Forecasting the Future: The Interplay of Artificial Intelligence, Innovation, and Competitiveness and its Effect on the Global Economy
Notice bibliographique
Résumé
The study investigates the profound impact of Artificial Intelligence (AI) on various facets of the global economic landscape. Against a backdrop of rapid technological advancements, the study draws on the context of the pivotal IMF report highlighting the transformative potential of AI. The report suggests that AI could modify, replace, or transform about 60% of jobs in advanced economies and a significant proportion in emerging and low-income countries, reflecting a global paradigm shift in employment and economic structures. The core objective of this study is to thoroughly examine the role of AI-driven innovation in organizational competitiveness, its impact on community development and socioeconomic dynamics, and its implications on national economic policies and global economic trends. A quantitative research methodology was employed, involving a structured survey targeting a diverse group of professionals in various industries. The survey was meticulously designed to capture insights into participants' experiences and perceptions regarding AI implementation and its impacts. A total of 642 valid responses from consultants, technology enthusiasts, industry experts, and policymakers provided a robust dataset for analyzing the study's four hypotheses. The research findings reveal that AI integration significantly bolsters organizational competitiveness, echoing the insights from contemporary literature. Higher levels of AI adoption in communities are linked to improved socioeconomic outcomes, albeit with the risk of intensifying existing inequalities. On a national scale, strategies focusing on AI and innovation correlate with enhanced global economic competitiveness. Furthermore, the integration of AI in business processes markedly influences workforce dynamics, necessitating shifts in skill requirements and job roles. In light of these findings, the paper recommends strategic AI integration within businesses, equitable policy frameworks for AI deployment, a focus on AI in national economic strategies, substantial investment in workforce training, and international collaboration in AI development and ethics are imperative for maximizingAI's benefits while mitigating potential risks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».