Генеративный ИИ развивается стремительно, экономическая эффективность очевидна

Последний отчет McKinsey о ИИ указывает на то, что генеративный ИИ развивается с невероятной скоростью, и его экономические выгоды и социальное воздействие нельзя недооценивать. В отчете прогнозируется, что время, когда ИИ достигнет уровня человека, может наступить быстрее, чем ожидалось, с медианным прогнозом до 2030 года.

По сравнению с прогнозами 2017 года, новый отчет более оптимистичен в отношении перспектив развития ИИ. В отчете отмечается, что технологии ИИ глубоко проникли во все аспекты нашей жизни. В отличие от громкого, но ограниченного влияния победы AlphaGo над Ли Седолем в 2016 году, в этом году генеративные ИИ-продукты, такие как ChatGPT, Copilot и Stable Diffusion, охватили все отрасли, позволяя обычным людям легко использовать ИИ для творчества и работы.

Доклад сосредоточен на скорости развития ИИ. Всего за несколько месяцев производительность ChatGPT на базе GPT-4 значительно возросла, а скорость обработки Claude от Anthropic увеличилась в 10 раз. В настоящее время наше понимание возможностей генеративного ИИ все еще находится на начальной стадии, и необходимо углубленное исследование его будущего потенциала.

С точки зрения экономической эффективности отчет анализирует ценность генеративного ИИ с двух перспектив:

1. Анализ бизнес-кейсов. В отчете определено 63 случая использования генеративного ИИ, охватывающих 16 бизнес-функций, ожидается, что они принесут экономическую выгоду от 2,6 трлн до 4,4 трлн долларов США ежегодно. Это на 15% до 40% выше, чем прогнозы 2017 года.

2. Анализ влияния на профессию. Отчет анализирует потенциальное влияние генеративного ИИ на около 850 профессий и оценивает его влияние на более чем 2100 глобальных рабочих мест. Результаты показывают, что общий экономический эффект генеративного ИИ может составлять от 6,1 до 7,9 триллионов долларов в год.

С точки зрения бизнес-функций, клиентская операционная деятельность, маркетинг и продажи, программная инженерия и исследования и разработки составляют 75% общей ценности случаев использования генеративного ИИ. Генеративный ИИ также может приносить ценность всей компании, улучшая систему управления знаниями предприятия.

С точки зрения отрасли, розничная торговля может получить около 310 миллиардов долларов дополнительной стоимости, в основном благодаря улучшению маркетинга и клиентской операционной деятельности. Высокие технологии, в свою очередь, в основном выигрывают от повышения эффективности разработки программного обеспечения.

Согласно отчету, на основе текущей производительности генеративного ИИ, его способности во всех отношениях достигнут уровня человека быстрее, чем предполагалось ранее. Например, время, необходимое ИИ для достижения человеческого уровня понимания естественного языка, было перенесено с 2027 года на 2023 год.

Влияние генеративного ИИ на знания в работе наибольшее, 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% до 49%.

С учетом быстрого развития ИИ, отчет предлагает всем сторонам активно реагировать:

• Руководители предприятий должны подумать о том, как использовать ИИ для создания ценности, одновременно управляя рисками и корректируя стратегии управления человеческими ресурсами.
• Государственным决策者м необходимо учитывать вопросы планирования рабочей силы, поддержки политики и т.д.
• Личности необходимо следить за развитием новых технологий, стремясь найти баланс между удобством и воздействием, которое приносит ИИ.

В целом, этот отчет всесторонне анализирует значительное влияние взрыва генеративного ИИ на социально-экономическую сферу, что заслуживает глубокого размышления со стороны всех слоев общества.