論文の概要: Transforming Business with Generative AI: Research, Innovation, Market Deployment and Future Shifts in Business Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14437v1
- Date: Mon, 04 Nov 2024 17:41:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-23 16:39:32.391757
- Title: Transforming Business with Generative AI: Research, Innovation, Market Deployment and Future Shifts in Business Models
- Title(参考訳): ジェネレーティブAIでビジネスを変革する - 研究、イノベーション、市場展開、ビジネスモデルの将来的な変化
- Authors: Narotam Singh, Vaibhav Chaudhary, Nimisha Singh, Neha Soni, Amita Kapoor,
- Abstract要約: 本稿では,ジェネレーティブAI(GenAI)がビジネス環境に与える影響について考察する。
新シュンペーター経済学の原理を適用して、GenAIがいかにして「創造的破壊」の新しい波を駆動しているかを分析する。
GenAIの展開は、倫理上の懸念、規制上の要求、仕事の移転のリスクなど、重大な課題も提示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.1650821883155187
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper explores the transformative impact of Generative AI (GenAI) on the business landscape, examining its role in reshaping traditional business models, intensifying market competition, and fostering innovation. By applying the principles of Neo-Schumpeterian economics, the research analyses how GenAI is driving a new wave of "creative destruction," leading to the emergence of novel business paradigms and value propositions. The findings reveal that GenAI enhances operational efficiency, facilitates product and service innovation, and creates new revenue streams, positioning it as a powerful catalyst for substantial shifts in business structures and strategies. However, the deployment of GenAI also presents significant challenges, including ethical concerns, regulatory demands, and the risk of job displacement. By addressing the multifarious nature of GenAI, this paper provides valuable insights for business leaders, policymakers, and researchers, guiding them towards a balanced and responsible integration of this transformative technology. Ultimately, GenAI is not merely a technological advancement but a driver of profound change, heralding a future where creativity, efficiency, and growth are redefined.
- Abstract(参考訳): 本稿では、ジェネレーティブAI(GenAI)がビジネス環境に与える影響を考察し、従来のビジネスモデルの再構築、市場競争の激化、イノベーションの育成におけるその役割について考察する。
ネオ・シャンペテル経済学の原則を適用することで、GenAIが「創造的破壊」という新たな波を駆り立て、新たなビジネスパラダイムや価値提案の出現へと繋がる。
この結果から、GenAIは運用効率を高め、製品とサービスの革新を促進し、新たな収益源を生み出し、ビジネス構造と戦略の実質的なシフトのための強力な触媒として位置づけていることが明らかとなった。
しかし、GenAIの展開は、倫理上の懸念、規制上の要求、転職のリスクなど、重大な課題も生んでいる。
本稿では、GenAIの多種多様な性質に対処することによって、ビジネスリーダー、政策立案者、研究者に貴重な洞察を与え、この変革的テクノロジーのバランスよく責任ある統合に向けて誘導する。
究極的には、GenAIは単なる技術進歩ではなく、大きな変革の原動力であり、創造性、効率、成長が再定義される未来を告げるものだ。
関連論文リスト
- From Generative AI to Innovative AI: An Evolutionary Roadmap [0.0]
本稿では,ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)からイノベーティブ・人工知能(InAI)への移行について検討する。
この文脈では、イノベーションは、学習したデータの単なる複製を超えて、新しく有用なアウトプットを生成する能力として定義される。
本稿では、コンテンツを生成し、自律的な問題解決と創造的思考に携わるAIシステム開発のためのロードマップを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-14T14:03:28Z) - Generative AI in Transportation Planning: A Survey [50.88844036728445]
我々は、交通計画においてGenAIを活用するための最初の包括的枠組みを提示する。
交通計画の観点から, 記述的, 予測的, 生成的, シミュレーション, 説明可能なタスクの自動化におけるGenAIの役割を検討する。
データ不足、説明可能性、バイアス軽減、ドメイン固有の評価フレームワークの開発など、重要な課題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-10T10:33:31Z) - Generative Artificial Intelligence: Evolving Technology, Growing Societal Impact, and Opportunities for Information Systems Research [1.6311895940869516]
我々は、AIの現状と今後の影響を予測するために、AIの進化と発展のトレンドを考察する。
我々は、象徴主義からコネクショナリズムへの継続的な変化に根ざした、GenAIのユニークな特徴を探求する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-25T16:34:23Z) - Safety is Essential for Responsible Open-Ended Systems [47.172735322186]
オープンエンドレスネス(Open-Endedness)とは、AIシステムが新規で多様なアーティファクトやソリューションを継続的に自律的に生成する能力である。
このポジションペーパーは、Open-Ended AIの本質的に動的で自己伝播的な性質は、重大な、未発見のリスクをもたらすと主張している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-06T21:32:07Z) - Boardwalk Empire: How Generative AI is Revolutionizing Economic Paradigms [0.0]
深層生成モデル — 生成的および深層学習技術の統合 — は、既存のデータを分析することを越えて、新たなデータの作成に長けている。
設計、最適化、革新のサイクルを自動化することで、ジェネレーティブAIは、コア産業プロセスを変えようとしている。
金融セクターでは、リスクアセスメント、トレーディング戦略、予測を変革し、その大きな影響を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-19T20:57:16Z) - The Impact of Generative Artificial Intelligence on Ideation and the performance of Innovation Teams (Preprint) [0.0]
この研究は、知識の流出、ジェネレーション、応用に対するAIの効果を理解するために、知識スパイルオーバー理論を応用している。
その結果,GenAIは神経回路の知識スパイルオーバー理論の重要な要素に肯定的な影響を与えることが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-23T18:25:49Z) - Model-based Maintenance and Evolution with GenAI: A Look into the Future [47.93555901495955]
我々は、モデルベースエンジニアリング(MBM&E)の限界に対処する手段として、生成人工知能(GenAI)を用いることができると論じる。
我々は、エンジニアの学習曲線の削減、レコメンデーションによる効率の最大化、ドメイン問題を理解するための推論ツールとしてのGenAIの使用を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-09T23:13:26Z) - Securing the Future of GenAI: Policy and Technology [50.586585729683776]
政府はGenAIを規制し、イノベーションと安全性のバランスをとるという課題に、世界中で不満を抱いている。
Google、ウィスコンシン大学、マディソン大学、スタンフォード大学が共同で行ったワークショップは、GenAIのポリシーとテクノロジーのギャップを埋めることを目的としていた。
本稿では,技術進歩を妨げることなく,どのように規制を設計できるか,といった問題に対処するワークショップの議論を要約する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-21T20:30:01Z) - Governance of Generative Artificial Intelligence for Companies [1.2818275315985972]
ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)は、適切なガバナンスのない組織に素早く参入した。
GenAIの変革的な性質と規制措置に関する広範な議論にもかかわらず、限定的な研究は組織的なガバナンスに対処している。
本稿は、GenAIの基本的特徴をよりよく理解することを目的として、最近の研究を調査することで、このギャップを埋めるものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-05T14:20:19Z) - Exploration with Principles for Diverse AI Supervision [88.61687950039662]
次世代の予測を用いた大規模トランスフォーマーのトレーニングは、AIの画期的な進歩を生み出した。
この生成AIアプローチは印象的な結果をもたらしたが、人間の監督に大きく依存している。
この人間の監視への強い依存は、AIイノベーションの進歩に重大なハードルをもたらす。
本稿では,高品質なトレーニングデータを自律的に生成することを目的とした,探索型AI(EAI)という新しいパラダイムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-13T07:03:39Z) - The Future of Fundamental Science Led by Generative Closed-Loop
Artificial Intelligence [67.70415658080121]
機械学習とAIの最近の進歩は、技術革新、製品開発、社会全体を破壊している。
AIは、科学的な実践とモデル発見のための高品質なデータの大規模なデータセットへのアクセスがより困難であるため、基礎科学にはあまり貢献していない。
ここでは、科学的な発見に対するAI駆動、自動化、クローズドループアプローチの側面を調査し、調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-09T21:16:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。