AI | 12. april 2024

Bilde: freepik

AI er ikke bare et verktøy for å utvide menneskelige oppgaver, men en fremvoksende arbeidsstyrke som slår sammen arbeidskraft og programvare til et enkelt marked

NFX publiserte nylig en artikkel med tittelen "AI Workforce er her: The Rise of a New Labour Market” som diskuterer sammenslåing av arbeidskraft og programvare på grunn av fremskrittene innen kunstig intelligens. Skiftet skaper betydelige muligheter for innovasjon og nye forretningsmodeller, og transformerer bransjer ved å erstatte tradisjonelle SaaS-funksjoner med omfattende AI-drevne løsninger.

• Tradisjonelt har programvare vært et verktøy for å hjelpe mennesker til å jobbe mer effektivt. Imidlertid endrer AI det ved å ta på seg hele jobber av seg selv, og i hovedsak slå sammen rikene av programvare og arbeidskraft til ett. Dette betyr at bedrifter kan begynne å se programvare ikke bare som et verktøy, men som en aktiv del av arbeidsstyrken. Ettersom AI begynner å gjøre mer av arbeidet som tradisjonelt utføres av mennesker, er det en enorm mulighet for nye virksomheter å dukke opp. Disse virksomhetene kan bruke AI til å gjøre ting billigere, raskere og muligens bedre enn mennesker. Konvergensen mellom arbeids- og programvaremarkedene forventes ikke bare å utvide markedsomfanget, men også å øke fortjenestemarginene.

Se:  Klarnas AI håndterer 700 jobber, målretter $20B IPO

• AI kan effektivt overvåke transaksjoner for overholdelse og uvanlige aktiviteter som kan indikere svindel eller brudd på regulatoriske krav. AIs evne til å analysere store datamengder reduserer raskt behovet for omfattende team med compliance-ansvarlige.
• AI-algoritmer kan vurdere risiko og bestemme kredittverdighet raskere og mer nøyaktig enn tradisjonelle metoder. Denne automatiseringen kan redusere behovet for menneskelige underwriters, spesielt i enkle, mindre komplekse saker.

Sannsynligvis forvandlet

• Mens AI kan håndtere mange analytiske oppgaver, vil menneskelig innsikt forbli avgjørende, spesielt for komplekse beslutninger. Finansanalytikere vil måtte skifte fra tradisjonelle tallknusende roller til å tolke AI-genererte data og ta strategiske beslutninger basert på denne analysen.
• Mens grunnleggende kundeinteraksjoner kan være automatiserte, Kundeadministrasjon og rådgivende roller på høyt nivå vil utvikle seg. Fagfolk i disse stillingene må integrere AI-verktøy i arbeidet sitt for å gi forbedret, personlig råd, utnytte AI for dataanalyse og prediktiv innsikt.
• Ettersom fintech-selskaper i økende grad stoler på AI, er viktigheten av Cybersecurity vokser. Fagfolk på dette feltet må fokusere mer på strategisk tilsyn og mindre på rutinemessig overvåking, ettersom AI håndterer sistnevnte. De må også utvikle ferdigheter i å håndtere AI-sikkerhetsrisikoer spesifikt.

Se:  Hvordan GenAI transformerer risiko og samsvar i bankvirksomhet

• Innovasjonsroller i utvikling av nye fintech-produkter og -tjenester vil forvandles etter hvert som AI-evnen vokser. Disse fagfolkene må forstå hvordan de kan integrere AI i finansielle tjenester og skape innovative tilbud som utnytter teknologi for å møte endrede forbrukerforventninger.

Sannsynligvis se økt etterspørsel

• Ettersom AI tar en sentral rolle i fintech, etterspørselen etter AI og maskinlæringseksperter vil skyte i været. Disse fagfolkene vil være avgjørende for å utvikle, foredle og vedlikeholde AI-systemer.
• Etter hvert som AI-systemer blir mer gjennomgripende i økonomiske beslutninger, vil behovet for fagfolk som spesialiserer seg på etiske implikasjoner og regeloverholdelse av AI-systemer vil øke. Disse rollene innebærer å sikre at AI-systemer fungerer rettferdig, transparent og innenfor juridiske rammer.
• Fagfolk dyktige i change management og integrering av AI i eksisterende systemer vil være etterspurt. De vil hjelpe organisasjoner med å gå jevnt over til nye teknologier og sikre at ansatte tilpasser seg nye verktøy og prosesser.

Dagens arbeidsstyrke vs. AI Software Workforce

Tabellen nedenfor illustrerer hvordan AI-programvarearbeidsstyrken vil tilby distinkte fordeler når det gjelder effektivitet og skalerbarhet, samtidig som den byr på utfordringer med å opprettholde den menneskelige berøringen og sikre etisk bruk av teknologi. Ettersom AI fortsetter å spre seg bredt i hele økonomien, vil arbeidslandskapet gjennomgå betydelig transformasjon, noe som krever justeringer i arbeidsstyrkeledelse, jobbdesign og regulatoriske rammer.

Bilde: Freepik/WangXiNa

Arbeidsstyrkekostnadsimplikasjoner og eksempler

• AI krever vanligvis en høyere startinvestering enn å ansette en menneskelig arbeider.
• AI pleier å være det mer kostnadseffektiv over tid, spesielt hvis programvaren kan erstatte flere menneskelige ansatte eller øke produktiviteten deres betydelig.
• AI-systemer tilbyr enestående skalerbarhet og er tilgjengelig 24/7, noe som drastisk kan redusere behovet for ekstra menneskelig arbeidskraft i friminuttet eller i rushtiden.

Se:  IMF utsteder advarsel om AIs innvirkning på globale jobber

• Jobber som involverer store mengder repeterende oppgaver, som dataregistrering i kundeservice eller standard dokumentutkast, viser største kostnadsbesparelser når den erstattes med AI.
• Roller som krever håndtere komplekse datasett kan også dra betydelig nytte av AI på grunn av høy effektivitet og lavere feilprosent.
• Stillinger som drar nytte av kontinuerlig drift uten pauser, for eksempel i salg eller kundestøtte, kan se betydelige kostnadsreduksjoner gjennom AI.

Scenario 1: Kundeservice

• Menneskelige arbeidere: Inkluderer vanligvis lønn, opplæringskostnader, fordeler og overhead for fysisk arbeidsområde. Kundeservicerepresentanter kan koste selskapet 40,000 XNUMX dollar årlig per ansatt.
• AI-programvare (chatbots): Innledende utvikling og integrasjon kan koste $50,000 10,000, med årlig vedlikehold og oppdateringer på rundt $24 7. Imidlertid kan ett AI-system håndtere arbeidsmengden til flere representanter XNUMX/XNUMX.
• År 1: Menneske (1 person) = $40,000 60,000; AI = $XNUMX XNUMX (initiell + vedlikehold)
• År 2 og utover: Menneske (1 person) = $40,000 10,000 årlig; AI = $XNUMX XNUMX årlig
• besparelser:  Overgang til AI chatbots kan spare omtrent $110,000 XNUMX over fem år per byttet rolle. Dette scenariet forutsetter at et enkelt AI-system kan erstatte flere menneskelige roller, noe som øker besparelsene ytterligere.

Scenario 2: Dataanalyse

• Menneskelige analytikere: Lønn for dyktige dataanalytikere kan være i overkant av $70,000 XNUMX årlig, pluss kostnader for pågående opplæring og programvarelisenser.
• AI-programvare (dataanalyseverktøy): High-end systemer kan utvikles eller lisensieres for rundt $100,000 20,000, med årlige vedlikeholdskostnader på rundt $XNUMX XNUMX. Disse systemene kan utføre komplekse analyser mye raskere enn mennesker og håndtere større datasett.
• År 1: Menneske (1 analytiker) = $70,000 120,000; AI = $XNUMX XNUMX

Se:  OSC/EY-rapport: AI i Fintech Use Cases

• År 2 og utover: Menneske (1 analytiker) = $70,000 20,000 årlig; AI = $XNUMX XNUMX årlig
• besparelser: AI-verktøy gir betydelige besparelser, spesielt på grunn av deres evne til å håndtere store datasett og komplekse analyser mer effektivt enn menneskelige analytikere. Det femårige sparepotensialet er rundt $230,000 XNUMX per byttet analytikerrolle.

Scenario 3: Salg

• Menneskelig salgspersonell: Inkludert lønn, provisjoner og utgifter, kan totalsummen nå $80,000 XNUMX per person årlig.
• AI-programvare (automatiserte salgssystemer): Innledende oppsett for et robust automatisert salgssystem kan koste $150,000 30,000, med løpende kostnader rundt $XNUMX XNUMX per år for støtte, oppdateringer og integrasjon.
• År 1: Menneske (1 selger) = $80,000 180,000; AI = $XNUMX XNUMX
• År 2 og utover: Menneske (1 selger) = $80,000 30,000 årlig; AI = $XNUMX XNUMX årlig
• besparelser: Automatiserte salgssystemer gir en betydelig avkastning på investeringen gjennom kontinuerlig drift og eliminering av provisjonsutbetalinger. Over fem år kan besparelsene utgjøre 220,000 XNUMX dollar per byttet selger.

Se:  AIs etiske dilemma vokser etter hvert som innovasjonen øker

Disse scenariene viser at mens AI innebærer høyere forhåndskostnader, kan de langsiktige besparelsene og effektivitetsgevinstene rettferdiggjøre investeringen, spesielt i roller preget av høyt volum, repeterbarhet og behovet for hastighet og nøyaktighet.

I Closing

Når selskaper utnytter AI for å forbedre eller erstatte tradisjonelle roller, optimaliserer de ikke bare driften, men er også klar til å redusere kostnadene betydelig, og gir et glimt inn i en fremtid der digitale arbeidere er like vanlig som deres menneskelige kolleger. Selv om denne transformasjonen er utfordrende, presenterer den en grense full av muligheter for de som er klare til å omfavne den neste bølgen av teknologiske fremskritt.

De National Crowdfunding & Fintech Association (NCFA Canada) er et finansielt innovasjonsøkosystem som gir utdanning, markedsintelligens, industriforvaltning, nettverksbygging og finansieringsmuligheter og tjenester til tusenvis av fellesskapsmedlemmer og jobber tett med industri, myndigheter, partnere og tilknyttede selskaper for å skape en levende og innovativ fintech og finansiering. industri i Canada. Desentralisert og distribuert, NCFA er engasjert med globale interessenter og hjelper til med å inkubere prosjekter og investeringer i fintech, alternativ finansiering, crowdfunding, peer-to-peer-finansiering, betalinger, digitale eiendeler og tokens, kunstig intelligens, blockchain, kryptovaluta, regtech og insurtech-sektorer . Bli med Canadas Fintech & Funding Community i dag GRATIS! Eller bli en medvirkende medlem og få fordel. For mer informasjon, besøk: www.ncfacanada.org

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://ncfacanada.org/the-rise-and-implications-of-a-new-ai-software-workforce/