Der Einfluss der künstlichen Intelligenz auf die globale Expansion.

Künstliche Intelligenz (KI) wird weltweit tiefgreifende Auswirkungen haben – in gewissem Maße hat sie das bereits getan, und es stehen noch viele weitere Entwicklungen bevor.

Inhaltsverzeichnis

1. Was ist künstliche Intelligenz?
2. Schlüsselkomponenten der KI
3. Berühmte Beispiele für KI in der Geschichte
4. Arten von KI
5. Die Auswirkungen von KI auf die Weltwirtschaft
6. Wie KI Unternehmen hilft, sich global zu weiterentwickeln
7. Wie wird sich KI in Zukunft auf die globale Expansion auswirken?
8. Erfahren Sie mehr über die Global Expansion Platform von Globalization Partners

Internationales Geschäftswachstum, künstliche Intelligenz und globale Expansion gehen oft Hand in Hand. Das McKinsey Global Institute analysierte kürzlich Wirtschaftsdaten der Vereinten Nationen, der Weltbank und des Weltwirtschaftsforums und berichtete, dass KI bis zum das Potenzial hat2030, % 16– oder etwa Billionen US13-Dollar – zur Weltwirtschaft hinzuzufügen. Es könnte auch das globale Bruttoinlandsprodukt (BIP) um bis zu 26% steigern.

McKinsey berichtet auch, dass im selben Jahr mindestens 70% der Unternehmen wahrscheinlich mindestens eine Form der KI-Technologie eingeführt haben – vielleicht Computer Vision, fortschrittliches maschinelles Lernen, natürliches Langauge, robotergesteuerte Prozessautomatisierung oder virtuelle Assistenten.

Aber was genau ist KI und wie trägt sie zur globalen Expansion bei? Im Folgenden werden wir erklären, wie KI funktioniert, wie sie sich auf das Wirtschaftswachstum auswirkt und wie sie wahrscheinlich sowohl jetzt als auch in Zukunft zur globalen Expansion beitragen wird.

Was ist künstliche Intelligenz?

Der Vater der künstlichen Intelligenz gilt weithin als Alan Turing, der vielleicht am berühmtesten für seinen Computer ist, der den Alliierten während des Zweiten Weltkriegs geholfen hat. Turing schlug auch vor, was später als Turing-Test bekannt wurde – ein Test, den ein Computer nur bestehen konnte, wenn seine Antworten auf Fragen nicht von menschlichen Antworten zu unterscheiden waren.

Seit haben wissenschaftliche Köpfe über das, was „Denken“ und „Intelligenz“ ausmacht1950s, verwundert , wenn es um Maschinen und die Algorithmen geht, die sie verwenden, um Daten zu interpretieren und Fragen zu beantworten.

KI kann schwer zu definieren sein, aber in der Regel wird  angenommen, dass eine Maschine über künstliche Intelligenz verfügt , wenn sie auf Abfragen reagiert, wie Menschen im Allgemeinen reagieren würden, und wenn sie in der Lage ist, Entscheidungen zu treffen, die ein menschliches Maß an Intelligenz erfordern.

Schlüsselkomponenten der KI

Eine aktuelle Arbeit der Brookings Institution argumentiert, dass KI  drei Haupteigenschaften hat:

• Absicht: In Bezug auf KI bedeutet Absicht, dass das System Entscheidungen trifft, anstatt nur mit vorbestimmten Antworten programmiert zu werden. Intentionalität erfordert, dass KI die Bedeutung einer Abfrage versteht und Daten analysiert, um die Antwort zu bestimmen. Dazu müssen KI-Systeme Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren, sofort analysieren und auf die daraus gezogenen Schlussfolgerungen reagieren.
• Intelligenz: Die Intelligenz der KI beruht häufig auf ihrer Interaktion mit Programmen für maschinelles Lernen und Datenanalyse. Die Kombination dieser Technologien ermöglicht uns eine intelligente Entscheidungsfindung. Beispielsweise kann sich ein KI-System, das Schüler verschiedenen Schulsystemen zuweist, nicht auf rote Berechnungen verlassen – es muss auch Werte wie Gleichberechtigung und Gerechtigkeit abwägen, um vorteilhafte Ergebnisse für alle zu erzielen.
• Anpassungsfähigkeit: Anpassungsfähigkeit bedeutet, dass KI-Systeme angepasst werden, wenn sie neue Daten erhalten, Entscheidungen treffen und die Ergebnisse interpretieren. Wenn sich die finanziellen oder Umweltbedingungen ändern – oder bei selbstfahrenden Autos, wenn sich die Straßenbedingungen verschlechtern – kann KI die neuen Daten berücksichtigen und ihre Entscheidungsfindung entsprechend anpassen.

Darüber hinaus umfasst KI maschinelles Lernen und Deep Neural Networks.

Maschinelles Lernen verwendet große Datenmengen und ausgeklügelte Computeralgorithmen, um Vorhersagen zu treffen. Enorme Datenmengen sind entscheidend, da die Algorithmen des maschinellen Lernens so viele vergangene Ergebnisse wie möglich bewerten müssen, um korrekte Vorhersagen zu erstellen. Da sich KI entwickelt und leistungsfähiger wird, wird sie wahrscheinlich mit besserer und besserer Genauigkeit vorhersagen können.

Maschinelles Lernen kann entweder überwacht oder unbeaufsichtigt sein.

• Beim überwachten maschinellen Lernen enthalten die Daten hilfreiche Informationen wie Etiketten oder interpretierte Fakten – sagen Sie, dass Wasser bei 0 Grad Celsius einfriert – damit das maschinelle Lernen schneller voranschreitet.
• Unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen liefert nur Daten ohne zugehörige Beschriftungen oder Fakten, sodass der Algorithmus von selbst lernen muss, Muster zu interpretieren und korrekte Interpretationen vorzunehmen. Unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen umfasst das sogenannte Verstärkungslernen, bei dem Algorithmen ihre eigenen Daten auswählen und produzieren, während sie lernen.

KI funktioniert auch, indem sie sogenannte Deep Neural Networks oder DNNs verwendet. Deep Neural Networks kombinieren mehrere Lernaufgaben in einem Paket, um universelles maschinelles Lernen oder GPML zu erstellen. Der Vorteil von GPML besteht darin, dass es eine Reihe von Eingaben, wie Video-, Audio- und Textinformationen, leicht sinnvoll machen kann.

Berühmte Beispiele für KI in der Geschichte

KI-Systeme haben in den letzten Jahrzehnten Schlagzeilen gemacht. Der Deep Blue-Computer von IBM konnte vor über 20 Jahren Großmeister beim Schach schlagen, und in jüngerer Zeit hat sein Watson  Jeopardy-Champions bei Jeopardy geschlagen.

Die KI-Experimente von IBM existieren seit Jahrzehnten, aber sie sind durch die Erstellung leistungsfähigerer Algorithmen allmählich ausgefeilter geworden. Zum Beispiel ist der Gewinn bei Jeopardy eine größere Herausforderung als der Gewinn bei Schach, weil Jeopardy ein sprachbasiertes Spiel ist. Die Maschine muss also die unendlichen Nuancen von Sprache, Idiomen, kulturellen Referenzen und anderen Aspekten der menschlichen Kommunikation analysieren, anstatt nur über Bewegungen auf einem Brett zu strategen.

Ein Grund, warum KI-Programme so versiert im Schach sind, ist, dass sie das Problem anders angehen als Menschen. Wenn wir Schach spielen, setzen wir typischerweise eine Mischung aus Mustererkennung und Intuition als Teil unserer Strategie ein. Ein Computer führt auch eine Mustererkennung durch, aber in Sekundenschnelle kann er auch eine riesige Datenbank möglicher Positionen und Ergebnisse durchsuchen, um den besten Schritt zu finden.

Wenn Watson lernt, Jeopardy zu spielen, tut es das Gleiche – es verwendet  statistische und regelorientierte Ansätze , um die Fragen zu interpretieren und die Antworten einzugrenzen. Dann integriert es Feedback aus den Ergebnissen, die es erhält – so kann es nach und nach bestimmen, welche Algorithmen am besten funktionieren und unter welchen Umständen. Dieses „Lernen“ hilft dem System, in Zukunft genauere Antworten zu finden.

Natürlich brauchen die meisten Unternehmen ihre Computer nicht, um Schach zu spielen oder Trivia-Spiele zu gewinnen. Aber die gleichen Eigenschaften, die KI helfen, Schachspiele und Jeopardy-Spiele zu gewinnen, können auch in professionelle Anwendungen umgesetzt werden.

Beispielsweise ist es unwahrscheinlich, Ärzte durch KI-Systeme zu ersetzen, da viele der Nuancen der Diagnose, der Krankheitsbehandlung und der Beziehung zwischen Patient und Arzt in einem Datensatz schwer zu verkapseln sind. Aber KI kann einem menschlichen Arzt eine hilfreiche Ergänzung bieten.

Ein KI-Programm könnte durch Hunderttausende potenzieller Diagnosen oder Behandlungsprotokolle scrollen und Vorschläge in einer medizinischen Umgebung machen. Watson hat sich aufgrund seiner  Spracherkennungs- und maschinellen Sehfähigkeiten  bereits auf diese Weise als nützlich erwiesen. Sie kann beispielsweise radiologische Bilder analysieren und ihre Ergebnisse an Ärzte weitergeben.

Arten von KI

KI kann in zwei Typen unterteilt werden: Schmale KI und allgemeine KI.

• Schmale KI, die heute in vielen Anwendungen vorhanden ist, ist die KI, die für spezifische, definierte Aufgaben entwickelt wurde. Sie finden sie in Chatbots, Spracherkennungsprogrammen, automatischen Übersetzungsdiensten und selbstfahrenden Autos. Computer von Unternehmen wie Amazon, Google und Netflix nutzen KI auch, um die Browsing-, Kauf- und Beobachtungsmuster der Verbraucher zu analysieren und diese Muster zu verwenden, um personalisierte Empfehlungen abzugeben.
• Allgemeine KI, die wir in Zukunft zu einem leistungsfähigeren Tool entwickeln können, umfasst maschinelle Lernsysteme, die in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden können. In seiner idealen Form kann die allgemeine KI schneller lernen als Menschen, und ihre Fähigkeiten können menschliche Fähigkeiten bei intellektuellen und Leistungsaufgaben übertreffen.

Computer können derzeit nicht genau wie Menschen kommunizieren, und sie haben auch Einschränkungen in Bezug darauf, wie gut sie ihre Entscheidungen oder Empfehlungen auf Anfrage „erklären“ können. Aber sie bieten viele Vorteile in professionellen Umgebungen.

Die Auswirkungen von KI auf die Weltwirtschaft

Die globalen wirtschaftlichen Auswirkungen von KI sind bereits erheblich. KI beeinflusst das Wirtschaftswachstum auf verschiedene Weise:

• Steigerung der Produktivität und der Handelschancen: Eine der Auswirkungen von KI auf das Wirtschaftswachstum beruht auf seinen makroökonomischen Auswirkungen. Wenn KI beispielsweise das Produktivitätswachstum erhöht, erhöht dieses Produktivitätswachstum auch das Wirtschaftswachstum. Außerdem erhöht es die Chancen für den internationalen Handel.
• Bessere Verwaltung komplexer Produktionseinheiten: KI hilft Unternehmen, komplexe, weit entfernte Produktionseinheiten besser zu handhaben, indem ein zentrales Managementsystem bereitgestellt wird. Beispielsweise kann ein Unternehmen KI nutzen, um seine Lager effizienter zu verwalten, die Verbrauchernachfrage vorherzusagen und die Genauigkeit seiner schnellen Turnaround- und Liefersysteme zu verbessern.
• Erweiterung digitaler Plattformen: Der Handel über digitale Plattformen ist aufgrund der KI-Technologie möglich. Die Online-Auktionsseite eBay verwendet beispielsweise KI, um seinen Betrieb zu automatisieren.

Wie KI Unternehmen hilft, sich global zu weiterentwickeln

Globale Expansion und KI haben eine fruchtbare Partnerschaft aufgebaut. KI hilft Unternehmen, auf vielfältige Weise global zu expandieren:

• Einfache Erweiterung durch digitale Plattformen: KI-Automatisierung über digitale Plattformen bietet Unternehmen eine bequeme Möglichkeit, international zu expandieren. In den Vereinigten Staaten exportieren 97% der kleinen Unternehmen, die auf eBay aktiv sind, das KI verwendet, einige ihrer Produkte. Im Vergleich dazu exportieren nur 4% der Offline-Unternehmen, die keine KI verwenden, ihre Produkte.
• Präzise Übersetzungsdienste: AI bietet auch sofortige, genaue Übersetzungsdienste, die den Dialog verbessern, Missverständnisse verringern und die internationale Zusammenarbeit viel rationalisierter und effektiver machen. Die Verwendung von KI-Übersetzungen im Geschäftsleben hat sich nachweislich positiv auf die Handelsumsätze ausgewirkt – ein Effekt, der der Verringerung der Distanz zwischen den Ländern  um mehr als 35% entspricht.
• Verbesserung der Handelsverhandlungen: KI verbessert nicht nur die Kommunikation, sondern auch deren Ergebnisse. KI kann verwendet werden, um die wirtschaftlichen Pfade von Verhandlungspartnern in verschiedenen Szenarien zu analysieren, vorherzusagen, wie sich verschiedene Variablen im Handelsszenario auf die Ergebnisse auswirken werden, und Handelsreaktionen von Ländern vorherzusagen, die nicht an der Verhandlung beteiligt sind. Brasilien hat zum Beispiel eine Intelligent Tech + Trade Initiative entwickelt, die sich auf die Einbeziehung von KI als Bestandteil von Handelsverhandlungen konzentriert.
• Lieferkettenmanagement: KI-Systeme können auch in Echtzeit auf die Lieferkette reagieren. Sie können Muster und Trends erkennen und vorhersagen, wo und wann die Nachfrage steigen wird. Sie können auch die Produktion automatisch erhöhen, um diese Nachfrage zu erfüllen – oder sie können die Produktion verringern, um auf eine verringerte Nachfrage zu reagieren, wodurch verschwendete Arbeitskräfte und überschüssiges Inventar reduziert werden. Für expandierende Unternehmen, die eine Möglichkeit benötigen, herauszufinden, wie sie die optimale Anzahl an Produkten für einen neuen Markt liefern können, hat sich KI als von unschätzbarem Wert erwiesen.
• Automatisierung von Routineaufgaben: Wenn Unternehmen expandieren, möchten sie ihre Energien in der Regel auf übergeordnete Aufgaben wie Strategie und weniger auf untergeordnete Aufgaben wie bürokratische Angelegenheiten konzentrieren. KI kann helfen, indem sie routinemäßige, bürokratische Aufgaben automatisiert. Wenn Unternehmen beispielsweise neue Mitarbeiter in verschiedenen Ländern einbinden, können sie Schwierigkeiten haben, Aufgaben wie die Gehaltsabrechnung und die Bereitstellung von Leistungen zu verwalten. KI kann helfen, diese Aufgaben zu automatisieren und menschliche Mitarbeiter vor Ärger und Frustration zu bewahren.
• Erhöhte Effizienz und Genauigkeit: KI kann auch verschiedene Prozesse innerhalb eines Unternehmens rationalisieren, indem sie effizienter und genauer wird. Wenn ein menschlicher Mitarbeiter Gehaltsabrechnungsaufgaben ausführt oder Mitarbeiter in Krankenversicherungen aufnimmt, kann er ein oder zwei Fehler machen, was zu Verzögerungen, falschen Zahlungen oder mangelnder Deckung führt. Mit einem automatisierten System, das nie müde oder abgelenkt wird, wird die Wahrscheinlichkeit von Fehlern viel geringer. Und ein KI-Algorithmus kann seine Berechnungen und Dateneinträge schneller abschließen als ein menschlicher Mitarbeiter, was auch die Effizienz erhöht.

Wie wird sich KI in Zukunft auf die globale Expansion auswirken?

KI wird die globale Expansion in Zukunft wahrscheinlich viel stärker beeinflussen als heute. Ein Grund dafür ist, dass die Einführung neuer Technologien und deren effektive Integration Zeit in Anspruch nehmen. Da Unternehmen KI mehr nutzen und besser verstehen, was KI für sie tun kann, können sie ihre Fähigkeiten effektiver nutzen.

Und mit der Verbesserung der KI wird auch ihre Auswirkungen zunehmen. Das McKinsey Global Institute schätzt, dass die Auswirkungen von KI, da sie wahrscheinlich ein logistisches Wachstum zeigen wird, entlang einer S-förmigen Kurve zunehmen werden, die Auswirkungen von KI auf die Weltwirtschaft in dreimal höher sein werden 2030 als heute.

Künftig wird KI die globale Expansion auf folgende Weise beeinflussen:

• Verbesserung der Vorhersagen zukünftiger Trends: Ein Großteil des Erfolgs eines internationalen Unternehmens hängt von seiner Fähigkeit ab, zukünftige Trends vorherzusagen und darauf zu reagieren. KI kann in diesem Bereich helfen, indem sie diese Trends mit prädiktiver Modellierung genau prognostiziert und es Unternehmen ermöglicht, fundiertere Entscheidungen zu treffen, während sie in internationale Märkte expandieren.
• Verbesserte intelligente Fertigung: Die intelligente Fertigung erfordert eine Interkonnektivität zwischen Sensorsystemen, Cybersystemen und physischen Maschinen. Mit zunehmender Komplexität der KI kann die intelligente Fertigung durch die Spezialisierung und Rationalisierung spezifischer Prozesse enorm verbessert werden. KI kann auch eine konstante Fertigung zu jeder Tageszeit ermöglichen, um die Produktivität zu steigern. Und seine sensorischen Systeme – zusammen mit seiner geringeren Abhängigkeit von menschlichen Bedienern – können auch die Sicherheit in der Fertigungshalle erhöhen.
• Erhöhte Fähigkeit, Beweise zu analysieren und Schlussfolgerungen zu ziehen: In Zukunft kann KI verwendet werden, um riesige Datenmengen zu lesen und zu interpretieren. Im rechtlichen Bereich könnte KI beispielsweise in vielerlei Hinsicht funktionieren, wie es ein Rechtsanwaltsfachangestellter tut, aber mit viel höheren Geschwindigkeiten – das Lesen großer Mengen von aufschiebenden Fällen und das Sammeln relevanter Informationen für die Verwendung in aktuellen Fällen.
• Erhöhte Automatisierung von Aufgaben: In Personalprozessen (HR) kann Automatisierung beispielsweise dazu beitragen, die Rekrutierung, das Onboarding, die Schulung, die Gehaltsabrechnung und die Bereitstellung von Leistungen zu optimieren. Und anspruchsvollere Formen der KI werden wahrscheinlich in der Lage sein, Steuergesetze und internationale Vorschriften viel schneller und effektiver zu analysieren als Menschen. Die Automatisierung dieser Prozesse durch KI wird Unternehmen also dabei helfen, Zeit und Arbeit zu sparen und ihre Strafanfälligkeit zu verringern.
• Zuverlässigere autonome Fahrzeuge: Autonome Fahrzeuge oder selbstfahrende Autos verfügen über viele Sensoren – insbesondere Radar- und Lichtdetektoren – die Informationen über Objekte um das Fahrzeug herum sammeln. Das KI-System verwendet diese Daten, um sofort Entscheidungen darüber zu treffen, wie nahe Objekte sind, ob Gefahren auf der Straße vorhanden sind und welchen Weg es einschlagen muss, um sie zu vermeiden. Autonome Fahrzeuge können Unternehmen dabei helfen, bei der Expansion Geld zu sparen – sie müssen keine Fahrer bezahlen. Außerdem müssen sie ihre Mitarbeiter nicht schulen, um neue Straßenregeln in verschiedenen Ländern zu erlernen, da ein KI-System sie sofort erlernen kann. Und die Entwicklungen in der KI können diese Fahrzeuge sicherer machen und ihre Präsenz auf der Straße erhöhen.
• Erhöhte Genauigkeit und Effizienz: Wir glauben vielleicht, dass unsere KI-Prozesse jetzt relativ effizient sind, aber einige Fehler gibt es in KI-Systemen. Haben Sie jemals die automatisierte Apothekenleitung angerufen, um ein Rezept aufzufüllen, nur um das KI-System verwirren zu lassen und Sie an einen Menschen zu übertragen, um das Problem zu beheben? Oder haben Sie schon einmal mit einem Chatbot interagiert, der keine nützlichen Informationen liefern konnte? In Zukunft werden anspruchsvollere Systeme zu einer verbesserten, fast menschenähnlichen Leistung und einer Reduzierung von Fehlern und Einschränkungen führen.
• Verstärkter Fokus auf Geschäftsinnovationen: Wenn Unternehmen sich weniger auf routinemäßige, tägliche Prozesse konzentrieren müssen, werden ihre mentalen und kreativen Ressourcen frei, um Arbeiten auf höherer Ebene zu erledigen. In Zukunft wird die KI immer mehr administrative Rollen innerhalb eines Unternehmens übernehmen, wenn sie immer anspruchsvoller wird. So wird die Gehirnleistung des Unternehmens freigesetzt, um mehr intellektuelle Herausforderungen anzunehmen und kreative Sprünge zu machen. Ein verstärkter Fokus auf Vision und Kreativität wird wahrscheinlich zu internationalem Erfolg führen.
• Kosteneffektivität: KI ist kostengünstiger als menschliche Mitarbeiter, da sie nur Einkaufskosten erfordert. Es erfordert kein Gehalt, keine Gehaltserhöhungen, keine gesundheitlichen Leistungen oder keine Rentenbeiträge. Es wird auch nie krank, verpasst Arbeit oder erleidet Produktivitätsverluste. Da Unternehmen KI immer mehr einsetzen, werden sie wahrscheinlich sehen, wie ihre Betriebskosten sinken und der Gewinn steigt. Diese beiden Fakten werden kombiniert, um dringend benötigtes Kapital für globale Expansionsprojekte freizusetzen.

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