Видео: Настя и сборник весёлых историй (Октября 2024)
Самый интересный прогноз в вступительном слове симпозиума Gartner на этой неделе заключался в том, что в 2020 году ИИ ликвидирует 1, 8 миллиона рабочих мест, но в целом станет чистым создателем рабочих мест, добавив 2, 3 миллиона рабочих мест. Это было быстрое сообщение, произнесенное исполнительным вице-президентом Gartner Питером Сондергаардом, который также сказал, что в 2021 году увеличение AI создаст 2, 9 триллиона долларов деловой ценности и 6, 2 миллиарда часов производительности труда.
Эти цифры - как и многие из чисел в различных исследованиях искусственного интеллекта, которые я видел, - больше, чем я ожидал в те временные рамки, поэтому я хотел покопаться немного глубже и смог поговорить с Джоном Лавлоком, главным прогнозистом Gartner., Он пояснил, что эта цифра исходит из только что завершенного исследования Gartner, в котором рассматривались схемы внедрения искусственного интеллекта в 43 странах и 17 отраслях, а также распространение технологии по отраслям по странам в течение 10-летнего периода. Это исследование, которое будет опубликовано к концу года, рассматривает ценность бизнеса как сочетание снижения затрат, новых доходов и более нематериального элемента обслуживания клиентов.
По словам Лавлока, исследование показывает, что в период с 2015 по 2019 год ИИ фактически сокращает больше рабочих мест, чем создает. Например, в 2017 году в AI будет потеряно 580 000 рабочих мест, но создано только 470 000 рабочих мест. Но начиная с 2020 года ИИ становится создателем рабочих мест, и эта тенденция сохраняется в 2021 году и далее. Лавлок добавил, что это будет широко варьироваться в зависимости от отрасли: рабочие места в обрабатывающей промышленности не достигнут чистого положительного результата до 2023 года, и новые созданные рабочие места все равно не будут компенсировать потери рабочих мест, потерянные до этого момента.
Принимая во внимание ценность для бизнеса, Лавлок сказал, что этот элемент включает в себя влияние четырех различных типов ИИ: агентов, таких как чат-боты; инструменты автоматизации принятия решений, где ИИ принимает окончательное решение; инструменты поддержки принятия решений, которые представляют варианты, чтобы помочь пользователю, который принимает окончательное решение; и продукты. Он сказал, что ценность бизнеса может варьироваться в зависимости от региона из-за территориальных, культурных и правовых различий.
Что касается прогнозируемой стоимости бизнеса в 2, 9 триллиона долларов, Лавлок снова отметил, что это включает в себя доходы, экономию средств и опыт работы с клиентами, и сказал, что результаты не всегда могут быть положительными. Например, он сказал, что в течение первых нескольких лет блокчейн часто имеет отрицательный опыт работы с клиентами.
Я посмотрел на сохраненную статистику за 6, 2 миллиарда часов и соединил ее с другим числом Gartner - 1, 5 миллиарда кандидатов на работу по всему миру - и сказал, что это звучит как 4 часа в год на одного работника. Лавлок сказал, что это не очень хороший способ взглянуть на цифры, так как гистограмма гораздо шире, потому что в некоторых странах это имеет большое влияние, но в других странах и в других отраслях это не так.
Я спросил, как прогнозируемая стоимость бизнеса в 2, 9 триллиона долларов соответствует глобальному показателю ВВП примерно 70-75 триллионов долларов, но Лавлок сказал, что это число не фильтрует, как ВВП, потому что ценность бизнеса ИИ может повысить затраты или доходы для некоторые компании в отрасли, но могут негативно повлиять на другие. Другими словами, если две компании начнут с равномерного разделения рынка на 200 миллионов долларов, а ИИ поможет одной компании получить долю рынка в 50 миллионов долларов, другая компания, скорее всего, понесет значительные убытки, что, в свою очередь, приведет к значительному влиянию на каждую из них. из этих компаний, но без изменений в общем ВВП.
Лавлок сказал, что число Гартнера начинается с более низких уровней и не фильтрует то, что делает ВВП. Вместо этого он включает в себя только эффекты первого порядка, которые напрямую связаны с ИИ.
В своем выступлении Сондергаард сказал, что в мире 1, 5 миллиарда кандидатов на работу, 15 миллионов кандидатов на работу в сфере ИТ и 8, 8 миллиона опытных кандидатов на работу в сфере ИТ. Но из них только 1275 имели опыт работы с ИИ. В качестве примера он сказал, что в Нью-Йорке всего 32 опытных специалиста по искусственному искусству, и только 8 активно ищут работу.
Это показалось мне очень специфичным, а также низким, так как я думаю, что знаю более 32 человек, которые сказали бы, что у них есть опыт искусственного интеллекта в Нью-Йорке. По словам Лавлока, это число было получено от Talent Neuron, входящего в состав CEB Inc., провайдера исследований, недавно купленного Gartner, который отслеживает вакансии и кандидатов. Он сказал, что это отражает только старших кандидатов в ИТ с опытом работы не менее 8 лет, на уровне директора или выше, с определенными навыками AI. Это имеет больше смысла, хотя, вероятно, все еще недооценивает.
Может быть нереально ожидать, что любые прогнозы об ИИ будут абсолютно точными. В конце концов, прогнозистам сложно прогнозировать продажи для гораздо более стабильных отраслей, а также для экономики в целом. Но я был рад получить некоторый контекст за цифрами - они делают прогнозы более разумными.
