De invloed van AI op de 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.

Inhoudsopgave

1. Wat is kunstmatige intelligentie?
2. Belangrijkste componenten van AI
3. Beroemde voorbeelden van AI in de geschiedenis
4. Soorten AI
5. De impact van AI op de wereldeconomie
6. Hoe AI bedrijven helpt wereldwijd uit te breiden
7. Hoe zal AI de wereldwijde expansie in de toekomst beïnvloeden?
8. Meer informatie over het wereldwijde expansieplatform van Globalization Partners

Internationale bedrijfsgroei, kunstmatige intelligentie en wereldwijde expansie gaan vaak hand in hand. Het McKinsey Global Institute analyseerde onlangs economische gegevens van de Verenigde Naties, de Wereldbank en het Wereldeconomisch Forum en meldde dat 2030AI tegen het potentieel heeft om 16% — of ongeveer $13 biljoen — toe te voegen aan de wereldeconomie. Het kan ook het wereldwijde bruto binnenlands product (bbp) met maximaal 26% verhogen.

McKinsey meldt ook dat tegen hetzelfde jaar ten minste 70% van de bedrijven waarschijnlijk ten minste één vorm van AI-technologie zal hebben aangenomen, bijvoorbeeld computervisie, geavanceerd machine learning, natuurlijke taal, robotachtige procesautomatisering of virtuele assistenten.

Maar wat is AI precies en hoe draagt het bij aan wereldwijde expansie? Hieronder leggen we uit hoe AI 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, misschien wel het meest beroemd om zijn codebreakende computer die de geallieerden hielp tijdens de Tweede Wereldoorlog. Turing stelde ook voor wat later bekend werd als de Turing-test - een test die een computer alleen kon doorstaan als zijn antwoorden op vragen niet te onderscheiden waren van menselijke antwoorden.

Sinds hebben 1950swetenschappelijke geesten zich verward over wat "denken" en "intelligentie" betekent  als het gaat om machines en de algoritmen die ze gebruiken om gegevens te interpreteren en vragen te beantwoorden.

AI kan lastig te definiëren zijn, maar meestal wordt  aangenomen dat een machine kunstmatige intelligentie heeft  als het reageert op vragen over de manier waarop mensen over het algemeen zouden reageren en als het in staat is om beslissingen te nemen die een menselijk niveau van intelligentie vereisen.

Belangrijkste componenten van AI

Een recent artikel van de instelling Brookings stelt dat AI  drie belangrijke kwaliteiten heeft:

• Intentionaliteit: In termen van AI betekent intentionaliteit dat het systeem beslissingen neemt, in plaats van alleen te worden geprogrammeerd met vooraf bepaalde antwoorden. Intentionaliteit vereist dat AI de betekenis van een zoekopdracht begrijpt en gegevens parseert met de bedoeling om het antwoord te bepalen. Om dit te doen, moeten AI-systemen gegevens uit verschillende bronnen combineren, deze onmiddellijk analyseren en handelen naar de conclusies die ze trekken.
• Intelligentie: de intelligentie van AI komt vaak voort uit de interactie met machine learning- en data-analyseprogramma's. De combinatie van deze technologieën maakt wat we zien als intelligente besluitvorming mogelijk. Een AI-systeem dat leerlingen toewijst aan verschillende schoolsystemen kan bijvoorbeeld niet vertrouwen op rotte berekeningen. Het moet ook waarden zoals gelijkheid en rechtvaardigheid afwegen om voor iedereen gunstige resultaten te creëren.
• Aanpassingsvermogen: Aanpassingsvermogen betekent dat AI-systemen zich aanpassen wanneer ze nieuwe gegevens ontvangen, beslissingen nemen en de resultaten interpreteren. Als financiële of omgevingsomstandigheden veranderen — of, in het geval van zelfrijdende auto's, als de wegomstandigheden verslechteren — kan AI rekening houden met de nieuwe gegevens en de besluitvorming dienovereenkomstig aanpassen.

Bovendien bevat AI machine learning en diepe neurale netwerken.

Machine learning gebruikt enorme hoeveelheden gegevens en geavanceerde computeralgoritmen om voorspellingen te doen. Enorme hoeveelheden gegevens zijn cruciaal omdat de machine learning-algoritmen zoveel mogelijk eerdere resultaten moeten evalueren om correcte voorspellingen te produceren. Naarmate AI zich ontwikkelt en beter in staat wordt, is het waarschijnlijk in staat om met betere en betere nauwkeurigheid te voorspellen.

Machine learning kan zowel onder toezicht als zonder toezicht plaatsvinden.

• Bij machine learning onder toezicht worden de gegevens geleverd met nuttige informatie, zoals labels of geïnterpreteerde feiten — bijvoorbeeld dat water bevriest bij 0 graden Celsius — om de machine learning sneller vooruit te helpen.
• Onbewaakt machine learning levert alleen gegevens zonder bijbehorende labels of feiten, dus het algoritme moet leren om patronen te interpreteren en zelf de juiste interpretaties te maken. Onbewaakt machinaal leren omvat wat bekend staat als versterkend leren, waarbij algoritmen hun eigen gegevens kiezen en produceren terwijl ze leren.

AI werkt ook door gebruik te maken van wat bekend staat als diepe neurale netwerken, of DNN's. Diepe neurale netwerken combineren verschillende leertaken in één pakket om machine learning, of GPML, voor algemene doeleinden te creëren. Het voordeel van GPML is dat het gemakkelijk inzicht kan krijgen in een assortiment ingangen, zoals video, audio en tekstuele informatie.

Beroemde voorbeelden van AI in de geschiedenis

AI-systemen hebben de afgelopen decennia het nieuws gehaald. De Deep Blue-computer van IBM zou meer dan 20 jaar geleden grootmeesters op schaakwonden kunnen verslaan, en meer recentelijk heeft zijn Watson  Jeopardy-kampioenen op Jeopardy verslagen.

De AI-experimenten van IBM bestaan al tientallen jaren, maar zijn geleidelijk geavanceerder geworden met de creatie van krachtigere algoritmen. Winnen bij Jeopardy is bijvoorbeeld een grotere uitdaging dan schaken, omdat Jeopardy een op taal gebaseerd spel is. Dus de machine moet de oneindige nuances van taal, idiomen, culturele referenties en andere aspecten van menselijke communicatie parseren in plaats van alleen maar strategiseren over bewegingen op een bord.

Een reden waarom AI-programma's zo bedreven zijn in schaken is dat ze het probleem anders benaderen dan mensen. Wanneer we schaken, gebruiken we meestal een mix 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 met mogelijke posities en resultaten doorzoeken om de beste beweging te bepalen.

Wanneer Watson leert om Jeopardy te spelen, doet het hetzelfde: het gebruikt  statistische en regelgerichte benaderingen  om de vragen te interpreteren en de antwoorden te verfijnen. Vervolgens bevat het feedback van de resultaten die het krijgt, zodat het geleidelijk kan bepalen welke algoritmen het beste werken en onder welke omstandigheden. Deze “learning” helpt het systeem om in de toekomst nauwkeuriger antwoorden te vinden.

Natuurlijk hebben de meeste bedrijven hun computers niet nodig om te schaken of triviaspellen te winnen. Maar dezelfde kwaliteiten die AI helpen schaakwedstrijden en Jeopardy-games te winnen, kunnen zich ook vertalen in professionele toepassingen.

Het vervangen van artsen door AI-systemen is bijvoorbeeld onwaarschijnlijk omdat veel van de nuances van diagnose, ziektebehandeling en de relatie tussen patiënt en arts moeilijk in te kapselen zijn in een gegevensset. Maar AI kan een nuttige aanvulling zijn op een menselijke arts.

Een AI-programma kan door honderdduizenden mogelijke diagnoses of behandelingsprotocollen scrollen en suggesties geven in een medische omgeving. Watson is op deze manier al nuttig gebleken vanwege de  spraakherkenning en machinezichtmogelijkheden . Het kan bijvoorbeeld radiologische beelden analyseren en de bevindingen ervan communiceren aan artsen.

Soorten AI

AI kan worden onderverdeeld in twee soorten:  smalle AI en algemene AI.

• Smalle AI , die tegenwoordig in veel toepassingen bestaat, is de AI die is gebouwd om specifieke, gedefinieerde taken uit te voeren. Het is te vinden in chatbots, spraakherkenningsprogramma's, automatische vertaaldiensten en zelfrijdende auto's. Computers bij bedrijven zoals Amazon, Google en Netflix gebruiken ook AI om surf-, koop- en kijkpatronen van consumenten te analyseren en deze patronen te gebruiken om gepersonaliseerde aanbevelingen te doen.
• Algemene AI , 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 algemene AI sneller leren dan mensen, en zijn capaciteiten kunnen de menselijke capaciteiten op het gebied van intellectuele en prestatietaken overtreffen.

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

De impact van AI op de wereldeconomie

De wereldwijde economische impact van AI is al aanzienlijk. AI heeft op verschillende manieren invloed op de economische groei:

• Toenemende productiviteit en handelskansen: een van de gevolgen van AI voor de economische groei komt door de macro-economische effecten. Als AI bijvoorbeeld de productiviteitsgroei verhoogt, verhoogt die productiviteitsgroei ook de economische groei. Het vergroot ook de mogelijkheden voor internationale handel.
• Beter beheer van complexe productie-eenheden: AI helpt bedrijven om complexe, verre productie-eenheden beter af te handelen door een gecentraliseerd beheersysteem te bieden. Een bedrijf kan bijvoorbeeld AI gebruiken om zijn magazijnen efficiënter te beheren, de vraag van consumenten te voorspellen en de nauwkeurigheid van zijn systemen voor snelle omschakeling en levering te verbeteren.
• Uitbreiding van digitale platforms:Handel via digitale platforms is mogelijk vanwege AI-technologie. De online veilingsite eBay gebruikt bijvoorbeeld AI om zijn activiteiten te automatiseren.

Hoe AI bedrijven helpt wereldwijd uit te breiden

Wereldwijde expansie en AI hebben een vruchtbare samenwerking gehad. AI helpt bedrijven wereldwijd op verschillende manieren uit te breiden:

• Eenvoudige uitbreiding via digitale platforms: AI-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, dat AI gebruikt, een aantal van hun producten. Ter vergelijking: slechts 4% van de offline bedrijven die geen AI gebruiken, exporteert hun producten.
• Nauwkeurige vertaaldiensten: AI biedt ook onmiddellijke, nauwkeurige vertaaldiensten die de dialoog verbeteren, miscommunicatie verminderen en internationale samenwerking veel gestroomlijnder en effectiever maken. Het is aangetoond dat het gebruik van AI-vertalingen in het bedrijfsleven een positief effect heeft op de inkomsten uit handel, een effect dat gelijk staat aan het verminderen van de afstand tussen de landen  met meer dan 35%.
• Handelsonderhandelingen verbeteren: AI verbetert niet alleen de communicatie, het verbetert ook hun resultaten. AI kan worden gebruikt om de economische paden van onderhandelingspartners in verschillende scenario's te analyseren, te voorspellen hoe verschillende variabelen in het handelsscenario de resultaten zullen beïnvloeden en handelsreacties te voorspellen van landen die geen partij zijn bij de onderhandeling. Brazilië heeft bijvoorbeeld een Intelligent Tech + Trade Initiative ontwikkeld dat de nadruk legt op het opnemen van AI als onderdeel van handelsonderhandelingen.
• Supply chain management: AI-systemen kunnen ook in realtime op de supply chain reageren. Ze kunnen patronen en trends detecteren en ze kunnen 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 een verminderde vraag, waardoor verspilde arbeid en overtollige voorraad worden verminderd. Voor groeiende bedrijven die een manier nodig hebben om uit te zoeken hoe ze het optimale aantal producten aan een nieuwe markt kunnen leveren, is AI van onschatbare waarde gebleken.
• Automatiseren van routinetaken: Wanneer bedrijven uitbreiden, willen ze hun energie meestal richten op taken op een hoger niveau, zoals strategie, en minder op taken op een lager niveau, zoals bureaucratische zaken. AI kan helpen door routinematige, bureaucratische taken te automatiseren. Omdat bedrijven bijvoorbeeld nieuwe werknemers in verschillende landen oprichten, kunnen ze moeite hebben met het beheren van taken zoals salarisadministratie en het verstrekken van secundaire arbeidsvoorwaarden. AI kan helpen bij het automatiseren van deze taken en menselijke werknemers beschermen tegen gedoe en frustratie.
• Verhoogde efficiëntie en nauwkeurigheid: AI 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 ziektekostenverzekeringen, kan hij een of twee fouten maken, wat leidt tot vertragingen, onjuiste betalingen of gebrek aan dekking. Met een geautomatiseerd systeem dat nooit moe of afgeleid wordt, wordt de kans op fouten veel kleiner. En een AI-algoritme kan zijn berekeningen en gegevensinvoer sneller voltooien dan een menselijke werknemer kan, waardoor ook de efficiëntie toeneemt.

Hoe zal AI de wereldwijde expansie in de toekomst beïnvloeden?

AI zal in de toekomst waarschijnlijk veel krachtiger invloed hebben op de wereldwijde expansie dan nu. Een van de redenen is dat het gebruik van nieuwe technologieën en het effectief implementeren ervan tijd kost. Naarmate bedrijven AI meer gebruiken en beter begrijpen wat AI voor hen kan doen, kunnen ze effectiever gebruik maken van de mogelijkheden.

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

In de toekomst zal AI waarschijnlijk de wereldwijde expansie op de volgende manieren beïnvloeden:

• Verbeteren van voorspellingen van toekomstige trends: Een groot deel van het succes van een internationaal bedrijf is gebaseerd op zijn vermogen om toekomstige trends te voorspellen en erop te reageren. AI kan op dit gebied helpen door deze trends nauwkeurig te voorspellen met voorspellende modellering en bedrijven in staat te stellen beter geïnformeerde beslissingen te nemen naarmate ze zich uitbreiden naar internationale markten.
• Verhoogde slimme productie: Slimme productie vereist interconnectiviteit tussen sensorsystemen, cybersystemen en fysieke machines. Naarmate AI geavanceerder wordt, kan het slimme productie enorm verbeteren door specifieke processen te specialiseren en te stroomlijnen. AI kan ook constante productie mogelijk maken, op elk uur van de dag of nacht, om de productiviteit te verhogen. En de zintuiglijke systemen, samen met de verminderde afhankelijkheid van menselijke operators, kunnen ook de veiligheid op de productievloer verhogen.
• Verhoogd vermogen om bewijsmateriaal te analyseren en conclusies te trekken: In de toekomst kan AI worden gebruikt om enorme hoeveelheden gegevens te lezen en te interpreteren. Op juridisch gebied zou AI bijvoorbeeld in veel mate kunnen functioneren zoals een juridische medewerker dat doet, maar met veel hogere snelheden: het lezen van grote hoeveelheden precedenten en het verzamelen van relevante informatie voor gebruik in huidige zaken.
• Verhoogde automatisering van taken: in HR-processen (HR) kan automatisering bijvoorbeeld helpen bij het stroomlijnen van werving, onboarding, training, salarisadministratie en het bieden van secundaire arbeidsvoorwaarden. En meer geavanceerde vormen van AI zullen waarschijnlijk in staat zijn om belastingwetgeving en internationale regelgeving veel sneller en effectiever te analyseren dan mensen kunnen. Het automatiseren van deze processen via AI helpt bedrijven tijd en arbeid te besparen en hun kwetsbaarheid voor boetes te verminderen.
• Betrouwbarere autonome voertuigen: autonome voertuigen, of zelfrijdende auto's, hebben veel sensoren, met name radar- en lichtdetectoren, die informatie verzamelen over objecten rond het voertuig. Het AI-systeem gebruikt deze gegevens om onmiddellijk beslissingen te nemen over hoe dicht objecten zich bij elkaar bevinden, of er gevaren op de weg zijn en welk pad het moet volgen om ze te vermijden. Autonome voertuigen kunnen bedrijven helpen geld te besparen als ze uitbreiden, ze hoeven geen chauffeurs te betalen. Ze hoeven werknemers ook niet te trainen om nieuwe verkeersregels in verschillende landen te leren, omdat een AI-systeem ze onmiddellijk kan leren. En ontwikkelingen in AI kunnen deze voertuigen veiliger maken en hun aanwezigheid op de weg vergroten.
• Verhoogde nauwkeurigheid en efficiëntie: We denken misschien dat onze AI-processen nu relatief efficiënt zijn, maar er zijn enkele bugs in AI-systemen. Hebt u ooit de geautomatiseerde apotheeklijn gebeld om een recept bij te vullen, alleen om het AI-systeem in de war te krijgen en u over te brengen naar een mens om het probleem op te lossen? Of hebt u ooit contact gehad met een chatbot die geen nuttige informatie kon geven? In de toekomst zullen meer geavanceerde systemen leiden tot verbeterde, bijna menselijke prestaties en een vermindering van fouten en beperkingen.
• Meer focus op bedrijfsinnovaties: Wanneer bedrijven zich minder moeten richten op routinematige, dagelijkse processen, kunnen hun mentale en creatieve middelen hun werk op een hoger niveau doen. In de toekomst zal AI, naarmate het geavanceerder wordt, steeds meer administratieve rollen binnen een bedrijf op zich nemen. Het zal dus de geesten van het bedrijf 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: AI is kosteneffectiever dan menselijke werknemers omdat het alleen inkoopkosten vereist. Het heeft geen salaris, salarisverhogingen, gezondheidsvoordelen of pensioenbijdragen nodig. Het wordt ook nooit ziek, mist werk of ervaart productiviteitsverlies. Naarmate bedrijven steeds meer AI gebruiken, zullen ze hun bedrijfskosten waarschijnlijk zien dalen en de winst stijgt. Deze twee feiten komen samen om de broodnodige kapitaal vrij te maken voor wereldwijde expansiebedrijven.

Meer informatie over het wereldwijde expansieplatform™ van Globalization Partners 

Wanneer u klaar bent om AI-technologie te gebruiken om uw HR-processen te automatiseren en de juridische bureaucratie met gemak te doorbreken, kunt u zich wenden tot een professionele werkgeversorganisatie (PEO) zoals Globalization Partners.

Ons platform voor wereldwijde expansie™ kan taken op het gebied van werving, salarisadministratie en secundaire arbeidsvoorwaarden efficiënt en nauwkeurig uitvoeren, zodat uw beste verplaatsers en denkers kunnen terugkeren naar het cruciale werk van het strategiseren en ontwikkelen van creatieve nieuwe ideeën om u te helpen uitbreiden.

Neem vandaag nog contact met ons op om meer te weten te komen. Download voor meer tips over internationale expansie onze gids over de belangrijkste 10 fouten bij internationale expansie die u moet vermijden

E-boek downloaden