🤖 Киберэкономика, или как нас с вами будут считать.

Итак, мир активно входит в эру киберэкономики, и пора разобраться, что это такое и как в ней жить. В этом посте я простыми словами расскажу о киберэкономике всё, что сам смог понять. Начнём с определений.

Она анализирует, что покупают люди, сколько тратится ресурсов, и делает процессы более эффективными и предсказуемыми. Проще говоря, киберэкономика — это надстройка над классической экономикой для её более эффективного управления. Например, если завод выпускает слишком много товаров, а спрос падает, система на основе данных может быстро скорректировать производство, чтобы избежать перерасхода. Такой подход не нов. Ещё в СССР пытались создать систему (ОГАС) для управления страной, анализируя данные и строя планы. В 1970-х в Чили схожий проект Cybersyn помогал правительству реагировать на кризисы С развитием ИИ и технологий шансы на создание киберэкономики растут. Big Data, ИИ и IoT помогают в реальном времени отслеживать цепочки поставок и поведение покупателей. Но не всё так просто: без ложки дёгтя не обошлось. Системе нужны мощные технологии, специалисты и надёжные связи. При этом автоматизация сокращает рабочие места, а ошибки алгоритмов могут вызвать проблемы. Так что, прежде чем киберэкономика заработает полноценно, предстоит отладить множество процессов.

К посту я приложил принципиальную схему работы киберэкономики. Давайте разберёмся, как она функционирует.

1. Сбор данных

Всё начинается с непрерывного мониторинга экономических процессов: что производят предприятия, сколько товаров покупают люди, как меняются цены, где возникают дефициты или избытки и т.д. Для этого используются датчики, онлайн-транзакции, соцсети, IoT-устройства — всё, что генерирует информацию в реальном времени. 2. Анализ и моделирование

Искусственный интеллект обрабатывает собранные данные и строит прогнозы. Например, система может предсказать, что через месяц резко вырастет спрос на электроэнергию из-за холодов, или обнаружить нехватку лекарств в определённом регионе. ИИ создаёт модели, чтобы протестировать решения до их внедрения. 3. Принятие решений

ИИ предлагает решения: увеличить производство, скорректировать цены или перераспределить ресурсы. Всё это контролируется человеком 4. Обратная связь

После внедрения решений система снова собирает данные, чтобы проверить их эффективность. Если что-то пошло не так, алгоритмы корректируют модель и предлагают новые варианты. Это замкнутый цикл, в котором ошибки исправляются «на ходу». Здесь хорошо бы рассказать про метод обратных ошибок, но лучше я посвящу этому отдельный пост. Скажу лишь, что это ключевой метод, позволяющий ИИ самообучаться, и именно этим он отличается от человеческого мышления.

Пока это скорее идеал, чем реальность, но отдельные элементы уже работают: от умных заводов до алгоритмов Центробанков, регулирующих ставки. Как говорил один из основателей кибернетики Норберт Винер:

Именно на этом принципе всё и держится. P.S. Нет, ну точно нужно рассказать про метод обратных ошибок. 😊 —

Аскер из AiStrata: Центр управления ИИ. Мы разрабатываем ИИ-решения, чтобы ваши клиенты были довольны, а бизнес рос и зарабатывал.

Обязательно подписывайтесь на мой тг-канал. Там я в режиме потока рассказываю о применении ИИ в бизнес-процессах и о том, как строю бизнес на этой теме.