Развитие генеративного ИИ стремительно, отчет McKinsey прогнозирует его огромный экономический потенциал

Последний отчет McKinsey по ИИ указывает на то, что скорость развития генеративного ИИ значительно превышает ожидания, а его экономическая эффективность огромна, и будущий потенциал нельзя недооценивать. Основной вывод отчета заключается в том, что ИИ достигнет уровня человека быстрее, чем предполагается, а медианная прогнозная дата - до 2030 года. Этот прогноз выглядит более оптимистичным по сравнению с прогнозом 2017 года.

Доклад указывает на то, что ИИ уже глубоко проникает во все аспекты нашей жизни. В отличие от прежнего, такие генеративные ИИ-продукты, как ChatGPT, Copilot, Stable Diffusion, стали инструментами, доступными каждому, и обычные пользователи могут использовать их для творчества, создания изображений и подготовки презентаций. ChatGPT на базе GPT-4 значительно улучшил свои характеристики, а скорость обработки Claude от Anthropic также совершила качественный скачок.

Отчет McKinsey акцентирует внимание на скорости развития ИИ и определяет генеративный ИИ как приложения, построенные на основе фундаментальных моделей. В отчете говорится, что наше понимание возможностей генеративного ИИ все еще находится на начальном этапе.

В докладе используется два взаимодополняющих подхода для анализа ценности генеративного ИИ с точки зрения экономического и социального воздействия. Во-первых, проведен широкий анализ предприятий, использующих генеративный ИИ, и определено 63 случая его применения, охватывающих 16 бизнес-функций. Если его применить в различных отраслях, он может принести экономическую выгоду от 2,6 триллиона до 4,4 триллиона долларов в год. Это на 15% до 40% больше, чем предсказывалось в 2017 году.

Во-вторых, проанализировано потенциальное влияние генеративного ИИ на около 850 профессий и оценено его влияние на производительность глобальной рабочей силы. Исключив перекрывающиеся факторы, общий экономический эффект генеративного ИИ составляет от 6,1 трлн до 7,9 трлн долларов США в год.

Отчет также указывает, что влияние генеративного ИИ на различные бизнес-функции различно. Четыре функции: клиентская операционная деятельность, маркетинг и продажи, программная инженерия и научно-исследовательская работа составляют 75% общей стоимости случаев использования генеративного ИИ. Кроме того, генеративный ИИ может приносить ценность для всей компании, улучшая внутренние системы управления знаниями.

В отношении будущего потенциала отчет прогнозирует, что время достижения генеративным ИИ уровня человеческой производительности значительно сократится. Например, время достижения промежуточного уровня понимания естественного языка человеком было перенесено с 2027 года на 2023 год. В настоящее время общий процент автоматизации увеличился с примерно 50% до 60-70%.

Отчет предполагает, что генеративный ИИ может оказать наибольшее влияние на интеллектуальный труд, особенно в деятельности, связанной с принятием решений и сотрудничеством. Потенциал автоматизации профессиональных знаний значительно увеличился, а также значительно возрос потенциал автоматизации управления и развития талантов.

Столкнувшись с возможностями и вызовами, которые приносит генеративный ИИ, отчет предлагает всем заинтересованным сторонам активно действовать. Руководители компаний должны подумать о том, как использовать потенциальную ценность генеративного ИИ и управлять рисками; государственные чиновники должны подготовить планы и политическую поддержку для будущей рабочей силы; каждый индивид также должен обратить внимание на развитие новых технологий, стремясь найти баланс между удобством и влиянием.

В целом, данный отчет всесторонне анализирует значительное влияние всплеска генеративного ИИ на общество, особенно в экономической сфере, демонстрируя его огромный потенциал для развития и глубокое воздействие.