Генеративный ИИ и воздействие на экономику

0 0

Генеративный ИИ и воздействие на экономику

Иллюстрация: Shutterstock.ai

В последние годы мир наблюдает за стремительным развитием генеративного искусственного интеллекта (ИИ), который начинает оказывать огромное влияние на экономику и предприятия. Появление инструментов генеративного ИИ, ориентированных на потребителей в конце 2022 и начале 2023 годов, открыло новую эпоху всеобъемлющего принятия и использовании этих технологий.

Содержание:

Новый виток развития ИИ

Хотя и был известен среди экспертов с момента появления GPT-2 в 2019 году, только недавно раскрыл свои революционные возможности для предприятий. Этот момент становится ключевым в истории ИИ, сравнимым по значимости с изобретением персонального компьютера.

Экономическое воздействие

По оценкам института McKinsey Global, генеративный ИИ способен добавить от 2.6 до 4.4 триллиона долларов ежегодно к глобальному ВВП, что увеличит общее экономическое влияние ИИ на 15-40%. Goldman Sachs прогнозирует увеличение глобального ВВП на 7%, что составляет почти 7 триллионов долларов, благодаря влиянию генеративного ИИ.

Автоматизация и рынок труда

Ожидается, что ИИ автоматизирует половину всех работ между 2040 и 2060 годами, а генеративный ИИ ускорит этот процесс, сдвигая его на десятилетие раньше. По прогнозам, две трети всех профессий в США будут затронуты автоматизацией на основе ИИ.

Роль больших языковых моделей (LLM)

Системы генерации текста, такие как ChatGPT, строятся на основе LLM. Эти модели обучаются на огромных массивах данных для выполнения задач на основе статистических вероятностей, отходя от традиционных методов поиска и синтеза ответов.

Внедрение ИИ в организации

До появления генеративного ИИ лишь немногие организации сделали ИИ ключевой способностью во всем бизнесе или даже стремились к этому. Хотя 94% организаций уже каким-то образом использовали ИИ, только 14% из них планировали достичь «всеобъемлющего ИИ» к 2025 году, что определяется как наличие ИИ в качестве критической части по крайней мере пяти основных функций.

Последние LLM демократизируют ИИ. Компьютер начал понимать человеческую речь и оперативно решать поставленные задачи.

Если еще 2019 году многие компании начинали активно внедрять ИИ в бизнес-процессы на централизованном уровне, то теперь ИИ доступен всем сотрудникам компаний.

Генеративный ИИ меняет этот дискурс продемонстрировав применения в каждой бизнес-функции, ИИ готов к распространению на уровне всего предприятия.

Юзкейсы

Теперь ИИ даже смело входит в область творческих приложений, ранее считавшихся исключительно человеческим занятием. Например, Adobe запустила Firefly, семейство творческих генеративных моделей ИИ, которые действуют как помощник в творческих и дизайнерских рабочих процессах, согласно Синтии Стоддард, старшему вице-президенту и главному информационному директору компании. Инструменты Firefly могут перекрашивать существующие изображения, генерировать новые изображения и редактировать новые объекты в изображениях и из них, все на основе текстового описания.

Энергетическая и химическая промышленность применяют ИИ в областях, которые ранее были недоступны. Например, промышленный гигант DuPont ранее работал над чат-ботами как для сотрудников, так и для потребителей, но считал их неточность слишком раздражающей. «Теперь LLM обладают способностью достигать необходимой точности и делать это быстрее,» говорит Эндрю Блайтон, вице-президент и главный информационный директор DuPont Water & Protection. Компания теперь использует ИИ для планирования производства, прогнозирования надежности и технического обслуживания, а также для оптимизации цен на продажу.

Примеры применения

  • Раскрытие потенциальных торговых сигналов и оповещение трейдеров о уязвимых позициях.
  • Ускорение процесса страхования.
  • Оптимизация и перестройка устаревших систем.
  • Реверс-инжиниринг банковских и страховых моделей.
  • Мониторинг потенциальных финансовых преступлений и мошенничества.
  • Автоматизация сбора данных для регуляторного соответствия.
  • Извлечение инсайтов из корпоративных раскрытий.
  • Предоставление интеллектуального поиска и персонализированного контент-дискавери.
  • Написание привлекательных заголовков и копий.
  • Предоставление реальных отзывов о качестве контента.
  • Курирование персонализированных плейлистов, новостных дайджестов и рекомендаций.
  • Возможность интерактивного повествования, управляемого выбором зрителя.
  • Предложение целевых предложений и планов подписки.
  • Предоставление виртуальных примерочных.
  • Планирование доставки и установки.
  • Помощь в поиске товаров в магазине.
  • Оптимизация прогнозирования спроса и планирования запасов.
  • Генерация новых дизайнов продуктов.
  • Выступление в качестве экспертного помощника для техников.
  • Возможность разговорного взаимодействия с машинами.
  • Предоставление предписывающего и проактивного обслуживания на местах.
  • Включение функций естественного языка для устранения неполадок.
  • Оценка статуса гарантии и документации.
  • Понимание узких мест в процессах и разработка стратегий восстановления.
  • Перспективы

    Переход в эпоху генеративного искусственного интеллекта (ИИ) открывает новую главу в истории бизнеса и технологий. После десятилетий ограниченного применения, главным образом в пилотных проектах и в областях ИТ и финансов, ИИ теперь готов к прорыву на уровне всего предприятия. Это не просто технологическое новшество, но и стратегический поворотный момент, сравнимый с началом компьютерной и интернет-революции.

    Специалисты и руководители компаний признают не только мощь генеративного ИИ, но и необходимость сбалансированного подхода к его внедрению. Они подчеркивают важность установления защитных мер для минимизации рисков и предотвращения потенциальных проблем. Это требует от коммерческих организаций и правительств аккуратности в использовании ИИ, с одновременным ускорением инноваций и производительности.

    Наиболее дальновидные главные информационные офицеры (CIO) уже активно внедряют генеративный ИИ, ведомые убеждением в его потенциале радикально трансформировать и улучшать рабочие процессы и бизнес-модели. Они сравнивают текущий момент с началом компьютерной эры, предвещая, что те, кто принимает и осваивает новые технологии, получат значительные преимущества.

    Заключение

    Таким образом, эпоха генеративного ИИ не только представляет новые возможности для инноваций и роста, но и ставит перед предприятиями задачу адаптации и разработки новых стратегий для эффективного использования этой мощной технологии.

    Генеративный ИИ и воздействие на экономику

    Дмитрий Котов

    Эксперт по искусственному интеллекту и Web3
    Источник

    Оставьте ответ

    Ваш электронный адрес не будет опубликован.