Экономический потенциал генеративного ИИ: интерпретация последнего отчета McKinsey
Последний отчет McKinsey дает очень оптимистичный прогноз развития генеративного ИИ. Основной вывод отчета заключается в том, что ИИ достигнет человеческого уровня быстрее, чем ожидалось, и, вероятно, это произойдет до 2030 года. Этот прогноз гораздо более оптимистичен по сравнению с ожиданиями 2017 года.
В отчете говорится, что технологии ИИ уже широко проникают во все аспекты нашей жизни. В отличие от 2016 года, когда AlphaGo победил Ли Седоля и ИИ был ограничен только игрой в го, в этом году продукты генеративного ИИ, такие как ChatGPT, Copilot, Stable Diffusion, охватили нашу повседневную жизнь. Эти инструменты ИИ стали доступными для всех как инструменты производительности и могут использоваться в различных сценариях, таких как создание, рисование, подготовка презентаций и так далее.
Производительность ChatGPT на базе GPT-4 значительно возросла, а скорость обработки Claude от Anthropic увеличилась в 10 раз. В отчете основное внимание уделяется быстрому развитию ИИ всего за несколько месяцев.
Доклад определяет генеративный ИИ как приложения, основанные на крупных языковых моделях. Эти модели продемонстрировали новые возможности в различных областях, таких как изображения, видео, аудио, код и т.д., а также значительно улучшили производительность существующих функций. Тем не менее, в докладе отмечается, что наше понимание возможностей генеративного ИИ все еще находится на начальной стадии.
McKinsey проанализировала экономическое влияние генеративного ИИ с двух точек зрения:
Анализ применения в корпоративных сценариях. Доклад определил 63 случая использования генеративного ИИ, охватывающих 16 бизнес-функций. При широком применении это может принести экономическую выгоду от 2,6 трлн до 4,4 трлн долларов в год. Это на 15%-40% выше, чем прогноз 2017 года.
Анализ влияния на профессии. Отчет анализирует потенциальное влияние генеративного ИИ на около 850 профессий и моделирует график выполнения более 2100 рабочих задач с использованием ИИ.
Объединив эти две перспективы, отчет оценивает общий экономический эффект генеративного ИИ на уровне от 61 000 до 79 000 долларов США в год.
В различных бизнес-функциях области клиентского обслуживания, маркетинга и продаж, программной инженерии и исследований и разработок составляют 75% от общей стоимости случаев использования генеративного ИИ. В то же время потенциальная ценность таких областей, как производство и цепочка поставок, ниже.
Генеративный ИИ также может приносить ценность всей компании, улучшая системы управления знаниями. Его возможности обработки естественного языка могут помочь сотрудникам более удобно искать внутренние знания компании, повышая эффективность принятия решений.
В различных отраслях влияние генеративного ИИ также различно. Например, розничная торговля может получить примерно 310 миллиардов долларов дополнительной стоимости за счет улучшения маркетинга и клиентского обслуживания. В высоких технологиях стоимость в основном определяется повышением эффективности разработки программного обеспечения.
По прогнозу, с быстрым развитием возможностей ИИ эти цифры будут продолжать расти в будущем. По сравнению с прогнозом 2017 года, последний отчет более оптимистичен в отношении скорости развития ИИ. Например, время, необходимое ИИ для достижения способности понимать естественный язык человека, с 2027 года перенесено на 2023 год.
По оценкам отчета, общий потенциал автоматизации технологий в настоящее время увеличился с примерно 50% до 60-70%. Влияние генеративного ИИ на знания может быть наибольшим, особенно в таких областях, как принятие решений и сотрудничество, где ранее потенциал автоматизации был ниже.
В условиях этих изменений доклад рекомендует руководителям предприятий рассмотреть, как использовать потенциальную ценность генеративного ИИ и управлять рисками, а государственным决策者м необходимо разработать соответствующую политику в области рабочей силы. Каждый также должен задуматься о том, как достичь баланса между удобствами и влиянием, которые приносит ИИ.
В целом, этот отчет всесторонне анализирует значительное влияние всплеска генеративного ИИ на общество, особенно в экономическом плане, демонстрируя будущее, в котором ИИ быстро развивается и глубоко меняет общество.
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» .
8 Лайков
Награда
8
3
Поделиться
комментарий
0/400
not_your_keys
· 08-04 12:51
Торговля цифровыми деньгами более надежна, чем прогнозы McKinsey
Отчет McKinsey: Генеративный ИИ может принести экономическую выгоду в размере 7,9 триллиона долларов в год
Экономический потенциал генеративного ИИ: интерпретация последнего отчета McKinsey
Последний отчет McKinsey дает очень оптимистичный прогноз развития генеративного ИИ. Основной вывод отчета заключается в том, что ИИ достигнет человеческого уровня быстрее, чем ожидалось, и, вероятно, это произойдет до 2030 года. Этот прогноз гораздо более оптимистичен по сравнению с ожиданиями 2017 года.
В отчете говорится, что технологии ИИ уже широко проникают во все аспекты нашей жизни. В отличие от 2016 года, когда AlphaGo победил Ли Седоля и ИИ был ограничен только игрой в го, в этом году продукты генеративного ИИ, такие как ChatGPT, Copilot, Stable Diffusion, охватили нашу повседневную жизнь. Эти инструменты ИИ стали доступными для всех как инструменты производительности и могут использоваться в различных сценариях, таких как создание, рисование, подготовка презентаций и так далее.
Производительность ChatGPT на базе GPT-4 значительно возросла, а скорость обработки Claude от Anthropic увеличилась в 10 раз. В отчете основное внимание уделяется быстрому развитию ИИ всего за несколько месяцев.
Доклад определяет генеративный ИИ как приложения, основанные на крупных языковых моделях. Эти модели продемонстрировали новые возможности в различных областях, таких как изображения, видео, аудио, код и т.д., а также значительно улучшили производительность существующих функций. Тем не менее, в докладе отмечается, что наше понимание возможностей генеративного ИИ все еще находится на начальной стадии.
McKinsey проанализировала экономическое влияние генеративного ИИ с двух точек зрения:
Анализ применения в корпоративных сценариях. Доклад определил 63 случая использования генеративного ИИ, охватывающих 16 бизнес-функций. При широком применении это может принести экономическую выгоду от 2,6 трлн до 4,4 трлн долларов в год. Это на 15%-40% выше, чем прогноз 2017 года.
Анализ влияния на профессии. Отчет анализирует потенциальное влияние генеративного ИИ на около 850 профессий и моделирует график выполнения более 2100 рабочих задач с использованием ИИ.
Объединив эти две перспективы, отчет оценивает общий экономический эффект генеративного ИИ на уровне от 61 000 до 79 000 долларов США в год.
В различных бизнес-функциях области клиентского обслуживания, маркетинга и продаж, программной инженерии и исследований и разработок составляют 75% от общей стоимости случаев использования генеративного ИИ. В то же время потенциальная ценность таких областей, как производство и цепочка поставок, ниже.
Генеративный ИИ также может приносить ценность всей компании, улучшая системы управления знаниями. Его возможности обработки естественного языка могут помочь сотрудникам более удобно искать внутренние знания компании, повышая эффективность принятия решений.
В различных отраслях влияние генеративного ИИ также различно. Например, розничная торговля может получить примерно 310 миллиардов долларов дополнительной стоимости за счет улучшения маркетинга и клиентского обслуживания. В высоких технологиях стоимость в основном определяется повышением эффективности разработки программного обеспечения.
По прогнозу, с быстрым развитием возможностей ИИ эти цифры будут продолжать расти в будущем. По сравнению с прогнозом 2017 года, последний отчет более оптимистичен в отношении скорости развития ИИ. Например, время, необходимое ИИ для достижения способности понимать естественный язык человека, с 2027 года перенесено на 2023 год.
По оценкам отчета, общий потенциал автоматизации технологий в настоящее время увеличился с примерно 50% до 60-70%. Влияние генеративного ИИ на знания может быть наибольшим, особенно в таких областях, как принятие решений и сотрудничество, где ранее потенциал автоматизации был ниже.
В условиях этих изменений доклад рекомендует руководителям предприятий рассмотреть, как использовать потенциальную ценность генеративного ИИ и управлять рисками, а государственным决策者м необходимо разработать соответствующую политику в области рабочей силы. Каждый также должен задуматься о том, как достичь баланса между удобствами и влиянием, которые приносит ИИ.
В целом, этот отчет всесторонне анализирует значительное влияние всплеска генеративного ИИ на общество, особенно в экономическом плане, демонстрируя будущее, в котором ИИ быстро развивается и глубоко меняет общество.