Transformasi ini masih dalam peringkat awal. Walaupun potensi adalah menarik dan eksperimen awal menunjukkan janji, penggunaan prososial AI dan pemikiran garis bawah empat kali ganda lebih banyak daripada aspirasi daripada realiti di kebanyakan industri. Apa yang kita saksikan adalah inisiatif perintis dan kerja asas yang diletakkan oleh institusi dan usahawan yang berpandangan ke hadapan yang mengakui bahawa masa depan perniagaan mungkin bergantung pada mendapatkan keseimbangan ini.

Di luar garis bawah tiga: menambahkan tujuan ke persamaan

Konsep garis bawah kuadruple berevolusi dari " garis bawah tiga " (orang, planet, keuntungan) yang dicipta oleh John Elkington pada tahun 1994. Ia menambah keempat 'P': tujuan, mengiktiraf bahawa kejayaan perniagaan yang mampan memerlukan penjajaran yang disengajakan antara inovasi teknologi dan berkembangnya manusia. Walaupun garis bawah triple mendorong firma untuk mempertimbangkan kesan alam sekitar dan sosial mereka, tujuan memperkenalkan rasa misi yang lebih mendalam yang melampaui pendapatan suku tahunan dan berpotensi untuk memberi inspirasi kepada kakitangan dan pelanggan.

Evolusi ini amat relevan kerana AI menjadi lebih terintegrasi ke dalam operasi perniagaan. Daripada melihat AI sebagai alat untuk kecekapan dan keberkesanan, bilangan organisasi yang kecil tetapi semakin berkembang sedang meneroka potensinya sebagai alat untuk kebaikan sosial ..

Menentukan Prosocial AI: Teknologi Dengan Niat

Prosocial AI mewakili peralihan dari tradisional mengambil teknologi sebagai usaha yang didorong terutamanya oleh kepentingan komersial. Ia merujuk kepada sistem AI yang sengaja disesuaikan, dilatih, dan disasarkan untuk mengeluarkan yang terbaik di dalam dan untuk manusia dan planet. Tidak seperti AI konvensional yang mengoptimumkan metrik sempit, prososial AI diarahkan dengan kebajikan manusia dan kelestarian alam sekitar sebagai objektif utama, bukan pemikiran.

Perbezaannya adalah penting. AI klasik mungkin mengoptimumkan rantaian bekalan untuk kecekapan kos sahaja, berpotensi dengan mengorbankan kebajikan pekerja atau kesan alam sekitar. Sebaliknya, prososial AI akan mengoptimumkan hasil holistik yang merawat daya tahan rantaian bekalan, amalan buruh yang adil, kemampanan alam sekitar, dan keuntungan sebagai objektif yang saling berkaitan.

Aplikasi dunia nyata: Prososial AI dalam amalan

Brewing Social Impact Win Win Coffee mencontohkan pendekatan AI prososial dengan menggabungkan misi sosial dengan teknologi. Syarikat itu bertujuan untuk "membawa ekuiti ke rantaian bekalan kopi, memusatkan diaspora Afrika." Misi ini dikuasakan oleh platform teknologinya, Vianexa, yang menggunakan AI dan pembelajaran mesin untuk menghilangkan kesesakan dan sisa dari rantaian bekalan kopi. Ia memanfaatkan AI untuk melaksanakan model harga dinamik, memastikan pampasan yang lebih adil bagi petani dan urus niaga yang lebih cekap. Hubungan langsung antara jenama yang dihadapi pengguna dan platform AI yang dibina dengan tujuannya menunjukkan strategi garis bawah empat kali ganda dalam tindakan, walaupun bahagian pasarannya masih kecil berbanding dengan gergasi industri (sekarang).

Perolehan pintar dengan rangsangan tujuan mewakili contoh menarik AI prososial dalam konteks B2B. Platform Perisikan Hubungan AI yang berkuasa AI membantu syarikat membuat keputusan pembelian yang optimum dengan pemfaktoran dalam pelbagai metrik yang melampaui kos. Algoritma Stimulus menganalisis dan menjaringkan pembekal berdasarkan kepelbagaian, kemampanan, dan amalan etika, membolehkan syarikat membina rantaian bekalan yang mencerminkan nilai mereka sambil mengekalkan kelebihan daya saing.

Kemasukan kewangan melalui AI beberapa syarikat fintech yang ditubuhkan juga memanfaatkan AI untuk kebaikan sosial. Contohnya PayPal menggunakan pembelajaran mesin untuk menilai kebolehpercayaan kredit untuk perniagaan kecil, terutamanya dalam komuniti yang kurang mendapat perhatian yang bank tradisional mungkin terlepas pandang. Dengan menganalisis data prestasi perniagaan dan bukan hanya bergantung pada skor kredit konvensional, PayPal dapat memberikan modal kepada pelbagai usahawan yang lebih luas. Semasa ketidakpastian ekonomi, sistem AI juga dapat membantu mengenal pasti perniagaan yang berisiko dan menawarkan sokongan secara proaktif, menunjukkan bagaimana syarikat-syarikat yang didorong oleh keuntungan dapat memacu kesan sosial yang positif.

Cabaran untuk mengadopsi AI Prosocial yang meluas

Walaupun contoh -contoh yang menjanjikan ini, membangunkan sistem bersepadu masih mencabar secara teknikal, kerana pelaksanaan AI yang paling terkini masih mengoptimumkan metrik perniagaan tradisional. Faktor -faktor terpilih yang menghalang penggunaan AI prososial yang meluas:

Kerumitan pengukuran: Kesan sosial dan alam sekitar sering sukar untuk mengukur dan mengintegrasikan ke dalam algoritma. (Selalunya "mengukur apa yang kita harta" bertukar menjadi "harta yang kita ukur", sebagai pelabur - dan dalam hal bukan keuntungan - penderma, menghargai metrik keras.)

Tekanan Kompetitif: Syarikat mungkin teragak-agak untuk mengamalkan penyelesaian yang boleh meningkatkan kos jangka pendek, walaupun mereka menawarkan faedah jangka panjang.

Rintangan teknikal: Mengimbangi pelbagai, kadang -kadang bersaing, objektif memerlukan keupayaan AI yang canggih yang banyak organisasi kekurangan.

Rintangan Budaya: Peralihan dari minda memaksimumkan keuntungan memerlukan perubahan asas dalam budaya organisasi dan insentif.

Kelebihan berfikir sistem

Apa yang membezakan prososial AI adalah asasnya dalam pemikiran sistem. Daripada mengoptimumkan komponen individu secara berasingan, sistem ini mengiktiraf hubungan sosial, alam sekitar, dan ekonomi yang saling berkaitan. Sebagai contoh, AI tradisional dalam perkhidmatan pelanggan mungkin mengoptimumkan untuk kos terendah dan masa resolusi terpantas. Logik AI prososial mengoptimumkan kepuasan pelanggan, kesejahteraan ejen, dan bangunan hubungan jangka panjang dan jejak planet, mengakui bahawa interaksi faktor-faktor ini akhirnya memacu keuntungan yang mampan.

Kes ekonomi untuk prososial AI

Walaupun pengkritik mungkin berpendapat bahawa menambah pertimbangan sosial dan alam sekitar meningkatkan kos, bukti yang muncul menunjukkan sebaliknya. Syarikat -syarikat yang mengintegrasikan prinsip AI prososial cenderung untuk menemui aliran pendapatan baru, mengurangkan risiko operasi dan pengawalseliaan, dan membina model perniagaan yang lebih berdaya tahan. Mengguna pakai perspektif yang lebih holistik kepada perniagaan tidak mewakili perdagangan antara keuntungan dan tujuan;, tetapi pemahaman yang lebih canggih tentang bagaimana manfaat yang bermakna dapat dihasilkan dan diperkatakan. Selesai dengan sengaja ia adalah win-win-win-win untuk rakyat kita, institusi kita adalah sebahagian daripada, negara-negara yang kita milik dan planet kita bergantung.

Impak penskalaan: Imperatif institusi

Peralihan ke arus perdana prososial AI memerlukan lebih daripada inisiatif syarikat individu; Ia menuntut perubahan sistemik. Universiti, persatuan industri, dan badan pengawalseliaan mesti bekerjasama untuk mewujudkan persekitaran di mana pemikiran garis bawah empat kali menjadi norma. Program -program seperti kursus pendidikan eksekutif Wharton mengenai AI yang bertanggungjawab membuktikan pendekatan ini, gandingan penguasaan teknikal dengan penalaran etika.

Garis bawah empat kali ganda: empat rangka kerja

Untuk bergerak dari konsep ke realiti, organisasi boleh menggunakan rangka empat praktikal:

F - Fokus pada integrasi pihak berkepentingan: Kenal pasti semua pihak berkepentingan -pekerja, pelanggan, komuniti, dan sistem alam sekitar -dan menggabungkan perspektif mereka ke dalam pembangunan AI.

O - Mengoptimumkan untuk pelbagai pembolehubah: Reka bentuk semula metrik kejayaan untuk memasukkan petunjuk sosial dan alam sekitar bersama -sama dengan kewangan.

U - Memahami melalui Pengukuran: Melabur dalam sistem yang mantap untuk mengesan kesan sosial dan alam sekitar dengan ketegangan yang sama seperti metrik perniagaan tradisional.

R - Mencerminkan dan menyesuaikan diri secara berterusan: Melaksanakan proses semakan biasa untuk menilai kesan dunia inisiatif AI prososial dan mewujudkan gelung maklum balas untuk penambahbaikan berterusan.

Panggilan untuk intentionality bawah

Garis bawah empat kali ganda adalah keperluan strategik bagi perniagaan yang ingin berkembang maju dalam dunia yang semakin hibrid dan lebih saling berkaitan. Oleh kerana pengguna, pekerja, dan pelabur semakin menuntut organisasi yang didorong oleh tujuan, syarikat yang menguasai integrasi ini tidak akan hanya melakukan yang baik, tetapi sangat baik.

Membuat suis dari untung semata-mata kepada perspektif 4p membuat perniagaan masa depan-bukti. Ia sebenarnya menambah "P" tambahan - dengan kepimpinan yang disediakan seperti yang ditekankan oleh Wooten dan James. Sekolah -sekolah perniagaan boleh menjadi juara pendekatan bersepadu, dengan contoh -contoh seperti makmal penyelidikan manusia Wharton AI dan makmal AI yang bertanggungjawab Wharton yang melihat persimpangan teknologi pintar, strategi perniagaan dan tingkah laku manusia, sambil menangani pertimbangan etika, pengawalseliaan dan tadbir urus AI.

Peralihan ini akan beransur -ansur, didorong oleh gabungan tekanan pengawalseliaan, permintaan pengguna dan kelebihan daya saing yang terbukti. Akhirnya masa depan adalah milik organisasi yang mengiktiraf kuasa teknologi untuk menguatkan potensi manusia, mengukuhkan masyarakat dan memupuk planet ini. Pada masa akan datang, garis bawah empat kali ganda bukan sekadar kerangka pengukuran. Ia adalah laluan kepada kemakmuran bersama. Sudah tiba masanya untuk memulakan berjalan, prososial AI dapat mempercepatkan kadar kami.

Atas ialah kandungan terperinci Garis bawah empat kali ganda. Bolehkah prososial AI mempengaruhi perniagaan untuk kebaikan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!