Отчет McKinsey раскрывает огромный потенциал генеративного ИИ

Последний отчет McKinsey выражает оптимизм по поводу перспектив развития генеративного ИИ. В отчете прогнозируется, что ИИ может достичь человеческого уровня быстрее, чем ожидалось, с медианным прогнозом до 2030 года. По сравнению с прогнозом 2017 года, новый отчет явно более оптимистичен в отношении скорости развития ИИ.

Доклад указывает на то, что технологии ИИ глубоко проникли во все аспекты нашей жизни. В отличие от 2016 года, когда AlphaGo победил Ли Сидо в области го, сейчас генеративные ИИ-продукты, такие как ChatGPT, Copilot и Stable Diffusion, широко применяются в создании, рисовании, подготовке презентаций и других повседневных задачах. ChatGPT на базе GPT-4 значительно улучшил свои характеристики, а скорость обработки модели Claude от Anthropic также значительно возросла.

Отчет акцентирует внимание на скорости развития ИИ и указывает на то, что генеративный ИИ быстро возник всего за несколько месяцев. В настоящее время наше понимание возможностей генеративного ИИ все еще находится на начальном этапе, и необходимо более глубоко понять его будущий потенциал.

В плане экономической эффективности отчет был проанализирован с двух точек зрения:

1. Анализ 63 сценариев применения генеративного ИИ показывает, что при широком применении в различных отраслях он может принести экономическую выгоду от 2,6 триллионов до 4,4 триллионов долларов в год, что на 15%-40% больше по сравнению с прогнозом 2017 года.

2. Анализ потенциального влияния генеративного ИИ на около 850 профессий, оценка его влияния на производительность глобальной рабочей силы. Результаты показывают, что общая экономическая выгода от генеративного ИИ может достигать от 6,1 триллиона до 7,9 триллионов долларов в год.

Отчет считает, что потенциал генеративного ИИ далеко не ограничивается этим. Из 16 бизнес-функций около 75% общей ценности случаев использования генеративного ИИ приходятся на клиентские операции, маркетинг и продажи, программную инженерию и исследования и разработки. Кроме того, генеративный ИИ может приносить пользу всей компании за счет улучшения систем управления внутренними знаниями.

В различных отраслях влияние генеративного ИИ различно. Например, в розничной торговле можно получить дополнительную стоимость около 310 миллиардов долларов за счет улучшения маркетинга и клиентских операций, в то время как в высоких технологиях стоимость в основном исходит от повышения эффективности разработки программного обеспечения.

Отчет ожидает, что генеративный ИИ достигнет человеческого уровня быстрее, чем предполагалось ранее. Например, время, необходимое ИИ для достижения человеческого уровня понимания естественного языка, было сокращено с 2027 года до 2023 года. В настоящее время общий процент автоматизации технологий увеличился с примерно 50% до 60-70%.

Влияние генеративного ИИ на知识ные работы最大, особенно в таких мероприятиях, как决策 и协作. Потенциал автоматизации专业知识 возрос на 34 процентных пункта, а потенциал автоматизации管理 и人才开发 увеличился с 16% до 49%.

Отчет указывает, что в течение следующих десяти лет как минимум четверть до трети рабочих мест изменится. В связи с этим руководители компаний должны подумать о том, как использовать потенциальные преимущества генеративного ИИ и управлять рисками, государственные决策者 должны сосредоточиться на планировании рабочей силы и поддержке политики, а каждому индивидууму следует размышлять о том, как достичь баланса между удобством и влиянием новых технологий.

В целом, этот отчет всесторонне анализирует значительное влияние взрывного роста генеративного ИИ на социально-экономическую сферу, предоставляя важные ссылки для нашего понимания и реагирования на наступление эпохи ИИ.