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.

Indice

1. Che cos’è l’intelligenza artificiale?
2. Componenti chiave dell'IA
3. Esempi famosi di IA nella storia
4. Tipi di IA
5. L'impatto dell'IA sull'economia mondiale
6. In che modo l'IA sta aiutando le aziende a espandersi a livello globale
7. In che modo l'IA influirà sull'espansione globale in futuro?
8. Scopri di più sulla piattaforma di espansione globale di Globalization Partners

La crescita aziendale 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 Forum Economico Mondiale e ha riferito che entro il 2030, l'IA ha il potenziale di aggiungere il 16% — o circa trilioni di dollari13 — all'economia globale. Potrebbe anche aumentare il prodotto interno lordo (PIL) globale fino al 26%.

McKinsey riferisce inoltre che entro lo stesso anno, almeno il 70% delle aziende probabilmente avrà adottato almeno una forma di tecnologia IA, forse computer vision, machine learning avanzato, linguaggio naturale, automazione robotica dei processi o assistenti virtuali.

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

Che cos'è l'intelligenza artificiale?

Il padre dell’intelligenza artificiale è ampiamente considerato Alan Turing, forse più famoso per il suo computer che rompe il codice che ha aiutato gli Alleati durante la Seconda Guerra Mondiale. Turing ha anche proposto 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 dalle risposte umane.

Dal 1950s, le menti scientifiche hanno perplesso ciò che costituisce “pensare” e “intelligenza” quando si tratta di macchine e degli algoritmi che utilizzano per interpretare i dati e rispondere alle domande.

L'IA può essere difficile da definire, ma in genere si  ritiene che una macchina abbia l'intelligenza artificiale  se risponde alle domande nel modo in cui gli esseri umani rispondono generalmente e se è in grado di prendere decisioni che richiedono un livello di intelligenza umano.

Componenti chiave dell'IA

Un recente articolo della Brookings Institution sostiene che l'IA ha  tre qualità principali:

• Intenzionalità: in termini di IA, intenzionalmente significa che il sistema prende decisioni, piuttosto che essere semplicemente programmato con risposte predeterminate. L’intenzionalità richiede che l’IA comprenda il significato di una query e analizzi i dati con l’intento di determinare la risposta. Per farlo, i sistemi IA devono combinare dati provenienti da fonti diverse, analizzarli immediatamente e agire sulle conclusioni che trae.
• Intelligenza: l'intelligenza dell'IA spesso deriva dalla sua interazione con i programmi di machine learning e analisi dei dati. La combinazione di queste tecnologie consente ciò che consideriamo un processo decisionale intelligente. Ad esempio, un sistema di IA che assegna gli studenti a diversi sistemi scolastici non può fare affidamento sui calcoli dei rote: deve anche pesare valori come equità e giustizia per creare risultati vantaggiosi per tutti.
• Adattabilità: adattabilità significa che i sistemi IA 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, l’IA può prendere in considerazione i nuovi dati e adeguare di conseguenza il proprio processo decisionale.

Inoltre, l'IA incorpora il machine learning e le reti neurali profonde.

Il machine learning utilizza grandi quantità di dati e sofisticati algoritmi informatici per fare previsioni. enormi quantità di dati sono fondamentali perché gli algoritmi di machine learning devono valutare il maggior numero possibile di risultati passati per produrre previsioni corrette. Man mano che l'IA si sviluppa e diventa più capace, è probabile che diventi in grado di prevedere con maggiore precisione.

Il machine learning può essere supervisionato o meno.

• Nel machine learning supervisionato, i dati vengono 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.
• Il machine learning non supervisionato fornisce solo dati senza etichette o fatti associati, quindi l’algoritmo deve imparare a interpretare i modelli e a fare interpretazioni corrette da solo. Il machine learning non supervisionato include ciò che è noto come apprendimento di rinforzo, in cui gli algoritmi scelgono e producono i propri dati mentre apprendono.

L'IA funziona anche utilizzando quelle che sono note come reti neurali profonde, o DNN. Le reti neurali profonde combinano diverse attività di apprendimento in un unico pacchetto per creare machine learning generico o GPML. Il vantaggio di GPML è che può facilmente dare un senso a un assortimento di input, come video, audio e informazioni testuali.

Esempi famosi di IA nella storia

I sistemi IA hanno fatto notizia negli ultimi due decenni. Il computer Deep Blue di IBM ha battuto i Grandmaster a scacchi più di 20 anni fa e, più recentemente, il suo Watson ha  battuto i campioni di Jeopardy a Jeopardy.

Gli esperimenti di IA di IBM esistono da decenni, ma sono gradualmente diventati più sofisticati con la creazione di algoritmi più potenti. Vincere a Jeopardy, ad esempio, è una sfida più grande che vincere a scacchi perché Jeopardy è un gioco linguistico. Quindi la macchina deve analizzare le infinite sfumature di linguaggio, idiomi, riferimenti culturali e altri aspetti della comunicazione umana piuttosto che limitarsi a creare strategie sui movimenti su una tavola.

Uno dei motivi per cui i programmi di IA sono così esperti a scacchi è che affrontano il problema in modo diverso rispetto agli esseri umani. Quando giochiamo a scacchi, in genere impieghiamo un mix di riconoscimento dei modelli e intuizione come parte della nostra strategia. Un computer esegue anche il riconoscimento dei modelli, ma in pochi secondi può anche cercare in un enorme database di possibili posizioni e risultati per capire il suo miglior movimento.

Quando Watson impara a interpretare Jeopardy, fa molto la stessa cosa: utilizza  approcci statistici e orientati alle regole  per interpretare le domande e restringere le risposte. Quindi incorpora il feedback dai risultati che ottiene, in modo da poter determinare gradualmente quali algoritmi funzionano meglio e in quali circostanze. Questo “apprendimento” aiuta il sistema a trovare le risposte in modo più accurato in futuro.

Naturalmente, la maggior parte delle aziende non ha bisogno dei propri computer per giocare a scacchi o vincere giochi in trivia. Ma anche le stesse qualità che aiutano l'IA a vincere partite a scacchi e giochi Jeopardy possono tradursi in applicazioni professionali.

Ad esempio, la sostituzione dei medici con i sistemi IA è improbabile perché molte delle sfumature della diagnosi, del trattamento della malattia e della relazione paziente-medico sono difficili da incapsulare in un set di dati. Ma l'IA può fornire un complemento utile a un medico umano.

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

Tipi di IA

L'IA può essere suddivisa in due tipi:  IA stretta e IA generale.

• L'IA stretta, che esiste oggi in molte applicazioni, è l'IA creata per svolgere attività specifiche e definite. Può essere trovato 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 l'intelligenza artificiale per analizzare i modelli di navigazione, acquisto e visione dei consumatori e utilizzarli per formulare raccomandazioni personalizzate.
• L'IA generale, che abbiamo il potenziale per trasformarci in uno strumento più potente in futuro, comprende sistemi di machine learning che possono essere utilizzati in un'ampia varietà di applicazioni. Nella sua forma ideale, l'IA generale può imparare più rapidamente degli esseri umani e le sue capacità possono superare le capacità umane nelle attività intellettuali e prestazionali.

Attualmente i computer non possono comunicare esattamente come gli esseri umani e hanno anche limitazioni in termini di come possono “spiegare” le loro scelte o raccomandazioni quando vengono interrogati. Ma offrono molti vantaggi in contesti professionali.

L'impatto dell'IA sull'economia mondiale

L'impatto economico globale dell'IA è già sostanziale. L'IA influisce sulla crescita economica in diversi modi:

• Aumento della produttività e delle opportunità commerciali: uno degli impatti dell'IA sulla crescita economica è rappresentato dai suoi effetti macroeconomici. Ad esempio, quando l'IA aumenta la crescita della produttività, anche la crescita della produttività aumenta la crescita economica. Aumenta anche le opportunità di commercio internazionale.
• Migliore gestione delle unità di produzione complesse: l'IA aiuta le aziende a gestire meglio le unità di produzione complesse e distanti fornendo un sistema di gestione centralizzato. Ad esempio, un'azienda può utilizzare l'IA per gestire i propri magazzini in modo più efficiente, prevedere la domanda dei consumatori e migliorare la precisione dei propri sistemi di consegna e consegna.
• Espansione delle piattaforme digitali: il commercio tramite piattaforme digitali è possibile grazie alla tecnologia IA. Il sito di aste online eBay, ad esempio, utilizza l'IA per automatizzare le proprie operazioni.

In che modo l'IA sta aiutando le aziende a espandersi a livello globale

L’espansione globale e l’IA hanno avuto una partnership proficua. L'IA aiuta le aziende a espandersi a livello globale in diversi modi:

• Facile espansione attraverso piattaforme digitali: l'automazione IA tramite piattaforme digitali offre alle aziende un modo conveniente per espandersi a livello internazionale. Negli Stati Uniti, il 97% delle piccole imprese attive su eBay, che utilizza l’IA, esporta alcuni dei propri prodotti. In confronto, solo il 4% delle aziende offline che non utilizzano l'IA esporta i propri prodotti.
• Servizi di traduzione accurati: l'IA fornisce anche servizi di traduzione istantanei e accurati che migliorano il dialogo, riducono le comunicazioni errate e rendono la cooperazione internazionale molto più semplificata ed efficace. È stato dimostrato che l'uso delle traduzioni IA nelle aziende ha un effetto positivo sui ricavi commerciali, un effetto equivalente a ridurre la distanza tra i Paesi  di oltre il 35%.
• Migliorare le negoziazioni commerciali: l'IA non solo migliora le comunicazioni, ma ne migliora anche i risultati. L'IA può essere utilizzata per analizzare i percorsi economici dei partner negoziali in vari scenari, prevedere come le diverse variabili nello scenario commerciale influenzeranno i risultati e prevedere le risposte commerciali provenienti da Paesi che non sono parte della negoziazione. Il Brasile, ad esempio, ha sviluppato un’Intelligent Tech + Trade Initiative che enfatizza l’inclusione dell’IA come componente delle negoziazioni commerciali.
• Gestione della supply chain: i sistemi IA possono anche rispondere alla supply chain in tempo reale. Possono rilevare modelli e tendenze e possono prevedere dove e quando la domanda aumenterà. Possono anche aumentare automaticamente la produzione per soddisfare tale domanda, oppure possono diminuire la produzione per rispondere alla diminuzione della domanda, riducendo così gli sprechi di manodopera e l’eccedenza di scorte. Per le aziende in espansione che hanno bisogno di un modo per capire come fornire il numero ottimale di prodotti a un nuovo mercato, l'IA si è dimostrata inestimabile.
• Automatizzare le attività di routine: quando le aziende si espandono, solitamente vogliono concentrare le loro energie su attività di livello superiore come la strategia e meno su attività di livello inferiore come le questioni burocratiche. L'IA può aiutare automatizzando le attività burocratiche di routine. Ad esempio, poiché le aziende incorporano nuovi lavoratori in diversi Paesi, potrebbero avere difficoltà a gestire attività come il libro paga e la fornitura di benefit. L'IA può aiutare ad automatizzare queste attività e a evitare problemi e frustrazioni ai lavoratori umani.
• Maggiore efficienza e precisione: l'IA può anche semplificare diversi processi all'interno di un'azienda, rendendoli più efficienti e accurati. Se un dipendente umano svolge attività di libro paga o iscrive dipendenti a piani di assicurazione sanitaria, potrebbe commettere un errore o due, causando ritardi, pagamenti errati o mancanza di copertura. Con un sistema automatizzato che non si stanca o non si distrae mai, la probabilità di errori diventa molto più piccola. Inoltre, un algoritmo IA può completare i calcoli e l'inserimento dei dati più velocemente di quanto possa fare un dipendente umano, aumentando anche l'efficienza.

In che modo l'IA influirà sull'espansione globale in futuro?

È probabile che l'IA influenzi l'espansione globale in futuro con molta più forza di quanto non faccia oggi. Uno dei motivi è che adottare nuove tecnologie e incorporarle in modo efficace richiede tempo. Man mano che le aziende utilizzano l'IA e capiscono meglio cosa l'IA può fare per loro, saranno in grado di fare un uso più efficace delle proprie capacità.

E con il miglioramento dell'IA, aumenterà anche il suo impatto. Il McKinsey Global Institute stima che, poiché gli effetti dell’IA mostreranno probabilmente una crescita logistica, aumentando lungo una curva a S, l’impatto dell’IA sull’economia globale sarà tre volte superiore rispetto 2030 a oggi.

In futuro, è probabile che l'IA influisca sull'espansione globale nei seguenti modi:

• Migliorare le previsioni delle tendenze future:  gran parte del successo di un’azienda internazionale si basa sulla sua capacità di prevedere e rispondere alle tendenze future. L'IA può aiutare in quest'area prevedendo accuratamente queste tendenze con la modellazione predittiva e consentendo alle aziende di prendere decisioni più informate man mano che si espandono nei mercati internazionali.
• Maggiore produzione intelligente: la produzione intelligente richiede interconnettività tra sistemi di sensori, sistemi informatici e macchinari fisici. Man mano che l'IA diventa più sofisticata, può migliorare enormemente la produzione intelligente specializzando e semplificando processi specifici. L'IA può anche consentire una produzione costante, in qualsiasi ora del giorno o della notte, per aumentare la produttività. E i suoi sistemi sensoriali, insieme alla sua diminuzione della dipendenza dagli operatori umani, possono aumentare la sicurezza anche nel reparto produzione.
• Maggiore capacità di analizzare le prove e trarre conclusioni: in futuro, l'IA può essere utilizzata per leggere e interpretare enormi volumi di dati. Nel campo legale, ad esempio, l'IA potrebbe funzionare in gran parte come fa un paralegale, ma a velocità molto più elevate, leggendo grandi quantità di precedenti di caso e raccogliendo informazioni rilevanti per l'uso sui casi attuali.
• Maggiore automazione delle attività: nei processi delle risorse umane (HR), ad esempio, l'automazione può aiutare a semplificare il reclutamento, l'onboarding, la formazione, il libro paga e la fornitura di benefit. E forme più sofisticate di IA saranno probabilmente in grado di analizzare le leggi fiscali e le normative internazionali molto più rapidamente ed efficacemente di quanto gli esseri umani possano fare. L'automazione di questi processi tramite l'IA aiuterà le aziende a risparmiare tempo e manodopera e a ridurre la vulnerabilità alle sanzioni.
• Veicoli autonomi più affidabili: i veicoli autonomi, o auto a guida autonoma, hanno molti sensori, in particolare i rilevatori radar e di luce, che raccolgono informazioni sugli oggetti intorno al veicolo. Il sistema IA utilizza questi dati per prendere decisioni istantanee su quanto sono vicini gli oggetti, se ci sono pericoli sulla strada e quale percorso deve intraprendere per evitarli. I veicoli autonomi possono aiutare le aziende a risparmiare denaro man mano che si espandono: non dovranno pagare i conducenti. Inoltre, non dovranno formare i dipendenti per apprendere nuove regole stradali in diversi Paesi, poiché un sistema IA può impararle istantaneamente. E gli sviluppi nell'IA possono rendere questi veicoli più sicuri e aumentare la loro presenza su strada.
• Maggiore precisione ed efficienza: potremmo pensare che i nostri processi di IA siano relativamente efficienti ora, ma esistono alcuni bug nei sistemi di IA. Hai mai chiamato la linea farmaceutica automatizzata per ricaricare una prescrizione, solo per far confondere il sistema IA e trasferirti a un essere umano per raddrizzare il problema? O hai mai interagito con un chatbot che non poteva fornire informazioni utili? In futuro, sistemi più sofisticati porteranno a prestazioni migliori, quasi simili a quelle umane, e a una riduzione di errori e limitazioni.
• Maggiore attenzione alle innovazioni aziendali: quando le aziende devono concentrarsi meno sui processi quotidiani di routine, le loro risorse mentali e creative diventano libere di svolgere un lavoro di livello superiore. In futuro, man mano che l'IA diventa più sofisticata, assumerà sempre più ruoli amministrativi all'interno di un'azienda. Quindi libera il potere cerebrale dell’azienda per affrontare più sfide intellettuali e fare passi da gigante. Una maggiore attenzione alla visione e alla creatività porterà probabilmente al successo internazionale.
• Rapporto costo-efficacia: l'IA è più conveniente dei dipendenti umani perché richiede solo un costo di acquisto. Non ha bisogno di uno stipendio, aumenti, benefit sanitari o contributi pensionistici. Inoltre, non si ammala mai, non perde il lavoro o subisce perdite di produttività. Man mano che le aziende adottano l'IA sempre più spesso, è probabile che i costi operativi diminuiscano e i profitti aumentino. Questi due fatti si combinano per liberare il capitale necessario per le iniziative di espansione globale.

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