Yapay zeka işgücü piyasasını değiştirir. Çıkarılabilen iş için iş reklamları. Sürünen personelin azalması var mı?
Yapay zeka (AI) radikal rekabeti garanti eder. Yönetim danışmanı Hajo Riesenbeck ise IA'yı “yeni sanayi devrimi” olarak görüyor. Bu nedenle hızlı bir uygulama gereklidir: önerilerin yönetiminin istişaresi.
IA'yı kullanmak için büyük baskı bazı şirketlerde kullanılmaktadır. “Ki First” yazılım shopphy tedarikçisinin sloganı gibi görünüyor. Mart ayında CEO yöneticilerine yeni bir kural bildirdi. Daha kişisel talep etmek istiyorsanız, IA'nın görevi ve bir kişiyi gerçekleştirmediğini göstermelisiniz.
Teknolojinin BTQ Union teknolojik danışmanlığının teknolojik danışmanı tek kritik çözüm olduğu fikri. “Teknolojik çözüm” neredeyse tüm sosyal ve politik sorunların teknik olarak çözülebileceği fikridir. Süreçleri birlikte tartışmak ve sosyal olarak müzakere etmek yerine, bir şirket hangi sorunun olduğunu ve hangi dijital aracın sorunu çözeceğini açıklar.
Almanya'da bir ürün veya hizmetle sadece tüm anaokulları ortadan kaldırıldığında başlayacak bir zihniyet vardır. Bununla birlikte, yapay zeka yeniliklerinin yüksek temposu ile bu işe yaramaz.
Yapay zeka, dev adımlara sahip şirketlere yardımcı oluyor, Alman Ekonomisi Köln Enstitüsü (IW) vaat ediyor. Bir IW çalışmasına göre, yeni teknoloji Alman ekonomisinin verimliliğini önemli ölçüde artırabilir. 2025'ten 2030'a kadar olan yıllarda, 2030'dan 2040'a kadar yüzde 0,9 ve hatta yüzde 1,2'lik verimliliğin yıllık büyümesi beklenebilir. Ancak bu bir otomatizm değil, şirketler ve çalışanlar bunun bir parçası olmalı.
Rafine yerlere bir göz atmak için
Bir araştırma, teknolojinin sahip olabileceği sonuçların neler olduğunu göstermektedir. Rellalio Labs ekonomisti Zanele Munyikwa, çevrimiçi tekliflerde çalışmanın açıklamalarını inceledi ve IA'nın zaten işe alabileceği veya tamamlayabileceği listelenen faaliyetlere yol açtı.
Son üç yılda, KI'nin yapabileceği görev yüzdesinin çevrimiçi pozisyon reklamlarında % 19 azaldığını keşfetti.
Riskler hafife alınmıştır. Personel maliyetlerinin azaltılması önce gelir. Ancak yapay zeka tehlikeleri gerçektir. Örneğin “Ki-Bias” büyük bir sorun olabilir. Psikolojide, önyargı genel bir bozulma etkisi olarak gösterilir. Kastedilen şey, önyargılar gibi çevrelerinin algısını etkileyen stereotiplerdir. Yapay zeka, eğitim verileri yanda kullanılırsa mevcut çarpıklıkları artırabilir. Otomatik öğrenme sadece ağların eğitildiği veriler kadar iyidir.
Bu, örneğin tercüme edildiğinde görülebilir. Eğer tarafsız bir cinsiyet ifadesi Almanca'ya aktarılırsa, IA'nın bilinçsizce klişeleşmiş düşünce kalıplarına ne kadar çabuk düştüğü keşfedilir:
“Hemşire ilaçları hazırlıyor” neredeyse her zaman “hemşire ilaçlar hazırlar”, “Doktor ilaçları hazırlıyor” güvenilir bir şekilde “Doktor Uyuşturucu için hazırlıklı” olarak tercüme edilmiştir.
Rita Schuhmacher raporları Kamu Ver.Ver.di Sendikası'na ait dergi:
Yapay zeka (AI) radikal rekabeti garanti eder. Yönetim danışmanı Hajo Riesenbeck ise IA'yı “yeni sanayi devrimi” olarak görüyor. Bu nedenle hızlı bir uygulama gereklidir: önerilerin yönetiminin istişaresi.
IA'yı kullanmak için büyük baskı bazı şirketlerde kullanılmaktadır. “Ki First” yazılım shopphy tedarikçisinin sloganı gibi görünüyor. Mart ayında CEO yöneticilerine yeni bir kural bildirdi. Daha kişisel talep etmek istiyorsanız, IA'nın görevi ve bir kişiyi gerçekleştirmediğini göstermelisiniz.
Teknolojinin BTQ Union teknolojik danışmanlığının teknolojik danışmanı tek kritik çözüm olduğu fikri. “Teknolojik çözüm” neredeyse tüm sosyal ve politik sorunların teknik olarak çözülebileceği fikridir. Süreçleri birlikte tartışmak ve sosyal olarak müzakere etmek yerine, bir şirket hangi sorunun olduğunu ve hangi dijital aracın sorunu çözeceğini açıklar.
Bütün bir sektörün çok büyük sorunları var. Çok uzun süre beklerseniz, şu anda hayal edebileceğimizden daha hızlısınız. Geliştirme hızlıdır. Bu, sadece bir müşterinin hesabının, yaşının ve mesleğinin geliştirilmesi nedeniyle AI sayesinde yeni rakipler tarafından gösterilmektedir. Müşterilerle kolayca ve doğrudan etkileşime girebilirsiniz.
Almanya'da bir ürün veya hizmetle sadece tüm anaokulları ortadan kaldırıldığında başlayacak bir zihniyet vardır. Bununla birlikte, yapay zeka yeniliklerinin yüksek temposu ile bu işe yaramaz.
Yapay zeka, dev adımlara sahip şirketlere yardımcı oluyor, Alman Ekonomisi Köln Enstitüsü (IW) vaat ediyor. Bir IW çalışmasına göre, yeni teknoloji Alman ekonomisinin verimliliğini önemli ölçüde artırabilir. 2025'ten 2030'a kadar olan yıllarda, 2030'dan 2040'a kadar yüzde 0,9 ve hatta yüzde 1,2'lik verimliliğin yıllık büyümesi beklenebilir. Ancak bu bir otomatizm değil, şirketler ve çalışanlar bunun bir parçası olmalı.
Rafine yerlere bir göz atmak için
Bir araştırma, teknolojinin sahip olabileceği sonuçların neler olduğunu göstermektedir. Rellalio Labs ekonomisti Zanele Munyikwa, çevrimiçi tekliflerde çalışmanın açıklamalarını inceledi ve IA'nın zaten işe alabileceği veya tamamlayabileceği listelenen faaliyetlere yol açtı.
Son üç yılda, KI'nin yapabileceği görev yüzdesinin çevrimiçi pozisyon reklamlarında % 19 azaldığını keşfetti.
AI tarafından bozulmalar göz ardı edilir
Riskler hafife alınmıştır. Personel maliyetlerinin azaltılması önce gelir. Ancak yapay zeka tehlikeleri gerçektir. Örneğin “Ki-Bias” büyük bir sorun olabilir. Psikolojide, önyargı genel bir bozulma etkisi olarak gösterilir. Kastedilen şey, önyargılar gibi çevrelerinin algısını etkileyen stereotiplerdir. Yapay zeka, eğitim verileri yanda kullanılırsa mevcut çarpıklıkları artırabilir. Otomatik öğrenme sadece ağların eğitildiği veriler kadar iyidir.
Bu, örneğin tercüme edildiğinde görülebilir. Eğer tarafsız bir cinsiyet ifadesi Almanca'ya aktarılırsa, IA'nın bilinçsizce klişeleşmiş düşünce kalıplarına ne kadar çabuk düştüğü keşfedilir:
“Hemşire ilaçları hazırlıyor” neredeyse her zaman “hemşire ilaçlar hazırlar”, “Doktor ilaçları hazırlıyor” güvenilir bir şekilde “Doktor Uyuşturucu için hazırlıklı” olarak tercüme edilmiştir.
Rita Schuhmacher raporları Kamu Ver.Ver.di Sendikası'na ait dergi:
Halüsinasyon AI, AI modelleri tarafından üretilen yanlış veya yanıltıcı sonuçlardır. Bu, yetersiz eğitim verileri, modelin yanlış hipotezleri veya modeli eğitmek için kullanılan verilerdeki bozulma gibi çeşitli faktörlerden kaynaklanabilir.