Экономический потенциал генеративного ИИ: следующий прорыв в производительности
Искусственный интеллект проникает во все аспекты нашей жизни с беспрецедентной скоростью. Последний отчет McKinsey глубоко анализирует текущее состояние и будущий потенциал генеративного ИИ, делая несколько обнадеживающих выводов.
Отчет прогнозирует, что искусственный интеллект может достичь уровня человека быстрее, чем ожидалось, с медианным прогнозом до 2030 года. Это гораздо более оптимистично, чем прогнозы 2017 года.
Экономическая эффективность генеративного ИИ весьма значительна. В отчете определено 63 сценария применения генеративного ИИ, охватывающих 16 бизнес-функций. Если его широко применять во всех отраслях, это может принести экономическую выгоду в размере от 2,6 триллионов до 4,4 триллионов долларов США ежегодно. Это на 15% до 40% больше, чем прогнозировалось в 2017 году в диапазоне от 11 триллионов до 17,7 триллионов долларов США.
С точки зрения профессий, генеративный ИИ может оказать потенциальное влияние на около 850 профессий. Эксперты смоделировали различные сценарии и оценили, когда генеративный ИИ сможет выполнять каждую из более чем 2100 рабочих задач в мировой экономике. Результаты показывают, что общий экономический эффект от генеративного ИИ может достигать от 6,1 триллиона до 7,9 триллионов долларов США ежегодно.
В четырех из шестнадцати бизнес-функций, таких как операционная деятельность с клиентами, маркетинг и продажи, программная инженерия и исследования и разработки, составляют около 75% общей ценности приложений генеративного ИИ. Генеративный ИИ также может приносить ценность для всей компании, улучшая внутренние системы управления знаниями.
С точки зрения отрасли, розничная торговля может получить примерно 310 миллиардов долларов дополнительной стоимости за счет повышения эффективности маркетинга и клиентского обслуживания. Ценность высоких технологий в основном заключается в повышении скорости и эффективности разработки программного обеспечения.
По прогнозу, основываясь на текущей производительности генеративного ИИ, его способности во всех аспектах достигнут уровня человека быстрее, чем предполагалось ранее. Например, срок достижения уровня человека в понимании естественного языка с 2027 года перенесен на 2023 год.
Влияние генеративного ИИ на знания в работе является наибольшим, 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 огромных изменений, вызванных ИИ, руководителям предприятий необходимо подумать о том, как использовать ИИ для создания ценности и управления рисками, государственным决策者м необходимо разработать соответствующую политику, а каждому индивиду также нужно обращать внимание на развитие новых технологий и находить баланс между удобством и воздействием.
В целом, этот отчет всесторонне рассматривает значительное влияние взрыва генеративного ИИ на социальную экономику, рисуя нам картину будущего, управляемого ИИ.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
20 Лайков
Награда
20
6
Поделиться
комментарий
0/400
ContractCollector
· 07-15 18:56
Разве это стоит столько денег?
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasBandit
· 07-14 03:09
Как так получилось, что все деньги заработал ИИ?
Посмотреть ОригиналОтветить0
CryptoPhoenix
· 07-14 03:09
Рынок всегда прав. Сохраняйте веру и встречайте рассвет.
Экономическая эффективность генеративного ИИ поразительна, ожидается, что он создаст стоимость в 7,9 трлн долларов в год.
Экономический потенциал генеративного ИИ: следующий прорыв в производительности
Искусственный интеллект проникает во все аспекты нашей жизни с беспрецедентной скоростью. Последний отчет McKinsey глубоко анализирует текущее состояние и будущий потенциал генеративного ИИ, делая несколько обнадеживающих выводов.
Отчет прогнозирует, что искусственный интеллект может достичь уровня человека быстрее, чем ожидалось, с медианным прогнозом до 2030 года. Это гораздо более оптимистично, чем прогнозы 2017 года.
Экономическая эффективность генеративного ИИ весьма значительна. В отчете определено 63 сценария применения генеративного ИИ, охватывающих 16 бизнес-функций. Если его широко применять во всех отраслях, это может принести экономическую выгоду в размере от 2,6 триллионов до 4,4 триллионов долларов США ежегодно. Это на 15% до 40% больше, чем прогнозировалось в 2017 году в диапазоне от 11 триллионов до 17,7 триллионов долларов США.
С точки зрения профессий, генеративный ИИ может оказать потенциальное влияние на около 850 профессий. Эксперты смоделировали различные сценарии и оценили, когда генеративный ИИ сможет выполнять каждую из более чем 2100 рабочих задач в мировой экономике. Результаты показывают, что общий экономический эффект от генеративного ИИ может достигать от 6,1 триллиона до 7,9 триллионов долларов США ежегодно.
В четырех из шестнадцати бизнес-функций, таких как операционная деятельность с клиентами, маркетинг и продажи, программная инженерия и исследования и разработки, составляют около 75% общей ценности приложений генеративного ИИ. Генеративный ИИ также может приносить ценность для всей компании, улучшая внутренние системы управления знаниями.
С точки зрения отрасли, розничная торговля может получить примерно 310 миллиардов долларов дополнительной стоимости за счет повышения эффективности маркетинга и клиентского обслуживания. Ценность высоких технологий в основном заключается в повышении скорости и эффективности разработки программного обеспечения.
По прогнозу, основываясь на текущей производительности генеративного ИИ, его способности во всех аспектах достигнут уровня человека быстрее, чем предполагалось ранее. Например, срок достижения уровня человека в понимании естественного языка с 2027 года перенесен на 2023 год.
Влияние генеративного ИИ на знания в работе является наибольшим, 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 огромных изменений, вызванных ИИ, руководителям предприятий необходимо подумать о том, как использовать ИИ для создания ценности и управления рисками, государственным决策者м необходимо разработать соответствующую политику, а каждому индивиду также нужно обращать внимание на развитие новых технологий и находить баланс между удобством и воздействием.
В целом, этот отчет всесторонне рассматривает значительное влияние взрыва генеративного ИИ на социальную экономику, рисуя нам картину будущего, управляемого ИИ.