sztuczna inteligencja | 12 kwietnia 2024 r
Obraz: freepikSztuczna inteligencja to nie tylko narzędzie zwiększające zakres ludzkich zadań, ale wschodząca siła robocza, która łączy siłę roboczą i oprogramowanie w jeden rynek
NFX opublikowało niedawno artykuł zatytułowany „Siła robocza AI jest tutaj: powstanie nowego rynku pracy”, który omawia łączenie pracy i oprogramowania w związku z postępem sztucznej inteligencji. Ta zmiana stwarza znaczące możliwości dla innowacji i nowych modeli biznesowych, przekształcając branże poprzez zastąpienie tradycyjnych funkcjonalności SaaS kompleksowymi rozwiązaniami opartymi na sztucznej inteligencji.
- Tradycyjnie oprogramowanie było narzędziem pomagającym ludziom pracować wydajniej. Sztuczna inteligencja zmienia to jednak, samodzielnie podejmując się całych zadań, zasadniczo łącząc sferę oprogramowania i pracy w jedno. Oznacza to, że firmy mogą zacząć widzieć oprogramowanie nie tylko jako narzędzie, ale także jako aktywną część siły roboczej. W miarę jak sztuczna inteligencja zacznie wykonywać więcej pracy tradycyjnie wykonywanej przez człowieka, pojawia się ogromna szansa na pojawienie się nowych firm. Firmy te mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do wykonywania różnych zadań tańsze, szybsze i prawdopodobnie lepsze niż ludzie. Oczekuje się, że konwergencja rynków pracy i oprogramowania nie tylko poszerzy zakres rynku, ale także zwiększy marże zysku.
Zobacz: Sztuczna inteligencja Klarny obsługuje 700 stanowisk pracy, a jej celem jest IPO o wartości 20 miliardów dolarów
- Sztuczna inteligencja może skutecznie monitoruj transakcje pod kątem zgodności i nietypowych działań które mogą wskazywać na oszustwo lub naruszenie wymogów regulacyjnych. Zdolność sztucznej inteligencji do szybkiego analizowania dużych ilości danych zmniejsza potrzebę tworzenia rozbudowanych zespołów specjalistów ds. zgodności.
- Algorytmy AI mogą szybciej i dokładniej niż tradycyjne metody oceniać ryzyko i określać zdolność kredytową. Ta automatyzacja może zmniejszyć potrzebę ubezpieczyciele ludzcyzwłaszcza w prostych i mniej skomplikowanych przypadkach.
Prawdopodobnie ulegnie przemianie
- Chociaż sztuczna inteligencja może wykonywać wiele zadań analitycznych, wiedza ludzka pozostanie kluczowa, szczególnie w przypadku podejmowania złożonych decyzji. Analitycy finansowi będą musieli przejść od tradycyjnych ról polegających na przetwarzaniu liczb na rzecz interpretowania danych generowanych przez sztuczną inteligencję i podejmowania strategicznych decyzji na podstawie tej analizy.
- Chociaż podstawowe interakcje z klientami mogą zostać zautomatyzowane, Role związane z zarządzaniem klientami i doradztwem wysokiego szczebla będą ewoluować. Specjaliści na tych stanowiskach będą musieli zintegrować narzędzia sztucznej inteligencji ze swoją pracą, aby zapewnić ulepszone, spersonalizowane porady, wykorzystując sztuczną inteligencję do analizy danych i wniosków predykcyjnych.
- Ponieważ firmy fintech w coraz większym stopniu polegają na sztucznej inteligencji, znaczenie bezpieczeństwo cybernetyczne rośnie. Specjaliści w tej dziedzinie będą musieli w większym stopniu skoncentrować się na nadzorze strategicznym, a mniej na rutynowym monitorowaniu, ponieważ sztuczna inteligencja radzi sobie z tym drugim. Będą także musieli rozwinąć umiejętności w zakresie zarządzania zagrożeniami dla bezpieczeństwa sztucznej inteligencji.
Zobacz: Jak GenAI zmienia ryzyko i zgodność z przepisami w bankowości
- Role innowacyjne w opracowywaniu nowych produktów i usług fintech będzie się zmieniać wraz ze wzrostem możliwości sztucznej inteligencji. Ci specjaliści będą musieli zrozumieć, jak zintegrować sztuczną inteligencję z usługami finansowymi i tworzyć innowacyjne oferty wykorzystujące technologię, aby sprostać zmieniającym się oczekiwaniom konsumentów.
Prawdopodobnie wystąpi zwiększony popyt
- Ponieważ sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w fintech, popyt na Eksperci od sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego wystrzeli w górę. Specjaliści ci będą kluczowi do opracowywania, udoskonalania i utrzymywania systemów sztucznej inteligencji.
- W miarę jak systemy sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej powszechne w decyzjach finansowych, istnieje potrzeba specjalistów specjalizujących się w implikacjach etycznych i zgodności z przepisami systemów AI wzrośnie. Role te obejmują zapewnienie, aby systemy sztucznej inteligencji działały sprawiedliwie, przejrzyście i zgodnie z ramami prawnymi.
- Specjaliści wykwalifikowani w zakresie czarządzanie hange i integrowanie sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami będzie duże zapotrzebowanie. Pomogą organizacjom płynnie przejść na nowe technologie i zapewnią pracownikom adaptację do nowych narzędzi i procesów.
Dzisiejsi pracownicy kontra pracownicy zajmujący się oprogramowaniem AI
Poniższa tabela ilustruje, w jaki sposób pracownicy zajmujący się oprogramowaniem AI zapewnią wyraźne korzyści pod względem wydajności i skalowalności, jednocześnie przedstawiając wyzwania związane z utrzymaniem kontaktu z człowiekiem i zapewnieniem etycznego wykorzystania technologii. W miarę dalszego rozprzestrzeniania się sztucznej inteligencji w całej gospodarce krajobraz pracy ulegnie znaczącym przemianom, co będzie wymagać dostosowań w zarządzaniu siłą roboczą, projektowaniu stanowisk pracy i ramach regulacyjnych.
| Aspekt | Dzisiejsza siła robocza | Pracownicy oprogramowania AI |
|---|---|---|
| Natura pracy | Przede wszystkim skoncentrowany na człowieku; obejmuje zadania manualne i poznawcze. | Przede wszystkim zautomatyzowane; Sztuczna inteligencja wykonuje zarówno rutynowe, jak i coraz bardziej złożone zadania. |
| Dostępność | Z zastrzeżeniem ograniczeń ludzkich (np. godziny pracy, przerwy, urlopy). | Działa 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu bez przerw, zapewniając stałą produktywność. |
| Skalowalność | Ograniczone dostępnością zasobów ludzkich i wymogami szkoleniowymi. | Wysoce skalowalny; można natychmiast rozbudować przy minimalnych kosztach przyrostowych. |
| Rozwój umiejętności | Wymaga ciągłego szkolenia i rozwoju zawodowego. | Aktualizacje i ulepszenia są wdrażane cyfrowo, co pozwala na natychmiastowe zwiększenie możliwości. |
| Wskaźnik błędu | Podatny na błędy ludzkie w zależności od poziomu umiejętności i warunków. | Ogólnie niższy poziom błędów, przy stałej wydajności, na którą nie mają wpływu czynniki ludzkie. |
| Koszty: | Obejmuje wynagrodzenia, świadczenia, powierzchnię biurową itp. | Przede wszystkim rozwój z góry i bieżące koszty utrzymania; znacznie niższy koszt krańcowy na jednostkę pracy. |
| Podejmowanie decyzji | Obejmuje inteligencję emocjonalną, względy etyczne i ludzki osąd. | W oparciu o algorytmy i analizę danych; może brakować szczegółowego zrozumienia bez nadzoru człowieka. |
| Styl interakcji | Osoba posiadająca zdolność do empatii i adaptacji w oparciu o sygnały społeczne. | Stajesz się bardziej wyrafinowany dzięki NLP, ale nadal może brakować Ci prawdziwej empatii i zrozumienia złożonych ludzkich emocji. |
| Tworzenie pracy | Tworzy różnorodne miejsca pracy we wszystkich sektorach. | Przesuwa tworzenie miejsc pracy w kierunku stanowisk związanych z technologią; może zmniejszyć liczbę miejsc pracy w tradycyjnych sektorach, ale stworzyć nowe typy rozwoju sztucznej inteligencji i nadzoru. |
| Nadzór regulacyjny | Silnie regulowane w oparciu o prawo pracy, bezpieczeństwo w miejscu pracy itp. | Pojawiające się regulacje skupiają się na prywatności danych, etycznym korzystaniu ze sztucznej inteligencji i zapewnianiu uczciwości przy zautomatyzowanych decyzjach. |
Zdjęcie: Freepik/WangXiNaKonsekwencje i przykłady kosztów siły roboczej
- Sztuczna inteligencja zazwyczaj wymaga: wyższą inwestycję początkową niż zatrudnienie człowieka.
- AI zwykle tak jest z biegiem czasu bardziej opłacalnezwłaszcza jeśli oprogramowanie może zastąpić wielu pracowników lub znacząco zwiększyć ich produktywność.
- Oferta systemów AI niezrównaną skalowalność i są dostępne 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, co może drastycznie zmniejszyć zapotrzebowanie na dodatkową siłę roboczą poza godzinami pracy lub w godzinach szczytu.
Zobacz: MFW wydaje ostrzeżenie dotyczące wpływu sztucznej inteligencji na globalne miejsca pracy
- Praca, która wymaga duża liczba powtarzalnych zadań, jak wprowadzanie danych w obsłudze klienta lub standardowe sporządzanie dokumentów, pokaż największe oszczędności po zastąpieniu sztuczną inteligencją.
- Role, które wymagają obsługa złożonych zbiorów danych mogą również znacząco skorzystać na sztucznej inteligencji ze względu na wysoka wydajność i niższy poziom błędów.
- Stanowiska, z których można czerpać korzyści ciągła praca bez przerwnp. w sprzedaży lub obsłudze klienta, mogą osiągnąć znaczną redukcję kosztów dzięki sztucznej inteligencji.
Scenariusz 1: Obsługa klienta
- Pracownicy ludzcy: zazwyczaj obejmują wynagrodzenia, koszty szkoleń, świadczenia i koszty ogólne związane z fizycznym miejscem pracy. Przedstawiciele obsługi klienta mogą kosztować firmę 40,000 XNUMX dolarów rocznie na pracownika.
- Oprogramowanie AI (Chatboty): Początkowy rozwój i integracja mogą kosztować 50,000 10,000 dolarów, a roczna konserwacja i aktualizacje – około 24 7 dolarów. Jednak jeden system AI może obsłużyć obciążenie pracą wielu przedstawicieli XNUMX godziny na dobę, XNUMX dni w tygodniu.
- Rok 1: Człowiek (1 osoba) = 40,000 60,000 dolarów; AI = XNUMX XNUMX USD (początkowe + utrzymanie)
- Rok 2 i później: Człowiek (1 osoba) = 40,000 10,000 dolarów rocznie; AI = XNUMX XNUMX dolarów rocznie
- Oszczędności: Przejście na chatboty oparte na sztucznej inteligencji mogłoby zaoszczędzić około 110,000 XNUMX dolarów w ciągu pięciu lat na każdej zastąpionej roli. W tym scenariuszu zakłada się, że pojedynczy system sztucznej inteligencji może zastąpić wiele ról ludzkich, co dodatkowo zwiększa oszczędności.
Scenariusz 2: Analiza danych
- Analitycy ludzcy: Wynagrodzenia wykwalifikowanych analityków danych mogą sięgać ponad 70,000 XNUMX dolarów rocznie plus koszty bieżących szkoleń i licencji na oprogramowanie.
- Oprogramowanie AI (narzędzia do analizy danych): Wysokiej klasy systemy można opracować lub licencjonować za około 100,000 20,000 USD, a roczne koszty utrzymania wynoszą około XNUMX XNUMX USD. Systemy te mogą wykonywać złożone analizy znacznie szybciej niż ludzie i obsługiwać większe zbiory danych.
- Rok 1: Człowiek (1 analityk) = 70,000 120,000 dolarów; AI = XNUMX XNUMX dolarów
Zobacz: Raport OSC/EY: Sztuczna inteligencja w przypadkach użycia Fintech
- Rok 2 i później: Człowiek (1 analityk) = 70,000 20,000 dolarów rocznie; AI = XNUMX XNUMX dolarów rocznie
- Oszczędności: Narzędzia AI oferują znaczne oszczędności, szczególnie ze względu na ich zdolność do efektywniejszego przetwarzania dużych zbiorów danych i złożonych analiz niż analitycy ludzcy. Potencjał oszczędności w ciągu pięciu lat wynosi około 230,000 XNUMX USD na każde zastąpione stanowisko analityka.
Scenariusz 3: Sprzedaż
- Personel sprzedaży: Łącznie z wynagrodzeniem, prowizjami i wydatkami, suma może osiągnąć 80,000 XNUMX dolarów na osobę rocznie.
- Oprogramowanie AI (zautomatyzowane systemy sprzedaży): Początkowa konfiguracja solidnego zautomatyzowanego systemu sprzedaży może kosztować 150,000 30,000 USD, a stałe koszty wsparcia, aktualizacji i integracji wynoszą około XNUMX XNUMX USD rocznie.
- Rok 1: Człowiek (1 sprzedawca) = 80,000 180,000 USD; Sztuczna inteligencja = XNUMX XNUMX dolarów
- Rok 2 i później: Człowiek (1 sprzedawca) = 80,000 30,000 dolarów rocznie; AI = XNUMX XNUMX dolarów rocznie
- Oszczędności: Zautomatyzowane systemy sprzedaży zapewniają znaczny zwrot z inwestycji poprzez ciągłą pracę i eliminację prowizji. W ciągu pięciu lat oszczędności mogą wynieść 220,000 XNUMX USD na każdego zastąpionego sprzedawcę.
Zobacz: Dylemat etyczny sztucznej inteligencji rośnie wraz ze wzrostem innowacji
Scenariusze te pokazują, że chociaż sztuczna inteligencja wiąże się z wyższymi kosztami początkowymi, długoterminowe oszczędności i wzrost wydajności mogą uzasadniać inwestycję, szczególnie na stanowiskach charakteryzujących się dużą liczbą zadań, powtarzalnością oraz potrzebą szybkości i dokładności.
Na zakończenie
Wykorzystując sztuczną inteligencję do wzmacniania lub zastępowania tradycyjnych ról, firmy nie tylko optymalizują operacje, ale są także gotowe znacznie obniżyć koszty, dając wgląd w przyszłość, w której pracownicy cyfrowi będą tak samo powszechni, jak ich ludzcy odpowiednicy. Ta transformacja, choć stanowi wyzwanie, stwarza granicę pełną możliwości dla tych, którzy są gotowi przyjąć kolejną falę postępu technologicznego.
Połączenia National Crowdfunding & Fintech Association (NCFA Canada) to ekosystem innowacji finansowych, który zapewnia edukację, analizę rynku, zarządzanie branżą, możliwości tworzenia sieci kontaktów i finansowania oraz usługi tysiącom członków społeczności i ściśle współpracuje z przemysłem, rządem, partnerami i podmiotami stowarzyszonymi w celu stworzenia tętniącego życiem i innowacyjnego fintech i finansowania przemysłu w Kanadzie. Zdecentralizowana i rozproszona NCFA współpracuje z globalnymi interesariuszami i pomaga inkubować projekty i inwestycje w sektorach fintech, finansów alternatywnych, finansowania społecznościowego, finansów peer-to-peer, płatności, aktywów i tokenów cyfrowych, sztucznej inteligencji, blockchain, kryptowaluty, regtech i insurtech . Dołącz do rejestru Kanadyjska społeczność Fintech & Funding dzisiaj ZA DARMO! Lub zostań członek wnoszący wkład i zdobądź profity. Aby uzyskać więcej informacji prosimy odwiedzić: www.ncfacanada.org
Podobne posty
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://ncfacanada.org/the-rise-and-implications-of-a-new-ai-software-workforce/
