In che modo l’intelligenza artificiale sta trasformando i modelli aziendali
Come l’intelligenza artificiale riscrive i modelli di business, in che modo la sua applicazione e la sua adozione rivoluzioneranno ulteriormente il commercio e le imprese?
introduzione
Dall’era della produzione e del marketing all’era della relazione e dell’intelligenza, i modelli di business si sono evoluti nel corso dei secoli. Nel corso degli anni, l’ascesa dell’intelligenza artificiale (AI) ha radicalmente trasformato il significato stesso di idee, innovazione e invenzioni. Di conseguenza, i modelli di business si evolvono ulteriormente. Mentre assistiamo alle aziende di tutte le industrie che subiscono un profondo e drammatico cambiamento nel relativo equilibrio del potere dell’intelligenza, le applicazioni e l’adozione di AI stanno offrendo a tutte le entità di business tante nuove opportunità e sfide.
La capacità di intelligenza artificiale sta già trasformando il business e il commercio tra le nazioni. Ricchi o poveri, sviluppati o in via di sviluppo, piccoli o grandi, l’IA ha livellato il campo di gioco per i paesi e ha portato le loro imprese a una possibilità unica di andare avanti e crescere. Mentre l’accesso alla tecnologia e all’informazione è universale, ciò che non è comune è il modo in cui ogni azienda utilizza tali informazioni – per quale scopo e obiettivi. Sebbene la tecnologia emergente riduca il campo d’azione a un livello per le aziende in tutti i settori nella loro capacità di accedere all’intelligence dai dati e dalle informazioni digitali in crescita, è necessario capire quali sono gli altri parametri che aiuteranno a definire il successo individuale e collettivo nello sviluppo di capacità di intelligenza artificiale per le imprese.
Riconoscendo questa realtà emergente, il Gruppo di rischio ha avviato una discussione tanto necessaria sull’intelligenza artificiale per il business sulla raccolta del rischio .
Divulgazione: sono l’amministratore delegato di Risk Group LLC.
Il gruppo di rischio parla di “Come l’intelligenza artificiale sta trasformando il business” con il dott. Eric Daimler, co-fondatore Conexus, Partner Spinglass, membro del consiglio di Petuum, Presidential Innovation Fellow durante l’amministrazione Obama con sede negli Stati Uniti.
Le prossime sfide dei dati
Ci si aspetta che le imprese di tutte le nazioni affrontino sfide e cambiamenti straordinari nei prossimi anni. Si ritiene che la crescita guidata dall’automazione sarà probabilmente l’unica costante in quei cambiamenti. Nell’automazione basata sull’intelligenza artificiale, crescita significa più intelligenza dai dati di dispositivi connessi, social media, dati di settore e altro ancora che promuove il potenziale di rivoluzionamento dei modelli di business. Nel corso degli anni, i dati digitali sono cresciuti a un ritmo impressionante tra le nazioni. È essenziale comprendere: (i) in che modo questa nuova realtà dell’intelligence basata sui dati porta ogni azienda di paesi in un mondo completamente nuovo pieno di opportunità e rischi; e (ii) quali sarebbero le conseguenze previste per ciascun mercato (esistente ed emergente)?
Le aziende stanno iniziando a comprendere le implicazioni dell’evoluzione dell’ecosistema di automazione orientato all’IA ben oltre le limitate applicazioni di intelligenza artificiale. Mentre il rapporto tra dati, informazioni e intelligence è complicato ea volte indiretto, la forza e il ritmo delle modifiche dell’automazione basate sull’intelligenza artificiale attese nei prossimi anni presenteranno ogni sfida e opportunità di business per la sua redditività. Sarà affascinante vedere come l’IA modifica le dinamiche di potere del business globale.
Trasformazione del modello di business
Poiché tutto è connesso, le aziende ora hanno la possibilità di raccogliere più dati, ottenere le informazioni necessarie e innovare. Di conseguenza, probabilmente assisteremo a un’evoluzione necessaria dei mercati: mercati più veloci, operazioni più snelle, aziende dinamiche, profitti crescenti, consumatori informati e imprese dinamiche.
Questo ci porta a un punto critico: come vengono trasformati i modelli di business dall’IA? Mentre le aziende di tutti i settori e nazioni hanno un diverso livello di adozione dell’IA, sembra che l’attuale approccio alla strategia di Intelligenza Artificiale sia troppo ristretto in quanto le aziende si concentrano principalmente sull’utilizzo dell’IAper migliorare i servizi alla clientela, analizzare i dati, prevedere le prestazioni per automatizzare i carichi di lavoro, il trading e altro ancora. La tendenza delle applicazioni e dell’adozione dell’IA non risponde ancora adeguatamente alle capacità di intelligence in rapida evoluzione. Inoltre, spesso le imprese possono favorire un clima di sfiducia e animosità reciproca all’interno delle rispettive industrie e nazioni. Questo è forse un motivo che impedisce un approccio comune alla raccolta dei dati e all’accesso alle informazioni. Inoltre, molti paesi non dispongono dell’infrastruttura di dati digitali necessaria. La mancanza di infrastrutture digitali, a sua volta, scoraggia le opportunità di dati e le innovazioni, rendendo difficile affrontare adeguatamente i dati aziendali e le esigenze di informazione, lasciando alle aziende dati obsoleti, informazioni e intelligence.
Mentre l’intelligenza artificiale ha il potenziale per trasformare le imprese, i modelli di business e il commercio tra le nazioni, le preoccupazioni sulla geopolitica che portano a pratiche protezionistiche dei dati e la resistenza alla condivisione di dati e informazioni potrebbero vanificarne il potenziale. Di conseguenza, la possibilità di creare e adottare vasti pool di dati aggregati e pratiche a livello locale, nazionale e globale non è chiara.
L’intelligenza artificiale non sta solo cambiando il modo in cui le aziende lavorano; sta inoltre trasformando radicalmente il pensiero e il significato tradizionali di collaborazione, competizione e innovazione. Mentre la maggior parte delle iniziative AI crea un vantaggio competitivo percependo un’opportunità completamente nuova, migliorando gli sforzi attuali, fornendo un segmento di mercato che altri hanno ignorato o creando nuovi mercati, dispositivi connessi che alimentano un flusso costante di dati su funzionalità, utilizzo, produzione, esigenze e più in una posizione centrale creerà trasformazioni competitive ancora più affascinanti. Questo ci porta a un punto importante: l’integrazione di Internet of Thing consentirà lo sviluppo di ambienti in cui utenti e consumatori possono interagire, come cambierà ulteriormente i modelli di business, in quanto sarà possibile progettare esperienze rispetto ai prodotti?
Rischi per la sicurezza
La crescente armamentazione dell’IA ha reso la sicurezza un problema critico tra le nazioni. L’IA è attualmente un’area in cui non si applicano quasi regole di ingaggio e ogni paese dovrà affrontare difficoltà nel creare sicurezza dagli algoritmi e nella definizione del diritto internazionale. Mentre gli algoritmi non hanno confini e nessun regolamento o ente normativo globale, i dati hanno origine, proprietà e limiti. Ci sono molti – tra cui nazioni, stati, liberi professionisti, criminali e terroristi – che considerano algoritmi al di fuori della giurisdizione globale. Mentre sono emersi alcuni accordi in materia di cyber-crimine, l’interpretazione della guerra dell’IA rimane al di fuori di qualsiasi obbligo giuridico vincolante. In assenza di un consenso sulle norme AI, ogni modello di business e business è a rischio.
Che cosa succederà?
L’intelligenza artificiale è una parte integrante del futuro che sta arrivando a ogni entità commerciale attraverso le nazioni. Le tendenze emergenti nell’automazione basata sull’intelligenza artificiale riflettono cambiamenti significativi di attori e azioni nella sfera dell’IA che parlano della riconfigurazione di interessi, influenza e investimenti nella politica aziendale globale. Mentre l’automazione rapida delle aziende presenta opportunità promettenti, presenta anche rischi significativi per la sicurezza. Poiché il futuro della trasformazione aziendale guidata dall’IA è strettamente legato al modo in cui le nazioni gestiscono le loro capacità di dati significative da tutto il cyberspazio, l’acquaspazio, il geospaziale e lo spazio (CAGS), è necessario porre l’accento sull’avanzamento delle iniziative di dati per raccogliere più informazioni informazioni per evolvere ulteriormente il panorama AI.