Консалтинговый гигант McKinsey&Co опубликовал объемный отчет об экономическом потенциале генеративного искусственного интеллекта. Это одна из первых попыток оценить в цифрах горячую технологию последних шести месяцев и ее влияние на бизнес. Потенциал – триллионы долларов вливаний в мировую экономику. Forbes пересказывает главные выводы аналитиков.
Купуйте річну передплату на шість журналів Forbes Ukraine за 1259 грн замість 1799 грн. Якщо ви цінуєте якість, глибину та силу реального досвіду, ця передплата саме для вас. В період акції Christmas sale діє знижка 30% 🎁
«Каждый из нас находится в начале путешествия, чтобы понять силу, масштабы и возможности генеративного ИИ», – отмечают авторы исследования, называя его попыткой оценить влияние новой эры искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект постепенно проникает в нашу жизнь, начиная от смартфонов автономных систем управления автомобилями до розничной торговли. Очевидные вехи – победа разработанной DeepMind программы на основе искусственного интеллекта AlphaGo над чемпионом мира по игре Go в 2016 году – отмечались, но быстро исчезали из виду общественности. Однако ИИ набирает обороты.
Чат-бот с искусственным интеллектом ChatGPT был выпущен в ноябре 2022 года. Через четыре месяца OpenAI выпустила новую крупную языковую модель, GPT-4 с заметно улучшенными возможностями. К маю 2023 года генеративный ИИ Claude от Anthropic научился обрабатывать 100 000 токенов текста. Это примерно 75 000 слов в минуту – как объем среднего романа. Для сравнения, когда компания презентовала Claude в марте 2023 года, он обрабатывал всего около 9000 токенов.
В мае 2023 года Google объявила о нескольких новых функциях генеративного ИИ. В частности, поиске и новой языковой модели PaLM 2, которая будет использоваться в чат-боте Bard и других продуктах Google.
Генеративный ИИ готов трансформировать роли и повысить производительность в продажах, маркетинге, обслуживании клиентов и разработке программного обеспечения. В то же время он может высвободить триллионы долларов в разных секторах – от банковского дела до наук о жизни. Как это будет выглядеть, по версии McKinsey.
Источник: исследование McKinsey
Источник: исследование McKinsey
Воздействие генеративного ИИ на производительность может повысить стоимость глобальной экономики на триллионы долларов. ИИ может добавить эквивалент от $2,6 трлн до $4,4 трлн ежегодно в пределах проанализированных 63 сценариев его применения. Для сравнения, весь ВВП Великобритании в 2021 году составил $3,1 трлн. Это увеличило бы влияние всего ИИ на 15–40%. Оценка увеличится примерно вдвое, если учесть влияние интеграции генеративного ИИ в программное обеспечение, используемое для других задач.
Примерно 75% ценности от использования ИИ сконцентрированы только на четырех направлениях: операциях с клиентами, маркетинге и продажах, разработке программного обеспечения, R&D. Компания проанализировала 63 сценария применения технологии в пределах 16 функций бизнеса, где ИИ может решать конкретные бизнес-задачи путем достижения одного или нескольких ощутимых результатов. К примеру, генеративный ИИ может поддерживать взаимодействие с клиентами, генерировать креативный контент для маркетинга и продаж, создавать компьютерный код на основе языковых моделей.
Генеративный ИИ существенно повлияет на все отрасли. Больше всего действие ИИ могут ощутить банковское дело, высокие технологии и фармацевтическая промышленность. В банковской индустрии влияние технологии может достичь суммы, равной дополнительным $200–340 млрд ежегодно. В розничной торговле и производстве товаров широкого потребления потенциальное влияние ИИ значительно и составляет $400–660 млрд в год.
Существующий генеративный ИИ и другие технологии могут автоматизировать рабочие процессы, которые в настоящее время отнимают 60–70% рабочего времени. Ускорение технической автоматизации в значительной степени связано с увеличением способности ИИ понимать естественный язык, необходимый для рабочих процессов, занимающих 25% времени. Генеративный ИИ имеет большее влияние на умственный труд, профессии с более высокой оплатой труда и требованиями к образованию.
Темпы трансформации работы, вероятно, ускорятся из-за роста потенциала технической автоматизации. В зависимости от сценария, к 2030–2060 годам половина современных рабочих процессов может быть автоматизирована.
Генеративный ИИ может существенно повысить производительность труда. Но нужны инвестиции, чтобы поддержать работников при переходе к новым рабочим процессам или смене профессий.
Благодаря генеративному ИИ к 2040 г. производительность может возрастать на 0,1–0,6% ежегодно, в зависимости от темпов освоения технологий и перераспределения рабочего времени на другие сферы деятельности. Комбинация генеративного ИИ с другими технологиями автоматизации труда может ежегодно прибавлять к росту производительности от 0,2% до 3,3%. Однако работники будут нуждаться в поддержке в получении новых навыков, а некоторые из них сменят профессию.
Эра генеративного ИИ только начинается. Ощутимо, технологией увлекаются, о чем свидетельствуют новые проекты. Однако полная реализация преимуществ ИИ потребует времени, а пока лидеры бизнеса и общества сталкиваются со значительными вызовами. Среди них – урегулирование связанных с ИИ рисков, определение необходимых умений, способностей работников и переосмысление основных бизнес-процессов.
Вы нашли ошибку или неточность?
Оставьте отзыв для редакции. Мы учтем ваши замечания как можно скорее.
