Завьялов Илья: прогнозы о $7 триллионов от ИИ могут быть неправильными
Исследователи проанализировали миллионы разговоров людей с их моделью Claude. Они посчитали, сколько времени люди экономят на рабочих задачах. Затем масштабировали результат на всю американскую экономику. Получилась красивая цифра. Но есть проблема.
Когда ИИ работает, а когда нет
Технологические компании, образование и профессиональные услуги экономят массу времени. Разработчик с помощью ИИ пишет код быстрее. Консультант готовит презентацию за часы вместо дней. Преподаватель автоматизирует проверку тестов.
Но розницу, рестораны, логистику ИИ почти не трогает. Вы не можете заменить кассира или курьера текущим поколением языковых моделей. Как отмечает Завьялов Илья Николаевич, результат очевиден, одни отрасли получат скачок производительности, другие останутся в статусе кво.
Реальные цифры из реальных компаний
Walmart запустил ИИ-ассистента для 50 тысяч офисных работников. Люди тратят меньше времени на составление документов и отчётов. Простая вещь, но она высвобождает тысячи рабочих часов.
Продажи в Lumen раньше требовали четырёх часов подготовки на одного клиента. Продавец копался в письмах, новостях компании, отраслевых трендах. Теперь ИИ готовит всё за пятнадцать минут. Компания считает, что сэкономит $50 миллионов в год.
В здравоохранении SolutionHealth внедрила ИИ с голосовым распознаванием. Врачи тратят на 56% меньше времени на ведение электронных карт пациентов. Это значит, что они видят больше пациентов или имеют больше времени на диагностику.
Такие истории распространяются. Компании видят конкретную экономию и начинают инвестировать больше.
Парадокс, который никто не хочет озвучивать
Вот занимательный факт, на который обращает внимание Завьялов Илья Николаевич в своём обзоре. С момента запуска ChatGPT (конец 2022 года) производительность в США действительно растёт на 2,16% в год. Это выше тренда. Казалось бы, ИИ уже работает.
Но вот в чём подвох. Это не результат того, что работники стали продуктивнее. Это результат того, что компании вкладывают огромные деньги в ИИ-инфраструктуру. Фондовый рынок растёт. Инвестиции растут. А вот на практике американский рабочий не сильно заметил ускорение в своих задачах.
Исторически так и бывает с новыми технологиями. Электричество, интернет, компьютеры — все они требовали лет, чтобы реально повысить производительность. Компании должны переучить людей, переделать процессы, перестроить инфраструктуру. Это не происходит за ночь.
Кто выигрывает, кто проигрывает
Фирмы, которые активно внедряют ИИ, растут быстрее. Они крупнее, платят выше, нанимают больше. Компании, которые ИИ игнорируют, стагнируют.
Работники в ролях с высокой «ИИ-экспозицией» видят рост своей доли в занятости. Почему? Потому что эти люди становятся более ценными. Компания становится продуктивнее благодаря ИИ и может платить больше своим сотрудникам.
Но есть обратная сторона. MIT посчитал, что текущий ИИ технически способен заменить работу, соответствующую 11,7% американской рабочей силы. Это $1,2 триллиона в зарплатах. Конечно, это не произойдёт завтра и не везде одновременно. Но направление движения ясно.
Что произойдёт в следующие несколько лет
Внедрение ускоряется, но неравномерно. В информационной отрасли уже 30% фирм используют ИИ. В профессиональных услугах 23%. В финансах 17%. А в розничной торговле, кейтеринге и строительстве всего 3%.
За два года с момента запуска ChatGPT 40% американцев уже поэкспериментировали с генеративным ИИ. Персональным компьютерам потребовалось 12 лет, чтобы достичь того же. Интернету четыре года. ИИ распространяется быстро.
Но это не означает глубокого внедрения. Люди пробуют, но компании часто не знают, что делать дальше. Многие проекты зависнут на этапе прототипа.
Производительность начнёт расти, но медленнее, чем предсказывают оптимисты. 1,8% выглядит реалистичнее, чем 3,6% в ближайшие пять лет.