Im Zuge des wachsenden Schwungs der Gen AI Revolution, der anfangs von Data AI vorangetrieben wurde, schreitet die AI-Gemeinschaft nun schnell voran, um Vernunft zu integrieren und den Weg für AGI und sogar ASI in den kommenden Jahren zu ebnen.
Inmitten dieses Aufschwungs dominiert KI, einschließlich ChatGPT und generativer KI, die Gespräche und erregt Aufregung auf Social-Media-Plattformen.
Während einige KI als autonom und losgelöst von breiteren wirtschaftlichen Einflüssen betrachten, erkennt eine differenziertere Perspektive ihre tiefe Verbindung mit gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Veränderungen. Das Verständnis dieser Beziehung ist entscheidend, um das Potenzial der KI zu nutzen, um bedeutende sozioökonomische Vorteile zu bringen.
Eine neue Perspektive auf die Beziehung zwischen Wirtschaft und dem Aufstieg von Generative AI-Assistenten
Dieser Artikel hebt die Evolution der KI über zwei Generationen hinweg hervor, die von makroökonomischen Trends der letzten vier Jahrzehnte geprägt sind. Wir betonen das wachsende Bedürfnis nach einer dritten Generation von KI, die von aufkommenden makroökonomischen Verschiebungen angetrieben wird.
Wir behaupten, dass die ersten beiden Generationen sich hauptsächlich darauf konzentrierten, die Rentabilität im Finanz- und Handelssektor zu steigern, und dabei Produktionssektoren wie die Fertigung und Landwirtschaft vernachlässigten, die als Folge einen Rückgang der Rentabilität erlebten.
Wir behaupten, dass das Bedürfnis nach Rentabilität des Fertigungssektors die weitere Entwicklung der dritten Generation von KI vorantreiben wird. Generative KI 3.0 wird die Kraft des Lernens und der Vernunft integrieren und so AI-Assistenten hervorbringen, die die Entwicklung sowohl von Prozess- als auch von Roboterassistenten ermöglichen, um die Produktivität zu steigern und Arbeitsabläufe für den Fertigungssektor zu optimieren.
Wirtschaftliche Faktoren, die die KI-Entwicklung im Handel und Finanzwesen beeinflussen (1970-2020)
Um die Entwicklung der KI zu verstehen, glauben wir, dass es entscheidend ist, ihre Beziehung zu wirtschaftlichen Verschiebungen zu untersuchen. In den letzten vier Jahrzehnten haben sich drei bemerkenswerte Trends herausgebildet:
Erstens ist die Massenproduktion in Regionen mit niedrigeren Arbeitskosten gewandert, wie am Beispiel der Transformation Chinas in eine Fertigungsmacht zu sehen ist.
Zweitens haben bestimmte Regionen ihre wirtschaftliche Stärke durch den Einsatz qualifizierter Arbeitskräfte und kleiner bis mittelgroßer Unternehmen aufrechterhalten, wie am Erfolg des deutschen Mittelstands zu sehen ist.
Schließlich hat sich der Fokus auf Rentabilität verlagert, wobei einige Regionen vom Produktions- zum Handels- und Finanzsektor übergegangen sind. Die Industrialisierung des Vereinigten Königreichs und die Betonung auf Handels- und Finanzsektoren verdeutlichen diesen Trend.
Erste Generation der KI (1970-2000)
Die erste Welle der KI, bekannt als Expertensysteme, entstand, um den Bedarf an verbesserter Betriebsflexibilität und hochwertigen Gütern innerhalb der globalen Lieferkette zu decken. Diese Ära war eng mit der Einführung von Computern verbunden, die die Softwareentwicklung revolutionierten. Unternehmen wie IBM, HP und Microsoft spielten entscheidende Rollen bei der Entwicklung von Hardware und Betriebssystemen.
Expertensystemsoftware ersetzte manuelle Prozesse und steigerte die Effizienz in Backoffice-Operationen. Trotz früher Erfolge wurden die Grenzen der 'Wissens-KI' im Laufe der Zeit insbesondere bei Aufgaben, die wahrnehmungsfähige Fähigkeiten erfordern, deutlich.
Zweite Generation der KI (2000-2020)
Die zweite Welle der KI, angetrieben vom Bedarf an internetgesteuertem Handel, sah das Aufkommen von Machine-Learning-Algorithmen. Die globale Konnektivität des Internets erleichterte die schnelle Kommunikation und den Zugang zu Informationen, was das Wachstum von Plattformen wie Google und Amazon vorantrieb. Diese Ära war Zeuge des Aufstiegs von Big Data, was zu Innovationen in der Hardware führte, um riesige Informationsmengen zu bewältigen.
Die 'Deep-Learning-Revolution' der Data AI nutzte dies und verbesserte die Effizienz der Finanz- und Handelssektoren. Es wurde jedoch deutlich, dass rein datengesteuerte KI-Systeme Grenzen bei der Skalierung für vielfältige Anwendungsfälle hatten, insbesondere solche, die spezifisches Fachwissen erforderten. Bis 2020 erkannten Unternehmen die Schwächen eines Big-Data-Ansatzes in Branchen, in denen physische Aktivitäten im Vordergrund stehen.
Neue wirtschaftliche Notwendigkeit, die Rentabilität der Fertigung zu steigern
Die Dringlichkeit, dass die Fertigung Rentabilität erlangt, war noch nie so groß. Angesichts der zunehmenden globalen Konkurrenz und steigender Produktionskosten stehen Fertigungssektoren enorm unter Druck, zu innovieren und ihre Abläufe zu optimieren. Diese Notwendigkeit unterstreicht die Notwendigkeit für die Fertigung, äußerst effiziente und automatisierte Prozesse zu übernehmen, um in der heutigen wettbewerbsintensiven Landschaft wirtschaftlich rentabel zu bleiben.
Dritte Generation von KI-Assistenten zur Steigerung der Rentabilität in der Fertigung
Das Aufkommen der dritten Generation von KI reagiert auf das dringende wirtschaftliche Bedürfnis nach Rentabilität in der Fertigung, indem sie die Stärken von Wissens-KI und Data-KI in AI-Assistenten vereint. Diese Gen AI-Assistenten glänzen bei der Vorhersageanalyse und nutzen umfangreiche Textdaten, um Trends vorherzusehen. Darüber hinaus nutzen sie menschenähnliche Vernunft und positionieren sich als revolutionäre Mitarbeiter.
Im Bereich der Fertigung läuten AI-Assistenten eine neue Ära ein. Sie erleichtern die nahtlose Kommunikation zwischen Abteilungen und optimieren kognitive Arbeitsabläufe, indem sie Prozesse von der Beschaffung bis zum Verkauf optimieren. Ihre Fähigkeit, Produktionsabläufe zu verstehen und zu optimieren, erhöht die Effizienz und ebnet den Weg für operative Exzellenz.
Anders als herkömmliche Softwarelösungen bieten AI-Assistenten einen kostengünstigen und vielseitigen Ansatz zur Verbesserung von Betriebsabläufen. Ihre Fähigkeit, komplexe Aufgaben mit Leichtigkeit auszuführen und sich in verschiedenen Abteilungen anzupassen, gewährleistet eine erhöhte Effektivität und Innovation. Mit dem Potenzial für deutlich höhere ROI (Return on Investment) erweisen sich AI-Assistenten als unverzichtbare Werkzeuge für Unternehmen, die in der heutigen wettbewerbsintensiven Landschaft erfolgreich sein wollen.
Strategische Bedeutung der Generative AI 3.0
Die Einführung der KI der dritten Generation hat tiefgreifende sozioökonomische Implikationen, insbesondere in Bereichen wie Landwirtschaft, Fertigung und städtische Ökosysteme. Durch die Nutzung von KI der dritten Generation erwarten wir erhebliche Verbesserungen der Arbeitsproduktivität und Rentabilität.
Dieser Paradigmenwechsel in der KI wird die betriebliche Effizienz innerhalb von Produktionsprozessen erheblich verbessern und letztendlich die Abhängigkeit von gering qualifizierten Arbeitskräften verringern. Diese Transition befähigt nicht nur eine qualifizierte Belegschaft, sondern legt auch den Grundstein für wirtschaftliche Demokratien, die den sozioökonomischen Wohlstand fördern.
Da wir die strategische Bedeutung der KI der dritten Generation erkennen, fordert SPARSA AI Interessengruppen in verschiedenen Sektoren auf, diese transformative Technologie anzunehmen. Wir ermutigen politische Entscheidungsträger, Unternehmen, Startups, Investoren und Forscher, sich proaktiv mit den sich entwickelnden Trends in der KI auseinanderzusetzen. Gemeinsam können wir die Entstehung von Plattformen und Ökosystemen fördern, die Innovation und Fortschritt vorantreiben.
Wir laden zu Diskussionen über das Thema der KI der dritten Generation ein und sind bestrebt, Sie auf Ihrem Weg zur Realisierung zu unterstützen.
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