Экономический потенциал генеративного ИИ: следующий рубеж производительности

Последний отчет McKinsey о ИИ привлек широкое внимание. Основной вывод отчета: ИИ достигнет уровня человека быстрее, чем ожидалось, с медианным прогнозом до 2030 года. По сравнению с прогнозом 2017 года, новый отчет более оптимистичен в отношении перспектив развития ИИ.

Отчет указывает на то, что ИИ глубоко проникает во все аспекты нашей жизни. Этот год особенно заметен, так как генеративные ИИ-продукты, такие как ChatGPT, Copilot и Stable Diffusion, охватили нашу жизнь. Эти ИИ-инструменты доступны каждому, позволяя всем создавать, рисовать и делать презентации с помощью ИИ.

Отчет акцентирует внимание на удивительной скорости развития ИИ. Всего за несколько месяцев возможности ИИ сделали огромный шаг вперед. В настоящее время наше понимание возможностей генеративного ИИ находится на начальной стадии, и именно это стало причиной публикации данного отчета McKinsey.

С точки зрения экономического и социального влияния, отчет был проанализирован с двух точек зрения:

1. Проведено сканирование компаний, использующих генеративный ИИ, определено 63 случая использования генеративного ИИ, охватывающих 16 бизнес-функций. Если применить это в различных отраслях, это может принести экономическую выгоду от 2,6 трлн до 4,4 трлн долларов в год. Это на 15% до 40% больше, чем прогнозируемые 11 трлн до 17,7 трлн долларов в 2017 году.

2. Проанализировано потенциальное влияние генеративного ИИ на около 850 профессий. Эксперты смоделировали различные сценарии, оценив, когда ИИ сможет выполнять более 2100 работ, составляющих глобальную экономику. Результаты показывают, что общий экономический эффект генеративного ИИ может достигать от 6,1 триллиона до 7,9 триллионов долларов в год.

Отчет считает, что экономическая эффективность генеративного ИИ далеко не ограничивается этим. С точки зрения доли технического влияния на функциональные затраты, ежегодная ценность четырех функций — клиентская операция, маркетинг и продажи, программная инженерия и исследования и разработки — составляет примерно 75% от общей ценности случаев использования генеративного ИИ.

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

Отчет ожидает, что, основываясь на текущих возможностях генеративного ИИ, его способности будут достигать 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.

Эксперты прогнозируют, что генеративный ИИ может оказать наибольшее влияние на интеллектуальный труд, особенно в деятельности, связанной с принятием решений и сотрудничеством. Потенциал автоматизации профессиональных знаний вырос на 34 процентных пункта, а потенциал автоматизации управления и развития талантов увеличился с 16% в 2017 году до 49% в 2023 году.

Доклад указывает на то, что в течение следующих десяти лет как минимум четверть до трети рабочих мест изменится. Это создает новые вызовы для руководителей компаний, государственных деятелей и каждого отдельного человека. Нам нужно подумать о том, как использовать потенциальную ценность ИИ, управлять рисками, корректировать планы трудозанятости, разрабатывать соответствующие политики, а также как на личном уровне сбалансировать удобства и влияние, которые приносит ИИ.

В общем, этот отчет всесторонне рассматривает значительное влияние взрыва генеративного ИИ на общество, особенно в экономическом аспекте, и предоставляет важные рекомендации для размышлений о направлении развития в эпоху ИИ.