Wpływ sztucznej inteligencji na ekspansję globalną

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

Spis treści

1. Czym jest sztuczna inteligencja?
2. Kluczowe elementy SI
3. Znane przykłady AI w historii
4. Rodzaje sztucznej inteligencji
5. Wpływ sztucznej inteligencji na gospodarkę światową
6. Jak AI pomaga firmom w globalnej ekspansji
7. Jak sztuczna inteligencja wpłynie na ekspansję globalną w przyszłości?
8. Dowiedz się więcej o Global Expansion Platform Globalization Partners

Międzynarodowy rozwój biznesu, sztuczna inteligencja i globalna ekspansja często idą ze sobą w parze. Globalny Instytut McKinsey przeanalizował niedawno dane gospodarcze z Organizacji Narodów Zjednoczonych, Banku Światowego i Światowego Forum Ekonomicznego i poinformował2030, że do roku AI może potencjalnie dodać 16% — lub około bilionów USD13 — do światowej gospodarki. Może to również zwiększyć globalny produkt krajowy brutto (PKB) nawet o 26%.

McKinsey podaje również, że do tego samego roku co najmniej 70% firm prawdopodobnie przyjęło co najmniej jedną formę technologii sztucznej inteligencji – być może widzenie komputerowe, zaawansowane uczenie maszynowe, naturalny język, zrobotyzowana automatyzacja procesów lub wirtualni asystenci.

Ale czym dokładnie jest AI i jak przyczynia się do globalnej ekspansji? Poniżej wyjaśnimy, jak działa sztuczna inteligencja, jak wpływa na wzrost gospodarczy i w jaki sposób może przyczynić się do globalnej ekspansji zarówno teraz, jak i w przyszłości.

Czym jest sztuczna inteligencja?

Ojciec sztucznej inteligencji jest powszechnie uznawany za Alana Turinga, prawdopodobnie najsłynniejszego ze swojego komputera, który pomógł Aliantom podczas II wojny światowej. Turing zaproponował również to, co później nazywano testem Turinga – test, który komputer mógł zaliczyć tylko wtedy, gdy jego odpowiedzi na pytania były nie do odróżnienia od odpowiedzi ludzi.

Od r. naukowcy zastanawiają się nad tym1950s, co stanowi „myślenie” i „inteligencję”,  jeśli chodzi o maszyny i algorytmy, których używają do interpretacji danych i odpowiedzi na pytania.

Sztuczna inteligencja może być trudna do zdefiniowania, ale zazwyczaj uważa się , że maszyna ma sztuczną inteligencję , jeśli odpowiada na zapytania w sposób, w jaki ludzie zwykle odpowiadaliby i jeśli jest w stanie podejmować decyzje wymagające ludzkiego poziomu inteligencji.

Kluczowe elementy SI

Niedawny artykuł Brookings Institution twierdzi, że AI ma  trzy główne cechy:

• Celowość: w odniesieniu do SI celowość oznacza, że system podejmuje decyzje, a nie tylko programowanie z wcześniej określonymi odpowiedziami. Celowość wymaga, aby AI zrozumiała znaczenie zapytania i przeanalizowała dane z zamiarem ustalenia odpowiedzi. Aby to zrobić, systemy SI muszą łączyć dane z różnych źródeł, natychmiast je analizować i działać na podstawie wyciągniętych wniosków.
• Inteligencja: Inteligencja sztucznej inteligencji często wynika z jej interakcji z programami uczenia maszynowego i analityki danych. Połączenie tych technologii umożliwia nam podejmowanie inteligentnych decyzji. Na przykład system sztucznej inteligencji, który przypisuje uczniów do różnych systemów szkolnych, nie może polegać na obliczeniach zdalnych — musi również uwzględniać wartości takie jak równość i sprawiedliwość, aby zapewnić korzystne wyniki dla wszystkich.
• Zdolność adaptacyjna: Zdolność adaptacji oznacza, że systemy SI dostosowują się do nowych danych, podejmują decyzje i interpretują wyniki. Jeśli warunki finansowe lub środowiskowe ulegną zmianie — lub, w przypadku samochodów samojezdnych, jeśli warunki drogowe ulegną pogorszeniu — AI może uwzględnić 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 prognozowania. Ogromne ilości danych mają kluczowe znaczenie, ponieważ algorytmy uczenia maszynowego muszą oceniać jak najwięcej wyników z przeszłości, aby stworzyć prawidłowe prognozy. W miarę rozwoju i zwiększania zdolności AI prawdopodobnie stanie się w stanie przewidywać z większą dokładnością.

Uczenie maszynowe może być nadzorowane lub nienadzorowane.

• W nadzorowanym uczeniu maszynowym dane są dostarczane z pomocnymi informacjami, takimi jak etykiety lub zinterpretowane fakty — powiedzmy, że woda zamarza w 0 stopniach Celsjusza — aby przyspieszyć postęp uczenia maszynowego.
• Nienadzorowane uczenie maszynowe dostarcza tylko danych bez powiązanych etykiet lub faktów, więc algorytm musi nauczyć się interpretować wzorce i samodzielnie dokonywać prawidłowych interpretacji. Nienadzorowane uczenie maszynowe obejmuje tak zwane uczenie wzmacniające, w którym algorytmy wybierają i tworzą własne dane podczas uczenia się.

Sztuczna inteligencja działa również poprzez wykorzystanie tzw. głębokich sieci neuronowych, czyli sieci DNN. Głębokie sieci neuronowe łączą kilka zadań szkoleniowych w jednym pakiecie, tworząc uniwersalne uczenie maszynowe, czyli GPML. Zaletą GPML jest to, że może ona łatwo zrozumieć szeroki zakres danych wejściowych, takich jak wideo, audio i informacje tekstowe.

Znane przykłady AI w historii

Systemy sztucznej inteligencji w ostatnich kilku dekadach pojawiły się w gazetach. Komputer Deep Blue firmy IBM może pokonać babci w szachach ponad 20 lat temu, a ostatnio jego firma Watson  pobiła mistrzów Jeopardy w Jeopardy.

Eksperymenty SI firmy IBM istnieją od dziesięcioleci, ale stopniowo stają się coraz bardziej wyrafinowane dzięki tworzeniu bardziej zaawansowanych algorytmów. Na przykład zwycięstwo w Jeopardy jest większym wyzwaniem niż wygrana w szachach, ponieważ Jeopardy to gra językowa. Maszyna musi więc analizować nieskończone niuanse języka, idiomów, odniesień kulturowych i innych aspektów komunikacji międzyludzkiej, a nie tylko planować ruchy na tablicy.

Jednym z powodów, dla których programy AI są tak skuteczne w szachach, jest to, że podchodzą do problemu inaczej niż ludzie. Gdy gramy w szachy, w ramach naszej strategii zazwyczaj stosujemy mieszankę rozpoznawania wzorców i intuicji. Komputer wykonuje również rozpoznawanie wzorców, ale w ciągu kilku sekund może również przeszukiwać ogromną bazę danych możliwych pozycji i wyników, aby określić najlepszy ruch.

Kiedy Watson uczy się grać w Jeopardy'ego, robi to samo — wykorzystuje  podejścia statystyczne i zorientowane na reguły  do interpretacji pytań i zawężenia odpowiedzi. Następnie uwzględnia informacje zwrotne z uzyskiwanych wyników, dzięki czemu może stopniowo określać, które algorytmy działają najlepiej i w jakich okolicznościach. To „nauka” pomaga systemowi znaleźć dokładniejsze odpowiedzi w przyszłości.

Oczywiście większość firm nie potrzebuje swoich komputerów, aby grać w szachy lub wygrywać gry z ciekawostkami. Ale te same cechy, które pomagają SI wygrać mecze w szachach, a gry Jeopardy mogą również przełożyć się na profesjonalne aplikacje.

Na przykład zastąpienie lekarzy systemami AI jest mało prawdopodobne, ponieważ wiele niuansów związanych z diagnostyką, leczeniem chorób i relacją pacjent-lekarz jest trudnych do uchwycenia w zestawie danych. Ale sztuczna inteligencja może stanowić pomocny uzupełnienie ludzkiego lekarza.

Program SI może przewijać setki tysięcy potencjalnych diagnoz lub protokołów leczenia i oferować sugestie w warunkach medycznych. Watson już w ten sposób okazał się przydatny dzięki  rozpoznawaniu mowy i możliwościom widzenia maszynowego . Może na przykład analizować obrazy radiologiczne i przekazywać ich wyniki lekarzom.

Rodzaje sztucznej inteligencji

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

• Wąska sztuczna inteligencja, która istnieje obecnie w wielu aplikacjach, to sztuczna inteligencja stworzona w celu wykonywania określonych, zdefiniowanych zadań. Można go znaleźć w chatbotach, programach rozpoznawania mowy, usługach automatycznego tłumaczenia i samochodach samojezdnych. Komputery w firmach takich jak Amazon, Google i Netflix wykorzystują również sztuczną inteligencję do analizy wzorców przeglądania, kupowania i oglądania przez konsumentów oraz do tworzenia spersonalizowanych rekomendacji.
• Ogólna sztuczna inteligencja, którą możemy w przyszłości przekształcić w bardziej wydajne narzędzie, obejmuje systemy uczenia maszynowego, które mogą być wykorzystywane w wielu różnych zastosowaniach. W idealnej formie ogólna sztuczna inteligencja może uczyć się szybciej niż ludzie, a jej zdolności mogą przewyższać ludzkie możliwości w zakresie zadań intelektualnych i wydajnościowych.

Komputery nie mogą obecnie komunikować się dokładnie tak, jak ludzie, a także mają ograniczenia co do tego, jak dobrze mogą „wyjaśnić” swoje wybory lub zalecenia, gdy są pytane. Ale oferują wiele korzyści w warunkach zawodowych.

Wpływ sztucznej inteligencji na gospodarkę światową

Globalny wpływ gospodarczy sztucznej inteligencji jest już znaczący. Sztuczna inteligencja wpływa na wzrost gospodarczy na różne sposoby:

• Zwiększenie produktywności i możliwości handlowych: jeden z wpływów sztucznej inteligencji na wzrost gospodarczy wynika z efektu makroekonomicznego. Na przykład, gdy sztuczna inteligencja zwiększa wzrost produktywności, wzrost ten zwiększa również wzrost gospodarczy. Zwiększa to również możliwości handlu międzynarodowego.
• Lepsze zarządzanie złożonymi jednostkami produkcyjnymi: sztuczna inteligencja pomaga firmom lepiej radzić sobie ze złożonymi, odległymi jednostkami produkcyjnymi, zapewniając scentralizowany system zarządzania. Na przykład firma może wykorzystywać sztuczną inteligencję do bardziej efektywnego zarządzania swoimi magazynami, przewidywania zapotrzebowania konsumentów i zwiększania dokładności swoich systemów szybkiej realizacji i dostaw.
• Ekspansja platform cyfrowych: handel za pośrednictwem platform cyfrowych jest możliwy dzięki technologii AI. Na przykład serwis aukcyjny eBay wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatyzacji swoich działań.

Jak AI pomaga firmom w globalnej ekspansji

Globalna ekspansja i sztuczna inteligencja nawiązały owocną współpracę. Sztuczna inteligencja pomaga firmom w globalnej ekspansji na wiele sposobów:

• Łatwa ekspansja za pośrednictwem platform cyfrowych: automatyzacja sztucznej inteligencji za pośrednictwem platform cyfrowych zapewnia wygodny sposób na międzynarodową ekspansję. W Stanach Zjednoczonych 97% małych firm aktywnych na platformie eBay, która wykorzystuje sztuczną inteligencję, eksportuje niektóre z ich produktów. Dla porównania tylko 4% firm offline, które nie korzystają z SI, eksportuje swoje produkty.
• Dokładne usługi tłumaczeniowe: AI zapewnia również natychmiastowe, dokładne usługi tłumaczeniowe, które poprawiają dialog, zmniejszają nieporozumienia i sprawiają, że współpraca międzynarodowa jest znacznie bardziej uproszczona i skuteczna. Wykazano, że korzystanie z tłumaczeń AI w biznesie ma pozytywny wpływ na przychody handlowe – jest to efekt równoważny zmniejszeniu odległości między krajami  o ponad 35%.
• Poprawa negocjacji handlowych: sztuczna inteligencja nie tylko poprawia komunikację, ale także poprawia wyniki. Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do analizy ścieżek ekonomicznych partnerów negocjacyjnych w różnych scenariuszach, przewidywania, w jaki sposób różne zmienne w scenariuszu handlowym wpłyną na wyniki, oraz przewidywania reakcji handlowych z krajów, które nie są stroną negocjacji. Na przykład Brazylia opracowała inteligentną inicjatywę technologiczną + handlową, która podkreśla, że AI jest elementem negocjacji handlowych.
• Zarządzanie łańcuchem dostaw: systemy sztucznej inteligencji mogą również reagować na łańcuch dostaw w czasie rzeczywistym. Mogą wykrywać wzorce i trendy oraz przewidywać, gdzie i kiedy wzrośnie popyt. Mogą również automatycznie zwiększać produkcję, aby sprostać temu zapotrzebowaniu — lub mogą zmniejszać produkcję, aby reagować na zmniejszone zapotrzebowanie, zmniejszając w ten sposób zmarnowaną pracę i nadwyżkę zapasów. W przypadku rozwijających się firm, które potrzebują sposobu na ustalenie, jak dostarczyć optymalną liczbę produktów na nowy rynek, sztuczna inteligencja okazała się bezcenna.
• Automatyzacja rutynowych zadań: Gdy firmy się rozwijają, 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 w automatyzacji rutynowych zadań biurokratycznych. Na przykład, ponieważ firmy zatrudniają nowych pracowników w różnych krajach, mogą mieć trudności z zarządzaniem zadaniami, takimi jak lista płac i zapewnianie świadczeń. AI może pomóc zautomatyzować te zadania i uchronić pracowników przed kłopotami i frustracją.
• Zwiększona wydajność i dokładność: AI może również usprawnić różne procesy w firmie, czyniąc je bardziej wydajnymi i dokładnymi. Jeśli pracownik wykonuje zadania związane z listą płac lub zapisuje pracowników do planów ubezpieczenia zdrowotnego, może popełnić błąd lub popełnić dwa błędy, co prowadzi do opóźnień, nieprawidłowych płatności lub braku ubezpieczenia. Dzięki zautomatyzowanemu systemowi, który nigdy nie jest zmęczony ani rozproszony, prawdopodobieństwo błędów staje się znacznie mniejsze. Algorytm sztucznej inteligencji może wykonywać swoje obliczenia i wpisy danych szybciej niż pracownik, zwiększając wydajność.

Jak sztuczna inteligencja wpłynie na ekspansję globalną w przyszłości?

Sztuczna inteligencja prawdopodobnie wpłynie w przyszłości na globalną ekspansję znacznie silniej niż obecnie. Jednym z powodów jest to, że wdrażanie nowych technologii i skuteczne ich wdrażanie wymaga czasu. Ponieważ firmy coraz częściej korzystają ze sztucznej inteligencji i lepiej rozumieją, co AI może dla nich zrobić, będą w stanie skuteczniej wykorzystywać jej możliwości.

Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji jej wpływ również się zwiększy. Globalny Instytut McKinsey szacuje, że ze względu na to, że skutki AI prawdopodobnie będą wskazywać na wzrost logistyczny, rosnący wzdłuż krzywej w kształcie litery S, wpływ AI na globalną gospodarkę będzie trzykrotnie większy2030 niż obecnie.

W przyszłości AI prawdopodobnie wpłynie na globalną ekspansję w następujący sposób:

• Poprawa przewidywań przyszłych trendów: Większość sukcesu międzynarodowego biznesu zależy od jego zdolności do przewidywania przyszłych trendów i reagowania na nie. Sztuczna inteligencja może pomóc w tym obszarze poprzez dokładne prognozowanie tych trendów dzięki modelowaniu predykcyjnemu i umożliwienie firmom podejmowania bardziej świadomych decyzji w miarę ekspansji na rynki międzynarodowe.
• Zwiększona inteligentna produkcja: inteligentna produkcja wymaga wzajemnego połączenia między systemami czujników, cybersystemami i maszynami fizycznymi. W miarę jak AI staje się coraz bardziej wyrafinowana, może znacznie poprawić inteligentną produkcję poprzez specjalizację i usprawnienie określonych procesów. Sztuczna inteligencja może również pozwolić na stałą produkcję, o dowolnej porze dnia i nocy, aby zwiększyć produktywność. Natomiast systemy sensoryczne — wraz ze spadkiem zależności od ludzi — mogą również zwiększyć bezpieczeństwo na hali produkcyjnej.
• Zwiększona zdolność do analizowania dowodów i wyciągania wniosków: w przyszłości AI może być wykorzystywana do odczytywania i interpretowania ogromnych ilości danych. Na przykład w dziedzinie prawnej sztuczna inteligencja może funkcjonować w podobny sposób, jak prawo, ale z dużo większą prędkością – odczytywanie dużych ilości precedensu sprawy i gromadzenie istotnych informacji do wykorzystania w bieżących przypadkach.
• Zwiększona automatyzacja zadań: na przykład w procesach związanych z zasobami ludzkimi (HR) automatyzacja może pomóc w usprawnieniu rekrutacji, wdrażania, szkoleniach, płacach i zapewnianiu świadczeń. Bardziej zaawansowane formy sztucznej inteligencji prawdopodobnie będą w stanie analizować przepisy podatkowe i międzynarodowe znacznie szybciej i skuteczniej niż ludzie. Dlatego automatyzacja tych procesów za pomocą sztucznej inteligencji pomoże firmom zaoszczędzić czas i pracę oraz zmniejszyć podatność na kary.
• Bardziej niezawodne pojazdy autonomiczne: pojazdy autonomiczne lub samojezdne samochody mają wiele czujników — w szczególności czujniki radarowe i świetlne — które gromadzą informacje o przedmiotach wokół pojazdu. System AI wykorzystuje te dane do podejmowania natychmiastowych decyzji o tym, jak bliskie są obiekty, czy istnieją zagrożenia na drodze i jaką ścieżkę należy podjąć, aby ich uniknąć. Autonomiczne pojazdy mogą pomóc firmom w oszczędzaniu pieniędzy w miarę ich rozwoju — nie będą musieli płacić kierowcom. Nie będą oni również musieli szkolić pracowników, aby uczyli się nowych zasad ruchu drogowego w różnych krajach, ponieważ system SI może je natychmiast poznać. Postępy w AI mogą sprawić, że pojazdy te będą bezpieczniejsze i zwiększą ich obecność na drodze.
• Zwiększona dokładność i wydajność: Możemy sądzić, że nasze procesy SI są teraz stosunkowo wydajne, ale w systemach AI istnieją pewne błędy. Czy kiedykolwiek dzwoniłeś do zautomatyzowanej linii apteki, aby ponownie zrealizować receptę, żeby system sztucznej inteligencji został zdezorientowany i przeniesiony do człowieka, aby wyprostować problem? A może kiedykolwiek kontaktowałeś się z chatbotem, który nie mógł dostarczyć użytecznych informacji? W przyszłości bardziej zaawansowane systemy doprowadzą do poprawy, prawie ludzkiej wydajności oraz zmniejszenia liczby błędów i ograniczeń.
• Zwiększona koncentracja na innowacjach biznesowych: gdy firmy muszą mniej koncentrować się na rutynowych, codziennych procesach, ich zasoby umysłowe i kreatywne mogą swobodnie wykonywać pracę na wyższym poziomie. W przyszłości, gdy AI stanie się coraz bardziej wyrafinowana, obejmie coraz więcej ról administracyjnych w firmie. Pozwoli to uwolnić firmową siłę umysłu, aby podejmować bardziej intelektualne wyzwania i wykonywać kreatywne skoki. Większy nacisk na wizję i kreatywność prawdopodobnie doprowadzi do międzynarodowego sukcesu.
• Efektywność kosztowa: sztuczna inteligencja jest bardziej opłacalna niż ludzie, ponieważ wymaga tylko kosztu zakupu. Nie wymaga wynagrodzenia, podwyżek, świadczeń zdrowotnych ani składek emerytalnych. Nigdy też nie choruje, nie traci pracy ani nie traci produktywności. W miarę jak firmy coraz częściej wdrażają AI, mogą dostrzegać spadek kosztów operacyjnych i wzrost zysków. Te dwa fakty łączą się w celu uwolnienia bardzo potrzebnego kapitału dla przedsięwzięć związanych z globalną ekspansją.

Dowiedz się więcej o platformie Globalization Partners „ Global Expansion Platform™”

Gdy będziesz gotowy do wykorzystania technologii AI do automatyzacji procesów kadrowych i łatwego przejścia przez biurokrację prawną, zwróć się do organizacji ds. zatrudnienia profesjonalnego (PEO), takiej jak Globalization Partners.

Nasza platforma ekspansji globalnej™ może efektywnie i dokładnie wykonywać zadania związane z rekrutacją, listą płac i świadczeniami, aby Twoi najlepsi poruszeni i myśliciele mogli wrócić do krytycznej pracy polegającej na strategii i opracowywaniu kreatywnych nowych pomysłów, które pomogą Ci się rozwijać.

Skontaktuj się z nami jeszcze dziś, aby dowiedzieć się więcej. Aby uzyskać więcej wskazówek dotyczących ekspansji międzynarodowej, pobierz nasz przewodnik po najważniejszych 10 błędach w ekspansji międzynarodowej, których należy unikać

Pobierz e-book