Экономический потенциал генеративного ИИ: следующий фронт производительности

Согласно последнему отчету McKinsey, скорость развития генеративного ИИ значительно превышает ожидания, а его экономическая эффективность и социальное воздействие также будут значительно выше, чем ранее предполагалось.

Основной вывод отчета заключается в том, что AI достигнет уровня человека быстрее, чем ожидалось, и медианный прогноз — до 2030 года. В сравнении с прогнозом 2017 года, новый отчет более оптимистичен в отношении перспектив развития AI.

Генеративный ИИ уже проникает во все аспекты нашей жизни. От ChatGPT до Copilot и Stable Diffusion, эти ИИ-продукты меняют способы работы и жизни людей. В отличие от прошлого, эти инструменты доступны каждому.

Доклад сосредоточен на скорости развития ИИ и указывает на то, что наше понимание возможностей генеративного ИИ все еще находится на начальной стадии. Целью данного доклада McKinsey является более глубокое понимание будущего развития генеративного ИИ.

В экономическом влиянии отчет определил 63 случая использования генеративного ИИ, охватывающих 16 бизнес-функций. Если применить к различным отраслям, это может привести к экономическим выгодам от 2,6 трлн до 4,4 трлн долларов в год. Это на 15% до 40% больше, чем прогнозированные в 2017 году 11 трлн до 17,7 трлн долларов.

Отчет также проанализировал потенциальное влияние генеративного ИИ на около 850 профессий. Эксперты смоделировали различные сценарии, оценив, когда генеративный ИИ сможет выполнять более 2100 рабочих задач, составляющих глобальную экономику. Результаты показывают, что общий экономический эффект от генеративного ИИ может составлять от 6,1 трлн до 7,9 трлн долларов в год.

В будущем генеративный ИИ окажет влияние на большинство бизнес-функций, но степень влияния будет различной. Четыре функции: клиентская операционная деятельность, маркетинг и продажи, программная инженерия и исследования и разработки составляют примерно 75% от общей ценности случаев использования генеративного ИИ.

Генеративный ИИ также может изменить систему управления знаниями внутри компании, принося ценность для всей организации. Его возможности обработки естественного языка могут помочь сотрудникам более удобно запрашивать и извлекать внутренние знания компании, повышая эффективность принятия решений.

Доклад ожидает, что, основываясь на текущей производительности генеративного ИИ, его способности во всех аспектах достигнут уровня человека быстрее, чем предполагалось ранее. Например, время, необходимое для достижения промежуточного уровня естественного понимания языка человеком, было сокращено с ранее прогнозируемого 2027 года до 2023 года.

Эксперты прогнозируют, что генеративный ИИ может оказать наибольшее влияние на интеллектуальный труд, особенно в деятельностях, связанных с принятием решений и сотрудничеством. Ожидается значительное увеличение потенциала автоматизации профессиональных знаний, а также значительное увеличение потенциала автоматизации управления и развития талантов.

Отчет указывает на то, что с развитием новых технологий все заинтересованные стороны должны активно реагировать. Для руководителей предприятий необходимо рассмотреть, как эффективно использовать потенциальную ценность генеративного ИИ, одновременно управляя рисками, которые он создает. Для государственных决策ов нужно учитывать влияние генеративного ИИ на будущее планирование рабочей силы, а также как разработать соответствующую политику поддержки.

Для каждого человека нам нужно подумать о том, как найти баланс между удобством и влиянием, которое приносит генеративный ИИ, а также о том, как выразить наши требования на этапе принятия решений.

В целом, этот отчет всесторонне рассматривает значительное влияние всплеска генеративного ИИ на общество, особенно в экономической сфере, предоставляя важные рекомендации для понимания и реагирования на приход эпохи ИИ.