Матрица зрелости ИИ — Какие экономики готовы к ИИ?

Мнения о том, как ИИ меняет мир сегодня, различны, но очевидно одно: эта технология готова изменить будущее экономического развития. Бизнес-руководители ожидают значительного влияния на операции и создание ценности в течение 3-10 лет, а мировые расходы на искусственный интеллект удвоятся до $632 миллиардов к 2028 году. Этот долгосрочный рост делает ИИ экономическим приоритетом в каждом регионе по всему миру.

Этот рост также добавляет срочности к вопросам, которые ставят перед собой политики относительно ИИ. Способно ли общество формировать ИИ-подготовленный кадровый состав в ключевых секторах? Как правительство создаст устойчивую, современную инфраструктуру? Как нация стимулирует достаточные инвестиции и НИОКР для сохранения конкурентоспособности?

Новая матрица зрелости ИИ от BCG оценивает 73 мировые экономики, чтобы ответить на некоторые из этих ключевых вопросов. Эта матрица предоставляет обширный обзор глобального внедрения: большинство экономик постепенно внедряют ИИ, но есть небольшая, влиятельная группа пионеров ИИ, которые занимают свое место в качестве лидеров. Их приз — экономическое преимущество, но они также готовы формировать то, как человечество будет взаимодействовать с этой мощной разрушительной технологией.

Фокусируясь на двух ключевых аспектах, этот отчет предлагает уникальный подход к анализу глобальной динамики принятия ИИ. Во-первых, мы исследуем воздействие ИИ на каждую экономику. Мы определяем воздействие как потенциальное влияние ИИ на сектор экономики, как положительное, так и отрицательное. Затем оцениваем готовность экономики к использованию потенциала ИИ для роста и управления потенциальными рисками. Полученная матрица объединяет эти факторы, чтобы представить шесть архетипов экономического развития и потенциала ИИ. Мы предлагаем рекомендации, адаптированные к различным группам, и предоставляем интерактивную панель для более детального изучения нашего анализа.

Ключевые выводы

Из 73 исследованных экономик только пять — Канада, Китай, Сингапур, Великобритания и США — классифицированы как лидеры в области ИИ. Они достигли высокого уровня готовности, объединив такие элементы, как инвестиции и инфраструктура, превращая дисрупцию в конкурентное преимущество. Они находятся в уникальном положении, чтобы руководить миром в инновациях, развитии талантов, регулировании и этике ИИ.

Несколько экономик с высокой готовностью к ИИ едва уступают уровню лидеров в области ИИ. В то время как эта группа претендентов на ИИ включает в себя устоявшиеся экономики, она также включает развивающиеся экономики, такие как Индия, Саудовская Аравия и ОАЭ, которые используют политику и целевые инвестиции для дальнейшего развития ИИ. По мере укрепления инновационных возможностей эти экономики станут более конкурентоспособными и влиятельными в сфере ИИ.

Большинство экономик в исследовании не готовы к дисрупции ИИ. Более 70% набирают меньше половины баллов в категориях, таких как участие в экосистеме, навыки и НИОКР. Политикам необходимо действовать сейчас, чтобы адаптироваться к миру ИИ и повысить устойчивость, производительность, занятость, модернизацию и конкурентоспособность.

Взаимосвязь между Покрытием и Готовностью

Будущее ИИ формируется высокими ожиданиями. Тем не менее, внедрение уже сегодня приносит выгоды с точки зрения эффективности и возврата на инвестиции. Компании, масштабирующие ИИ, увеличили свои доходы в 2.5 раза по сравнению с конкурентами. Когда он распространяется на всю экономику, такие потенциальные выгоды делают ИИ актуальной областью для политики — как сегодня, так и в ближайшие годы.

Ключевым местом для начала работы лидеров государственного сектора является понимание уровня воздействия ИИ на экономику по секторам. Воздействие может приводить как к положительным, так и к отрицательным последствиям; например, в отношении рабочих мест воздействие может привести к вытеснению или созданию новых возможностей трудоустройства в рамках сектора. Однако, вытеснение рабочих мест не является единственной областью воздействия. (Смотрите раздел, «Границы воздействия ИИ.»)

Измерения воздействия ИИ

Мы обнаружили, что воздействие проявляется на многих уровнях.

• Производительность. Недавнее исследование BCG показывает, как способность ИИ автоматизировать задачи и оптимизировать процессы помогает как сотрудникам, так и бизнесу в целом. На одном уровне ИИ расширяет возможности сотрудников. В BCG обнаружили, что консультанты, поддерживаемые GenAI, показали на 20% лучшие результаты в задачах по обработке данных, которые выходили за рамки их обычной специализации или обучения. Одна биофармацевтическая компания сократила процессы поиска лекарств на 25% с помощью GenAI. В более широком масштабе некоторые экономики сталкиваются с этими потенциальными изменениями.
• Тем не менее, ИИ может также нарушать традиционные рабочие процессы в секторах, зависимых от ручных процессов, таких как производство.
• Неравномерное воздействие на сектора. Некоторые сектора могут отставать в принятии ИИ, что углубляет разрыв между инновационными отраслями и менее динамичными. Например, даже если финансы активно принимают ИИ, сельское хозяйство может медленно внедрять технологию в свои процессы, что не приводит к общему увеличению производительности.
• Эволюция рабочих мест. Большинство наблюдателей ожидает, что ИИ сделает некоторые категории рабочих мест устаревшими. Однако появление новых рабочих мест, требующих высокотехнических навыков, а также создание новых возможностей занятости компенсируют часть сокращения рабочих мест.

Наша методология, которая представляет снимок текущей ситуации, включает в себя:

— Опрос лидеров бизнеса относительно их восприятия влияния ИИ

— Частота и интенсивность обсуждений ИИ при квартальных отчетах публичных компаний

— Количество вакансий, связанных с ИИ, на LinkedIn

— Информация, полученная от GenAI, о нарушениях в различных отраслях

Исследование включает несколько выводов о секторах, подверженных воздействию ИИ:

Шесть секторов наиболее подвержены изменениям, вызванным ИИ. К ним относятся информационные и коммуникационные технологии, высокотехнологичные товары, розничная торговля, финансовые и государственные услуги, а также производство моторных транспортных средств, как показано в Экспонате 1.

Секторы ИКТ показывают высокую подверженность, поскольку ИИ может значительно трансформировать способы выполнения работы в этих областях. Однако эти сектора не только центры автоматизации. Они также производят товары и услуги, связанные с ИИ, которые используют или продают другие отрасли.

Готовность экономик к ИИ

Экономики с высокими долями секторов, подверженных влиянию ИИ, наиболее уязвимы к разрушению. Среди таких экономик Люксембург, Гонконг и Сингапур.

Экономики с менее уязвимыми секторами, как строительство и сельское хозяйство, меньше подвержены этим влияниям. Но ИИ может способствовать экономической трансформации, увеличивая эффективность.

Введение технологий ИИ неизбежно, и уязвимость экономики не обязательно является отрицательной характеристикой. Некоторые из наиболее уязвимых экономик также наиболее подготовлены.

Оценка готовности

Готовность к ИИ подразумевает способность эффективно внедрять и интегрировать ИИ, и она измеряется индексом ASPIRE, включающим амбиции, навыки и другие показатели. Лишь пять из 73 оценённых экономик достигли высокого уровня готовности.

Архетипы внедрения ИИ

Анализ влияния и готовности к ИИ выявляет шесть различных групп внедрения.

Пионеры ИИ. Это авангарды внедрения ИИ, которые строят на сильной инфраструктуре и используют технологии в различных секторах. Все пионеры активно вкладываются в НИОКР. Образование и рабочие сектора богаты высококвалифицированными кадрами.

ИИ будет составлять все большую часть ВВП пионеров в ближайшие годы, так как эти страны поставляют все больше технологий, услуг и навыков. Например, США экспортируют программное обеспечение и оборудование для ИИ, а Китай – потребительскую электронику с ИИ.

Пионеры должны укреплять свои стратегии, чтобы поддерживать конкурентное преимущество. Но, несмотря на конкуренцию, страны должны работать над решением вопросов этики ИИ. Пионеры могут участвовать в этих усилиях, создавая первые мировые регуляторные нормы, которые станут образцом для других стран.

Матрица зрелости ИИ: какие экономики готовы к ИИ?

Экономики, готовые встретить высокие уровни распространения ИИ с экстремально высоким уровнем готовности, описываются как ‘практикующие ИИ’. Они эффективно работают, снижая издержки и получая другие преимущества от внедрения ИИ. Ускорение внедрения ИИ укрепит их позиции; при расширении участия в нишевых или специализированных рынках они смогут конкурировать с ИИ-пионерами в таких областях.

Мы разделили ИИ-претендентов на два архетипа:

Steady Contenders

Эти экономики имеют значительную долю высоко экспонированных сервисных секторов, таких как финансовые услуги. Их высокая готовность сбалансирована с высокой экспозицией. Группу доминируют высокодоходные европейские экономики, такие как Германия, которая выделяется инновациями и сильной индустриальной базой. Германия привлекает импорт и инвестиции благодаря своей прочной стратегии.

Rising Contenders

В основном это экономики с более низкой экспозицией к ИИ из-за высокого уровня индустриальных и/или ресурсных секторов. В статье выделяются инициативы индийского правительства, как Стратегия ИИ и создание центров компетенций в области ИИ.

Примеры стран в этой группе также включают Саудовскую Аравию и Индонезию, активно инвестирующих в ИИ.

Как Сингапур стал пионером в ИИ

Несмотря на небольшое население, Сингапур является важным примером внедрения ИИ благодаря успешной государственной стратегии по таланту, регулированию, инновациям и инвестициям. Национальная стратегия ИИ страны была запущена в 2019 году, с обновлением в 2023 году (NAIS 2.0), с акцентом на интеграцию ИИ в различные сектора. В феврале 2024 года Сингапур объявил о пятилетнем плане инвестиций более 743 миллионов долларов США в ИИ для укрепления своего положения в качестве глобального бизнес- и инновационного центра.

Обучение является ключевым элементом усилий правительства. Программа TechSkills Accelerator страны повысила квалификацию более 230,000 человек с 2016 года. Программа AI Apprenticeship (AIAP) обучает сингапурских техработников работе над реальными проектами ИИ. Сингапур также стремится привлечь таланты; программы ONE Pass и Tech@SG упрощают процедуру получения визы для международных экспертов.

Сингапур запустил конкретные политики и рамки в области ИИ. Модельный кодекс корпоративного управления ИИ направляет компании в этичном использовании ИИ, обеспечивая прозрачность и подотчетность. Фонд AI Verify Foundation является глобальным сообществом с открытым исходным кодом, поддерживающим компании в ответственном развертывании ИИ и поддержании доверия заинтересованных сторон.

Пятилетняя национальная стратегия НИОКР страны — план Research, Innovation, and Enterprise (RIE) — финансирует инновации на сумму 19 миллиардов долларов США, запущенную в 2020 году в различных секторах, включая цифровую экономику. Программа AI Singapore объединяет научно-исследовательские институты страны в экосистему инноваций.

Сингапур также учредил Центр исследований передового ИИ (CFAR), который поддерживает НИОКР в области ИИ, связанное с национальными приоритетами.

Лидеры в области ИИ являются авангардом внедрения ИИ, основываясь на развитой инфраструктуре и вовлекая технологию в различные секторы.

Постепенные практики. Обычно это страны с доходом выше среднего и ниже среднего, которые внедряют ИИ умеренными темпами. В их экономиках присутствуют низкотехнологичные сектора, такие как туризм, текстиль, деревообрабатывающая промышленность и сельское хозяйство. Однако компании в этих странах могут исследовать возможности повышения эффективности и новых источников дохода благодаря ИИ.

Катар, долгое время опиравшийся на свои энергетические ресурсы, применяет ИИ в нефтяной отрасли для оптимизации производства и повышения устойчивого развития.

Подверженные практики. В эту группу входят развивающиеся и развитые страны, уязвимые к влиянию ИИ в связи с высокоэкспонированными секторами и низким уровнем готовности.

Мальта становится лидером в регулировании ИИ и блокчейне, создавая безопасную и привлекательную среду для технологических компаний.

Кипр использует квалифицированную рабочую силу для разработки приложений ИИ в туризме и финансовых услугах.

Новички ИИ. Эти экономики находятся на начальных этапах внедрения ИИ. Им необходимо создавать базовые стратегии и инфраструктуру для достижения базовых уровней интеграции ИИ и конкурентоспособности.

Нигерия благодаря прямым иностранным инвестициям возглавляет финтех-революцию в Африке.

Следующие стратегические шаги

Что могут сделать правительства, чтобы занять выгодное положение в будущем, где доминирует AI? Мы предлагаем набор инициатив для каждого типа по трем темам, представленным на иллюстрации 5:

• Создание условий для AI: установление базовых элементов для AI-новаторов
• Ускорение AI: адаптация рычагов ASPIRE для AI-претендентов и AI-практиков
• Усиление AI: продвижение глобальной AI-повестки для AI-пионеров

Матрица зрелости ИИ: Какие экономики готовы к искусственному интеллекту?

Эти рекомендации предлагают национальный подход к готовности к ИИ. Экономические менеджеры могут применять это для управления секторальной трансформацией. Например, структура может быть использована для изменения цепочек добавленной стоимости в сельском хозяйстве, логистике и робототехнике:

• Амбиции. Установить национальные амбиции по повышению продуктивности сельского хозяйства с помощью агротехнических решений на основе ИИ, робототехники и логистики.
• Навыки. Переквалификация работников в секторах сельского хозяйства и логистики для применения технологий на базе ИИ в цепочке добавленной стоимости сельского хозяйства.
• Политика и регулирование. Разработка политик, поддерживающих открытый доступ к данным и состыковку данных агрегартеха и систем цепочек поставок.
• Инвестиции. Инвестирование в ИИ-инфраструктуру, такую как цепочки поставок с подключениями к интернету вещей и платформы предсказательной аналитики для оптимизации логистики с использованием данных агротеха; инвестиции в исследования и разработки в области масштабируемой сельскохозяйственной робототехники.
• Исследования и инновации. Поощрение междисциплинарных исследований в ИИ и приложениях к сельскому хозяйству, логистике и робототехнике с целью обмена передовыми практиками.
• Экосистема. Создание платформ для обмена данными между агротехническими компаниями и логистическими фирмами; развитие экосистемы, которая соединяет инженеров-робототехников, агротехнических экспертов и промышленные секторы для содействия переходу сельскохозяйственной робототехники в смежные области.

С матрицей зрелости ИИ BCG надеется предложить политикам практическую структуру для ориентации в развивающемся мире ИИ и использования его потенциала для укрепления экономики и повышения общественного благосостояния.

Методология

Мы провели всесторонний региональный анализ, разделив мир на пять географических областей: Америки, Азия, Ближний Восток и Африка, Европа и Океания. Каждая область была дополнительно подразделена на соответствующие субрегионы. Затем мы выбрали ведущие экономики по реальному ВВП 2023 года для обеспечения по крайней мере 50% покрытия общего ВВП субрегиона.

Измерения и индикаторы

Индикаторы уровня сектора

Оценка воздействия ИИ оценивает чувствительность секторов к ИИ и агрегирует этот фактор на уровне всей экономики на основе состава ВВП. Наши классификации секторов соответствуют Номенклатуре экономической деятельности (NACE), используемой ЕС. Измерение уровня воздействия ИИ в каждом секторе основывается на следующих источниках:

Опрос по глобальному инновационному индексу BCG

Этот ежегодный опрос собирает мнения более 1000 руководителей в 19 секторах, сосредотачиваясь на восприятии ИИ как одной из трех основных проблем.

Анализ данных Quid

Оценивает квартальные отчеты о доходах и обсуждения более 5000 публично торгуемых компаний.

Размещение вакансий в LinkedIn

Эти объявления измеряют воздействие ИИ через секторные вакансии по должностям, связанным с ИИ, размещенным на LinkedIn по состоянию на июнь 2024 года.

Инсайты на основе генетического ИИ

Модели ИИ, такие как ChatGPT, Gemini и Perplexity AI.

Мы используем весовую систему для сбалансированного получения итогового балла воздействия ИИ:

• Опросы BCG: 30%
• Анализ данных Quid: 30%
• Размещение вакансий на LinkedIn: 30%
• Инсайты на основе генетического ИИ: 10%

Нормализация и Агрегация

Каждый сектор оценён и нормализован независимо на шкале от 0 до 100. После этого данные комбинируются для получения итогового балла воздействия ИИ для каждого из 26 секторов.

Готовность к ИИ

Измерения и индикаторы

Чтобы оценить готовность к ИИ, мы выбрали 33 ключевых индикатора из широкого набора метрик, связанных с ИИ, минимизируя дублирование и обеспечивая всестороннюю оценку. Эти индикаторы организованы по методологии ASPIRE, охватывающей шесть базовых элементов:

• Амбиции
• Навыки
• Политика и регулирование
• Инвестиции
• Исследования и инновации
• Экосистема

Основные Индикаторы Зрелости ИИ

• Инвестиции
  • Стоймость ИИ-единорогов: Общая стоимость компаний в сфере ИИ, превышающих $1 млрд.
  • Мкап IT-компаний к ВВП: Капитализация компаний в IT-секторе как доля от ВВП.
  • Торговля ИКТ-услугами и товарами: Объем торгов услугами и товарами в ИКТ на душу населения.
  • Доступность венчурного капитала и финансирование ИИ-компаний.
• Исследования и Инновации
  • Научные публикации и патенты: Количество публикаций и патентов в области ИИ.
  • Университеты: Количество ведущих университетов в областях науки о данных и ИИ.
• Экосистема
  • Число дата-центров и траты на публичные облака.
  • Интеграция новых технологий: Внедрение новых технологий компаниями.
  • Доступность суперкомпьютеров: Оценка доступности вычислительных мощностей суперкомпьютеров.

Основные факторы и методология оценки

• Широкополосный интернет: Средние данные, переданные на человека (4,0%).
• Цены на электроэнергию: Цена за киловатт-час (1,0%).
• Телекоммуникационная инфраструктура: Доступность и качество, индексирующийся Всемирным банком (1,0%).
• Средняя скорость загрузки: Скорость интернета в мегабитах в секунду (4,0%).

Временная шкала данных

Анализ основан на данных с 2022 по 2024 годы. Данные по стартапам ИИ охватывают период с 2013 по 2023 годы.

Система веса

Выбрано 33 ключевых индикатора, наиболее значимыми из которых являются навыки и экосистема. Используются статистические тесты для подтверждения веса.

Импутация по группам

Заполнение отсутствующих данных по медианным значениям аналогичных регионов и уровней дохода.

Нормализация и итоговые оценки

Данные нормализуются в пределах от 0 до 100 баллов, с использованием логарифмической нормализации для индикаторов со значительной асимметрией.

Контент данной статьи был взят/адаптирован из документа.