Экономический потенциал генеративного ИИ: следующий фронт производительности

Последний отчет McKinsey подчеркивает, что скорость развития генеративного ИИ значительно превышает ожидания, и его влияние на экономику и общество будет быстрее и глубже, чем предполагалось. В отчете прогнозируется, что ИИ может достичь человеческого уровня до 2030 года, что гораздо оптимистичнее, чем прогнозы 2017 года.

Генеративный ИИ уже проник во все аспекты нашей жизни. В отличие от прежних приложений ИИ, ограниченных конкретными областями, таких как достижения AlphaGo в игре в го, современные инструменты генеративного ИИ, такие как ChatGPT, Copilot и Stable Diffusion, стали общедоступными инструментами. Эти инструменты демонстрируют удивительные способности в таких областях, как создание контента, рисование и обработка документов, и их производительность быстро растет.

Отчет анализирует экономическое воздействие генеративного ИИ с двух точек зрения:

1. Анализ приложений для бизнеса: отчет определил 63 сценария применения генеративного ИИ, охватывающих 16 бизнес-функций. Если применять их в полном объеме, ежегодно они могут принести экономике от 2,6 триллионов до 4,4 триллионов долларов.

2. Анализ влияния на профессию: эксперты смоделировали потенциальное влияние генеративного ИИ на около 850 профессий, оценив его способность выполнять более 2100 рабочих задач в глобальной экономике. Результаты показывают, что генеративный ИИ может принести от 6,1 до 7,9 триллионов долларов США общей выгоды для мировой экономики.

В конкретных бизнес-функциях операционная деятельность клиентов, маркетинг и продажи, программная инженерия и исследования и разработки составляют около 75% общей стоимости сценариев применения генеративного ИИ. В то же время потенциальная ценность таких областей, как производство и цепочка поставок, значительно ниже.

С точки зрения отрасли, розничная торговля (включая автомобильные дилеры) может получить около 310 миллиардов долларов дополнительной стоимости за счет улучшения маркетинга и клиентских операций, в то время как ценность высоких технологий в основном связана с повышением скорости и эффективности разработки программного обеспечения.

Доклад также указывает на то, что влияние генеративного ИИ на профессиональные знания является наибольшим, особенно в деятельности, связанной с принятием решений и сотрудничеством. Потенциал автоматизации профессиональных знаний увеличился на 34 процентных пункта, а потенциал автоматизации управления и развития талантов вырос с 16% в 2017 году до 49% в 2023 году.

В условиях этой технологической революции отчет призывает все заинтересованные стороны активно реагировать. Руководители компаний должны подумать о том, как использовать потенциальную ценность генеративного ИИ, одновременно управляя рисками; государственные чиновники должны разработать соответствующую политику в области труда и регулирующие рамки; а отдельные лица должны рассмотреть, как достичь баланса между удобствами и влиянием, которые приносит генеративный ИИ.

В общем, этот отчет всесторонне анализирует значительное влияние генеративного ИИ на социально-экономическую сферу, подчеркивая огромные изменения, которые эта технология может принести в течение следующего десятилетия.