Каким будет влияние искусственного интеллекта на глобальную экономику
Эксперты выделили пять категорий ИИ. Некоторые сосредоточатся на одной технологии в рамках одной функции, другие постараются применить все пять во всех организационных процессах
Искусственный интеллект (ИИ) – явление не новое, но большая часть его экономического воздействия еще впереди. Глобальный институт McKinsey представил модель потенциального влияния технологии на мировую экономику. В основу анализа легли динамика адаптации компаний и секторов к ИИ и распределение экономических выгод и убытков между странами, фирмами, работниками.
Скорость адаптации
Эксперты выделили пять категорий ИИ: машинное зрение, обработка естественного языка, виртуальные цифровые помощники, роботизированная автоматизация процессов и прогрессивное машинное обучение. Компании будут использовать эти инструменты в разной степени. Некоторые сосредоточатся на одной технологии в рамках одной функции, другие постараются применить все пять во всех организационных процессах. Модель McKinsey также учитывает промежуточные варианты.
К 2030 году, согласно анализу, около 70 % компаний смогут внедрить хотя бы один тип технологии ИИ, но менее половины из них успеют воспользоваться всеми возможностями. Тем не менее темпы внедрения могут быть значительно выше того, что мы видели с другими технологиями. На пути адаптации несколько барьеров. Например, в то время как основным потенциалом воспользуются лидеры отраслей, поздним последователям будет сложнее извлечь ценность из ИИ и привлечь компетентные кадры для развития технологии в рамках своих бизнесов.
Тем не менее моделирование показывает, что к 2030 ИИ может привнести в глобальную экономическую активность примерно $13 трлн, или увеличить совокупный ВВП на 16 % по сравнению с нынешним. Это 1,2 % ежегодного дополнительного прироста ВВП. Если эти ожидания оправдаются, влияние ИИ будет сопоставимо с результатами внедрения других универсальных технологий в истории.
Ряд факторов, включая автоматизацию труда, инновации и новую конкуренцию, влияют на рост ИИ-производительности. На масштабы распространения воздействуют микрофакторы, такие как темпы внедрения, и макрофакторы, такие как глобальная связь или структура рынка труда в стране. Воздействие ИИ будет ускоряться со временем. Его вклад в экономический рост к 2030 может быть в 3 или более раза выше, чем в период следующих пяти лет. Вероятно, нас ждет медленный старт из-за существенных затрат и инвестиций, связанных с обучением этим технологиям. Затем предстоит ускорение, обусловленное совокупным эффектом конкуренции и улучшением дополнительных возможностей наряду с процессом инновации.
Распределение выгод
ИИ может усилить цифровое неравенство между странами. Поэтому им, возможно, понадобятся разные стратегии. Так, развитые страны, которые в основном являются лидерами внедрения технологии, могут получить дополнительные 20–25 % чистой экономической выгоды (в сравнении с сегодняшним днем), развивающиеся – только около 5–15 %. Многие развитые страны не имеют другого выбора, кроме как подтолкнуть ИИ к увеличению роста производительности, поскольку темпы роста их ВВП замедляются из-за стареющего населения. Более того, в этих странах высокие ставки заработной платы, что является стимулом для замены рабочей силы машинами.
Искуственный интеллект стал соавтором «симфонии северного сияния»
Компания Huawei объявила о реализации международного музыкального проекта «... →
Развивающиеся страны, как правило, догоняют передовые практики и реструктурируют свои отрасли, чтобы повысить их производительность. Поэтому у них может быть меньше стимулов подталкивать развитие ИИ. Исключением из этого правила способен оказаться, к примеру, Китай, национальная стратегия которого направлена на то, чтобы стать мировым лидером в цепочке поставок ИИ. Страна выделяет на это значительные деньги.
Технологии ИИ могут привести к разрыву в производительности и в бизнесе. С одной стороны, непропорциональное преимущество получат ведущие компании. К 2030 они могут потенциально удвоить свой денежный поток (экономическая выгода, полученная за вычетом соответствующих инвестиций и затрат на переходный период). Это подразумевает увеличение годового чистого денежного потока примерно на 6 % на следующее десятилетие, а то и дольше. Кроме того, лидеры индустрий, имея сильную IT-базу, как правило, более склонны инвестировать в ИИ. У отстающих компаний тем временем может произойти 20 %-ное снижение денежного потока с сегодняшних уровней, если модель затрат и доходов не изменится.
Неравномерное распределение выгод от повсеместного внедрения ИИ может разворачиваться также на уровне отдельных работников. Спрос, вероятно, перейдет от рабочих мест с повторяющимися задачами к позициям, требующим высокого уровня социальных, когнитивных и цифровых навыков. Доля рабочих мест, характеризующихся рутинными действиями или требующих низкого уровня цифровых навыков, снизится до 30 % от общей занятости к 2030 (против 40 % сегодня). Количество работников с передовыми цифровыми навыками увеличится с 40 % до более 50 %.
Эти изменения повлияют на зарплату. McKinsey прогнозирует, что около 13 % от общего счета заработной платы перейдет в категории рабочих мест с более сложными неповторяющимися задачами (с цифровыми навыками). Позициям с повторяющимися действиями (без цифровых навыков или с низким их уровнем) будет выделятся 20 % глобального зарплатного фонда в сравнении с 33 % сегодня.
В целом принятие и массовое внедрение ИИ может не оказать существенного влияния на чистую занятость. Скорее всего, будет оказано существенное давление на спрос на полный рабочий день, но совокупный чистый эффект от ИИ может быть более ограниченным, чем многие опасаются. Более того, опираясь на исторические тенденции и учитывая присущую ИИ интеллектуальную автоматизацию, новые рабочие места, обусловленные инвестициями в ИИ, могут увеличить занятость примерно на 5 % к 2030. Общий же эффект производительности может увеличить занятость на 10 %.
