania, w jaki sposób różne zmienne w scenariuszu handlowym wpłyną na wyniki, a także przewidywania reakcji handlowych krajów, które nie są stronami negocjacji. Na przykład Brazylia opracowała inicjatywę „Inteligentna technologia + handel”, która kładzie nacisk na włączenie sztucznej inteligencji jako elementu negocjacji handlowych.
• Zarządzanie łańcuchem dostaw: systemy sztucznej inteligencji mogą również reagować na łańcuch dostaw w czasie rzeczywistym. Potrafią wykrywać wzorce i trendy oraz przewidywać, gdzie i kiedy popyt wzrośnie. Mogą również automatycznie zwiększyć produkcję, aby zaspokoić ten popyt - lub mogą zmniejszyć produkcję, aby zareagować na zmniejszony popyt, zmniejszając w ten sposób marnotrawstwo pracy i nadwyżki wydatków. Dla rozwijających się firm, które potrzebują sposobu, aby dowiedzieć się, jak dostarczyć optymalną liczbę produktów na nowy rynek, sztuczna inteligencja okazała się nieoceniona.
• Automatyzacja rutynowych zadań: Kiedy firmy rozwijają się, zazwyczaj chcą skupić swoją energię na zadaniach wyższego poziomu, takich jak strategia, a mniej na zadaniach niższego poziomu, takich jak sprawy biurokratyczne. Sztuczna inteligencja może pomóc poprzez automatyzację rutynowych, biurokratycznych zadań. Na przykład, gdy firmy zatrudniają nowych pracowników w różnych krajach, mogą mieć trudności z zarządzaniem zadaniami, takimi jak lista płac i zapewnianie świadczeń. Sztuczna inteligencja może pomóc zautomatyzować te zadania i oszczędzić pracownikom kłopotów i frustracji.
• Zwiększona wydajność i dokładność: sztuczna inteligencja może również usprawnić różne procesy w firmie, czyniąc je bardziej wydajnymi i dokładnymi. Jeśli zadania związane z naliczaniem wynagrodzeń lub rejestracją pracowników w programach ubezpieczeniowych, wykonuje człowiek, może popełnić jeden lub dwa błędy, które mogą skutkować opóźnieniami, nieprawidłowymi wypłatami lub brakiem ubezpieczenia. Dzięki zautomatyzowanemu systemowi, który nigdy się nie męczy ani nie rozprasza, prawdopodobieństwo błędów jest znacznie mniejsze. A algorytm o wysokiej inteligencji może wykonywać obliczenia i wprowadzać dane szybciej, niż zrobiłby to człowiek, co przekłada się na większą wydajność.

Jaki wpływ będzie miała sztuczna inteligencja na przyszłą ekspansję globalną?

Sztuczna inteligencja prawdopodobnie wpłynie na globalną ekspansję w przyszłości znacznie silniej niż obecnie. Jednym z powodów jest to, że przyjęcie nowych technologii i ich skuteczne wdrożenie wymaga czasu. W miarę jak firmy będą coraz częściej korzystać ze sztucznej inteligencji i lepiej rozumieć, co sztuczna inteligencja może dla nich zrobić, będą w stanie efektywniej wykorzystywać jej możliwości.

A w miarę ulepszania się sztucznej inteligencji, jej wpływ również będzie wzrastał. McKinsey Global Institute szacuje, że ponieważ skutki sztucznej inteligencji prawdopodobnie będą wykazywać rozwój logistyczny, rosnący wzdłuż krzywej w kształcie litery S, wpływ sztucznej inteligencji na gospodarkę światową będzie w 2030 trzy razy większy niż obecnie.

W przyszłości sztuczna inteligencja prawdopodobnie wpłynie na ekspansję globalną w następujący sposób:

• Doskonalenie przewidywania przyszłych trendów: Sukces międzynarodowego przedsiębiorstwa w dużej mierze zależy od jego zdolności przewidywania przyszłych trendów i reagowania na nie. sztuczna inteligencja może pomóc w tym obszarze poprzez dokładne prognozowanie tych trendów za pomocą modelowania predykcyjnego i umożliwienie firmom podejmowania bardziej świadomych decyzji w miarę ekspansji na rynki międzynarodowe.
• Wzrost inteligentnej produkcji: Inteligentna produkcja wymaga wzajemnej współpracy między systemami sensorów, cybersystemami i maszynami fizycznymi. W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej zaawansowana, może ona znacząco udoskonalić inteligentną produkcję poprzez specjalizację i usprawnienie określonych procesów. sztuczna inteligencja może również pozwolić na ciągłą produkcję, o każdej porze dnia i nocy, w celu zwiększenia produktywności. A jego systemy sensoryczne — wraz z mniejszą zależnością od ludzkich operatorów — mogą również zwiększać bezpieczeństwo na hali produkcyjnej.
• Lepsze możliwości analizy dowodów i wyciągania wniosków: W przyszłości sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do odczytywania i interpretowania ogromnych ilości danych. Na przykład w dziedzinie prawa sztuczna inteligencja mogłaby działać w podobny sposób, jak asystenci prawni, ale z dużo większą prędkością — odczytywać duże ilości precedensów i zbierać istotne informacje do wykorzystania w bieżących sprawach.
• Wzrost automatyzacji zadań: W procesach kadrowych (KADRY) automatyzacja może na przykład pomóc usprawnić rekrutację, zatrudnianie pracowników, szkolenia, naliczanie wynagrodzeń i wypłacanie świadczeń. A bardziej zaawansowane formy sztucznej inteligencji będą prawdopodobnie w stanie analizować prawo podatkowe i regulacje międzynarodowe znacznie szybciej i skuteczniej niż ludzie. Zautomatyzowanie tych procesów dzięki zaawansowanej inteligencji pomoże firmom zaoszczędzić czas i pracę oraz zmniejszyć podatność na atak Kary.
• Bardziej niezawodne pojazdy autonomiczne: Pojazdy autonomiczne lub samochody samojezdne mają wiele czujników - w szczególności radary i detektory światła - które zbierają informacje o obiektach wokół pojazdu. System sztucznej inteligencji wykorzystuje te dane do podejmowania natychmiastowych decyzji o tym, jak blisko znajdują się obiekty, czy na jezdni występują zagrożenia i jaką drogę należy obrać, aby ich uniknąć. Pojazdy autonomiczne mogą pomóc firmom zaoszczędzić pieniądze w miarę rozwoju - nie będą musiały płacić kierowcom. Nie będą również musieli szkolić pracowników w zakresie nowych przepisów drogowych w różnych krajach, ponieważ system sztucznej inteligencji może się ich natychmiast nauczyć. Rozwój sztucznej inteligencji może uczynić te pojazdy bezpieczniejszymi i zwiększyć ich obecność na drogach.
• Zwiększona dokładność i wydajność: możemy uważać, że nasze procesy sztucznej inteligencji są obecnie stosunkowo wydajne, ale w systemach sztucznej inteligencji występują pewne błędy. Czy zdarzyło Ci się kiedyś zadzwonić na automatyczną infolinię apteki, aby zrealizować receptę, a system informatyczny został zdezorientowany i przełączył Cię do człowieka, aby ten rozwiązał problem? A czy zdarzyło Ci się kiedyś współpracować z wirtualnym asystentem, który nie potrafił udzielić Ci przydatnych informacji? W przyszłości bardziej zaawansowane systemy doprowadzą do lepszej, niemal ludzkiej wydajności oraz zmniejszenia liczby błędów i ograniczeń.
• Większe skupienie na innowacjach biznesowych: Gdy firmy muszą mniej skupiać się na rutynowych codziennych procesach, ich zasoby umysłowe i kreatywne stają się wolne do wykonywania zadań na wyższym poziomie. W przyszłości, w miarę jak sztuczna inteligencja będzie stawać się coraz bardziej zaawansowana, będzie ona przejmować coraz więcej ról administracyjnych w firmie. Dzięki temu umysły firm zyskają większą swobodę działania, co pozwoli im na podejmowanie większych wyzwań intelektualnych i dokonywanie kreatywnych skoków. Większy nacisk na wizję i kreatywność prawdopodobnie doprowadzi do sukcesu międzynarodowego.
• Opłacalność: sztuczna inteligencja jest bardziej opłacalna niż pracownicy, ponieważ wymaga jedynie poniesienia kosztu zakupu. Nie wymaga płacenia pensjami, podwyżek, świadczeń zdrowotnych ani składek emerytalnych. Nigdy też nie choruje, nie opuszcza pracy ani nie traci produktywności. W miarę jak firmy coraz częściej wdrażają sztuczną inteligencję, można się spodziewać, że ich koszty operacyjne spadną, a zyski wzrosną. Połączenie tych dwóch faktów uwalnia bardzo potrzebny kapitał na ekspansję globalną.

Dowiedz się więcej o G-P

Gdy będziesz gotowy wykorzystać sztuczną inteligencję technologiczną do zautomatyzowania procesów KADRY i z łatwością uporasz się z biurokracją prawną, zwróć się do doświadczonego specjalisty, takiego jak G-P pracownik formalny.

Nasza Globalna Platforma Zatrudnienia ™ (Globalna Platforma Zatrudnienia) może realizować zadania związane z Wdrażaniem pracowników, naliczaniem płac i świadczeniami skutecznie i dokładnie, dzięki czemu Twoi najlepsi specjaliści mogą skupić się na najważniejszych zadaniach, czyli opracowywaniu strategii i nowych, kreatywnych pomysłów, które pomogą Ci się rozwijać.

Proszę skontaktować się z nami już dziś, aby dowiedzieć się więcej.