Effekten av AI på global expansion

Den globala påverkan av artificiell intelligens (AI) kommer att vara djupgående – i viss mån har den redan varit det, och en hel del utveckling ligger framför oss.

Innehållsförteckning

1. Vad är artificiell intelligens?
2. Viktiga komponenter i AI
3. Kända exempel på AI i historien
4. Typer av AI
5. AI:s inverkan på världsekonomin
6. Hur AI hjälper företag att expandera globalt
7. Hur kommer AI att påverka global expansion i framtiden?
8. Läs mer om Globalization Partners plattform för global expansion

Internationell affärstillväxt, artificiell intelligens och global expansion går ofta hand i hand. McKinsey Global Institute analyserade nyligen ekonomiska data från FN, Världsbanken och World Economic Forum och rapporterade att AI har 2030potential att lägga till 16% - eller cirka biljoner dollar13 - till den globala ekonomin. Det skulle också kunna öka den globala bruttonationalprodukten (BNP) med upp till 26%.

McKinsey rapporterar också att minst 70% av företagen samma år sannolikt kommer att ha antagit minst en form av AI-teknik – kanske datorvision, avancerad maskininlärning, naturligt språk, robotprocessautomation eller virtuella assistenter.

Men vad är AI exakt, och hur bidrar det till global expansion? Nedan förklarar vi hur AI fungerar, hur det påverkar den ekonomiska tillväxten och hur det sannolikt kommer att bidra till global expansion både nu och i framtiden.

Vad är artificiell intelligens?

Fadern till artificiell intelligens anses allmänt vara Alan Turing, kanske mest känd för sin kodbrytande dator som hjälpte de allierade under andra världskriget. Turing föreslog också vad som senare blev känt som Turing-testet - ett test som en dator bara kunde passera om dess svar på frågor var oskiljbara från mänskliga svar.

Sedan har 1950svetenskapliga sinnen förbryllat över vad som utgör "tänkande" och "intelligens"  när det gäller maskiner och algoritmer de använder för att tolka data och svara på frågor.

AI kan vara knepigt att definiera, men vanligtvis  tros en maskin ha artificiell intelligens  om den svarar på frågor på det sätt som människor i allmänhet skulle svara och om den kan fatta beslut som kräver en mänsklig intelligensnivå.

Viktiga komponenter i AI

En ny artikel från Brookings Institution hävdar att AI har  tre huvudkvaliteter:

• Avsiktlighet: När det gäller AI innebär intentionalitet att systemet fattar beslut, snarare än att bara programmeras med förutbestämda svar. Avsiktlighet kräver att AI förstår innebörden av en fråga och tolkar data med avsikt att bestämma svaret. För att göra det måste AI-system kombinera data från olika källor, analysera det omedelbart och agera på de slutsatser det drar.
• Intelligens: Intelligensen av AI kommer ofta från dess interaktion med maskininlärning och dataanalysprogram. Kombinationen av dessa tekniker möjliggör vad vi anser vara intelligent beslutsfattande. Till exempel kan ett AI-system som tilldelar studenter till olika skolsystem inte förlita sig på roteberäkningar - det måste också väga värden som rättvisa och rättvisa för att skapa fördelaktiga resultat för alla.
• Anpassningsförmåga: Anpassningsförmåga innebär att AI-system anpassar sig när de tar emot nya data, fattar beslut och tolkar resultaten. Om ekonomiska eller miljömässiga förhållanden förändras – eller, när det gäller självkörande bilar, om vägförhållandena försämras – kan AI ta hänsyn till de nya uppgifterna och justera sitt beslutsfattande i enlighet därmed.

Dessutom innehåller AI maskininlärning och djupa neurala nätverk.

Maskininlärning använder stora mängder data och sofistikerade datoralgoritmer för att göra förutsägelser. Enorma mängder data är avgörande eftersom maskininlärningsalgoritmerna måste utvärdera så många tidigare resultat som möjligt för att producera korrekta förutsägelser. När AI utvecklas och blir mer kapabelt kommer det sannolikt att kunna förutsäga med bättre och bättre noggrannhet.

Maskininlärning kan antingen övervakas eller oövervakas.

• I övervakad maskininlärning kommer data med användbar information, till exempel etiketter eller tolkade fakta - säg att vatten fryser vid 0 grader Celsius - för att hjälpa maskininlärningen att utvecklas snabbare.
• Oövervakad maskininlärning ger endast data utan tillhörande etiketter eller fakta, så algoritmen måste lära sig att tolka mönster och göra korrekta tolkningar på egen hand. Oövervakad maskininlärning inkluderar vad som kallas förstärkningsinlärning, där algoritmer väljer och producerar sina egna data när de lär sig.

AI fungerar också genom att använda så kallade djupa neurala nätverk, eller DNN. Djupa neurala nätverk kombinerar flera inlärningsuppgifter i ett paket för att skapa allmän maskininlärning eller GPML. Fördelen med GPML är att det lätt kan förstå ett sortiment av ingångar, till exempel video, ljud och textinformation.

Kända exempel på AI i historien

AI-system har skapat rubriker under de senaste decennierna. IBM: s Deep Blue-dator kunde slå stormästare på schack för över 20 år sedan, och mer nyligen har Watson  slagit Jeopardy-mästare på Jeopardy.

IBMs AI-experiment har funnits i årtionden, men de har gradvis blivit mer sofistikerade med skapandet av mer kraftfulla algoritmer. Att vinna på Jeopardy är till exempel en större utmaning än att vinna på schack eftersom Jeopardy är ett språkbaserat spel. Så maskinen måste tolka de oändliga nyanserna av språk, idiom, kulturella referenser och andra aspekter av mänsklig kommunikation snarare än att bara strategisera om rörelser på en styrelse.

En anledning till att AI-program är så skickliga på schack är att de närmar sig problemet annorlunda än människor gör. När vi spelar schack använder vi vanligtvis en blandning av mönsterigenkänning och intuition som en del av vår strategi. En dator utför också mönsterigenkänning, men på några sekunder kan den också söka igenom en massiv databas med möjliga positioner och resultat för att räkna ut sitt bästa drag.

När Watson lär sig att spela Jeopardy gör det ungefär samma sak - det använder  statistiska och regelorienterade metoder  för att tolka frågorna och begränsa svaren. Sedan innehåller den feedback från resultaten den får - så att den gradvis kan bestämma vilka algoritmer som fungerar bäst och under vilka omständigheter. Denna ”lärande” hjälper systemet att hitta svar mer exakt i framtiden.

Naturligtvis behöver de flesta företag inte sina datorer för att spela schack eller vinna trivia-spel. Men samma egenskaper som hjälper AI att vinna schackmatcher och Jeopardy-spel kan också översättas till professionella applikationer.

Till exempel är det osannolikt att ersätta läkare med AI-system eftersom många av nyanserna i diagnos, sjukdomsbehandling och patient-läkare-förhållandet är svåra att inkapsla i en datauppsättning. Men AI kan ge ett användbart komplement till en mänsklig läkare.

Ett AI-program kan bläddra igenom hundratusentals potentiella diagnoser eller behandlingsprotokoll och erbjuda förslag i en medicinsk miljö. Watson har redan visat sig vara användbart på detta sätt på grund av sin  taligenkänning och maskinseende . Det kan analysera radiologiska bilder, till exempel, och kommunicera sina resultat till läkare.

Typer av AI

AI kan delas upp i två typer:  smal AI och allmän AI.

• Smal AI, som finns i många applikationer idag, är AI byggd för att utföra specifika, definierade uppgifter. Det finns i chattrobotar, taligenkänningsprogram, automatiska översättningstjänster och självkörande bilar. Datorer på företag som Amazon, Google och Netflix använder också AI för att analysera konsumenternas surfning, köp och titta på mönster och använda dessa mönster för att göra personliga rekommendationer.
• Allmän AI, som vi har potential att utvecklas till ett mer kraftfullt verktyg i framtiden, omfattar maskininlärningssystem som kan användas i en mängd olika applikationer. I sin ideala form kan allmän AI lära sig snabbare än människor, och dess förmågor kan överträffa mänskliga förmågor på intellektuella och prestationsuppgifter.

Datorer kan för närvarande inte kommunicera exakt som människor, och de har också begränsningar när det gäller hur väl de kan "förklara" sina val eller rekommendationer när de frågas. Men de erbjuder många fördelar i professionella inställningar.

AI:s inverkan på världsekonomin

AI:s globala ekonomiska effekter är redan betydande. AI påverkar den ekonomiska tillväxten på olika sätt:

• Ökad produktivitet och handelsmöjligheter: En av AI: s effekter på den ekonomiska tillväxten kommer genom dess makroekonomiska effekter. Till exempel, när AI ökar produktivitetstillväxten, ökar den produktivitetstillväxten också den ekonomiska tillväxten. Det ökar också möjligheterna till internationell handel.
• Bättre hantering av komplexa produktionsenheter: AI hjälper företag att bättre hantera komplexa, avlägsna produktionsenheter genom att tillhandahålla ett centraliserat ledningssystem. Ett företag kan till exempel använda AI för att hantera sina lager mer effektivt, förutsäga konsumenternas efterfrågan och förbättra noggrannheten i sina snabbhanterings- och leveranssystem.
• Expansion av digitala plattformar:Handel via digitala plattformar är möjlig på grund av AI-teknik. Onlineauktionssajten eBay använder till exempel AI för att automatisera sin verksamhet.

Hur AI hjälper företag att expandera globalt

Global expansion och AI har haft ett givande partnerskap. AI hjälper företag att expandera globalt på många sätt:

• Enkel expansion via digitala plattformar: AI-automatisering via digitala plattformar är ett bekvämt sätt för företag att expandera internationellt. I USA exporterar 97% av småföretag som är aktiva på eBay, som använder AI, några av sina produkter. Som jämförelse exporterar endast 4% av offlineföretag som inte använder AI sina produkter.
• Korrekta översättningstjänster: AI tillhandahåller också omedelbara och korrekta översättningstjänster som förbättrar dialogen, minskar felkommunikationer och gör det internationella samarbetet mycket effektivare. Att använda AI-översättningar i affärer har visat sig ha en positiv effekt på handelsintäkterna – en effekt som motsvarar att avståndet mellan länderna minskar  med över 35%.
• Förbättra handelsförhandlingar: AI förbättrar inte bara kommunikationen - det förbättrar också deras resultat. AI kan användas för att analysera de ekonomiska vägarna för förhandlingspartner i olika scenarier, förutsäga hur olika variabler i handelsscenariot kommer att påverka resultaten och förutsäga handelssvar från länder som inte är parter i förhandlingarna. Brasilien har till exempel utvecklat ett Intelligent Tech + Trade Initiative som betonar att AI ingår som en del av handelsförhandlingarna.
• Hantering av leveranskedjan: AI-system kan också svara på leveranskedjan i realtid. De kan upptäcka mönster och trender, och de kan förutsäga var och när efterfrågan kommer att öka. De kan också automatiskt öka produktionen för att möta den efterfrågan - eller de kan minska produktionen för att svara på minskad efterfrågan, vilket minskar slöseri med arbetskraft och överskottslager. För att expandera företag som behöver ett sätt att ta reda på hur man levererar det optimala antalet produkter till en ny marknad har AI visat sig vara ovärderligt.
• Automatisering av rutinuppgifter: När företag expanderar vill de vanligtvis fokusera sin energi på högre uppgifter som strategi och mindre på lägre uppgifter som byråkratiska frågor. AI kan hjälpa till genom att automatisera rutinmässiga, byråkratiska uppgifter. Till exempel, eftersom företag införlivar nya arbetare i olika länder, kan de kämpa för att hantera uppgifter som löner och tillhandahålla förmåner. AI kan hjälpa till att automatisera dessa uppgifter och rädda mänskliga arbetare från krångel och frustration.
• Ökad effektivitet och noggrannhet: AI kan också effektivisera olika processer inom ett företag genom att göra dem mer effektiva och exakta. Om en mänsklig anställd utför löneuppgifter eller registrerar anställda i sjukförsäkringsplaner kan han eller hon göra ett misstag eller två, vilket leder till förseningar, felaktiga betalningar eller brist på täckning. Med ett automatiserat system som aldrig blir trött eller distraherad blir sannolikheten för fel mycket mindre. Och en AI-algoritm kan slutföra sina beräkningar och datainmatningar snabbare än en mänsklig anställd kan, vilket också ökar effektiviteten.

Hur kommer AI att påverka global expansion i framtiden?

AI kommer sannolikt att påverka den globala expansionen i framtiden mycket mer kraftfullt än det gör idag. En anledning är att det tar tid att anta ny teknik och integrera dem effektivt. Eftersom företag använder AI mer och bättre förstår vad AI kan göra för dem, kommer de att kunna utnyttja sin kapacitet mer effektivt.

Och när AI förbättras kommer dess inverkan också att öka. McKinsey Global Institute uppskattar att eftersom effekterna av AI sannolikt kommer att visa logistisk tillväxt, ökar längs en S-formad kurva, kommer AI: s inverkan på den globala ekonomin att vara tre gånger högre2030 än idag.

I framtiden kommer AI sannolikt att påverka den globala expansionen på följande sätt:

• Förbättra förutsägelser om framtida trender:  Mycket av ett internationellt företags framgång bygger på dess förmåga att förutsäga och reagera på framtida trender. AI kan hjälpa till på detta område genom att noggrant förutse dessa trender med prediktiv modellering och låta företag fatta mer välgrundade beslut när de expanderar till internationella marknader.
• Ökad smart tillverkning: Smart tillverkning kräver sammankoppling mellan sensorsystem, cybersystem och fysiska maskiner. När AI blir mer sofistikerat kan det förbättra smart tillverkning enormt genom att specialisera och effektivisera specifika processer. AI kan också möjliggöra konstant tillverkning, när som helst på dagen eller natten, för att öka produktiviteten. Och dess sensoriska system - tillsammans med dess minskade beroende av mänskliga operatörer - kan öka säkerheten på tillverkningsgolvet också.
• Ökad förmåga att tolka bevis och dra slutsatser: I framtiden kan AI användas för att läsa och tolka stora datavolymer. På det rättsliga området kan AI till exempel fungera på mycket sätt som en paralegal gör, men med mycket högre hastigheter - läsa stora mängder fallprejudikat och samla in relevant information för användning i aktuella fall.
• Ökad automatisering av uppgifter: I HR-processer (HR) kan automatisering till exempel hjälpa till att effektivisera rekrytering, onboarding, utbildning, lönehantering och tillhandahålla förmåner. Och mer sofistikerade former av AI kommer sannolikt att kunna tolka skattelagstiftning och internationella regler mycket snabbare och effektivare än människor kan. Så att automatisera dessa processer genom AI kommer att hjälpa företag att spara tid och arbete och minska deras sårbarhet för påföljder.
• Mer tillförlitliga autonoma fordon: Autonoma fordon, eller självkörande bilar, har många sensorer - specifikt radar och ljusdetektorer - som samlar information om föremål runt fordonet. AI-systemet använder dessa data för att fatta omedelbara beslut om hur nära objekt är, om det finns faror på vägen och vilken väg det behöver ta för att undvika dem. Autonoma fordon kan hjälpa företag att spara pengar när de expanderar - de behöver inte betala förare. De behöver inte heller utbilda anställda för att lära sig nya vägregler i olika länder eftersom ett AI-system kan lära sig dem direkt. Och utvecklingen inom AI kan göra dessa fordon säkrare och öka deras närvaro på vägen.
• Ökad noggrannhet och effektivitet: Vi kanske tror att våra AI-processer är relativt effektiva nu, men vissa buggar finns i AI-system. Har du någonsin ringt den automatiserade apotekslinjen för att fylla på ett recept, bara för att AI-systemet ska bli förvirrat och överföra dig till en människa för att räta ut problemet? Eller har du någonsin interagerat med en chattbot som inte kunde ge användbar information? I framtiden kommer mer sofistikerade system att leda till förbättrad, nästan mänsklig prestanda och en minskning av fel och begränsningar.
• Ökat fokus på affärsinnovationer: När företag måste fokusera mindre på rutin, dagliga processer, blir deras mentala och kreativa resurser fria att göra arbete på högre nivå. I framtiden, när AI blir mer sofistikerat, kommer det att ta sig an allt fler administrativa roller inom ett företag. Så det kommer att frigöra företagets hjärnkraft att ta sig an fler intellektuella utmaningar och göra kreativa språng. Ett ökat fokus på vision och kreativitet kommer sannolikt att leda till internationell framgång.
• Kostnadseffektivitet: AI är mer kostnadseffektivt än mänskliga anställda eftersom det bara kräver en inköpskostnad. Det behöver inte lön, höjningar, hälsoförmåner eller pensionsavgifter. Det blir heller aldrig sjukt, missar arbete eller upplever produktivitetsförluster. När företag antar AI mer och mer kommer de sannolikt att se sina driftskostnader minska och vinsten sväva. Dessa två fakta kombineras för att frigöra välbehövligt kapital för globala expansionsprojekt.

Läs mer om Globalization Partners   plattform förglobal expansion

När du är redo att använda AI-teknik för att automatisera dina HR-processer och enkelt skära igenom juridisk byråkrati, vänd dig till en professionell arbetsgivarorganisation (PEO) som Globalization Partners .

Vår plattform för global expansion kan  utföra rekryterings-, löne- och förmånsuppgifter effektivt och korrekt, så att dina bästa chefer och tänkare kan återgå till det kritiska arbetet med att strategisera och utveckla kreativa nya idéer som hjälper dig att expandera.

Kontakta oss idag för att lära dig mer. För fler tips om internationell expansion, se till att ladda ner vår guide om de bästa 10 internationella expansionsfelen att undvika

Ladda ner e-boken