Tech Transformation and AI Readiness
Pioneering Paths for the Global South
- 2025
- Buch
- Herausgegeben von
- Abeba N. Turi
- Paulos Teckle
- Buchreihe
- Future of Business and Finance
- Verlag
- Springer Nature Switzerland
Über dieses Buch
Dieses Buch stellt die Trends des technologischen Wandels und der AI- Bereitschaft der Schwellenländer auf regulatorischen, sozialen, wirtschaftlichen und infrastrukturellen Ebenen dar. Mit dem zunehmenden Tempo der Urbanisierung, des digitalen Wandels und der Verbreitung der Algorithmenökonomie spielen Daten und Infrastrukturbereitschaft eine entscheidende Rolle für Wirtschaftswachstum und Entwicklung. Indem sie Beweise (theoretische und empirische Belege) ausgewählter Schwellenländer heranziehen, soll diese Arbeit Licht auf die Entwicklungen und die technologische Bereitschaft dieser Volkswirtschaften werfen und sich auf KI-Lösungen mit der Analyse der technologischen Infrastruktur und der Datenbereitstellung konzentrieren. Darüber hinaus bietet es eine eingehende Darstellung empirischer Belege für die technologische Transformation und bewährter Verfahren mit den Konstrukten für die Bereitstellung künstlicher Intelligenz in Schwellenländern auf nationaler und institutioneller Ebene. Die in diesem herausgegebenen Buch vorgestellten Studien werden dazu beitragen, die Lücke in der spärlichen Literatur über Daten, Infrastruktur und KI-Bereitschaft der Schwellenländer zu schließen, indem sie die Herausforderungen und Chancen untersuchen. Zu den wichtigsten Themen gehören KI-Lösungen in den Bereichen Wertschöpfung in Unternehmen, grüne Wirtschaft, Nachhaltigkeit, positive Überwachung von KI-Risiken als technologische Chance, Bewertung, Eindämmung, (erneuerbare) Energieerzeugung, Management und Nutzung, Bildung, Sicherheit, Gesundheitssystem und vieles mehr.
Mit KI übersetzt
Über dieses Buch
This book presents the trends of tech transformation and AI- readiness of emerging economies across regulatory, social, economic, and infrastructure layers. With the increased pace of urbanization, digital transformation, and proliferation of the algorithm economy, data and infrastructural readiness play vital roles in economic growth and development. By taking evidence (theoretical and empirical evidence) from selected emerging economies, this work intends to shed light on the developments and tech-readiness of these economies, focusing on AI solutions with the analysis of tech infrastructure and data readiness.
Besides, it provides an in-depth presentation of empirical evidence on tech transformation and best practices with the constructs for AI tech readiness of emerging economies at national and institutional levels. The studies presented in this edited book will help to bridge the gap in the scanty literature about data, infrastructure, and AI readiness of emerging economies by looking into the challenges and opportunities. Major topics covered include AI solutions in Organizational value creation, green economy, sustainability, positive AI risk monitoring as a tech opportunity, assessment, mitigation, (renewable) energy generation, management and utilization, education, security, healthcare system, and more.
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Inhaltsverzeichnis
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Frontmatter
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Exploring the Current AI Landscape in Global South Economies: A Systematic Literature Review and Research Agenda
Anton Borines, Paulos Teckle, Abeba N. TuriDas Kapitel befasst sich mit dem raschen Fortschritt künstlicher Intelligenz (KI) und ihren tiefgreifenden Auswirkungen auf die Volkswirtschaften des globalen Südens. Sie konzentriert sich auf die einzigartigen Herausforderungen und Chancen, vor denen diese Regionen stehen, wenn es darum geht, künstliche Intelligenz für die Entwicklung nutzbar zu machen, und befasst sich mit Sektoren wie Gesundheit, Bildung, Landwirtschaft und Fertigung. Die Studie zielt darauf ab, die Wissenslücke durch eine systematische Literaturrecherche und strategische Empfehlungen für eine nachhaltige KI-Integration zu überbrücken. Durch die Untersuchung von Fallstudien und die Identifizierung wichtiger Barrieren und Enabler bietet das Kapitel wertvolle Einblicke, wie KI Innovationen vorantreiben, die wirtschaftliche Entwicklung überspringen und soziale Gerechtigkeit im globalen Süden fördern kann.KI-Generiert
Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.
AbstractThis systemic review reveals a complex and rapidly evolving AI landscape within Global South economies, characterized by varied adoption rates across sectors, including healthcare, education, agriculture, manufacturing, and services. While AI offers transformative potential, its adoption is impeded by infrastructural deficits, a lack of skilled workforce, inadequate policy frameworks, and the apparent lack of trust in AI technology by pertinent stakeholders. The findings from this review suggest that while the road ahead is challenging, the rewards of successfully integrating AI could redefine the economic landscapes of the Global South. -
The Impact of AI on Economic Growth: A Take for Emerging Economies
Xiaohua Yang, Abeba N. TuriDas Kapitel "The Impact of AI on Economic Growth: A Take for Emerging Economies" untersucht die transformativen Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf das Wirtschaftswachstum, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf Schwellenländern liegt. Zunächst wird der rasche Fortschritt und die weit verbreitete Anwendung der KI-Technologie hervorgehoben und ihre Rolle bei der Revolutionierung wirtschaftlicher Aktivitäten und Rahmenbedingungen betont. Das Kapitel gliedert sich in drei Schlüsselperspektiven: Produktivität, Innovation und Analyse auf Unternehmensebene. Darin wird diskutiert, wie künstliche Intelligenz die Produktivität steigern, Innovationen fördern und das Wachstum auf Unternehmensebene vorantreiben kann, während sie zugleich die Komplexität und potenziellen Herausforderungen anerkennt. Darüber hinaus untersucht das Kapitel Strategien im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz in verschiedenen Ländern, mit besonderem Schwerpunkt auf China, Indien, Brasilien und Südafrika. Abschließend unterstreicht er die Notwendigkeit weiterer Forschungen über die Auswirkungen künstlicher Intelligenz in den Volkswirtschaften des globalen Südens und skizziert mögliche zukünftige Untersuchungsrichtungen.KI-Generiert
Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.
AbstractAI has replaced some workers and is soon to do more. An important question to raise here is how AI impacts an economy. This work is a review of the current literature on the impact of AI on economic growth. The goal is to disclose and delineate the complex literature to identify the common areas of the research reviewed and point out the research gap.The general agreement of the literature reviewed is that AI promotes economic growth. There are three common areas of the current research reviewed. The first one is artificial intelligence and productivity growth. Researchers use different theoretical models to prove that AI increases productivity. Meanwhile, other researchers hold different views on empirical research. Although much empirical research finds that AI promotes productivity growth, the relationship is stable and significant. Some, however, come with opposing views to the extent that developing countries benefit less or face a decline in GDP with AI technology.The second area is artificial intelligence and idea production and innovation, which is mainly theoretical analysis. By introducing an idea production function or knowledge production function, researchers found that AI can aid idea production and promote the overall rate of innovation, thus leading to economic growth. The third area is firm-level analysis. Due to the difficulty of data acquisition on AI applications at the firm’s level, the research is limited. The current finding is that AI can help promote firm productivity and grow larger. Besides, we took use cases from China, India, Brazil, and South Africa as examples of the Global South economies and discussed their AI policies and implications. With the scanty literature focused on the Global South AI, this work draws baseline research with directions for future works to cover the literature gap. -
AI-Readiness in Emerging Economies: Metha Synthesis on Data and Infrastructural Layers
Julio Joaquin Meza Vergara, Paulos Teckle, Abeba N. TuriDieses Kapitel geht auf die KI-Bereitschaft der Schwellenländer ein und betont die entscheidende Rolle von Daten und Infrastruktur. Darin werden die Herausforderungen in den Bereichen Datenverwaltung, Regulierungsrahmen und Infrastrukturentwicklung diskutiert, die der Einführung künstlicher Intelligenz im Wege stehen. Der Text untersucht auch die Initiativen und Strategien von Ländern wie Indien, Brasilien und China zur Überwindung dieser Hindernisse. Darüber hinaus unterstreicht er die Bedeutung von Investitionen in Humankapital, öffentlich-privaten Partnerschaften und der Notwendigkeit robuster Regulierungsrahmen zur Unterstützung der Umsetzung künstlicher Intelligenz. Das Kapitel schließt mit der Betonung des Potenzials künstlicher Intelligenz zur Transformation der Industrien in den Schwellenländern, vorausgesetzt, die erforderliche Infrastruktur und der rechtliche Rahmen sind vorhanden.KI-Generiert
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AbstractThis study seeks to perform AI-readiness situation assessment for the countries in the Global South. By navigating through the theoretical and empirical evidence, the work sheds light on the groundwork and the current state of these economies in preparation for the unfolding new wave of machine intelligence. Here, we explored data availability, data protection policies, and data governance and further investigated infrastructural capabilities to support AI technologies. We also navigated through implementation success stories from selected countries in the region. This work will provide a comprehensive and detailed analysis of the challenges and opportunities associated with the adoption of AI in the context of the South. -
Investment in R&D of AI: Evidence from the Global South
Manbo HeDas Kapitel "Investitionen in F & E von KI: Evidence from the Global South" untersucht die Investitionslandschaft künstlicher Intelligenz in Entwicklungsländern und konzentriert sich dabei auf die Herausforderungen und Unterschiede, vor denen sie im Vergleich zu den Industrieländern stehen. Darin werden die globalen Trends bei Investitionen in künstliche Intelligenz diskutiert, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf dem Wettbewerb zwischen den USA und China liegt. Das Kapitel beleuchtet auch die spezifischen Szenarien für KI-Investitionen in China, Indien, Brasilien und Südafrika und liefert eine detaillierte Analyse der Investitionsgeschäfte, der Regierungspolitik und der Herausforderungen, vor denen diese Länder stehen. Darüber hinaus vertieft er sich in die globale KI-Governance-Landschaft, vergleicht die Ansätze des globalen Nordens und Südens und betont die Notwendigkeit einer ethischen und verantwortungsvollen KI-Entwicklung, um die Kluft zwischen reichen und armen Ländern zu überbrücken.KI-Generiert
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AbstractThe past decade has witnessed the world fast-forwarding into the fifth industrial revolution, aka the era of AI. Many things that were only possible in fiction novels or Hollywood movies are now part of our daily reality. It is inevitable that AI will keep changing our world forever. While some countries are embracing AI’s astonishingly increased productivity and convenience, many other countries fear the increased probability of being left behind. No surprise to none, the dividing line of AI, once again, is the same line that had divided the developing countries from the developed ones—or, more politically correctly expressed, the Global South vs. the Global North. This study is to provide a brief review of the current state of play of the major Global South countries in the AI field, including their respective AI investment activities, challenges and opportunities they face individually and as a group, as well as competitive advantages that existed with them, even though for the most part, all Global South countries are fallen short of money, talent, and infrastructure—which are essentially vital resources, in the race of AI development. -
Patent, Still a Leading Indicator in AI Technology Innovation?
Shirley TangIn diesem Kapitel wird die Bedeutung von Patenten als führender Indikator für Innovationen im Bereich der KI-Technologie untersucht und das rasche Wachstum und die Investitionen in KI hervorgehoben. Darin werden die Herausforderungen diskutiert, die von künstlich erzeugten Erfindungen wie dem DABUS-Fall ausgehen, und die Notwendigkeit, die Patentgesetze zu überdenken, um den Fortschritten im Bereich der künstlichen Intelligenz Rechnung zu tragen. Der Text untersucht auch alternative Aneignungsstrategien und die Zukunft von KI-Innovationen im Patentsystem und bietet Einblicke in die sich entwickelnde Landschaft der KI-Technologie und ihre Auswirkungen auf geistige Eigentumsrechte.KI-Generiert
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AbstractWith significant investments and exponential growth in the global AI market, the importance of patents as an indicator of innovation outputs has become more pronounced. However, the rise of AI-generated inventions poses new challenges to the existing patent system. The research delves into the patentability of AI inventions, with a focus on the Dr. Thaler and DABUS case, which questioned whether AI can be recognized as an inventor. This case has ignited global discussions on the ownership of AI-generated inventions and other disclosure requirements in IP systems. Additionally, we explore alternative appropriability strategies rather than patenting. The research highlights the need for a balanced and efficient patent system that fosters continuous innovation in the era of autonomous AI rather than incites a patent racing between humans and machines, which seems to open Pandora’s box. -
Leveraging Artificial Intelligence for Environmental Sustainability and Energy Efficiency: Opportunities, Challenges, and Future Directions
Patty ZakariaDieses Kapitel untersucht das transformative Potenzial künstlicher Intelligenz (KI) bei der Bewältigung von Herausforderungen in den Bereichen ökologische Nachhaltigkeit und Energieeffizienz. Darin wird diskutiert, wie künstliche Intelligenz Energiesysteme optimieren, die Produktion erneuerbarer Energien verbessern und die Anstrengungen zur Energieeinsparung verstärken kann. Darüber hinaus wird die Rolle künstlicher Intelligenz bei der Präzisionslandwirtschaft, dem Management von Wasserressourcen und der Verfolgung von Umweltverschmutzung untersucht. Das Kapitel hebt auch die bedeutenden Herausforderungen und ethischen Überlegungen hervor, die mit der Einführung künstlicher Intelligenz für Umweltzwecke verbunden sind, und betont die Notwendigkeit nachhaltiger KI-Praktiken und eines gerechten Zugangs zu Technologie. Durch Zusammenfassung aktueller Forschungsergebnisse und Vorschläge für strategische Rahmenwerke bietet dieses Kapitel eine ganzheitliche Sicht, wie KI positive Umweltveränderungen vorantreiben und zugleich ihren verantwortungsvollen Einsatz sicherstellen kann.KI-Generiert
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AbstractThis chapter argues that artificial intelligence (AI) has the transformative potential to address critical environmental sustainability challenges. We can significantly enhance energy efficiency, manage natural resources more effectively, and reduce pollution by harnessing AI’s advanced data processing, pattern recognition, and predictive capabilities. Key applications include optimizing renewable energy sources, accurately predicting energy demands, and minimizing waste. AI-driven precision farming can boost agricultural productivity while reducing environmental impact by optimizing water and fertilizer use.The chapter underscores the pivotal role of AI in monitoring and managing air and water quality, enabling timely interventions to prevent environmental damage. Furthermore, AI offers innovative urban planning and resource management solutions, such as optimizing traffic flow, improving waste management, and promoting green infrastructure to support sustainable cities and communities. Despite these opportunities, the chapter acknowledges several challenges in adopting AI for environmental sustainability. These include AI models’ high energy consumption, ethical concerns, and the digital divide that limits access to AI technologies. To overcome these challenges, the chapter suggests developing sustainable AI practices, ensuring equitable access to AI technologies, and integrating AI into comprehensive policy frameworks.By addressing these challenges and leveraging AI’s capabilities, the chapter concludes that AI can drive significant positive changes for our planet, helping to achieve long-term sustainability goals. The main argument is that while AI holds great promise for environmental sustainability, a balanced approach that includes technological innovation, strategic planning, and ethical considerations is essential for realizing its full potential. -
AI-Powered Educational System: Challenges for Higher Education in Emerging Economies: Baseline Research
Noosha Mehdian, Abeba N. TuriDas Kapitel befasst sich mit der Integration künstlicher Intelligenz in die Hochschulbildung, insbesondere innerhalb der Schwellenländer, und beleuchtet die einzigartigen Herausforderungen, vor denen diese Regionen stehen. Es untersucht die Einstellungen und Verhaltensweisen von Fakultätsmitgliedern gegenüber der Einführung künstlicher Intelligenz, die von Faktoren wie Einrichtungsbedingungen, Bewusstsein, wahrgenommenem Risiko, Leistungserwartung und Anstrengung beeinflusst werden. Die Studie untersucht auch die Auswirkungen von KI-Governance und das Potenzial von KI, strukturelle Ungleichheiten zu verschärfen. Durch die Darstellung eines detaillierten Hintergrundes über die Technologielandschaft und KI-Anwendungen in Schwellenländern bietet das Kapitel ein differenziertes Verständnis der Komplexität, die mit der Einführung künstlicher Intelligenz einhergeht. Außerdem werden die Vorteile und Missbräuche künstlicher Intelligenz in der Hochschulbildung diskutiert, einschließlich des Potenzials für kognitive Voreingenommenheit und Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes. Die Forschung zielt darauf ab, politische Entscheidungsträger und Ausbilder darüber zu informieren, wie man ein förderliches Umfeld für die Einführung künstlicher Intelligenz schafft, um eine ethische Nutzung und effektive Integration zu gewährleisten.KI-Generiert
Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.
AbstractAs Artificial Intelligence (AI) is rapidly transforming many facets of our lives, universities worldwide strive to integrate Generative AI (GenAI) into their curriculum to enhance educational outcomes. AI-powered systems, including chatbots and virtual assistants, provide customized learning experiences and real-time student support and enhance cognitive engagement. However, emerging economies face unique challenges that hinder the effective adoption of these technologies. This chapter investigates the challenges of integrating AI in higher education within emerging economies. The primary objectives are to identify the challenges faced, examine faculty attitudes toward AI adoption, investigate the impact of facility conditions, perceived risk, performance and effort expectancy, and explore AI governance in the Global South. The chapter conceptually frames the relevant challenges using established theoretical models and provides empirical evidence through a comprehensive literature review. The benefits and misuse of AI in educational settings, as well as policy implications specific to the Global South, are also outlined. The findings aim to guide stakeholders and policymakers in the effective integration of AI in higher education in the Global South, advocating for inclusivity and ethical use to ensure enhanced learning experiences to better prepare students for a more equitable future. -
The Role of AI in Organizational Resource Utilization and Value Creation: Pathways to Institutional AI Readiness in Emerging Economies
Evline, Abeba N. TuriDieses Kapitel untersucht die transformativen Auswirkungen künstlicher Intelligenz (KI) auf Organisationsprozesse und Wertschöpfung, insbesondere in Schwellenländern. Darin wird untersucht, wie KI die Wettbewerbsfähigkeit steigert, Operationen unterstützt und Entscheidungshilfen bietet, während gleichzeitig die Herausforderungen und ethischen Dilemmata angegangen werden, die auftreten. Die Studie schlägt Wege zur Bereitstellung künstlicher Intelligenz vor und betont, wie wichtig es ist, die Rolle und Fähigkeiten künstlicher Intelligenz zu verstehen, um Risiken zu verringern und eine erfolgreiche Umsetzung sicherzustellen. Darüber hinaus werden die ethischen Implikationen der KI-Integration und die Notwendigkeit eines menschenzentrierten Ansatzes untersucht, um technologischen Fortschritt mit gesellschaftlichen Werten in Einklang zu bringen.KI-Generiert
Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.
AbstractUnderstanding the AI readiness level in the organization is as crucial as understanding how AI influences organizations’ function. Thus, this chapter synthesized the current findings and various methods of measuring AI readiness levels and how they can be implemented to measure organizations’ AI readiness levels. The Technological Organizational Environment (TOE) model is one of the core tools used to measure AI readiness, followed by the Technology Acceptance Model (TAM) and Digital Transformation dimensions. Each method provides a unique perspective that assists organizations in formulating strategies to exploit the opportunity in AI implementation. Additionally, it presented AI readiness using a risk assessment framework, thus providing an alternate perspective for decision-making regarding AI-related opportunities.
- Titel
- Tech Transformation and AI Readiness
- Herausgegeben von
-
Abeba N. Turi
Paulos Teckle
- Copyright-Jahr
- 2025
- Verlag
- Springer Nature Switzerland
- Electronic ISBN
- 978-3-031-73639-1
- Print ISBN
- 978-3-031-73638-4
- DOI
- https://doi.org/10.1007/978-3-031-73639-1
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