¿Podemos construir un sistema utilizando algoritmos de aprendizaje automático que puedan reemplazar a todas las empresas de consultoría financiera y técnica del mundo?

Si.

Pero, puede no suceder en cualquier momento en un futuro cercano. Dejame explicar,

Estamos en la etapa de exploración de posibilidades de la IA. Hay toneladas de posibilidades y mercados totalmente nuevos que estamos creando gracias a la IA. La ventaja de la máquina de IA autónoma sería un auto confiable que conduzca autos. Que literalmente puede pensar y actuar, pero aún debe ser aceptado ampliamente.

La IA es la definición de futuro, creo todo lo que hacemos hoy. Incluyendo cosas tan ridículas como caca, será tocado por la IA de alguna manera. ¡Las posibilidades son enormes! Pero hay un problema

Nosotros, como seres humanos, resistimos la nueva tecnología como parte de sus instintos naturales. Una noción común es,

La eficiencia está en el futuro .

IPhone actualizado, Mac, un hogar totalmente automatizado, etc. Las nuevas tecnologías están destinadas a ser eficientes para ser un éxito. Lo más probable es que el último dispositivo que haya comprado sea un 100% más eficiente que el sustituto anterior. Por eso pones dinero para comprarlo.

Según la teoría delta 4, cuando más del 40% de los clientes del 100% están retenidos y acostumbrados a usar la tecnología o producto recientemente introducido, entra en un período de crecimiento irreversible. Esto se aplica a todos los productos y servicios. Si la proporción es inferior al 40% pero superior al 20%, es posible que necesitemos invertir más dinero para mantenerla a flote (ola, uber, etc.). Si es inferior al 20%, no vale la pena hacerlo.

Dicho esto, es difícil sacar a las personas de su zona de confort definida y hacer que usen sus servicios. La confianza también es otro factor que depende de su tipo de negocio.

De vuelta a tu pregunta,

Reemplazar todas las consultorías financieras y técnicas en todo el mundo enfrentaría muchos desafíos al principio,

Aceptación

Si las personas / personas responsables aceptan el servicio recién introducido. Incluso si lo hacen, ¿qué tan probable es que no vuelvan al servicio tradicional anterior? Si retenemos el 40% de nuestros clientes para acostumbrarnos y confiamos en la IA totalmente automática con decisiones cruciales, no hay vuelta atrás.

Eficiencia

¿Qué tan eficiente sería el nuevo producto de IA? Un pequeño error y puede reducir los años de reputación a cero en muy poco tiempo. Por lo tanto, un producto de IA altamente eficiente es bastante difícil de diseñar y mantener. Requiere una tonelada de inteligencia informática y potencia confiable.

Fiabilidad

Estás promocionando un producto que tomará decisiones poniendo en juego miles de millones de dólares con poca o ninguna interacción humana. Definitivamente tomará mucho tiempo y costo educar a los clientes. Un negocio que requiere mucho dinero para educar al cliente no siempre es bueno.

El futuro

Creo que la IA será el futuro. diablos, es el futuro.

Pero para construir algo así, sin duda tomará tiempo.

Gente como Ali O. AlShamsi ya sabe que es potencial y se ensucia las manos al crear su propio producto de IA.

No veo por qué no sucederá, pero sé con certeza que teniendo en cuenta todos los análisis y la tendencia tecnológica actual, no sucederá hasta finales de 2030.

Gracias por leer.

Puede obtener más información sobre la teoría Delta 4 y por qué es importante para su negocio explicado aquí.

¿Estás hablando de alguna película de ciencia ficción o has hecho esta pregunta simplemente por diversión?

De todos modos, no podemos ignorar las posibilidades de que la automatización de IoT convierta a lagos de personas en desempleados, pero serán de la clase de operadores tradicionales, servicio de asistencia, empleados y asistentes personales a líderes corporativos. Desde entonces, todas las tareas repetitivas y manuales pueden realizarse mediante algoritmos ML más eficientemente en comparación con los humanos.

Pero no podemos confiar en los algoritmos de ML para jugar el próximo movimiento en un tablero de ajedrez, ya que es analítico y requiere un algoritmo diferente y una estrategia para ganar el juego. Por lo tanto, colectivamente ML y otros algoritmos que trabajan juntos en un sistema similar a la red pueden reducir los empleados de la mayoría de las empresas de consultoría en los próximos 10 años. Pero, siempre habrá una perspectiva de un nuevo trabajo en el que podamos monitorear la eficiencia de estos algoritmos de inteligencia colectiva y ML.

Google, Facebook, LinkedIn, Twitter, Microsoft y Apple, pioneros en el uso de la ciencia de datos, pueden aprovechar la posibilidad de ganar más dinero con tareas automatizadas y dar un pago promedio a los operadores manuales y un pago más alto a los científicos de datos, pero la situación va a ser similar a lo que sucedió hace 15-20 años. la computadora reemplazó a los archivos y carpetas humanos y de la computadora reemplazó a los archivos y carpetas físicos

Ahora vemos máquinas expendedoras automáticas de boletos en estaciones de ferrocarril, aeropuertos y cines. Mañana, veremos muchas de esas máquinas instaladas en todas partes, haciendo el trabajo humano de manera más efectiva. Pero requerimos mantenimiento, control y actualización y, por lo tanto, el negocio de TI nunca se cerrará.

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