Challenges of digitalization and artificial intelligence for modern economies, societies and management

This study aims at identifying the challenges of digitalization and artificial intelligence for modern economies, societies and business administration. The implementation of digitalization schemes as Industry 4.0 are presently official policy of many developed countries. The goal is optimization of production processes and supply chains. Artificial intelligence is also affecting many fields. Both technologies are expected to substantially change working conditions for many people. It is important to identify the kind and impact of these changes and possible means to minimize negative effects. For this purpose, this study uses previous results about the disappearance of manufacturing jobs in the USA and their impact on different groups of society together with technical information about the new technologies to deduce expected changes caused by digitalization and artificial intelligence. Results are that both technologies will destroy large numbers of jobs and complete job classes while at the same time creating new jobs very different from the ones destroyed. Extensive permanent education and re-education of employees will be necessary to minimize negative effects, probably even changes to a more broad-based education to improve the potential of job changes into completely new fields. In addition, the technical information about digitalization in cyber-physical systems points to dangers that will require solutions on the international level.

Исследование направлено на выявление проблем цифровизации и искусственного интеллекта в сферах современной экономики, общества и делового администрирования. Внедрение таких схем цифровизации, как Индустрия 4.0, в настоящее время является официальной политикой многих развитых стран. Цель - оптимизация производственных процессов и цепочек поставок. Искусственный интеллект также влияет на многие области. Ожидается, что обе технологии существенно изменят условия труда для многих людей. Важно определить характер и последствия этих изменений, а также возможные средства минимизации негативных последствий. Для этого в данном исследовании используются результаты предыдущих работ, изучающих исчезновение производственных рабочих мест в США и его влияние на различные группы общества, вместе с технической информацией о новых технологиях для прогнозирования ожидаемых изменений, вызванных цифровизацией и искусственным интеллектом. Становится очевидным, что обе технологии уничтожают большое количество рабочих мест и способствуют исчезновению целых классов профессий, одновременно создавая новые рабочие места, сильно отличающиеся от уничтоженных. Многостороннее постоянное образование и переклассификация работников будут необходимы для минимизации негативных последствий и улучшения потенциала смены работы в совершенно новых областях. Кроме того, техническая информация о цифровизации в киберфизических системах указывает на опасности, которые потребуют решения на международном уровне.

Авторы
Издательство
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН)
Номер выпуска
3
Язык
Английский
Страницы
556-567
Статус
Опубликовано
Том
28
Год
2020
Организации
  • 1 Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)
Ключевые слова
искусственный интеллект; кибербезопасность; кибертерроризм; цифровизация; валовой внутренний продукт; индустрия 4.0; artificial intelligence; cybersecurity; cyberterrorism; digitalization; gross domestic product; industry 4.0
Цитировать
Поделиться

Другие записи

Решетникова М.С.
Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Экономика. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН). Том 28. 2020. С. 536-546
Karavdin A.A.
Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Экономика. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН). Том 28. 2020. С. 585-596