Экономический потенциал генеративного ИИ: следующий фронт производительности

Последний отчет McKinsey указывает на то, что скорость развития генеративного ИИ и его потенциальное влияние значительно превышают ожидания. В отчете прогнозируется, что ИИ может достичь уровня человека быстрее, чем предполагалось, с медианным прогнозом до 2030 года. По сравнению с прогнозами 2017 года, новый отчет более оптимистичен в отношении перспектив развития ИИ.

Генеративный ИИ проникает во все аспекты жизни. В отличие от раннего ИИ, который был ограничен конкретными областями, такими как достижения AlphaGo в игре Го, современные инструменты генеративного ИИ, такие как ChatGPT, Stable Diffusion и другие, оказывают широкое влияние на повседневную жизнь и работу людей. Популярность этих инструментов позволяет каждому использовать ИИ для создания, рисования и выполнения различных задач.

Отчет акцентирует внимание на удивительной скорости развития ИИ. Всего за несколько месяцев возможности ИИ сделали качественный скачок. Например, ChatGPT на базе GPT-4 значительно превосходит GPT-3.5, а Claude от Anthropic теперь может обрабатывать около 100 000 токенов в минуту, что в 10 раз больше, чем несколько месяцев назад.

Анализ McKinsey использует два взаимодополняющих подхода для оценки экономической ценности генеративного ИИ:

1. Анализ корпоративных случаев использования: определено 63 случая использования генеративного ИИ, охватывающих 16 бизнес-функций. Если будет широко применяться в различных отраслях, это может принести экономическую выгоду в размере 2,6-4,4 триллиона долларов в год. Это на 15%-40% больше, чем прогнозы 2017 года.

2. Анализ влияния на профессию: оценено потенциальное влияние генеративного ИИ на около 850 профессий. Учитывая перекрытие с первой перспективой, общая экономическая выгода генеративного ИИ, как ожидается, составит от 6,1 до 7,9 трлн долларов США в год.

С точки зрения доли технического влияния на функциональные затраты, функции клиентского обслуживания, маркетинга и продаж, программной инженерии и исследований и разработок составляют около 75% от общей стоимости случаев использования генеративного ИИ. В сравнении с этим потенциальная ценность в таких областях, как производство и цепочка поставок, значительно ниже.

Генеративный ИИ также может приносить дополнительную ценность для всей компании, улучшая системы управления знаниями предприятий. Его мощные возможности обработки естественного языка могут помочь сотрудникам более удобно искать внутренние знания, тем самым повышая эффективность принятия решений.

Отчет прогнозирует, что на основании текущих показателей способности генеративного ИИ достигнут уровня человеческих возможностей быстрее, чем ожидалось ранее. Например, медианное время достижения ИИ уровня понимания естественного языка человека было перенесено с 2027 года на 2023 год.

Эксперты ожидают, что генеративный ИИ окажет наибольшее влияние на интеллектуальную работу, особенно в области принятия решений и сотрудничества. 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 быстрого развития ИИ, создающего как возможности, так и вызовы, отчет призывает всех активно реагировать:

• Руководители компаний должны подумать о том, как использовать ИИ для создания ценности, управления рисками и корректировки стратегий управления человеческими ресурсами.
• Государственные决策者 должны обращать внимание на влияние ИИ на планирование рабочей силы и разрабатывать соответствующие政策 для поддержки.
• Личности должны оставаться бдительными, пользуюсь удобствами ИИ, и активно участвовать в соответствующих решениях.

В целом, этот отчет всесторонне анализирует глубокое воздействие взрыва генеративного ИИ на социально-экономическую сферу и предоставляет важные рекомендации для различных секторов по подготовке к будущим изменениям.